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Inserir e exibir um documento

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  • Pré-requisitos
  • Inserir e exibir dados
  • Próximos passos

Tempo estimado de conclusão: 5 minutos

Depois de se conectar ao cluster do Atlas, você poderá interagir com ele. Neste tutorial, você insere dados em seu cluster e leia os novos dados usando mongosh, a IU do Atlas, MongoDB Compass, ou um driver compatível do MongoDB .

➤ Use o menu suspenso Selecione a linguagem para definir o método para este tutorial.

Para interagir com um cluster, você deve ser um usuário do banco de dados.

Antes de começar, você deve configurar seu método de conexão preferido. Para saber mais, consulte Conectar-se ao seu cluster.

O Atlas fornece uma GUI para interagir com dados em seu cluster.

1
  1. Se ainda não tiver sido exibido, selecione a organização que contém seu projeto no menu Organizations na barra de navegação.

  2. Se ainda não estiver exibido, selecione o projeto desejado no menu Projects na barra de navegação.

  3. Se ainda não estiver exibido, clique em Clusters na barra lateral.

    A página Clusters é exibida.

2

Clique no botão Browse Collections para o seu cluster.

O Data Explorer é exibido.

3
  1. Clique no botão + Create Database.

  2. Para Database Name insira gettingStarted.

  3. Para o Collection Name, insira people.

  4. Clique em Create para criar o banco de dados e sua primeira coleção.

4
  1. Selecione a coleção people se ela não estiver selecionada.

  2. Clique em Insert Document.

  3. Clique na visualização JSON ({}) para substituir o documento padrão.

  4. Cole o seguinte código:

    {
    "name": {
    "first": "Alan",
    "last": "Turing"
    },
    "birth": { "$date": "1912-06-23" },
    "death": { "$date": "1954-06-07" },
    "contribs": [
    "Turing machine",
    "Turing test",
    "Turingery"
    ],
    "views": 1250000
    }
  5. Clique em Insert para adicionar o documento.

  6. Clique em Insert Document.

  7. Clique na visualização JSON ({}) para substituir o documento padrão.

  8. Cole o seguinte código:

    {
    "name": {
    "first": "Grace",
    "last": "Hopper"
    },
    "birth": { "$date": "1906-12-09" },
    "death": { "$date": "1992-01-01" },
    "contribs": [
    "Mark I",
    "UNIVAC",
    "COBOL"
    ],
    "views": 3860000
    }
  9. Clique em Insert para adicionar o documento.

5

No campo Filter, insira o seguinte documento de filtro para pesquisar na coleção people documentos que tenham um valor name.last de Turing:

{ "name.last": "Turing" }
6

Clique em Apply para executar a consulta e exibir o documento inserido. Você deve ver o seguinte documento nos resultados da consulta:

_id: ObjectId('64d52c3c3db2144fc00791b9'},
name: Object
first: "Alan"
last: "Turing"
birth: 1912-06-23T06:00:00.000+00:00
death: 1954-06-07T05:00:00.000+00:00
contribs: Array
0: "Turing machine"
1: "Turing test"
2: "Turingery"
views: 1250000

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

1

No mongosh, execute o seguinte comando:

use gettingStarted

Este comando cria um novo banco de dados denominado gettingStarted e direciona seu ambiente do mongosh para este banco de dados.

2

No mongosh, execute o seguinte comando para inserir documentos em seu novo banco de dados:

db.people.insertMany([
{
name: { first: 'Alan', last: 'Turing' },
birth: new Date('Jun 23, 1912'),
death: new Date('Jun 07, 1954'),
contribs: [ 'Turing machine', 'Turing test', 'Turingery' ],
views : Long(1250000)
},
{
name: { first: 'Grace', last: 'Hopper' },
birth: new Date('Dec 9, 1906'),
death: new Date('Jan 1, 1992'),
contribs: [ 'Mark I', 'UNIVAC', 'COBOL' ],
views : Long(3860000)
}]
);
{
acknowledged: true,
insertedIds: {
'0': ObjectId('65c28946edcfbff3c7ce90c4'),
'1': ObjectId('65c28946edcfbff3c7ce90c5')
}
}

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Este comando cria uma nova coleção em seu banco de dados do gettingStarted denominado people e insere um documento nesta coleção.

3

Para exibir um dos documentos que você acabou de inserir em seu cluster, execute o comando abaixo para pesquisar na collection people documentos que tenham um valor name.last de Turing:

db.people.find({ "name.last": "Turing" })
{
_id: ObjectId("65c28946edcfbff3c7ce90c4"),
name: {
first: 'Alan',
last: 'Turing'
},
birth: ISODate("1912-06-23T04:00:00Z"),
death: ISODate("1954-06-07T04:00:00Z"),
contribs: [
'Turing machine',
'Turing test',
'Turingery'
],
views: Long("1250000")
}

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

Para saber mais sobre fazer consulta de dados no MongoDB, veja Consultar documentos.

1

Abra o MongoDB Compass e conecte-se ao cluster. Para obter instruções detalhadas sobre a conexão, consulte Conectar via Compass.

2
  1. Na seção Databases na navegação à esquerda, clique em .

  2. Para Database Name insira gettingStarted.

  3. Para o Collection Name, insira people.

  4. Clique em Create Database para criar o banco de dados e sua primeira coleção.

3
  1. Na navegação à esquerda, clique no banco de banco de dados gettingStarted .

  2. Selecione a collection people.

  3. Na guia Documents da coleção, clique em Add Data.

  4. Clique em Insert Document e cole o seguinte código:

    {
    "name": {
    "first": "Alan",
    "last": "Turing"
    },
    "birth": { "$date": "1912-06-23" },
    "death": { "$date": "1954-06-07" },
    "contribs": [
    "Turing machine",
    "Turing test",
    "Turingery"
    ],
    "views": 1250000
    }
  5. Clique em Insert para adicionar o documento.

  6. Na guia Documents da coleção, clique em Add Data.

  7. Clique em Insert Document e cole o seguinte código:

    {
    "name": {
    "first": "Grace",
    "last": "Hopper"
    },
    "birth": { "$date": "1906-12-09" },
    "death": { "$date": "1992-01-01" },
    "contribs": [
    "Mark I",
    "UNIVAC",
    "COBOL"
    ],
    "views": 3860000
    }
  8. Clique em Insert para adicionar o documento.

4

No campo Filter, insira o seguinte documento de filtro para pesquisar na coleção people documentos que tenham um valor name.last de Turing:

{ "name.last": "Turing" }
5

Clique em Find para executar a consulta e exibir o documento inserido. Você deve ver o seguinte documento nos resultados da consulta:

_id: ObjectId('65c28c938dfecbc5fb1bd220'},
name: Object
first: "Alan"
last: "Turing"
birth: 1912-06-23T06:00:00.000+00:00
death: 1954-06-07T05:00:00.000+00:00
contribs: Array
0: "Turing machine"
1: "Turing test"
2: "Turingery"
views: 1250000

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

Para saber mais, consulte a documentação do Compass.

O seguinte aplicativo de exemplo:

  • Importa pacotes e dependências do mongodb .

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Insere documentos em uma coleção denominada people no banco de dados do gettingStarted.

  • Procura a coleção people para documentos que têm um valor name.last de Turing e retorna o documento.

Em seu projeto .NET/C# com o driver e as dependências instalados, copie o código a seguir no arquivo Program.cs:

Observação

Substitua o espaço reservado por sua string de conexão do Atlas.

1using MongoDB.Bson;
2using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
3using MongoDB.Bson.Serialization.Conventions;
4using MongoDB.Driver;
5
6public class InsertData
7{
8 // Replace the following with your Atlas connection string
9 private const string MongoConnectionString = "<connection-string>";
10
11 public static void Main(string[] args)
12 {
13 // Connect to your Atlas cluster
14 var client = new MongoClient(MongoConnectionString);
15
16 // Reference the database and collection to use
17 var database = client.GetDatabase("gettingStarted");
18 var peopleCollection = database.GetCollection<Person>("people");
19
20 // Create new documents
21 var newPerson = new List<Person>() {
22 new Person {
23 Name = new Name { First = "Alan", Last = "Turing" },
24 Birth = new DateTime(1912, 5, 23), // May 23, 1912
25 Death = new DateTime(1954, 5, 7), // May 7, 1954
26 Contribs = new string[] {"Turing machine", "Turing test", "Turingery"},
27 Views = 1250000
28 },new Person {
29 Name = new Name { First = "Grace", Last = "Hopper" },
30 Birth = new DateTime(1906, 12, 9), // Dec 9, 1906
31 Death = new DateTime(1992, 1, 1), // Jan 1, 1992
32 Contribs = new string[] {"Mark I", "UNIVAC", "COBOL"},
33 Views = 3860000
34 }
35 };
36
37 // Insert the documents into the specified collection
38 peopleCollection.InsertMany(newPerson);
39
40 // Find the document
41 var filter = Builders<Person>.Filter
42 .Eq(person => person.Name.Last, "Turing");
43
44 var document = peopleCollection.Find(filter).FirstOrDefault();
45
46 // Print the result
47 Console.WriteLine($"Document found:\n{document.ToBsonDocument()}");
48 }
49}
50
51public class Person
52{
53 public ObjectId Id { get; set; }
54 public Name Name { get; set; }
55 public DateTime Birth { get; set; }
56 public DateTime Death { get; set; }
57 public string[] Contribs { get; set; }
58 public int Views { get; set; }
59}
60public class Name
61{
62 public string First { get; set; }
63 public string Last { get; set; }
64}

Para executar o aplicativo de amostra, use o seguinte comando:

dotnet run Program.cs
Document found:
{ "_id" : ObjectId("65c28fcf87156efe024c4558"), "Name" : { "First" : "Alan", "Last" : "Turing" }, "Birth" : ISODate("1912-05-23T06:00:00Z"), "Death" : ISODate("1954-05-07T05:00:00Z"), "Contribs" : ["Turing machine", "Turing test", "Turingery"], "Views" : 1250000 }

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

Para saber mais sobre consultar dados com C#, veja a documentação do C#.

O seguinte aplicativo de exemplo:

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Insere documentos em uma coleção denominada people no banco de dados do gettingStarted.

  • Procura a coleção people para documentos que têm um valor name.last de Turing e retorna o documento.

No seu projeto Go com o driver e as dependências instaladas, crie um arquivo denominado insert-data.go e copie o seguinte código no arquivo:

Observação

Substitua o espaço reservado por sua string de conexão do Atlas.

1package main
2
3import (
4 "context"
5 "fmt"
6 "time"
7
8 "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
9 "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
10 "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
11)
12
13// Define structure of documents in the people collection
14type Person struct {
15 Name Name
16 Birth time.Time
17 Death time.Time
18 Contribs []string
19 Views int
20}
21
22type Name struct {
23 First string
24 Last string
25}
26
27func main() {
28
29 // Replace the following with your Atlas connection string
30 uri := "<connection-string>"
31
32 // Connect to your Atlas cluster
33 client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI(uri))
34 if err != nil {
35 panic(err)
36 }
37 defer client.Disconnect(context.TODO())
38
39 // Reference the database and collection to use
40 collection := client.Database("gettingStarted").Collection("people")
41
42 // Create new documents
43 newPeople := []interface{}{
44 Person{
45 Name: Name{First: "Alan", Last: "Turing"},
46 Birth: time.Date(1912, 5, 23, 0, 0, 0, 0, time.UTC), // May 23, 1912
47 Death: time.Date(1954, 5, 7, 0, 0, 0, 0, time.UTC), // May 7, 1954
48 Contribs: []string{"Turing machine", "Turing test", "Turingery"},
49 Views: 1250000,
50 },
51 Person{
52 Name: Name{First: "Grace", Last: "Hopper"},
53 Birth: time.Date(1906, 12, 9, 0, 0, 0, 0, time.UTC), // Dec 9, 1906
54 Death: time.Date(1992, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC), // Jan 1, 1992
55 Contribs: []string{"Mark I", "UNIVAC", "COBOL"},
56 Views: 3860000,
57 },
58 }
59
60 // Insert the document into the specified collection
61 collection.InsertMany(context.TODO(), newPeople)
62
63 // Find the document
64 collection = client.Database("gettingStarted").Collection("people")
65 filter := bson.D{{"name.last", "Turing"}}
66
67 var result Person
68 err = collection.FindOne(context.TODO(), filter).Decode(&result)
69 if err != nil {
70 panic(err)
71 }
72
73 // Print results
74 fmt.Printf("Document Found:\n%+v\n", result)
75}

Para executar o aplicativo de amostra, use o seguinte comando:

go run insert-data.go
Document Found:
{Name:{First:Alan Last:Turing} Birth:1912-06-23 06:00:00 +0000 UTC Death:1954-06-07 05:00:00 +0000 UTC Contribs:[Turing machine Turing test Turingery] Views:1250000}

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

Para saber mais sobre como consultar dados com o Go, consulte a documentação do Go.

O seguinte aplicativo de exemplo:

  • Importa pacotes e dependências do mongodb .

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Insere documentos em uma coleção denominada people no banco de dados do gettingStarted.

  • Procura a coleção people para documentos que têm um valor name.last de Turing e retorna o documento.

No seu projeto Java com o driver e as dependências instaladas, crie um arquivo chamado InsertData.java e copie o seguinte código para o arquivo:

Observação

Substitua o espaço reservado por sua string de conexão do Atlas.

1import static com.mongodb.client.model.Filters.eq;
2import com.mongodb.client.MongoClient;
3import com.mongodb.client.MongoClients;
4import com.mongodb.client.MongoCollection;
5import com.mongodb.client.MongoDatabase;
6import com.mongodb.client.result.InsertManyResult;
7import com.mongodb.MongoException;
8
9import java.util.Arrays;
10import java.util.List;
11import java.util.Date;
12import java.time.Instant;
13import org.bson.types.ObjectId;
14import org.bson.Document;
15
16public class InsertData {
17 public static void main(String[] args) {
18 // Replace the placeholder with your Atlas connection string
19 String uri = "<connection-string>";
20
21 // Connect to your Atlas Cluster and insert a document
22 try (MongoClient mongoClient = MongoClients.create(uri)) {
23 // Reference the database and collection to use
24 MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("gettingStarted");
25 MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("people");
26
27 // Create two documents
28 List<Document> peopleList = Arrays.asList(
29 new Document().append("name", new Document().append("first", "Alan").append("last", "Turing"))
30 .append("birth", Date.from(Instant.parse("1912-05-23T00:00:00.000+00:00")))
31 .append("death", Date.from(Instant.parse("1954-05-07T00:00:00.000+00:00")))
32 .append("contribs", Arrays.asList("Turing machine", "Turing test", "Turingery"))
33 .append("views", 1250000),
34 new Document().append("name", new Document().append("first", "Grace").append("last", "Hopper"))
35 .append("birth", Date.from(Instant.parse("1906-12-09T00:00:00.000+00:00")))
36 .append("death", Date.from(Instant.parse("1992-01-01T00:00:00.000+00:00")))
37 .append("contribs", Arrays.asList("Mark I", "UNIVAC", "COBOL"))
38 .append("views", 3860000)
39 );
40
41 try {
42 // Insert the documents into the specified collection
43 InsertManyResult result = collection.insertMany(peopleList);
44 } catch (MongoException me) {
45 System.err.println("Unable to insert due to an error: " + me);
46 }
47 // Find the document
48 Document document = collection.find(eq("name.last", "Turing"))
49 .first();
50
51 // Print results
52 if (document == null) {
53 System.out.println("No results found.");
54 } else {
55 System.out.println("Document found:");
56 System.out.println(document.toJson());
57 }
58 }
59 }
60}

Em seguida, compile e execute o arquivo SortDateForShift.java:

javac InsertData.java
java InsertData
Document found:
{"_id": {"$oid": "64d52c3c3db2144fc00791b9"}, "name": {"first": "Alan", "last": "Turing"}, "birth": {"$date": {"$numberLong": "-1815328800000"}}, "death": {"$date": {"$numberLong": "-491338800000"}}, "contribs": ["Turing machine", "Turing test", "Turingery"], "views": 1250000}

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

Para saber mais sobre consultar dados com Java, veja a documentação Java.

O seguinte aplicativo de exemplo:

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Insere documentos em uma coleção denominada people no banco de dados do gettingStarted.

  • Procura a coleção people para documentos que têm um valor name.last de Turing e retorna o documento.

Crie um arquivo denominado insert-data.js e copie o seguinte código no arquivo:

Observação

Substitua o espaço reservado por sua string de conexão do Atlas.

1const { MongoClient } = require("mongodb");
2
3// Replace the following with your Atlas connection string
4const uri =
5 "<connection-string>";
6
7const client = new MongoClient(uri);
8
9 async function run() {
10 try {
11 // Connect to the Atlas cluster
12 await client.connect();
13
14 // Get the database and collection on which to run the operation
15 const db = client.db("gettingStarted");
16 const col = db.collection("people");
17
18 // Create new documents
19 const peopleDocuments = [
20 {
21 "name": { "first": "Alan", "last": "Turing" },
22 "birth": new Date(1912, 5, 23), // May 23, 1912
23 "death": new Date(1954, 5, 7), // May 7, 1954
24 "contribs": [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ],
25 "views": 1250000
26 },
27 {
28 "name": { "first": "Grace", "last": "Hopper" },
29 "birth": new Date(1906, 12, 9), // Dec 9, 1906
30 "death": new Date(1992, 1, 1), // Jan 1, 1992
31 "contribs": [ "Mark I", "UNIVAC", "COBOL" ],
32 "views": 3860000
33 }
34 ]
35
36 // Insert the documents into the specified collection
37 const p = await col.insertMany(peopleDocuments);
38
39 // Find the document
40 const filter = { "name.last": "Turing" };
41 const document = await col.findOne(filter);
42
43 // Print results
44 console.log("Document found:\n" + JSON.stringify(document));
45
46 } catch (err) {
47 console.log(err.stack);
48 }
49
50 finally {
51 await client.close();
52 }
53}
54
55run().catch(console.dir);

Para executar o aplicativo de amostra, use o seguinte comando:

node insert-data.js
Document found:
{"_id":"65c296ae128a3f34abda47e0","name":{"first":"Alan","last":"Turing"},"birth":"1912-06-23T06:00:00.000Z","death":"1954-06-07T05:00:00.000Z","contribs":["Turing machine","Turing test","Turingery"],"views":1250000}

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

Para saber mais sobre como consultar dados com o Node.js, consulte a documentação do Node.js.

O seguinte aplicativo de exemplo:

  • Estabelece uma ligação ao seu cluster Atlas.

  • Insere documentos em uma coleção denominada people no banco de dados do gettingStarted.

  • Procura a coleção people para documentos que têm um valor name.last de Turing e retorna o documento.

Em seu projeto Python com o driver e as dependências instaladas, crie um arquivo chamado insert-data.py e copie o seguinte código no arquivo:

Observação

Substitua o espaço reservado por sua string de conexão do Atlas.

1import pymongo
2import datetime
3
4# connect to your Atlas cluster
5client = pymongo.MongoClient('<connection-string>')
6
7# get the database and collection on which to run the operation
8collection = client['gettingStarted']['people']
9
10# create new documents
11peopleDocuments = [
12 {
13 "name": { "first": "Alan", "last": "Turing" },
14 "birth": datetime.datetime(1912, 6, 23),
15 "death": datetime.datetime(1954, 6, 7),
16 "contribs": [ "Turing machine", "Turing test", "Turingery" ],
17 "views": 1250000
18 },
19 {
20 "name": { "first": "Grace", "last": "Hopper" },
21 "birth": datetime.datetime(1906, 12, 9),
22 "death": datetime.datetime(1992, 1, 1),
23 "contribs": [ "Mark I", "UNIVAC", "COBOL" ],
24 "views": 3860000
25 }
26]
27
28# insert documents
29collection.insert_many(peopleDocuments)
30
31# find documents
32result = collection.find_one({ "name.last": "Turing" })
33
34# print results
35print("Document found:\n", result)

Para executar o aplicativo de amostra, use o seguinte comando:

1python insert-data.py
Document found:
{
'_id': ObjectId('65c2a8188388383b00a85b1f'),
'name': {
'first': 'Alan',
'last': 'Turing'
},
'birth': datetime.datetime(1912, 6, 23, 0, 0),
'death': datetime.datetime(1954, 6, 7, 0, 0),
'contribs': [
'Turing machine',
'Turing test',
'Turingery'
],
'views': 1250000
}

Observação

Você pode ver um valor diferente para ObjectId, pois é um valor gerado pelo sistema.

Dica

Para saber mais sobre como fazer query de dados com o PyMongo, consulte o documentação do PyMongo.

Se você continuar a expandir seu cluster, considere dimensioná-lo para oferecer suporte a mais usuários e operações.

Você pode carregar um conjunto de dados de amostra para começar rapidamente a fazer experiências com dados no MongoDB e usar ferramentas como Atlas IU e MongoDB Charts. Para mais informações, consulte Carregue dados no Atlas.

Você também pode gerar dados sintéticos. Para saber mais, consulte Gerar dados sintéticos.