db.collection.bulkWrite()

쓰기 작업

db.collection.bulkWrite( [
   { insertOne : { "document" : <document> } }
] )

db.collection.bulkWrite( [
   { updateOne :
      {
         "filter": <document>,
         "update": <document or pipeline>,
         "upsert": <boolean>,
         "collation": <document>,
         "arrayFilters": [ <filterdocument1>, ... ],
         "hint": <document|string>
      }
   }
] )

db.collection.bulkWrite( [
   { updateMany :
      {
         "filter" : <document>,
         "update" : <document or pipeline>,
         "upsert" : <boolean>,
         "collation": <document>,
         "arrayFilters": [ <filterdocument1>, ... ],
         "hint": <document|string>
      }
   }
] )

db.collection.bulkWrite([
   { replaceOne :
      {
         "filter" : <document>,
         "replacement" : <document>,
         "upsert" : <boolean>,
         "collation": <document>,
         "hint": <document|string>
      }
   }
] )

db.collection.bulkWrite([
   { deleteOne : {
      "filter" : <document>,
      "collation" : <document>                   // Available starting in 3.4
   } }
] )

db.collection.bulkWrite([
   { deleteMany: {
      "filter" : <document>,
      "collation" : <document>                    // Available starting in 3.4
   } }
] )

_id 필드

문서에 _id 필드가 지정되지 않은 경우 mongod에서 _id 필드를 추가하고 삽입 또는 업서트하기 전에 문서에 고유한 ObjectId()를 할당합니다. 대부분의 드라이버는 ObjectId를 생성하고 _id 필드를 삽입하지만, 드라이버나 애플리케이션이 수행하지 않는 경우 mongod에서 _id를 생성하여 채웁니다.

문서에 _id 필드가 포함된 경우 중복 키 오류를 방지하려면 _id 값이 컬렉션 내에서 고유해야 합니다.

업데이트 또는 교체 작업에서는 원본 문서와 다른 _id 값을 지정할 수 없습니다.

연산 실행

ordered 매개변수는 bulkWrite()이 작업을 순서대로 실행할지 여부를 지정합니다. 기본적으로 작업은 순서대로 실행됩니다.

다음 코드는 연산이 5개 포함된 bulkWrite()를 나타냅니다.

db.collection.bulkWrite(
   [
      { insertOne : <document> },
      { updateOne : <document> },
      { updateMany : <document> },
      { replaceOne : <document> },
      { deleteOne : <document> },
      { deleteMany : <document> }
   ]
)

기본값 ordered : true 상태에서는 첫 번째 연산 insertOne부터 마지막 연산 deleteMany까지 각 연산이 순서대로 실행됩니다.

ordered를 거짓으로 설정하면 성능을 높이기 위해 mongod로 작업 순서를 변경할 수 있습니다. 애플리케이션은 작업 실행 순서에 의존해서는 안 됩니다.

다음 코드는 연산 6개가 포함된 정렬되지 않은 bulkWrite()를 나타냅니다.

db.collection.bulkWrite(
   [
      { insertOne : <document> },
      { updateOne : <document> },
      { updateMany : <document> },
      { replaceOne : <document> },
      { deleteOne : <document> },
      { deleteMany : <document> }
   ],
   { ordered : false }
)

ordered : false을 사용하면 연산 결과가 달라질 수 있습니다. 예를 들어 deleteOne 또는 deleteMany는 insertOne, updateOne, updateMany 또는 replaceOne 작업의 이전 또는 이후 실행 여부에 따라 더 많은 문서 또는 더 적은 문서를 제거할 수 있습니다.

각 그룹의 작업 수는 데이터베이스의 maxWriteBatchSize 값을 초과할 수 없습니다. maxWriteBatchSize의 기본값은 100,000입니다. 이 값은 hello.maxWriteBatchSize 필드에 표시됩니다.

이 제한은 오류 메시지의 크기가 너무 커지는 문제를 방지합니다. 그룹이 이 제한을 초과하면 클라이언트 드라이버는 그룹을 제한 값보다 작거나 같은 수의 작은 그룹으로 나눕니다. 예를 들어 maxWriteBatchSize 값이 100,000인 경우 대기열이 200,000개의 작업으로 구성되어 있으면 드라이버는 각각 100,000개의 작업이 있는 2개의 그룹을 만듭니다.

단일 배치에 대한 오류 보고서가 너무 커지면 MongoDB는 나머지 모든 오류 메시지를 빈 문자열로 자릅니다. 총 크기가 1MB보다 큰 오류 메시지가 두 개 이상 있으면 잘립니다.

크기 및 그룹화 메커니즘은 내부 성능 세부 정보이며 향후 버전에서 변경될 수 있습니다.

샤드 컬렉션에서 ordered 작업 목록을 실행하는 것은 unordered 목록을 실행하는 것보다 일반적으로 느립니다. 정렬된 목록에서는 각 작업이 이전 작업이 완료될 때까지 기다려야 하기 때문입니다.

고정 사이즈 컬렉션

bulkWrite() 쓰기 작업은 고정 사이즈 컬렉션에서 사용할 때 제한이 있습니다.

updateOne 및 updateMany가 WriteError를 발생시킵니다(update 기준으로 인해 수정되는 문서의 크기가 커지는 경우).

replaceOne 은 replacement 문서의 크기가 원본 문서보다 큰 경우 WriteError를 발생시킵니다.

deleteOne 및 deleteMany은(는) 고정 사이즈 컬렉션에 사용하면 WriteError을(를) 발생시킵니다.

Time Series 컬렉션

bulkWrite() 쓰기 작업은 time series 컬렉션에서 사용할 때 제한이 있습니다. time series 컬렉션에는 insertOne 만 사용할 수 있습니다. 다른 모든 작업은 WriteError를 반환합니다.

Error Handling

db.collection.bulkWrite()는 오류 발생 시 BulkWriteError 예외를 발생시킵니다. 트랜잭션 내부의 오류 처리를 참조하세요.

쓰기 고려 오류를 제외하고 정렬된 작업은 오류 발생 후 중지되는 반면 정렬되지 않은 작업은 트랜잭션 내에서 실행되는 경우를 제외하고 대기열에 남아 있는 쓰기 작업을 계속 처리합니다. 트랜잭션 내부의 오류 처리를 참조하세요.

쓰기 고려 오류는 writeConcernErrors 필드에 표시되고 기타 모든 오류는 writeErrors 필드에 표시됩니다. 오류가 발생하면 입력된 _id 값 대신 성공한 쓰기 연산의 수가 표시됩니다. 순서가 지정된 연산에서는 발생한 단일 오류가 표시됩니다. 한편 순서가 지정되지 않은 연산에서는 각 오류가 한 배열에 표시됩니다.

트랜잭션

db.collection.bulkWrite()는 분산 트랜잭션 내에서 사용할 수 있습니다.

순서가 지정된 대량 쓰기 예시

bulkWrite() 작업 순서 및 오류 처리를 이해하는 것이 중요합니다. 기본적으로 bulkWrite() (은)는 순서가 지정된 작업 목록을 실행합니다.

• 작업은 연속적으로 실행됩니다.

• 작업에 오류가 있는 경우 해당 작업과 이후 작업은 실행되지 않습니다.

• 오류 작업 이전에 나열된 작업이 완료되었습니다.

다음 bulkWrite() 예시에서는 pizzas 컬렉션을 사용합니다.

db.pizzas.insertMany( [
   { _id: 0, type: "pepperoni", size: "small", price: 4 },
   { _id: 1, type: "cheese", size: "medium", price: 7 },
   { _id: 2, type: "vegan", size: "large", price: 8 }
] )

다음 bulkWrite() 예시에서는 이러한 작업을 pizzas 컬렉션에서 실행합니다.

• 0}을 사용하여 두 개의 문서를 추가합니다.insertOne

• 0}을 사용하여 문서를 업데이트합니다.updateOne

• 0}을(를) 사용하여 문서를 삭제합니다.deleteOne

• 0}을 사용하여 문서를 바꿉니다.replaceOne

try {
   db.pizzas.bulkWrite( [
      { insertOne: { document: { _id: 3, type: "beef", size: "medium", price: 6 } } },
      { insertOne: { document: { _id: 4, type: "sausage", size: "large", price: 10 } } },
      { updateOne: {
         filter: { type: "cheese" },
         update: { $set: { price: 8 } }
      } },
      { deleteOne: { filter: { type: "pepperoni"} } },
      { replaceOne: {
         filter: { type: "vegan" },
         replacement: { type: "tofu", size: "small", price: 4 }
      } }
   ] )
} catch( error ) {
   print( error )
}

완료된 작업의 요약을 포함하는 예시 출력:

{
   acknowledged: true,
   insertedCount: 2,
   insertedIds: { '0': 3, '1': 4 },
   matchedCount: 2,
   modifiedCount: 2,
   deletedCount: 1,
   upsertedCount: 0,
   upsertedIds: {}
}

이전 bulkWrite() 예시를 실행하기 전에 컬렉션에 _id가 4인 문서가 이미 포함되어 있는 경우 두 번째 insertOne 작업에 대해 다음과 같은 중복 키 예외가 반환됩니다.

writeErrors: [
   WriteError {
      err: {
         index: 1,
         code: 11000,
         errmsg: 'E11000 duplicate key error collection: test.pizzas index: _id_ dup key: { _id: 4 }',
         op: { _id: 4, type: 'sausage', size: 'large', price: 10 }
      }
   }
],
result: BulkWriteResult {
   result: {
      ok: 1,
      writeErrors: [
         WriteError {
            err: {
               index: 1,
               code: 11000,
               errmsg: 'E11000 duplicate key error collection: test.pizzas index: _id_ dup key: { _id: 4 }',
               op: { _id: 4, type: 'sausage', size: 'large', price: 10 }
            }
         }
      ],
      writeConcernErrors: [],
      insertedIds: [ { index: 0, _id: 3 }, { index: 1, _id: 4 } ],
      nInserted: 1,
      nUpserted: 0,
      nMatched: 0,
      nModified: 0,
      nRemoved: 0,
      upserted: []
   }
}

bulkWrite() 예시는 순서가 지정되어 있으므로 첫 번째 insertOne 작업만 완료됩니다.

오류가 없는 모든 작업을 완료하려면 ordered를 false로 설정한 상태에서 bulkWrite()를 실행합니다. 예를 들어 다음 섹션을 참조하세요.

순서가 지정되지 않은 대량 쓰기 예시

순서가 지정되지 않은 bulkWrite()를 지정하려면 ordered를 false로 설정합니다.

순서가 지정되지 않은 bulkWrite() 연산 목록에서:

• 작업은 병렬로 실행될 수 있습니다(보장되지 않음). 자세한 내용은 순서가 지정된 작업과 순서가 지정되지 않은 작업을 참조하세요.

• 오류가 있는 작업은 완료되지 않습니다.

• 오류 없이 모든 작업이 완료됩니다.

pizzas collection 예시를 계속 진행하여 collection을 제거하고 다시 생성합니다.

db.pizzas.insertMany( [
   { _id: 0, type: "pepperoni", size: "small", price: 4 },
   { _id: 1, type: "cheese", size: "medium", price: 7 },
   { _id: 2, type: "vegan", size: "large", price: 8 }
] )

다음 예시를 살펴보겠습니다.

• bulkWrite()는 pizzas 컬렉션에서 순서가 지정되지 않은 작업을 실행합니다.

• 두 번째 insertOne 작업에는 첫 번째 insertOne 와 동일한 _id 있으므로 중복 키 오류가 발생합니다.

try {
   db.pizzas.bulkWrite( [
      { insertOne: { document: { _id: 3, type: "beef", size: "medium", price: 6 } } },
      { insertOne: { document: { _id: 3, type: "sausage", size: "large", price: 10 } } },
      { updateOne: {
         filter: { type: "cheese" },
         update: { $set: { price: 8 } }
      } },
      { deleteOne: { filter: { type: "pepperoni"} } },
      { replaceOne: {
         filter: { type: "vegan" },
         replacement: { type: "tofu", size: "small", price: 4 }
      } }
   ],
   { ordered: false } )
} catch( error ) {
   print( error )
}

중복 키 오류와 완료된 작업의 요약을 포함하는 예시 출력:

writeErrors: [
   WriteError {
      err: {
         index: 1,
         code: 11000,
         errmsg: 'E11000 duplicate key error collection: test.pizzas index: _id_ dup key: { _id: 3 }',
         op: { _id: 3, type: 'sausage', size: 'large', price: 10 }
      }
   }
],
result: BulkWriteResult {
   result: {
      ok: 1,
      writeErrors: [
         WriteError {
            err: {
               index: 1,
               code: 11000,
               errmsg: 'E11000 duplicate key error collection: test.pizzas index: _id_ dup key: { _id: 3 }',
               op: { _id: 3, type: 'sausage', size: 'large', price: 10 }
            }
         }
      ],
      writeConcernErrors: [],
      insertedIds: [ { index: 0, _id: 3 }, { index: 1, _id: 3 } ],
      nInserted: 1,
      nUpserted: 0,
      nMatched: 2,
      nModified: 2,
      nRemoved: 1,
      upserted: []
   }
}

중복 키 오류로 인해 두 번째 insertOne 연산이 실패했습니다. 순서가 지정되지 않은 bulkWrite()에서 오류가 없는 모든 작업이 완료됩니다.

쓰기 고려가 있는 대량 쓰기 예시

pizzas collection 예시를 계속 진행하여 collection을 제거하고 다시 생성합니다.

db.pizzas.insertMany( [
   { _id: 0, type: "pepperoni", size: "small", price: 4 },
   { _id: 1, type: "cheese", size: "medium", price: 7 },
   { _id: 2, type: "vegan", size: "large", price: 8 }
] )

다음 bulkWrite() 예시에서는 pizzas 컬렉션에서 작업을 실행하고 100밀리초의 시간 제한이 있는 "majority" 쓰기 고려를 설정합니다.

try {
   db.pizzas.bulkWrite( [
      { updateMany: {
         filter: { size: "medium" },
         update: { $inc: { price: 0.1 } }
      } },
      { updateMany: {
         filter: { size: "small" },
         update: { $inc: { price: -0.25 } }
      } },
      { deleteMany: { filter: { size: "large" } } },
      { insertOne: {
         document: { _id: 4, type: "sausage", size: "small", price: 12 }
      } } ],
      { writeConcern: { w: "majority", wtimeout: 100 } }
   )
} catch( error ) {
   print( error )
}

대부분의 복제본 세트 노드가 작업을 확인하는 데 걸리는 시간이 wtimeout을 초과하는 경우 이 예시에서는 쓰기 고려 오류와 완료된 작업의 요약이 반환됩니다.

result: BulkWriteResult {
   result: {
      ok: 1,
      writeErrors: [],
      writeConcernErrors: [
         WriteConcernError {
            err: {
               code: 64,
               codeName: 'WriteConcernFailed',
               errmsg: 'waiting for replication timed out',
               errInfo: { wtimeout: true, writeConcern: [Object] }
            }
         }
      ],
      insertedIds: [ { index: 3, _id: 4 } ],
      nInserted: 0,
      nUpserted: 0,
      nMatched: 2,
      nModified: 2,
      nRemoved: 0,
      upserted: [],
      opTime: { ts: Timestamp({ t: 1660329086, i: 2 }), t: Long("1") }
   }
}