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Manual do MongoDB
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db.collection.insertMany()

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MongoDB com drivers

Esta página documenta um método mongosh. Para ver o método equivalente em um driver MongoDB, consulte a página correspondente da sua linguagem de programação:

C#Java SyncNode.jsPyMongoCC++GoJava RSKotlin CoroutineKotlin SyncPHPMongoidRustScala
db.collection.insertMany()

Insere vários documentos em uma coleção.

Retorna:

Um documento contendo:

  • Um acknowledged booleano, definido como true se a operação correu com preocupação de gravação ou false se o preocupação de gravação foi desativado

  • Um insertedIds array, contendo _id valores para cada documento inserido com sucesso

Você pode utilizar o db.collection.insertMany() para implantações hospedadas nos seguintes ambientes:

  • MongoDB Atlas: o serviço totalmente gerenciado para implantações do MongoDB na nuvem

  • MongoDB Enterprise: a versão autogerenciada e baseada em assinatura do MongoDB

  • MongoDB Community: uma versão com código disponível, de uso gratuito e autogerenciada do MongoDB

O método insertMany() tem a seguinte sintaxe:

db.collection.insertMany(
[ <document 1> , <document 2>, ... ],
{
writeConcern: <document>,
ordered: <boolean>
}
)
Parâmetro
Tipo
Descrição
document
documento
Uma array de documentos para inserir na collection.
writeConcern
documento

Opcional. Um documento que expressa o write concern. Omitir para usar o write concern padrão.

Não defina explicitamente a preocupação de gravação para a operação se for executada em uma transação. Para usar write concern com transações, consulte Transações e write concern.

ordered
booleano
Opcional. Um booleano que especifica se a instância do mongod deve executar uma inserção ordenada ou não ordenada. O padrão é true.

Dado um array de documentos, insertMany() insere cada documento do array na coleção.

Por padrão, os documentos são inseridos em ordem.

Se ordered estiver definido como falso, os documentos serão inseridos em um formato não ordenado e poderão ser reordenados por mongod para aumentar o desempenho. Os aplicativos não devem depender da ordem de inserções se usarem um insertMany() não ordenado.

O número de operações em cada grupo não pode exceder o valor do maxWriteBatchSize do banco de dados. A partir do MongoDB 3,6, esse valor é 100,000. Este valor é mostrado no campo hello.maxWriteBatchSize .

Esse limite evita problemas com mensagens de erro superdimensionadas. Se um grupo exceder este limite, o driver do cliente dividirá o grupo em grupos menores com contagens menores ou iguais ao valor do limite. Por exemplo, com o valor de maxWriteBatchSize de 100,000, se a fila for composta por 200,000 operações, o driver criará 2 grupos, cada um com 100,000 operações.

Observação

O driver só divide o grupo em grupos menores ao usar a API de alto nível. Se estiver usando db.runCommand() diretamente (por exemplo, ao gravar um driver), o MongoDB lançará um erro ao tentar executar um lote de gravação que exceda o limite.

A partir do MongoDB 3.6, uma vez que o relatório de erros de um único lote fica muito grande, o MongoDB trunca todas as mensagens de erro restantes em uma string vazia. Atualmente, começa quando há pelo menos 2 mensagens de erro com tamanho total maior que 1MB.

Os tamanhos e mecânicas de agrupamento são detalhes de desempenho interno e estão sujeitos a alterações em versões futuras.

A execução de uma lista de operações ordered em uma collection fragmentada geralmente será mais lenta do que a execução de uma lista unordered, já que, com uma lista ordenada, cada operação deve aguardar a conclusão da operação anterior.

Se a coleção não existir, insertMany() criará a coleção quando a gravação for bem-sucedida.

Se o documento não especificar um campo _id, então mongod adicionará o campo _id e atribuirá um ObjectId() exclusivo para o documento. A maioria dos drivers cria um ObjectId e insere o campo _id, mas o mongod criará e preencherá o _id se o driver ou o aplicativo não o fizer.

Se o documento contiver um campo _id, o valor _id deverá ser único dentro da collection para evitar erro de chave duplicada.

insertMany() não é compatível com db.collection.explain().

As inserções geram uma exceção BulkWriteError.

Excluindo os erros de preocupação de gravação, as operações ordenadas são interrompidas após um erro, enquanto as operações não ordenadas continuam a processar todas as operações de gravação restantes na fila.

Os erros de write concern são exibidos no campo writeConcernErrors, enquanto todos os outros erros são exibidos no campo writeErrors. Se um erro for encontrado, o número de operações de gravação bem-sucedidas será exibido em vez de uma lista de _ids inseridos. Operações ordenadas exibem o único erro encontrado enquanto operações não ordenadas exibem cada erro em uma array.

Se sua coleção usa validação de esquema e tem validationAction definido como error, inserir um documento inválido com db.collection.insertMany() gera um writeError. Os documentos que precedem o documento inválido na matriz documents são gravados na coleção. O valor do campo ordered determina se os documentos válidos restantes serão inseridos.

db.collection.insertMany() pode ser usado dentro de transações distribuídas.

Importante

Na maioria dos casos, uma transação distribuída incorre em um custo de desempenho maior do que as gravações de um único documento, e a disponibilidade de transações distribuídas não deve substituir o design eficaz do esquema. Em muitos cenários, o modelo de dados desnormalizado (documentos e arrays incorporados) continuará a ser ideal para seus dados e casos de uso. Ou seja, para muitos cenários, modelar seus dados adequadamente minimizará a necessidade de transações distribuídas.

Para considerações adicionais sobre o uso de transações (como limite de tempo de execução e limite de tamanho do oplog), consulte também Considerações de produção.

Você pode criar coleção e indexes dentro de uma transaction distribuída se a transaction não for uma transação de escrita de estilhaço cruzado.

Se você especificar uma inserção em uma collection não existente em uma transação, o MongoDB criará a collection implicitamente.

Dica

Veja também:

Não defina explicitamente a preocupação de gravação para a operação se for executada em uma transação. Para usar write concern com transações, consulte Transações e write concern.

Se uma operação insere uma grande quantidade de dados aleatórios (por exemplo, índices com hash) em um campo indexado, o desempenho da inserção pode diminuir. Inserções em massa de dados aleatórios criam entradas de índice aleatórias, o que aumenta o tamanho do índice. Se o índice atingir o tamanho que requer cada inserção aleatória para acessar uma entrada de índice diferente, as inserções resultarão em uma alta taxa de remoção e substituição do cache WiredTiger. Quando isso acontece, o índice não está mais totalmente no cache e é atualizado no disco, o que diminui o desempenho.

Para melhorar o desempenho de inserções em massa de dados aleatórios em campos indexados, você pode:

  • Soltar o índice e recriá-o depois de inserir os dados aleatórios.

  • Insira os dados em uma coleção não indexada vazia.

A criação do índice após a inserção em massa classifica os dados na memória e executa uma inserção ordenada em todos os índices.

Se uma operação db.collection.insertMany() inserir com êxito um ou mais documentos, a operação adicionará uma entrada no oplog (log de operações) para cada documento inserido. Se a operação falhar, ela não adicionará uma entrada no oplog.

Os exemplos a seguir inserem documentos na coleção products.

O exemplo a seguir usa db.collection.insertMany() para inserir documentos que não contêm o campo _id:

try {
db.products.insertMany( [
{ item: "card", qty: 15 },
{ item: "envelope", qty: 20 },
{ item: "stamps" , qty: 30 }
] );
} catch (e) {
print (e);
}

A operação retorna o seguinte documento:

{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1a"),
ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1b"),
ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1c")
]
}

Como os documentos não incluíam _id, mongod cria e adiciona o campo _id para cada documento e atribui a ele um valor deObjectId() exclusivo.

Os valores ObjectId são específicos da máquina e do momento em que a operação é executada. Dessa forma, seus valores podem ser diferentes dos do exemplo.

O exemplo/operação a seguir utiliza insertMany() para inserir documentos que incluem o campo _id. O valor de _id deve ser exclusivo dentro da coleção para evitar um erro de chave duplicada.

try {
db.products.insertMany( [
{ _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
{ _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
{ _id: 12, item: "medium box", qty: 30 }
] );
} catch (e) {
print (e);
}

A operação retorna o seguinte documento:

{ "acknowledged" : true, "insertedIds" : [ 10, 11, 12 ] }

A inserção de um valor duplicado para qualquer chave que faça parte de um índice único, como _id, gera uma exceção. A opção a seguir tenta inserir um documento com um valor _id que já existe:

try {
db.products.insertMany( [
{ _id: 13, item: "envelopes", qty: 60 },
{ _id: 13, item: "stamps", qty: 110 },
{ _id: 14, item: "packing tape", qty: 38 }
] );
} catch (e) {
print (e);
}

Como _id: 13 já existe, a seguinte exceção é gerada:

BulkWriteError({
"writeErrors" : [
{
"index" : 0,
"code" : 11000,
"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 13.0 }",
"op" : {
"_id" : 13,
"item" : "stamps",
"qty" : 110
}
}
],
"writeConcernErrors" : [ ],
"nInserted" : 1,
"nUpserted" : 0,
"nMatched" : 0,
"nModified" : 0,
"nRemoved" : 0,
"upserted" : [ ]
})

Observe que um documento foi inserido: O primeiro documento de _id: 13 será inserido com sucesso, mas a segunda inserção falhará. Isso também impedirá que documentos adicionais deixados na fila sejam inseridos.

Com ordered a false, a operação de inserção continuaria com quaisquer documentos restantes.

As seguintes tentativas para inserir múltiplos documentos com o campo _id e ordered: false. O array de documentos contém dois documentos com campos _id duplicados.

try {
db.products.insertMany( [
{ _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
{ _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
{ _id: 11, item: "medium box", qty: 30 },
{ _id: 12, item: "envelope", qty: 100},
{ _id: 13, item: "stamps", qty: 125 },
{ _id: 13, item: "tape", qty: 20},
{ _id: 14, item: "bubble wrap", qty: 30}
], { ordered: false } );
} catch (e) {
print (e);
}

A operação apresenta a seguinte exceção:

BulkWriteError({
"writeErrors" : [
{
"index" : 2,
"code" : 11000,
"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 11.0 }",
"op" : {
"_id" : 11,
"item" : "medium box",
"qty" : 30
}
},
{
"index" : 5,
"code" : 11000,
"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: inventory.products index: _id_ dup key: { : 13.0 }",
"op" : {
"_id" : 13,
"item" : "tape",
"qty" : 20
}
}
],
"writeConcernErrors" : [ ],
"nInserted" : 5,
"nUpserted" : 0,
"nMatched" : 0,
"nModified" : 0,
"nRemoved" : 0,
"upserted" : [ ]
})

Embora o documento com item: "medium box" e item: "tape" tenha falhado ao ser inserido devido a valores duplicados _id , nInserted mostra que os 5 documentos restantes foram inseridos.

Dado um conjunto de réplicas de três membros, a operação a seguir especifica um w de majority e wtimeout de 100

try {
db.products.insertMany(
[
{ _id: 10, item: "large box", qty: 20 },
{ _id: 11, item: "small box", qty: 55 },
{ _id: 12, item: "medium box", qty: 30 }
],
{ w: "majority", wtimeout: 100 }
);
} catch (e) {
print (e);
}

Se o primário e pelo menos um secundário reconhecerem cada operação de gravação dentro de 100 milissegundos, ele retornará:

{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1a"),
ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1b"),
ObjectId("562a94d381cb9f1cd6eb0e1c")
]
}

Se o tempo total necessário para que todos os nós necessários no conjunto de réplicas reconheçam a operação de gravação for maior que wtimeout, a writeConcernError a seguir será exibida quando o período de wtimeout tiver passado.

Esta operação retorna:

WriteConcernError({
"code" : 64,
"errmsg" : "waiting for replication timed out",
"errInfo" : {
"wtimeout" : true,
"writeConcern" : {
"w" : "majority",
"wtimeout" : 100,
"provenance" : "getLastErrorDefaults"
}
}
})

Voltar

db.collection.insert