$merge (aggregation)

이 페이지의 내용

정의

호환성
구문
고려 사항
제한 사항
예제

정의

참고

이 페이지에서는 집계 파이프라인 결과를 컬렉션으로 출력하는 $merge 단계에 대해 설명합니다. 문서를 단일 문서로 병합하는 $mergeObjects 연산자에 대해서는 $mergeObjects 를 참조하세요.

$merge

집계 파이프라인의 결과를 지정된 컬렉션에 씁니다. $merge 연산자는 반드시 파이프라인의 마지막 단계여야 합니다.

다음은 $merge 단계입니다.

동일하거나 다른 데이터베이스의 컬렉션으로 출력할 수 있습니다.
집계 중인 동일한 컬렉션으로 출력할 수 있습니다. 자세한 내용은 집계 중인 동일한 컬렉션에 출력하기를 참조하세요.
집계 파이프라인 에서 또는 $out 단계를 $merge사용할 때는 다음 사항을 고려하세요.
- MongoDB 부터 5 시작.0,$merge 단계가 있는 파이프라인은 클러스터의 모든 노드에 featureCompatibilityVersion 5.0 이 이상으로 설정되어 있고 읽기 설정 에서 세컨더리 읽기를 허용하는 경우 복제본 세트 세컨더리 노드에서 실행할 수 있습니다.
  - $merge 및 $out 단계는 세컨더리 노드에서 실행되지만 쓰기 작업은 프라이머리 노드로 전송됩니다.
  - 모든 드라이버 버전이 세컨더리 노드로 전송되는 $merge 작업을 지원하는 것은 아닙니다. 자세한 내용은 드라이버 설명서를 참조하세요.
- 이전 MongoDB 버전에서는 $out 또는 $merge 단계가 있는 파이프라인이 항상 프라이머리 노드에서 실행되며 읽기 설정은 고려되지 않습니다.
출력 컬렉션이 아직 존재하지 않는 경우 새 컬렉션을 생성합니다.
결과(새 문서 삽입, 문서 병합, 문서 교체, 기존 문서 유지, 작업 실패, 사용자 지정 업데이트 파이프라인으로 문서 처리)를 기존 컬렉션에 통합할 수 있습니다.
샤드된 컬렉션으로 출력할 수 있습니다. 입력 컬렉션도 샤딩할 수 있습니다.

집계 결과를 컬렉션으로 출력하는 $out 단계와 비교하려면 $merge및 $out 비교를 참조하세요.

참고

온디맨드 구체화된 보기

$merge 컬렉션을 완전히 교체하는 대신 파이프라인 결과를 기존 출력 컬렉션에 통합할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 파이프라인이 실행될 때 출력 컬렉션의 콘텐츠가 점진적으로 업데이트되는 온디맨드 구체화된 보기를 만들 수 있습니다.

이 사용 사례에 대한 자세한 내용은 이 페이지의 예제 및 온디맨드 구체화된 뷰를 참조하세요.

구체화된 보기는 읽기 전용 보기와 별개입니다. 읽기 전용 보기를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 읽기 전용 보기를 참조하십시오.

호환성

다음 환경에서 호스팅되는 배포에 $merge 사용할 수 있습니다.

MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스

MongoDB Enterprise: MongoDB의 구독 기반 자체 관리 버전
MongoDB Community: MongoDB의 소스 사용 가능 무료 자체 관리 버전

구문

$merge 의 구문은 다음과 같습니다:

{ $merge: {
     into: <collection> -or- { db: <db>, coll: <collection> },
     on: <identifier field> -or- [ <identifier field1>, ...],  // Optional
     let: <variables>,                                         // Optional
     whenMatched: <replace|keepExisting|merge|fail|pipeline>,  // Optional
     whenNotMatched: <insert|discard|fail>                     // Optional
} }

예를 들면 다음과 같습니다.

{ $merge: { into: "myOutput", on: "_id", whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }

동일한 데이터베이스의 컬렉션에 쓰는 것을 포함하여 $merge에 대한 모든 기본 옵션을 사용하는 경우 간소화된 양식을 사용할 수 있습니다.

{ $merge: <collection> } // Output collection is in the same database

$merge는 다음 필드가 포함된 문서를 사용합니다.

필드

설명

into

출력 컬렉션입니다. 다음 중 하나를 지정합니다.

집계가 실행되는 동일한 데이터베이스의 컬렉션에 출력할 문자열인 컬렉션 이름입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
into: "myOutput"
지정된 데이터베이스의 컬렉션으로 출력할 문서의 데이터베이스 및 컬렉션 이름입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
into: { db:"myDB", coll:"myOutput" }

참고

출력 컬렉션이 존재하지 않으면 $merge 컬렉션을 생성합니다.
- 복제본 세트 또는 독립형의 경우 출력 데이터베이스가 없으면 $merge도 데이터베이스를 생성합니다.
- 샤딩된 클러스터의 경우 지정된 출력 데이터베이스가 이미 존재해야 합니다.
출력 컬렉션은 샤드된 컬렉션일 수 있습니다.

선택 사항입니다. 문서의 고유 식별자 역할을 하는 하나 이상의 필드입니다. 식별자는 결과 문서가 출력 컬렉션의 기존 문서와 일치 여부를 결정합니다. 다음 중 하나를 지정합니다.

단일 필드 이름을 문자열로 입력합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
on: "_id"
배열의 필드 조합입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
on: [ "date", "customerId" ]
The order of the fields in the array does not matter, and you cannot specify the same field multiple times.

지정된 필드에 대해

집계 결과 문서에는 on 필드가 _id 필드가 아닌 한 on에 지정된 필드가 포함되어야 합니다. 결과 문서에서 _id 필드가 누락된 경우, MongoDB가 자동으로 추가합니다.
지정한 필드에 하나 이상의 필드에 널 또는 배열 값을 포함할 수 없습니다.

$merge에는 고유한 인덱스가 필요한데, 이 인덱스는 on 식별자 필드에 해당하는 키가 있어야 합니다. 인덱스 키 지정 순서는 중요하지 않지만 고유 인덱스는 반드시 on 필드만 키로 포함해야 합니다.

또한 인덱스는 집계의 데이터 정렬과 동일한 데이터 정렬을 가져야 합니다.
고유 인덱스는 희소 인덱스일 수 있습니다.
고유 인덱스는 부분 인덱스일 수 없습니다.
이미 존재하는 출력 컬렉션의 경우 해당 인덱스가 이미 존재해야 합니다.

on 기본값은 출력 컬렉션에 따라 다릅니다.

출력 컬렉션이 없으면 on 식별자는 _id 필드여야 하며 기본값은 _id 필드입니다. 해당 고유 _id 인덱스가 자동으로 생성됩니다.
팁
존재하지 않는 컬렉션에 대해 다른 on 식별자 필드를 사용하려면 먼저 원하는 필드에 고유 인덱스를 만들어 컬렉션을 생성할 수 있습니다. 예를 보려면 존재하지 않는 출력 수집 섹션을 참조하세요.
기존 출력 컬렉션이 샤딩 해제된 경우 on 식별자는 기본적으로 _id 필드로 설정됩니다.
기존 출력 컬렉션이 샤드된 컬렉션인 경우 on 식별자는 기본적으로 모든 샤드 키 필드와 _id 필드로 설정됩니다. 다른 on 식별자를 지정하는 경우 on에는 모든 샤드 키 필드가 포함되어야 합니다.

whenMatched

선택 사항입니다. 결과 문서와 컬렉션의 기존 문서가 지정된 on 필드에 대해 동일한 값을 갖는 경우의 $merge 동작입니다.

다음 두 가지 중 하나를 지정할 수 있습니다.

미리 정의된 동작 문자열 중 하나입니다.

작업	설명
"replace"	출력 컬렉션의 기존 문서를 일치하는 결과 문서로 바꿉니다. 바꾸기를 수행할 때 대체 문서로 인해 `_id` 값이 수정될 수 없으며 출력 컬렉션이 샤딩된 경우 샤드 키 값도 수정할 수 없습니다. 그렇지 않으면 작업이 오류를 생성합니다. 팁 이 오류를 방지하려면 on 필드에 `_id` 필드가 포함되지 않은 경우 집계 결과에서 `_id` 필드를 제거하여 이전 `$unset` 단계 등과 같이 오류를 방지합니다.
"keepExisting"	기존 문서는 출력 컬렉션에 그대로 유지합니다.
"merge"(기본값)	일치하는 문서를 병합합니다(`$mergeObjects` 연산자와 유사). 결과 문서에 기존 문서에 없는 필드가 포함된 경우 이러한 새 필드를 기존 문서에 추가합니다. 결과 문서에 기존 문서의 필드가 포함된 경우 기존 필드 값을 결과 문서의 값으로 바꿉니다. 예를 들어 출력 컬렉션에 문서가 있는 경우입니다. `{ _id: 1, a: 1, b: 1 }` 그리고 집계 결과에는 문서가 있습니다. `{ _id: 1, b: 5, z: 1 }` 그러면 병합된 문서가 됩니다. `{ _id: 1, a: 1, b: 5, z: 1 }` 병합을 수행할 때 병합된 문서로 인해 `_id` 값이 수정될 수 없으며 출력 컬렉션이 샤딩된 경우 분할 키 값도 수정할 수 없습니다. 그렇지 않으면 작업이 오류를 생성합니다. 팁 이 오류를 방지하려면 on 필드에 `_id` 필드가 포함되지 않은 경우 집계 결과에서 `_id` 필드를 제거하여 이전 `$unset` 단계 등과 같이 오류를 방지합니다.
"fail"	집계 작업을 중지하고 실패합니다. 이전 문서의 출력 컬렉션에 대한 변경 사항은 반환되지 않습니다.

컬렉션의 문서를 업데이트하기 위한 집계 파이프라인입니다.
[ <stage1>, <stage2> ... ]
파이프라인은 다음 단계로만 구성될 수 있습니다.
- $addFields 및 그 별칭 $set
- $project 및 그 별칭 $unset
- $replaceRoot 및 그 별칭 $replaceWith
파이프라인은 on 필드의 값을 수정할 수 없습니다. 예를 들어, month 필드에서 일치하는 경우 파이프라인은 month 필드를 수정할 수 없습니다.
whenMatched pipeline은 $<field>를 사용해 출력 컬렉션에 있는 기존 문서의 필드에 직접 액세스할 수 있습니다.
집계 결과 문서의 필드에 액세스하려면 다음 중 하나를 사용합니다.
- 필드에 액세스하기 위한 기본 제공 $$new 변수입니다. 구체적으로 $$new.<field>입니다. $$new 변수는 let 지정이 생략된 경우에만 사용할 수 있습니다.
  참고
  MongoDB 4.2.2부터 $$new 변수는 예약되어 있으며 재정의할 수 없습니다.
- let 필드의 사용자 정의 변수입니다.
  변수 이름과 함께 이중 달러 기호 ($$) 접두사를 $$<variable_name> 형식으로 지정합니다. 예시: $$year. 변수가 문서로 설정된 경우 $$<variable_name>.<field> 형식으로 문서 필드를 포함할 수도 있습니다. 예시: $$year.month.
  자세한 예는 변수를 사용하여 병합을 사용자 지정하기를 참조하세요.

하자

선택 사항입니다. whenMatched 파이프라인에서 사용할 변수를 지정합니다.

변수 이름과 값 표현식이 있는 문서를 지정합니다.

{ <variable_name_1>: <expression_1>,
  ...,
  <variable_name_n>: <expression_n> }

지정하지 않은 경우 기본값은 { new: "$$ROOT" } (ROOT 참조)입니다. whenMatched 파이프라인은 $$new 변수에 액세스할 수 있습니다.

참고

MongoDB 4.2.2부터 $$new 변수는 예약되어 있으며 재정의할 수 없습니다.

whenMatched 파이프라인의 변수에 액세스하려면 다음을 수행합니다.

변수 이름과 함께 이중 달러 기호 ($$) 접두사를 $$<variable_name> 형식으로 지정합니다. 예시: $$year. 변수가 문서로 설정된 경우 $$<variable_name>.<field> 형식으로 문서 필드를 포함할 수도 있습니다. 예시: $$year.month.

자세한 예는 변수를 사용하여 병합을 사용자 지정하기를 참조하세요.

whenNotMatched

선택 사항입니다. 결과 문서가 아웃 컬렉션의 기존 문서와 일치하지 않는 경우 $merge의 동작입니다.

미리 정의된 동작 문자열 중 하나를 지정할 수 있습니다:

작업	설명
"insert"(기본값)	문서를 출력 컬렉션에 삽입합니다.
"discard"	문서를 삭제합니다. 특히 `$merge`는 문서를 출력 컬렉션에 삽입하지 않습니다.
"fail"	집계 작업을 중지하고 실패합니다. 출력 컬렉션에 이미 기록된 변경 사항은 반환되지 않습니다.

고려 사항

`_id` 필드 생성

집계 파이프라인 결과에서 _id 필드가 문서에 없는 경우 $merge 단계에서 자동으로 생성합니다.

예를 들어, 다음 집계 파이프라인에서 $project는 $merge에 전달된 문서에서 _id 필드를 제외합니다. $merge가 이러한 문서를 "newCollection"에 쓰면 $merge는 새로운 _id 필드와 값을 생성합니다.

db.sales.aggregate( [
   { $project: { _id: 0 } },
   { $merge : { into : "newCollection" } }
] )

출력 컬렉션이 존재하지 않는 경우 새 컬렉션 만들기

지정한 출력 컬렉션이 없는 경우 $merge 작업은 새 컬렉션을 생성합니다.

출력 컬렉션은 $merge가 컬렉션에 첫 번째 문서를 쓸 때 생성되며 즉시 표시됩니다.
집계에 실패하면 오류가 발생하기 전에 $merge가 완료한 모든 쓰기는 롤백되지 않습니다.

참고

복제본 세트 또는 독립형의 경우 출력 데이터베이스가 없으면 $merge도 데이터베이스를 생성합니다.

샤딩된 클러스터의 경우 지정된 출력 데이터베이스가 이미 존재해야 합니다.

출력 컬렉션이 존재하지 않는 경우 $merge는 on 식별자가 _id 필드여야 합니다. 존재하지 않는 컬렉션에 다른 on 필드 값을 사용하려면 먼저 원하는 필드에 고유 인덱스를 생성하여 컬렉션을 만들 수 있습니다. 예를 들어 출력 컬렉션 newDailySales201905 가 존재하지 않고 salesDate 필드를 on 식별자로 지정하려는 경우입니다.

db.newDailySales201905.createIndex( { salesDate: 1 }, { unique: true } )
db.sales.aggregate( [
   { $match: { date: { $gte: new Date("2019-05-01"), $lt: new Date("2019-06-01") } } },
   { $group: { _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } }, totalqty: { $sum: "$quantity" } } },
   { $project: { _id: 0, salesDate: { $toDate: "$_id" }, totalqty: 1 } },
   { $merge : { into : "newDailySales201905", on: "salesDate" } }
] )

샤드된 컬렉션으로 출력

$merge 단계는 샤딩된 컬렉션으로 출력할 수 있습니다. 출력 컬렉션이 샤딩되면 $merge는 _id 필드와 모든 샤드 키 필드를 식별자 on의 기본값으로 사용합니다. 기본값을 재정의하는 경우, on 식별자에는 모든 샤드 키 필드가 포함되어야 합니다.

{ $merge: {
   into: "<shardedColl>" or { db:"<sharding enabled db>", coll: "<shardedColl>" },
   on: [ "<shardkeyfield1>", "<shardkeyfield2>",... ], // Shard key fields and any additional fields
   let: <variables>,                                         // Optional
   whenMatched: <replace|keepExisting|merge|fail|pipeline>,  // Optional
   whenNotMatched: <insert|discard|fail>                     // Optional
} }

예를 들어 sh.shardCollection() 메서드를 사용하여 postcode 필드를 샤드 키로 사용하여 새 샤드된 컬렉션 newrestaurants를 만듭니다.

sh.shardCollection(
   "exampledb.newrestaurants",      // Namespace of the collection to shard
   { postcode: 1 },                 // Shard key
);

newrestaurants 컬렉션에는 월별(date 필드) 및 우편 번호(샤드 키)로 새 레스토랑 개점 정보가 있는 문서가 포함되며, 특히 on 식별자는 ["date", "postcode"]입니다(필드 순서는 중요하지 않음). $merge에는 on 식별자 필드에 해당하는 키가 있는 고유 인덱스가 필요하므로 고유 인덱스를 생성합니다(필드 순서는 중요하지 않음). [1]

use exampledb
db.newrestaurants.createIndex( { postcode: 1, date: 1 }, { unique: true } )

샤드된 컬렉션 restaurants 과 생성된 고유 인덱스를 사용하면 $merge를 사용하여 이 컬렉션에 집계 결과를 출력하고, 이 예시에서처럼 [ "date", "postcode" ]에 일치하는 결과를 출력할 수 있습니다:

use exampledb
db.openings.aggregate([
   { $group: {
      _id: { date: { $dateToString: { format: "%Y-%m", date: "$date" } }, postcode: "$postcode" },
      restaurants: { $push: "$restaurantName" } } },
   { $project: { _id: 0, postcode: "$_id.postcode", date: "$_id.date", restaurants: 1 } },
   { $merge: { into: "newrestaurants", "on": [ "date", "postcode" ], whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }
])

[1]	`sh.shardCollection()` 2} 메서드는 옵션을 전달할 때 샤드 `{ unique: true }` 키가 범위 기반이고 , 컬렉션이 비어 있으며, 샤드 키의 고유 인덱스가 아직 존재하지 않는 경우 샤드 키에 고유 인덱스를 생성할 수도 있습니다. 이전 예제에서는 `on` 식별자가 샤드 키와 다른 필드이므로 해당 인덱스를 생성하기 위한 별도의 작업이 필요합니다.

문서 바꾸기(`$merge`) 대 컬렉션 바꾸기(`$out`)

집계 결과에 on 사양에 따라 일치하는 문서가 하나 이상 포함된 경우 $merge는 출력 컬렉션의 기존 문서를 대체할 수 있습니다. 따라서 집계 결과에 컬렉션의 모든 기존 문서에 대해 일치하는 문서가 포함되어 있고 whenMatched에 'replace'를 지정한 경우 $merge는 기존 컬렉션의 모든 문서를 대체할 수 있습니다.

그러나 집계 결과에 관계없이 기존 컬렉션을 바꾸려면 $out를 대신 사용합니다.

기존 문서와 `_id` 및 샤드 키 값

$merge는 $merge 때문에 기존 문서의 _id 값이 변경되면 오류를 발생시킵니다.

팁

이 오류를 방지하려면 on 필드에 _id 필드가 포함되지 않은 경우 집계 결과에서 _id 필드를 제거하여 이전 $unset 단계 등과 같이 오류를 방지합니다.

또한, 샤드된 컬렉션의 경우 $merge는 기존 문서의 샤드 키 값이 변경되는 경우에도 오류를 생성합니다.

오류가 발생하기 전에 $merge가 완료한 모든 쓰기는 롤백되지 않습니다.

고유 인덱스 제약 조건

on 필드에 대해 $merge가 사용하는 고유 인덱스가 집계 도중에 제거되는 경우 집계가 중단된다는 보장이 없습니다. 집계가 계속되면 문서에 중복된 on 필드 값이 없다는 보장이 없습니다.

$merge가 출력 컬렉션의 고유 인덱스를 위반하는 문서를 작성하려고 하면 작업이 오류를 생성합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

온 필드의 인덱스가 아닌 고유 인덱스를 위반하는 일치하지 않는 문서를 삽입합니다 .
컬렉션에 일치하는 문서가 있으면실패합니다. 즉, 이 작업은 on 필드의 고유 인덱스를 위반하는 일치하는 문서를 삽입하려고 시도합니다.
기존 문서를 on 필드의 인덱스가 아닌 고유 인덱스를 위반하는 새 문서로 바꿉니다.
일치하는 문서를 병합하면 온 필드의 인덱스가 아닌 고유 인덱스를 위반하는 문서가 생성됩니다.

스키마 유효성 검사

컬렉션이 스키마 유효성 검사 를 사용하고 validationAction 이(가) error(으)로 설정된 경우 잘못된 문서를 삽입하거나 잘못된 값으로 문서를 $merge 으)로 업데이트하면 MongoServerError 가 발생하고 문서가 대상 컬렉션에 기록되지 않습니다. 유효하지 않은 문서가 여러 개 있는 경우 처음 발견된 유효하지 않은 문서에만 오류가 발생합니다. 유효한 모든 문서가 대상 컬렉션에 기록되고 유효하지 않은 모든 문서는 쓰지 못합니다.

`whenMatched` 파이프라인 동작

$merge 단계에 대해 다음 사항이 모두 true인 경우에는 $merge가 문서를 출력 컬렉션에 직접 삽입합니다.

whenMatched의 값은 집계 파이프라인입니다,
whenNotMatched의 값은 insert입니다.
출력 컬렉션에 일치하는 문서가 없습니다,

$merge 는 문서를 출력 컬렉션에 바로 삽입합니다.

MongoDB 4.2.2 이전 버전에서는 $merge 단계에 대한 이러한 조건이 충족되면 whenMatched 필드에 지정된 파이프라인이 빈 입력 문서와 함께 실행됩니다. 파이프라인의 결과 문서가 출력 컬렉션에 삽입됩니다. 파이프라인의 결과 문서가 출력 컬렉션에 삽입됩니다.

`$merge` 및 `$out` 비교

$merge의 도입으로 MongoDB는 집계 파이프라인의 결과를 컬렉션에 기록하기 위해 $merge 및 $out의 두 단계를 제공합니다.

`$merge`	`$out`
동일하거나 다른 데이터베이스의 컬렉션으로 출력할 수 있습니다.	동일하거나 다른 데이터베이스의 컬렉션으로 출력할 수 있습니다.
출력 컬렉션이 아직 존재하지 않는 경우 새 컬렉션을 생성합니다.	출력 컬렉션이 아직 존재하지 않는 경우 새 컬렉션을 생성합니다.
결과(새 문서 삽입, 문서 병합, 문서 교체, 기존 문서 유지, 작업 실패, 사용자 지정 업데이트 파이프라인으로 문서 처리)를 기존 컬렉션에 통합할 수 있습니다. See also Replace Documents (`$merge`) vs Replace Collection (`$out`).	출력 컬렉션이 이미 있는 경우 완전히 바꿉니다.
샤드된 컬렉션으로 출력할 수 있습니다. 입력 컬렉션도 샤딩할 수 있습니다.	출력 대상 컬렉션은 샤딩될 수 없습니다. 그러나 입력 컬렉션은 샤딩될 수 있습니다.
다음 SQL 문에 해당합니다. `MERGE`. `INSERT INTO T2 SELECT FROM T1`. `SELECT INTO T2 FROM T1`. 머티리얼라이즈드 뷰 생성/새로 고침.	다음 SQL 문에 해당합니다. `INSERT INTO T2 SELECT FROM T1`. `SELECT INTO T2 FROM T1`.

집계 중인 동일한 컬렉션에 대한 출력

경고

집계되고 있는 동일한 컬렉션으로 $merge가 출력되면 문서가 여러 번 업데이트되거나 연산이 무한 루프될 수 있습니다. 이 동작은 $merge에 의해 수행된 업데이트가 디스크에 저장된 문서의 물리적 위치를 변경할 때 발생합니다. 문서의 물리적 위치가 변경되면 $merge는 이를 완전히 새로운 문서로 간주하여 추가 업데이트를 수행할 수 있습니다. 이 동작에 대한 자세한 내용은 핼러윈 문제를 참조하세요.

$merge는 집계 중인 컬렉션과 동일한 컬렉션으로 출력할 수 있습니다. $lookup과 같이 파이프라인의 다른 단계에 나타나는 컬렉션으로 출력할 수도 있습니다.

제한 사항

제한 사항	설명
트랜잭션	집계 파이프라인은 트랜잭션 내에서 `$merge`를 사용할 수 없습니다.
Time Series 컬렉션	집계 파이프라인은 `$merge`를 사용하여 time series 컬렉션으로 출력할 수 없습니다.
view definition Separate from materialized view	뷰 정의에는 `$merge` 단계를 포함할 수 없습니다. 뷰 정의에 중첩된 파이프라인이 포함된 경우(예: 뷰 정의에 `$facet` 단계가 포함된 경우) 이 `$merge` 단계 제한은 중첩된 파이프라인에도 적용됩니다.
`$lookup` 단계	`$lookup` 단계의 중첩 파이프라인에 `$merge` 단계를 포함할 수 없습니다.
`$facet` 단계	`$facet` 단계의 중첩 파이프라인에 `$merge` 단계를 포함할 수 없습니다.
`$unionWith` 단계	`$unionWith` 단계의 중첩 파이프라인에 `$merge` 단계를 포함할 수 없습니다.
`"linearizable"` readConcern	`$merge` 단계는 읽기 고려 `"linearizable"`과 함께 사용할 수 없습니다. `db.collection.aggregate()`에 대한 `"linearizable"` 읽기 고려 문제를 지정하면, `$merge` 단계를 파이프라인에 포함할 수 없습니다.

예제

온디맨드 구체화된 뷰: 초기 생성

출력 컬렉션이 존재하지 않으면 $merge가 컬렉션을 생성합니다.

예를 들어, zoo 데이터베이스의 salaries 이라는 컬렉션은 직원 급여 및 부서 내역으로 채워집니다.

db.getSiblingDB("zoo").salaries.insertMany([
   { "_id" : 1, employee: "Ant", dept: "A", salary: 100000, fiscal_year: 2017 },
   { "_id" : 2, employee: "Bee", dept: "A", salary: 120000, fiscal_year: 2017 },
   { "_id" : 3, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 115000, fiscal_year: 2017 },
   { "_id" : 4, employee: "Ant", dept: "A", salary: 115000, fiscal_year: 2018 },
   { "_id" : 5, employee: "Bee", dept: "Z", salary: 145000, fiscal_year: 2018 },
   { "_id" : 6, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 135000, fiscal_year: 2018 },
   { "_id" : 7, employee: "Gecko", dept: "A", salary: 100000, fiscal_year: 2018 },
   { "_id" : 8, employee: "Ant", dept: "A", salary: 125000, fiscal_year: 2019 },
   { "_id" : 9, employee: "Bee", dept: "Z", salary: 160000, fiscal_year: 2019 },
   { "_id" : 10, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 150000, fiscal_year: 2019 }
])

$group 및 $merge 단계를 사용하여 현재 salaries 컬렉션에 있는 데이터에서 budgets(reporting 데이터베이스에 있는)라는 컬렉션을 처음 만들 수 있습니다.

참고

복제 세트 또는 독립형 배포의 경우 출력 데이터베이스가 존재하지 않으면 $merge가 데이터베이스를 생성하기도 합니다.

샤드 클러스터 배포의 경우, 지정된 출력 데이터베이스가 이미 존재해야 합니다.

db.getSiblingDB("zoo").salaries.aggregate( [
   { $group: { _id: { fiscal_year: "$fiscal_year", dept: "$dept" }, salaries: { $sum: "$salary" } } },
   { $merge : { into: { db: "reporting", coll: "budgets" }, on: "_id",  whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }
] )

급여를 fiscal_year 및 dept 기준으로 그룹화하는 $group 단계.
$merge 단계는 앞의 $group 단계의 출력을 reporting 데이터베이스의 budgets 컬렉션에 기록합니다.

새 budgets 컬렉션의 문서를 보려면 다음과 같이 하세요:

db.getSiblingDB("reporting").budgets.find().sort( { _id: 1 } )

budgets 컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : { "fiscal_year" : 2017, "dept" : "A" }, "salaries" : 220000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2017, "dept" : "Z" }, "salaries" : 115000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2018, "dept" : "A" }, "salaries" : 215000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2018, "dept" : "Z" }, "salaries" : 280000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2019, "dept" : "A" }, "salaries" : 125000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2019, "dept" : "Z" }, "salaries" : 310000 }

팁

다음도 참조하세요.

온디맨드 구체화된 보기

온디맨드 구체화된 뷰: 데이터 업데이트/바꾸기

다음 예제에서는 이전 예제의 컬렉션을 사용합니다.

예제 salaries 컬렉션에는 직원 급여 및 부서 기록이 포함되어 있습니다.

{ "_id" : 1, employee: "Ant", dept: "A", salary: 100000, fiscal_year: 2017 },
{ "_id" : 2, employee: "Bee", dept: "A", salary: 120000, fiscal_year: 2017 },
{ "_id" : 3, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 115000, fiscal_year: 2017 },
{ "_id" : 4, employee: "Ant", dept: "A", salary: 115000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 5, employee: "Bee", dept: "Z", salary: 145000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 6, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 135000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 7, employee: "Gecko", dept: "A", salary: 100000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 8, employee: "Ant", dept: "A", salary: 125000, fiscal_year: 2019 },
{ "_id" : 9, employee: "Bee", dept: "Z", salary: 160000, fiscal_year: 2019 },
{ "_id" : 10, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 150000, fiscal_year: 2019 }

예제 budgets 컬렉션에는 연간 누적 예산이 포함되어 있습니다.

{ "_id" : { "fiscal_year" : 2017, "dept" : "A" }, "salaries" : 220000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2017, "dept" : "Z" }, "salaries" : 115000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2018, "dept" : "A" }, "salaries" : 215000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2018, "dept" : "Z" }, "salaries" : 280000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2019, "dept" : "A" }, "salaries" : 125000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2019, "dept" : "Z" }, "salaries" : 310000 }

현재 회계연도(이 예에서는 2019 ) 동안 새 직원이 salaries 컬렉션에 추가되고 새 인원수가 다음 연도에 미리 할당됩니다.

db.getSiblingDB("zoo").salaries.insertMany([
   { "_id" : 11,  employee: "Wren", dept: "Z", salary: 100000, fiscal_year: 2019 },
   { "_id" : 12,  employee: "Zebra", dept: "A", salary: 150000, fiscal_year: 2019 },
   { "_id" : 13,  employee: "headcount1", dept: "Z", salary: 120000, fiscal_year: 2020 },
   { "_id" : 14,  employee: "headcount2", dept: "Z", salary: 120000, fiscal_year: 2020 }
])

새 급여 정보를 반영하도록 budgets 컬렉션을 업데이트하기 위해 다음 집계 파이프라인은 다음을 사용합니다.

$match {3} 20192} 단계로 이 보다 크거나 같은 모든 문서를 찾습니다.
급여를 fiscal_year 및 dept 기준으로 그룹화하는 $group 단계.
$merge를 사용하여 결과 집합을 budgets 컬렉션에 쓰고, 동일한 _id 값(이 예에서는 회계 연도와 부서가 있는 문서)을 가진 문서로 대체합니다. 컬렉션에 일치하는 문서가 없는 문서의 경우 $merge가 새 문서를 삽입합니다.

db.getSiblingDB("zoo").salaries.aggregate( [
   { $match : { fiscal_year:  { $gte : 2019 } } },
   { $group: { _id: { fiscal_year: "$fiscal_year", dept: "$dept" }, salaries: { $sum: "$salary" } } },
   { $merge : { into: { db: "reporting", coll: "budgets" }, on: "_id",  whenMatched: "replace", whenNotMatched: "insert" } }
] )

집계가 실행된 후 budgets 컬렉션에서 문서를 봅니다.

db.getSiblingDB("reporting").budgets.find().sort( { _id: 1 } )

budgets 컬렉션은 2019 회계연도의 새 급여 데이터를 통합하고 2020 회계연도에 대한 새 문서를 추가합니다.

{ "_id" : { "fiscal_year" : 2017, "dept" : "A" }, "salaries" : 220000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2017, "dept" : "Z" }, "salaries" : 115000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2018, "dept" : "A" }, "salaries" : 215000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2018, "dept" : "Z" }, "salaries" : 280000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2019, "dept" : "A" }, "salaries" : 275000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2019, "dept" : "Z" }, "salaries" : 410000 }
{ "_id" : { "fiscal_year" : 2020, "dept" : "Z" }, "salaries" : 240000 }

팁

다음도 참조하세요.

온디맨드 구체화된 보기

새 데이터만 삽입

$merge가 컬렉션의 기존 데이터를 덮어쓰지 않도록 하려면 whenMatched를 keepExisting 또는 fail로 설정합니다.

zoo 데이터베이스의 예제 salaries 컬렉션에는 직원 급여 및 부서 내역이 포함되어 있습니다.

{ "_id" : 1, employee: "Ant", dept: "A", salary: 100000, fiscal_year: 2017 },
{ "_id" : 2, employee: "Bee", dept: "A", salary: 120000, fiscal_year: 2017 },
{ "_id" : 3, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 115000, fiscal_year: 2017 },
{ "_id" : 4, employee: "Ant", dept: "A", salary: 115000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 5, employee: "Bee", dept: "Z", salary: 145000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 6, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 135000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 7, employee: "Gecko", dept: "A", salary: 100000, fiscal_year: 2018 },
{ "_id" : 8, employee: "Ant", dept: "A", salary: 125000, fiscal_year: 2019 },
{ "_id" : 9, employee: "Bee", dept: "Z", salary: 160000, fiscal_year: 2019 },
{ "_id" : 10, employee: "Cat", dept: "Z", salary: 150000, fiscal_year: 2019 }

reporting 데이터베이스의 컬렉션 orgArchive 에는 지난 회계연도의 과거 부서별 조직 기록이 포함되어 있습니다. 보관된 기록은 수정해서는 안 됩니다.

{ "_id" : ObjectId("5cd8c68261baa09e9f3622be"), "employees" : [ "Ant", "Gecko" ], "dept" : "A", "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : ObjectId("5cd8c68261baa09e9f3622bf"), "employees" : [ "Ant", "Bee" ], "dept" : "A", "fiscal_year" : 2017 }
{ "_id" : ObjectId("5cd8c68261baa09e9f3622c0"), "employees" : [ "Bee", "Cat" ], "dept" : "Z", "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : ObjectId("5cd8c68261baa09e9f3622c1"), "employees" : [ "Cat" ], "dept" : "Z", "fiscal_year" : 2017 }

orgArchive 0} 컬렉션은 및 필드에 고유한 복합 인덱스가 fiscal_year dept 있습니다. 특히 동일한 회계 연도 및 부서 조합에 대해 최대 하나의 레코드가 있어야 합니다.

db.getSiblingDB("reporting").orgArchive.createIndex ( { fiscal_year: 1, dept: 1 }, { unique: true } )

현재 회계연도 말(이 예에서는 2019 )에 salaries 컬렉션에 다음 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : 1, "employee" : "Ant", "dept" : "A", "salary" : 100000, "fiscal_year" : 2017 }
{ "_id" : 2, "employee" : "Bee", "dept" : "A", "salary" : 120000, "fiscal_year" : 2017 }
{ "_id" : 3, "employee" : "Cat", "dept" : "Z", "salary" : 115000, "fiscal_year" : 2017 }
{ "_id" : 4, "employee" : "Ant", "dept" : "A", "salary" : 115000, "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : 5, "employee" : "Bee", "dept" : "Z", "salary" : 145000, "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : 6, "employee" : "Cat", "dept" : "Z", "salary" : 135000, "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : 7, "employee" : "Gecko", "dept" : "A", "salary" : 100000, "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : 8, "employee" : "Ant", "dept" : "A", "salary" : 125000, "fiscal_year" : 2019 }
{ "_id" : 9, "employee" : "Bee", "dept" : "Z", "salary" : 160000, "fiscal_year" : 2019 }
{ "_id" : 10, "employee" : "Cat", "dept" : "Z", "salary" : 150000, "fiscal_year" : 2019 }
{ "_id" : 11, "employee" : "Wren", "dept" : "Z", "salary" : 100000, "fiscal_year" : 2019 }
{ "_id" : 12, "employee" : "Zebra", "dept" : "A", "salary" : 150000, "fiscal_year" : 2019 }
{ "_id" : 13, "employee" : "headcount1", "dept" : "Z", "salary" : 120000, "fiscal_year" : 2020 }
{ "_id" : 14, "employee" : "headcount2", "dept" : "Z", "salary" : 120000, "fiscal_year" : 2020 }

방금 종료된 회계연도 2019 를 포함하도록 orgArchive 컬렉션을 업데이트하기 위해 다음 집계 파이프라인은 다음을 사용합니다.

$match 단계는 fiscal_year 가 2019 인 모든 문서를 찾는 단계입니다.
$group 단계는 fiscal_year 및 dept 별로 직원을 그룹화합니다.
$project 단계에서 _id 필드를 생략하고 별도의 dept 및 fiscal_year 필드를 추가합니다. 문서가 $merge로 전달되면 $merge는 문서에 대한 새 _id 필드를 자동으로 생성합니다.
$merge 결과를 orgArchive 로 설정합니다.
$merge 단계는 dept 및 fiscal_year 필드에 있는 문서를 일치시키고 일치하지 않으면 fails로 표시합니다. 즉, 동일한 부서 및 회계 연도에 대한 문서가 이미 존재하는 경우 $merge 오류가 발생합니다.

db.getSiblingDB("zoo").salaries.aggregate( [
    { $match: { fiscal_year: 2019 }},
    { $group: { _id: { fiscal_year: "$fiscal_year", dept: "$dept" }, employees: { $push: "$employee" } } },
    { $project: { _id: 0, dept: "$_id.dept", fiscal_year: "$_id.fiscal_year", employees: 1 } },
    { $merge : { into : { db: "reporting", coll: "orgArchive" }, on: [ "dept", "fiscal_year" ], whenMatched: "fail" } }
] )

작업 후 orgArchive 컬렉션에는 다음 문서가 포함됩니다.

{ "_id" : ObjectId("5caccc6a66b22dd8a8cc419f"), "employees" : [ "Ahn", "Bess" ], "dept" : "A", "fiscal_year" : 2017 }
{ "_id" : ObjectId("5caccc6a66b22dd8a8cc419e"), "employees" : [ "Ahn", "Gee" ], "dept" : "A", "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : ObjectId("5caccd0b66b22dd8a8cc438e"), "employees" : [ "Ahn", "Zeb" ], "dept" : "A", "fiscal_year" : 2019 }
{ "_id" : ObjectId("5caccc6a66b22dd8a8cc41a0"), "employees" : [ "Carl" ], "dept" : "Z", "fiscal_year" : 2017 }
{ "_id" : ObjectId("5caccc6a66b22dd8a8cc41a1"), "employees" : [ "Bess", "Carl" ], "dept" : "Z", "fiscal_year" : 2018 }
{ "_id" : ObjectId("5caccd0b66b22dd8a8cc438d"), "employees" : [ "Bess", "Carl", "Wen" ], "dept" : "Z", "fiscal_year" : 2019 }

orgArchive 컬렉션에 "A" 및/또는 "B" 부서에 대한 2019년 문서가 이미 포함되어 있는 경우 중복 키 오류로 인해 집계가 실패합니다. 그러나 오류가 발생하기 전에 삽입된 문서는 롤백되지 않습니다.

일치하는 문서에 대해 keepExisting을 지정하면 집계가 일치하는 문서에 영향을 주지 않고 중복 키 오류를 발생시키지 않습니다. 마찬가지로 바꾸기를 지정해도 작업이 실패하지는 않지만 기존 문서를 대체하게 됩니다.

여러 컬렉션의 결과 병합

기본적으로 집계 결과의 문서가 컬렉션의 문서와 일치하면 $merge 단계에서 문서가 병합됩니다.

예제 컬렉션 purchaseorders 은 분기 및 지역별 구매 주문 정보로 채워집니다.

db.purchaseorders.insertMany( [
   { _id: 1, quarter: "2019Q1", region: "A", qty: 200, reportDate: new Date("2019-04-01") },
   { _id: 2, quarter: "2019Q1", region: "B", qty: 300, reportDate: new Date("2019-04-01") },
   { _id: 3, quarter: "2019Q1", region: "C", qty: 700, reportDate: new Date("2019-04-01") },
   { _id: 4, quarter: "2019Q2", region: "B", qty: 300, reportDate: new Date("2019-07-01") },
   { _id: 5, quarter: "2019Q2", region: "C", qty: 1000, reportDate: new Date("2019-07-01") },
   { _id: 6, quarter: "2019Q2", region: "A", qty: 400, reportDate: new Date("2019-07-01") },
] )

예시 collection reportedsales 는 분기 및 지역별로 보고된 판매 정보로 채워집니다.

db.reportedsales.insertMany( [
   { _id: 1, quarter: "2019Q1", region: "A", qty: 400, reportDate: new Date("2019-04-02") },
   { _id: 2, quarter: "2019Q1", region: "B", qty: 550, reportDate: new Date("2019-04-02") },
   { _id: 3, quarter: "2019Q1", region: "C", qty: 1000, reportDate: new Date("2019-04-05") },
   { _id: 4, quarter: "2019Q2", region: "B", qty: 500, reportDate: new Date("2019-07-02") },
] )

보고 목적으로 다음 형식으로 분기별로 데이터를 보려고 한다고 가정합니다.

{ "_id" : "2019Q1", "sales" : 1950, "purchased" : 1200 }
{ "_id" : "2019Q2", "sales" : 500, "purchased" : 1700 }

$merge를 사용하여 purchaseorders 컬렉션과 reportedsales 컬렉션의 결과를 병합하여 새 컬렉션 quarterlyreport를 만들 수 있습니다.

0} 컬렉션을 만들려면 다음 파이프라인을 사용할 수 있습니다:quarterlyreport

db.purchaseorders.aggregate( [
   { $group: { _id: "$quarter", purchased: { $sum: "$qty" } } },  // group purchase orders by quarter
   { $merge : { into: "quarterlyreport", on: "_id",  whenMatched: "merge", whenNotMatched: "insert" } }
])

첫 번째 단계:

2} 단계는 $group 분기별로 그룹화하고 를 사용하여 필드를 $sum 새 qty purchased 필드에 추가합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

quarterlyreport 0} 컬렉션을 만들려면 이 파이프라인을 사용할 수 있습니다:

{ "_id" : "2019Q2", "purchased" : 1700 }
{ "_id" : "2019Q1", "purchased" : 1200 }

두 번째 단계:

$merge 단계에서는 동일한 데이터베이스의 quarterlyreport 컬렉션에 문서를 씁니다. 해당 단계가 컬렉션에서 _id 필드와 일치하는 기존 문서를 찾으면 해당 단계는 일치하는 문서를 병합합니다. 그렇지 않으면 단계가 문서를 삽입합니다. 처음 생성할 때는 일치하는 문서가 없어야 합니다.

컬렉션의 문서를 보려면 다음 작업을 실행합니다.

db.quarterlyreport.find().sort( { _id: 1 } )

컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : "2019Q1", "sales" : 1200, "purchased" : 1200 }
{ "_id" : "2019Q2", "sales" : 1700, "purchased" : 1700 }

마찬가지로, reportedsales 컬렉션에 대해 다음 집계 파이프라인을 실행하여 판매 결과를 quarterlyreport 컬렉션에 병합합니다.

db.reportedsales.aggregate( [
   { $group: { _id: "$quarter", sales: { $sum: "$qty" } } },  // group sales by quarter
   { $merge : { into: "quarterlyreport", on: "_id",  whenMatched: "merge", whenNotMatched: "insert" } }
])

첫 번째 단계:

2} 단계는 $group 분기별로 그룹화하고 를 사용하여 필드를 $sum 새 qty sales 필드에 추가합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

{ "_id" : "2019Q2", "sales" : 500 }
{ "_id" : "2019Q1", "sales" : 1950 }

두 번째 단계:

$merge 스테이지에서는 동일한 데이터베이스의 quarterlyreport 컬렉션에 문서를 씁니다. _id 필드(분기)에서 일치하는 기존 문서가 컬렉션에서 발견되면 스테이지에서 일치하는 문서를 병합합니다. 그렇지 않으면 스테이지가 문서를 삽입합니다.

데이터가 병합된 후 quarterlyreport 컬렉션의 문서를 보려면 다음 작업을 실행하세요.

db.quarterlyreport.find().sort( { _id: 1 } )

컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : "2019Q1", "sales" : 1950, "purchased" : 1200 }
{ "_id" : "2019Q2", "sales" : 500, "purchased" : 1700 }

파이프라인을 사용하여 병합 사용자 지정하기

$merge는 문서가 일치할 때 사용자 지정 업데이트 파이프라인을 사용할 수 있습니다. whenMatched 파이프라인은 다음과 같은 단계를 가질 수 있습니다.

$addFields 및 그 별칭 $set
$project 및 그 별칭 $unset
$replaceRoot 및 그 별칭 $replaceWith

예제 컬렉션 votes 은 일일 투표 집계로 채워집니다. 다음 문서로 collection을 생성합니다.

db.votes.insertMany( [
   { date: new Date("2019-05-01"), "thumbsup" : 1, "thumbsdown" : 1 },
   { date: new Date("2019-05-02"), "thumbsup" : 3, "thumbsdown" : 1 },
   { date: new Date("2019-05-03"), "thumbsup" : 1, "thumbsdown" : 1 },
   { date: new Date("2019-05-04"), "thumbsup" : 2, "thumbsdown" : 2 },
   { date: new Date("2019-05-05"), "thumbsup" : 6, "thumbsdown" : 10 },
   { date: new Date("2019-05-06"), "thumbsup" : 13, "thumbsdown" : 16 }
] )

또 다른 예제 컬렉션 monthlytotals 에는 최신 월별 투표 합계가 있습니다. 다음 문서로 collection을 생성합니다.

db.monthlytotals.insertOne(
   { "_id" : "2019-05", "thumbsup" : 26, "thumbsdown" : 31 }
)

매일 하루가 끝나면 그날의 투표가 votes 컬렉션에 삽입됩니다:

db.votes.insertOne(
   { date: new Date("2019-05-07"), "thumbsup" : 14, "thumbsdown" : 10 }
)

사용자 지정 파이프라인과 함께 $merge를 사용하여 컬렉션 monthlytotals의 기존 문서를 업데이트할 수 있습니다:

db.votes.aggregate([
   { $match: { date: { $gte: new Date("2019-05-07"), $lt: new Date("2019-05-08") } } },
   { $project: { _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m", date: "$date" } }, thumbsup: 1, thumbsdown: 1 } },
   { $merge: {
         into: "monthlytotals",
         on: "_id",
         whenMatched:  [
            { $addFields: {
                thumbsup: { $add:[ "$thumbsup", "$$new.thumbsup" ] },
                thumbsdown: { $add: [ "$thumbsdown", "$$new.thumbsdown" ] }
            } } ],
         whenNotMatched: "insert"
   } }
])

첫 번째 단계:

$match 단계에서는 특정 날짜의 투표를 찾습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

{ "_id" : ObjectId("5ce6097c436eb7e1203064a6"), "date" : ISODate("2019-05-07T00:00:00Z"), "thumbsup" : 14, "thumbsdown" : 10 }

두 번째 단계:

$project 단계는 _id 필드를 연도-월 문자열로 설정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

{ "thumbsup" : 14, "thumbsdown" : 10, "_id" : "2019-05" }

세 번째 단계:

$merge 단계에서는 동일한 데이터베이스의 monthlytotals 컬렉션에 문서를 씁니다. 스테이지가 컬렉션에서 _id 필드와 일치하는 기존 문서를 찾으면 스테이지는 파이프라인을 사용하여 thumbsup 표와 thumbsdown 표를 추가합니다.

이 파이프라인은 결과 문서의 필드에 직접 액세스할 수 없습니다. 결과 문서의 thumbsup 필드와 thumbsdown 필드에 액세스하기 위해 파이프라인은 $$new 변수 (예: $$new.thumbsup 및 $new.thumbsdown) 를 사용합니다.
이 파이프라인은 컬렉션에 있는 기존 문서의 thumbsup 필드와 thumbsdown 필드 (예: $thumbsup 및 $thumbsdown) 에 직접 액세스할 수 있습니다.

결과 문서가 기존 문서를 대체합니다.

병합 작업 후 monthlytotals 컬렉션의 문서를 보려면 다음 작업을 실행하세요.

db.monthlytotals.find()

컬렉션에는 다음 문서가 포함되어 있습니다.

{ "_id" : "2019-05", "thumbsup" : 40, "thumbsdown" : 41 }

변수를 사용하여 병합 사용자 지정

$merge 단계의 whenMatched 필드에 변수를 사용할 수 있습니다. 변수를 사용하려면 먼저 변수를 정의해야 합니다.

다음 중 하나 또는 둘 모두에서 변수를 정의합니다:

$merge 스테이지 let
aggregate 명령 let (MongoDB 5.0부터 시작)

때매치에서변수를 사용하려면:

아래 탭은 병합 단계, 집계 명령 또는 둘 다에서 변수가 정의될 때의 동작을 보여줍니다.

병합 단계에서 정의된 변수 사용

$merge 단계에서 변수를 정의 하고 whenMatched 필드에서 변수를 사용할 수 있습니다.

예시:

db.cakeSales.insertOne( [
   { _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580,
     salesTrend: "up" }
] )
db.runCommand( {
   aggregate: db.cakeSales.getName(),
   pipeline: [ {
      $merge: {
         into: db.cakeSales.getName(),
         let : { year: "2020" },
         whenMatched: [ {
            $addFields: { "salesYear": "$$year" }
         } ]
      }
   } ],
   cursor: {}
} )
db.cakeSales.find()

예제입니다:

이라는 이름의 collection을 만듭니다. cakeSales
$merge let에서 year 변수를 정의하는 aggregate 명령을 실행하고 whenMatched를 사용하여 cakeSales에 연도를 추가합니다.
retrieves the cakeSales document

출력:

{ "_id" : 1, "flavor" : "chocolate", "salesTotal" : 1580,
  "salesTrend" : "up", "salesYear" : "2020" }

집계 명령에 정의된 변수 사용

버전 5.0에 추가.

aggregate 명령 let에서 변수를 정의하고 $merge 단계 whenMatched 필드에서 변수를 사용할 수 있습니다.

예시:

db.cakeSales.insertOne(
   { _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580,
     salesTrend: "up" }
)
db.runCommand( {
   aggregate: db.cakeSales.getName(),
      pipeline: [ {
         $merge: {
            into: db.cakeSales.getName(),
            whenMatched: [ {
               $addFields: { "salesYear": "$$year" } }
            ] }
         }
   ],
   cursor: {},
   let : { year: "2020" }
} )
db.cakeSales.find()

예제입니다:

이라는 이름의 collection을 만듭니다. cakeSales
aggregate 명령 let에서 year 변수를 정의하는 aggregate 명령을 실행하고 whenMatched를 사용하여 cakeSales에 연도를 추가합니다.
retrieves the cakeSales document

출력:

{ "_id" : 1, "flavor" : "chocolate", "salesTotal" : 1580,
  "salesTrend" : "up", "salesYear" : "2020" }

병합 단계 및 집계 명령에 정의된 변수 사용

$merge 단계에서 변수를 정의할 수 있으며 MongoDB 5.0부터는 aggregate 명령입니다.

동일한 이름을 가진 두 개의 변수가 $merge 단계와 aggregate 명령에 정의된 경우 $merge 단계 변수가 사용됩니다.

이 예에서는 year: "2019" 명령 aggregate 변수 대신 year: "2020" $merge 단계 변수가 사용됩니다.

db.cakeSales.insertOne(
   { _id: 1, flavor: "chocolate", salesTotal: 1580,
     salesTrend: "up" }
)
db.runCommand( {
   aggregate: db.cakeSales.getName(),
      pipeline: [ {
         $merge: {
            into: db.cakeSales.getName(),
            let : { year: "2020" },
            whenMatched: [ {
               $addFields: { "salesYear": "$$year" }
            } ]
         }
      } ],
   cursor: {},
   let : { year: "2019" }
} )
db.cakeSales.find()

출력:

{
  _id: 1,
  flavor: 'chocolate',
  salesTotal: 1580,
  salesTrend: 'up',
  salesYear: '2020'
}

돌아가기

$매치

$out

$merge (aggregation).leafygreen-ui-m0pgrr{-webkit-align-self:center;-ms-flex-item-align:center;align-self:center;padding:0 10px;visibility:hidden;}.leafygreen-ui-a30zj9{color:#889397;vertical-align:middle;margin-top:-2px;}.css-fmznk8{margin-top:-85px;position:absolute;padding-bottom:2px;}

정의

참고

참고

온디맨드 구체화된 보기

호환성

구문

참고

팁

팁

팁

참고

참고

고려 사항

_id 필드 생성

출력 컬렉션이 존재하지 않는 경우 새 컬렉션 만들기

참고

샤드된 컬렉션으로 출력

문서 바꾸기($merge) 대 컬렉션 바꾸기($out)

기존 문서와 _id 및 샤드 키 값

팁

고유 인덱스 제약 조건

스키마 유효성 검사

whenMatched 파이프라인 동작

$merge 및 $out 비교

집계 중인 동일한 컬렉션에 대한 출력

경고

제한 사항

예제

온디맨드 구체화된 뷰: 초기 생성

참고

팁

다음도 참조하세요.

온디맨드 구체화된 뷰: 데이터 업데이트/바꾸기

팁

다음도 참조하세요.

새 데이터만 삽입

여러 컬렉션의 결과 병합

파이프라인을 사용하여 병합 사용자 지정하기

변수를 사용하여 병합 사용자 지정

병합 단계에서 정의된 변수 사용

집계 명령에 정의된 변수 사용

병합 단계 및 집계 명령에 정의된 변수 사용

$merge (aggregation)

`_id` 필드 생성

문서 바꾸기(`$merge`) 대 컬렉션 바꾸기(`$out`)

기존 문서와 `_id` 및 샤드 키 값

`whenMatched` 파이프라인 동작

`$merge` 및 `$out` 비교