首页 > 代码库 > 【翻译】MongoDB指南/CRUD操作(二)

【翻译】MongoDB指南/CRUD操作(二)

【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/

MongoDB CRUD操作(二)

主要内容:

更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关注),写确认(写关注

1 更新文档

1.1 更新

MongoDB提供下列方法用于更新一个集合

db.collection.updateOne()

更新使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档。

3.2版本新增特性。

db.collection.updateMany()

更新使用指定过滤器匹配到的所有文档。

3.2版本新增特性。

db.collection.replaceOne()

替换使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档。

3.2版本新增特性。

db.collection.update()

更新或者替换一个使用指定过滤器匹配到的文档,或者更新使用指定过滤器匹配到的所有文档。

默认只更新一个文档。为了更新多个文档,请使用multi 选项。

上述方法接受以下参数:

  • 过滤器文档,确定要更新哪些文档。这些过滤器与查询操作中使用的过滤器有相同的句法规则。
    •   查询过滤器文档,使用表达式<field>:<value>指定相等条件,找出所有字段<field>的值为<value>的文档:

        { <field1>: <value1>, ... }

    •   查询过滤器文档,可使用查询操作符指定条件:

        { <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

  • 指定了更新内容的更新文档;或一个替换的文档,替换掉匹配到的文档而保持_id字段不变。
  • 一个选项文档。

1.2 行为

原子性

MongoDB 中写操作在单文档级别具有原子性。

_id字段

文档一旦创建,_id字段值就固定了,不能被更新,也不能用一个_id字段值原文档不同的文档来替换原文档。

文档大小

当执行更新操作,导致文档变大并超出已分配的大小时,更新操作会在磁盘上重新定位文件。

字段顺序

MongoDB 保持字段写入时的顺序,除非遇到下列情况:

  • _id字段总是处在首位。
  • 更新的时候对某一个或某些字段重命名可能导致字段顺序变更

2.6版本中的变化:从2.6版本开始,MongoDB 尽可能地保持字段写入时的顺序,但之前的版本并不是这样的。

Upsert 选项

如果db.collection.update(), db.collection.updateOne(), db.collection.updateMany(), 或者db.collection.replaceOne()包括

“upsert : true”并且使用指定的过滤器没有匹配到任何文档,那么此操作将会创建一个新文档并插入数据库。如果匹配到文档,那么此操作将修改或者替换匹配到的一个或多个文档。

1.3示例集合

本页的例子mongo shell中使用db.collection.find() 方法。mongo shell中,如果没有将游标赋给一个var类型的变量,那么游标将会自动迭代20次以打印结果集中的前20个文档。

mongo shell中执行下面的语句,将数据灌入users 集合。

db.users.insertMany(

   [

     {

       _id: 1,

       name: "sue",

       age: 19,

       type: 1,

       status: "P",

       favorites: { artist: "Picasso", food: "pizza" },

       finished: [ 17, 3 ],

       badges: [ "blue", "black" ],

       points: [

          { points: 85, bonus: 20 },

          { points: 85, bonus: 10 }

       ]

     },

     {

       _id: 2,

       name: "bob",

       age: 42,

       type: 1,

       status: "A",

       favorites: { artist: "Miro", food: "meringue" },

       finished: [ 11, 25 ],

       badges: [ "green" ],

       points: [

          { points: 85, bonus: 20 },

          { points: 64, bonus: 12 }

       ]

     },

     {

       _id: 3,

       name: "ahn",

       age: 22,

       type: 2,

       status: "A",

       favorites: { artist: "Cassatt", food: "cake" },

       finished: [ 6 ],

       badges: [ "blue", "Picasso" ],

       points: [

          { points: 81, bonus: 8 },

          { points: 55, bonus: 20 }

       ]

     },

     {

       _id: 4,

       name: "xi",

       age: 34,

       type: 2,

       status: "D",

       favorites: { artist: "Chagall", food: "chocolate" },

       finished: [ 5, 11 ],

       badges: [ "Picasso", "black" ],

       points: [

          { points: 53, bonus: 15 },

          { points: 51, bonus: 15 }

       ]

     },

     {

       _id: 5,

       name: "xyz",

       age: 23,

       type: 2,

       status: "D",

       favorites: { artist: "Noguchi", food: "nougat" },

       finished: [ 14, 6 ],

       badges: [ "orange" ],

       points: [

          { points: 71, bonus: 20 }

       ]

     },

     {

       _id: 6,

       name: "abc",

       age: 43,

       type: 1,

       status: "A",

       favorites: { food: "pizza", artist: "Picasso" },

       finished: [ 18, 12 ],

       badges: [ "black", "blue" ],

       points: [

          { points: 78, bonus: 8 },

          { points: 57, bonus: 7 }

       ]

     }

   ]

)

1.4 更新一个文档的指定字段

为了改变字段,MongoDB提供了更新操作符,例如,使用$set修改字段值。

更新文档的格式为:

{

   <update operator>: { <field1>: <value1>, ... },

   <update operator>: { <field2>: <value2>, ... },

   ...

}

有些更新操作符会在被更新字段不存在的情况下创建字段,如 $set

db.collection.updateOne()

3.2版本新增

下面的例子演示使用db.collection.updateOne()方法和匹配条件favorites.artist等于“Picasso”,更新匹配出的多个文档中的第一个:

  • 使用操作符$set将字段favorites.food的值修改为“pie”并将字段的类型值改为3.
  • 使用操作符 $currentDate将字段lastModified 的值更改为当前时间。如果字段lastModified 不存在,$currentDate 会创建此字段。

db.users.updateOne(

   { "favorites.artist": "Picasso" },

   {

     $set: { "favorites.food": "pie", type: 3 },

     $currentDate: { lastModified: true }

   }

)

db.collection.updateMany()

3.2版本新增

下面的例子演示使用db.collection.updateMany()方法和匹配条件favorites.artist等于“Picasso”,更新匹配出的所有文档:

  • 使用操作符$set将字段favorites.food的值修改为“pie”并将字段的类型值改为3.
  • 使用操作符 $currentDate将字段lastModified 的值更改为当前时间。如果字段lastModified不存在,$currentDate会创建此字段。

db.users.updateMany(

   { "favorites.artist": "Picasso" },

   {

     $set: { "favorites.artist": "Pisanello", type: 3 },

     $currentDate: { lastModified: true }

   })

Db.collection.update()

下面的例子演示使用db.collection.updateOne()方法和匹配条件favorites.artist等于“Picasso”,更新匹配出的多个文档中的第一个:

  • 使用操作符$set将字段favorites.food的值修改为“pie”并将字段的类型值改为0.
  • 使用操作符 $currentDate将字段lastModified 的值更改为当前时间。如果字段lastModified 不存在,$currentDate 会创建此字段。

db.users.update(

   { "favorites.artist": "Pisanello" },

   {

     $set: { "favorites.food": "pizza", type: 0,  },

     $currentDate: { lastModified: true }

   })

使用db.collection.update()方法和multi: true 选项更新多个文档

db.users.update(

   { "favorites.artist": "Pisanello" },

   {

     $set: { "favorites.food": "pizza", type: 0,  },

     $currentDate: { lastModified: true }

   },

   { multi: true })

1.5 替换文档

为了替换一个文档_id字段以外的所有内容,将一个新文档作为db.collection.replaceOne()db.collection.update()的第二个参数进行传递。替换文档必须由<field> : <value>组成。

替换文档可以包含不同于原文档的字段。因为_id字段是不变的,所以替换文档中_id字段可以省略,如果替换文档中包含_id字段,那么替换文档的

_id字段值必须与原文档相同。

db.collection.replaceOne

下面的例子演示了使用db.collection.replaceOne()方法和过滤条件条件为name 等于"abc" ,将集合users 中匹配到的第一个文档替换为一个新文档。

db.users.replaceOne(

   { name: "abc" },

   { name: "amy", age: 34, type: 2, status: "P", favorites: { "artist": "Dali", food: "donuts" } })

db.collection.update

下面的例子演示了使用db.collection.update()方法和过滤条件name 等于"xyz" ,将集合users 中匹配到的第一个文档替换为一个新文档。

db.users.update(

   { name: "xyz" },

   { name: "mee", age: 25, type: 1, status: "A", favorites: { "artist": "Matisse", food: "mango" } })

其他方法

下面列举了删除文档的其他方法:

  • db.collection.findOneAndReplace().
  • db.collection.findOneAndUpdate().
  • db.collection.findAndModify().
  • db.collection.save().
  • db.collection.bulkWrite().

写确认

对于写确认,可以为写操作指定要求的确认级别,具体参见 Write Concern

 

2 删除文档

2.1 删除方法

MongoDB提供下列方法删除集合中的文档。

db.collection.remove()

删除使用指定过滤器匹配到的一个或全部文档

db.collection.deleteOne()

至多删除一个文档,即使使用指定过滤器匹配到多个文档。

3.2版本中新增

db.collection.deleteMany()

删除匹配到的所有文档。

3.2版本中新增

你可以使用准则过滤器确定要删除的文档。这些过滤器与读操作所使用的过滤器具有相同的语法规则。

  • 查询过滤器文档使用<field>:<value>指定相等条件,筛选出所有字段<field>的值为<value>的文档:

    { <field1>: <value1>, ... }

  • 查询过滤器文档可以使用查询操作符指定匹配条件:

    { <field1>: { <operator1>: <value1> }, ... }

2.2 删除行为

索引

执行删除操作时,即使删除一个集合中的全部文档,也不会删除索引。

原子性

MongoDB中所有写操作在单文档级别具有原子性。

2.3示例集合

本页提供了在mongo shell中使用删除操作的例子。mongo shell中执行下面语句,向集合users 中灌入数据。

注:

如果待插入文档的_id字段值与集合已有文档_id字段值相同,那么在插入数据前要先将集合删除db.users.drop()

db.users.insertMany(

  [

     {

       _id: 1,

       name: "sue",

       age: 19,

       type: 1,

       status: "P",

       favorites: { artist: "Picasso", food: "pizza" },

       finished: [ 17, 3 ],

       badges: [ "blue", "black" ],

       points: [

          { points: 85, bonus: 20 },

          { points: 85, bonus: 10 }

       ]

     },

     {

       _id: 2,

       name: "bob",

       age: 42,

       type: 1,

       status: "A",

       favorites: { artist: "Miro", food: "meringue" },

       finished: [ 11, 25 ],

       badges: [ "green" ],

       points: [

          { points: 85, bonus: 20 },

          { points: 64, bonus: 12 }

       ]

     },

     {

       _id: 3,

       name: "ahn",

       age: 22,

       type: 2,

       status: "A",

       favorites: { artist: "Cassatt", food: "cake" },

       finished: [ 6 ],

       badges: [ "blue", "red" ],

       points: [

          { points: 81, bonus: 8 },

          { points: 55, bonus: 20 }

       ]

     },

     {

       _id: 4,

       name: "xi",

       age: 34,

       type: 2,

       status: "D",

       favorites: { artist: "Chagall", food: "chocolate" },

       finished: [ 5, 11 ],

       badges: [ "red", "black" ],

       points: [

          { points: 53, bonus: 15 },

          { points: 51, bonus: 15 }

       ]

     },

     {

       _id: 5,

       name: "xyz",

       age: 23,

       type: 2,

       status: "D",

       favorites: { artist: "Noguchi", food: "nougat" },

       finished: [ 14, 6 ],

       badges: [ "orange" ],

       points: [

          { points: 71, bonus: 20 }

       ]

     },

     {

       _id: 6,

       name: "abc",

       age: 43,

       type: 1,

       status: "A",

       favorites: { food: "pizza", artist: "Picasso" },

       finished: [ 18, 12 ],

       badges: [ "black", "blue" ],

       points: [

          { points: 78, bonus: 8 },

          { points: 57, bonus: 7 }

       ]

     }

  ])

2.4删除所有文档

为了删除全部文档,使用db.collection.deleteMany() db.collection.remove()方法并将空过滤器文档{}传给方法。

db.collection.deleteMany()

例如使用db.collection.deleteMany()方法删除users 集合中所有文档:

db.users.deleteMany({})

返回结果文档中包含操作状态:

{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 7 }

db.collection.remove()

或者使用db.collection.remove() 方法来删除所有文档:

db.users.remove({})

为了删除一个集合中的所有文档,db.collection.drop() 方法或许更高效;使用db.collection.drop() 方法删除集合中的所有文档及其索引,然后重新创建集合和索引。

3.5删除匹配到的所有文档

为了删除所有匹配到的文档,传递一个过滤器给db.collection.deleteMany()  db.collection.remove()方法。

db.collection.deleteMany()

例如,使用db.collection.deleteMany() 方法删除users 集合中status 字段值等于“A”的文档

db.users.deleteMany({ status : "A" })

返回结果:

{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 3 }

db.collection.remove()

或者使用db.collection.remove()方法删除users 集合中status 字段值等于“P”的文档

db.users.remove( { status : "P" } )

对于大的删除操作,先将想保留的文档拷贝到新的集合中,然后使用db.collection.drop() 将原来的集合删除,这种方法或许更高效。

2.6 仅删除匹配到的文档中的一个

即使匹配到了多个文档,也只删除其中的一个,使用db.collection.deleteOne() 方法,或者使用db.collection.remove()方法和使用<justOne>参数并将其设置为true或1 

db.collection.deleteOne()

例如,使用db.collection.deleteOne() 删除集合中status字段值为“D”的文档中的第一个:

db.users.deleteOne( { status: "D" } )

db.collection.remove()

或者使用db.collection.remove()方法删除users 集合中status 字段值等于“D”的文档中的第一个:

db.users.remove( { status: "D" }, 1)

其他方法:

  • db.collection.findOneAndDelete():该方法提供了sort选项,sort选项可以删除按指定顺序排序的文档中的第一个。
  • db.collection.findOneAndModify():该方法提供了sort选项,sort选项可以删除按指定顺序排序的文档中的第一个。
  • db.collection.bulkWrite()

2.7 写确认

对于写确认,可以为写操作指定需要的确认级别,具体参见 Write Concern

3 批量写入操作

3.1 概要

MongoDB客户端具有执行批量写的能力。批量写操作只会影响一个集合。MongoDB由应用程序决定可接受的批量写操作安全级别。

3.2版本中新增:

db.collection.bulkWrite()方法提供了批量插入、更新、删除。使用db.collection.insertMany()方法也可批量插入。

3.2排序与非排序操作

可以批量写入一批已排序或未排序的文档。

对于有序的操作列表,MongoDB 按顺序执行操作。如果在执行一个写操作时发生错误,MongoDB 将会返回而不处理列表中剩下的操作。

对于无序的操作列表,MongoDB 并行地执行操作,但这种行为是无保障的。如果在执行一个写操作时发生错误,MongoDB 将会继续执行列表中剩下的操作。

MongoDB处理有序列表的速度比处理无序列表的速度要慢,因为处理有序列表时,每一个操作都要等待前一个操作执行完毕。

bulkWrite()方法默认依序执行操作。在选项文档中设置ordered : false可以按无序方式执行。

3.3 bulkWrite()

bulkWrite()支持下列写操作:

  • insertOne
  • updateOne
  • updateMany
  • replaceOne
  • deleteOne
  • deleteMany

每个写操作作为数组中的一个文档被传递给bulkWrite() 

例如,下面执行多个写操作:

集合characters包含下面的文档:

{ "_id" : 1, "char" : "Brisbane", "class" : "monk", "lvl" : 4 },

{ "_id" : 2, "char" : "Eldon", "class" : "alchemist", "lvl" : 3 },

{ "_id" : 3, "char" : "Meldane", "class" : "ranger", "lvl" : 3 }

下面bulkWrite() 方法执行多个操作:

try {

   db.characters.bulkWrite(

      [

         { insertOne :

            {

               "document" :

               {

                  "_id" : 4, "char" : "Dithras", "class" : "barbarian", "lvl" : 4

               }

            }

         },

         { insertOne :

            {

               "document" :

               {

                  "_id" : 5, "char" : "Taeln", "class" : "fighter", "lvl" : 3

               }

            }

         },

         { updateOne :

            {

               "filter" : { "char" : "Eldon" },

               "update" : { $set : { "status" : "Critical Injury" } }

            }

         },

         { deleteOne :

            { "filter" : { "char" : "Brisbane"} }

         },

         { replaceOne :

            {

               "filter" : { "char" : "Meldane" },

               "replacement" : { "char" : "Tanys", "class" : "oracle", "lvl" : 4 }

            }

         }

      ]

   );}catch (e) {

   print(e);}

操作返回结果为:

{

   "acknowledged" : true,

   "deletedCount" : 1,

   "insertedCount" : 2,

   "matchedCount" : 2,

   "upsertedCount" : 0,

   "insertedIds" : {

      "0" : 4,

      "1" : 5

   },

   "upsertedIds" : {

 

   }}

3.4文档批量插入一个分片集策略

大块插入操作,包括初始数据插入和常规数据导入,都能影响分片集群的性能。对于大块的插入操作,考虑下面的策略:

集合预裂Pre-Split the Collection)

如果分片集合是空的,那么集合仅有一个初始块,这一块驻留在一片中。然后,MongoDB必须花时间来接收数据,创建分片,并将多个块分布到可用的片上。为了避免降低性能,你可以提前对一个集合分片。

无序写入

为了改进写入片集群的性能,将 bulkWrite()方法的选项参数ordered 设置为false。mongos 将会试着同时写多片。

避免单调调节

如果插入文档的同时片键单调递增,所有已插入的数据都会跑到集合的最后一块,这总在一片上发生。因此集群的插入容量永远都不会超过一片的插入容量。

如果插入的量比一片所能处理的最大量还大,并且不能避免片键随着插入操作而增大,那么考虑按下面的策略修改你的应用程序:

  • 修改片键的二进制比特数,这保留了信息,同时也避免了插入顺序与增加值序列关联。
  • 交换第一个和最后一个16比特的词来调整插入。

例如,下面的C++代码,交换BSON ObjectIds头与尾16比特单词,使其不再单调增加。

using namespace mongo;

OID make_an_id() {

  OID x = OID::gen();

  const unsigned char *p = x.getData();

  swap( (unsigned short&) p[0], (unsigned short&) p[10] );

  return x;

}

void foo() {

  // create an object

  BSONObj o = BSON( "_id" << make_an_id() << "x" << 3 << "name" << "jane" );

  // now we may insert o into a sharded collection

}

4  SQL与MongoDB映射图

4.1术语和概念

下表展示了SQL与MongoDB的术语和概念对应关系

SQL Terms/Concepts

MongoDB Terms/Concepts

database(数据库)

database(数据库)

table(表)

collection(集合)

row(行)

document or BSON document(文档或BSON文档)

column(列)

field(字段)

index(索引)

index(索引)

table joins(表链接)

embedded documents and linking(嵌入式文档和连接)

primary key(主键)

指定唯一的一列或几列做主键

primary key(主键)

在MongoDB中,主键被自动设置为_id字段。

aggregation (聚集操作)(例如group by)

aggregation pipeline(聚集管道)

4.2可执行程序

下面的表格列举了目前数据库可执行程序与MongoDB可执行程序的对照。

此表并未列举全。

 

MongoDB

MySQL

Oracle

Informix

DB2

数据库服务器

mongod

mysqld

oracle

IDS

DB2 Server

数据库客户端

mongo

mysql

sqlplus

DB-Access

DB2 Client

4.3例子

下面列出了SQL语句与MongoDB语句的对应关系。假设有如下的条件:

SQL语句中的表名为users

MongoDB 中集合的名称为users并且包含下面的文档模型:

{

  _id: ObjectId("509a8fb2f3f4948bd2f983a0"),

  user_id: "abc123",

  age: 55,

  status: ‘A‘

}

创建和更改

下面展示了表级操作对应关系。

SQL模式语句

MongoDB模式语句

CREATE TABLE users (

    id MEDIUMINT NOT NULL

        AUTO_INCREMENT,

    user_id Varchar(30),

    age Number,

    status char(1),

PRIMARY KEY (id)

)

第一次执行insert() 操作会隐式创建集合。

如果没有指定_id字段,主键_id被自动添加.

db.users.insert(

{    user_id: "abc123",    age: 55,    status: "A" }

)

也可显示创建集合:

db.createCollection("users")

ALTER TABLE users

ADD join_date DATETIME

集合不会描述和强制文档的结构;在集合这一级文档结构的改变

但在文档级, 可使用update()操作和 $set操作符向现有文档中添加字段。

db.users.update(

{ },    

{ $set: { join_date: new Date() } },    

{ multi: true }

)

ALTER TABLE users

DROP COLUMN join_date

集合不会描述和强制文档的结构;在集合这一级文档结构的改变

但在文档级, 可使用update()操作和  $unset操作符删除文档中的字段。

db.users.update(

{ },    

{ $unset: { join_date: "" } },       { multi: true }

)

CREATE INDEX idx_user_id_asc

ON users(user_id)

db.users.createIndex( { user_id: 1 } )

CREATE INDEX

    idx_user_id_asc_age_desc

ON users(user_id, age DESC)

db.users.createIndex( { user_id: 1, age: -1 } )

DROP TABLE users

db.users.drop()

 

插入

下表展示了插入操作的对应关系

SQL插入语句

MongoDB insert() 语句

INSERT INTO users(user_id,age,status)

VALUES ("bcd001",45,"A")

db.users.insert(   { user_id: "bcd001", age: 45, status: "A" })

 

查询

下表展示了查询操作的对应关系

注:

find() 方法的执行结果返回文档中总是包含_id字段,除非通过投影器projection排除此字段。考虑到这一点,下面的SQL语句可能包含_id字段,即使在应的find()方法中不包含_id字段。

SQL查询语句

MongoDB find()语句

SELECT *FROM users

db.users.find()

SELECT id,

       user_id,

       status

FROM users

db.users.find(    { },    { user_id: 1, status: 1 })

SELECT user_id, statusFROM users

db.users.find(    { },    { user_id: 1, status: 1, _id: 0 })

SELECT *FROM usersWHERE status = "A"

db.users.find(    { status: "A" })

SELECT user_id, statusFROM usersWHERE status = "A"

db.users.find(    { status: "A" },    { user_id: 1, status: 1, _id: 0 })

SELECT *FROM usersWHERE status != "A"

db.users.find(    { status: { $ne: "A" } })

SELECT *FROM usersWHERE status = "A"AND age = 50

db.users.find(    { status: "A",      age: 50 })

SELECT *FROM usersWHERE status = "A"OR age = 50

db.users.find(    { $or: [ { status: "A" } ,             { age: 50 } ] })

SELECT *FROM usersWHERE age > 25

db.users.find(    { age: { $gt: 25 } })

SELECT *FROM usersWHERE age < 25

db.users.find(   { age: { $lt: 25 } })

SELECT *FROM usersWHERE age > 25AND   age <= 50

db.users.find(   { age: { $gt: 25, $lte: 50 } })

SELECT *FROM usersWHERE user_id like "%bc%"

db.users.find( { user_id: /bc/ } )

SELECT *FROM usersWHERE user_id like "bc%"

db.users.find( { user_id: /^bc/ } )

SELECT *FROM usersWHERE status = "A"ORDER BY user_id ASC

db.users.find( { status: "A" } ).sort( { user_id: 1 } )

SELECT *FROM usersWHERE status = "A"ORDER BY user_id DESC

db.users.find( { status: "A" } ).sort( { user_id: -1 } )

SELECT COUNT(*)FROM users

db.users.count()

db.users.find().count()

SELECT COUNT(user_id)FROM users

db.users.count( { user_id: { $exists: true } } )

db.users.find( { user_id: { $exists: true } } ).count()

 

SELECT COUNT(*)FROM usersWHERE age > 30

 

db.users.count( { age: { $gt: 30 } } )

db.users.find( { age: { $gt: 30 } } ).count()

SELECT DISTINCT(status)FROM users

db.users.distinct( "status" )

SELECT *FROM usersLIMIT 1

db.users.findOne()

db.users.find().limit(1)

SELECT *FROM usersLIMIT 5SKIP 10

db.users.find().limit(5).skip(10)

EXPLAIN SELECT *FROM usersWHERE status = "A"

db.users.find( { status: "A" } ).explain()

 

更新记录

下表展示了更新操作的对应关系

SQL更新语句

MongoDB update()语句

UPDATE usersSET status = "C"WHERE age > 25

db.users.update(

   { age: { $gt: 25 } },   { $set: { status: "C" } },   { multi: true }

)

UPDATE usersSET age = age + 3WHERE status = "A"

db.users.update(

   { status: "A" } ,   { $inc: { age: 3 } },   { multi: true }

)

删除记录

下表展示了更删除操作的对应关系

SQL更新语句

MongoDB update()语句

DELETE FROM usersWHERE status = "D"

db.users.remove( { status: "D" } )

DELETE FROM users

db.users.remove({})

5 读关注

3.2版本新增

MongoDB3.2为副本和副本集分片引入了readConcern 查询选项。默认地,执在行查询操作时,MongoDB使用“local”读关注来返回可用的MongoDB实例上的数据即使数据没有被保存在副本集主成员中并且可能已经回滚。

存储引擎和驱动支持

对于WiredTiger 存储引擎,readConcern选项允许客户端选择读隔离级别。你可以指定“majority”关注读取已经写入副本集主成员的数据并且数据不能回滚。

对于MMAPv1存储引擎,只能将readConcern 指定为“local”。

提示:

serverStatus 命令返回字段storageEngine.supportsCommittedReads指明存储引擎是否支持“majority”读关注。

读关注级别

默认地,MongoDB readConcern被配置为“local”这不保证读到的数据是不被回滚。

如果指定readConcern "majority" 读取已经写入副本集主成员的数据,这样的数据不回滚。

级别

描述

"local"

默认级别。查询返回MongoDB实例中的最新的数据。不保证数据被写入副本集主成员。

"majority"

查询操作返回MongoDB实例中写入副本集主成员的最新数据拷贝。

为了使用 "majority"级的读关注,必须使用WiredTiger 存储引擎并且使用enableMajorityReadConcern命令行选项(或者使用replication.enableMajorityReadConcern来设置配置文件)。

只有使用副本集选举协议版本1(protocol version 1)的副本集才支持“majority”,副本集使用版本0(protocol version 0)则不支持“majority”。

为了让一个线程读取它自己写入的数据,在副本集主成员上使用 "majority"级读关注和“majority”级写关注。

除了读关注级别,一个点上的最新数据可能不是系统中的最新数据。

readConcern 选项

使用readConcern选项来指定关注级别:

readConcern: { level: <"majority"|"local"> }

对于level字段,指定值为"majority"  "local"

readConcern 选项在下列操作中也可用:

  • find 命令
  • aggregate 命令和db.collection.aggregate() 方法
  • distinct 命令
  • count 命令
  • parallelCollectionScan 命令
  • geoNear 命令
  • geoSearch 命令

mongo shell中的db.collection.find()方法指定读关注,使用cursor.readConcern()方法。

6 写关注

写关注描述了来自于MongoDB的对独立的mongod 或者副本集或者分片集群执行写操作的确认级别。对于一个分片集群,mongos实例会将写关注传递给每一片。

3.2版本中的变化是:对于使用protocolVersion: 1 并启用journal副本 

  • w: "majority"表明 j: true
  • 即使 j 选项被设置为向主成员写数据已经写入第二成员(Secondary members)各自的磁盘后,第二成员仍会确认复制写操作

2.6版本的变化:新的协议完善了写操作的写关注并消除了调用getLastError 的需求。之前的版本为了指定写关注需要在写操作后立即调用getLastError 

写关注规范

写关注文档包括下列字段:

{ w: <value>, j: <boolean>, wtimeout: <number> }

  • w选项请求确认写操作已经传播到了指定序号的mongod实例上或指定标记的mongod 实例上。 
  • j 选项请求确认写操作已经写入日志。
  • wtimeout 指定了时间限制,防止写操作无限期的阻塞进程。

w 选项

w选项请求确认写操作已经传播到了指定序号的mongod实例上或指定标记的mongod 实例上。

使用w选项,w: <value>是可用的。

注:

除非j:true,否则在内存中应用写操作以后,独立的mongod实例和副本集主成员会设置写操作确认。

3.2:版本中的变化:对于使用protocolVersion: 1的副本集,不管j 选项如何配置,数据写入第二成员(Secondary members)各自的磁盘后,第二成员确认复制写操作

描述

<number>

请求确认写操作已经传播到了指定序号的mongod实例。例如:

w: 1

请求确认写操作已经传播到了独立的mongod 或者副本集主成员。 w: 1是MongoDB默认的。

w: 0

不对写操作请求确认,然而,设置为w: 0 ,返回信息或许会包括应用程序中的socket 异常和网络错误。

如果指定w: 0 但是 j: true那么j: true确保了来自独立的mongod 或者副本集主成员的确认请求。

将number设置为大于1仅对来自副本集指定成员(包括主成员)的确认请求有效。

 

"majority"

3.2版本中新增

写操作确认请求传播到选中节点的大多数上,包括主成员,并且已被写入各自的磁盘日志。

对于副本集使用了 protocolVersion: 1 w: "majority" 表明j: true因此不像w: <number>,使用w: "majority"主副本集也会在写确认之前写磁盘日志。

将写确认设置为w:"majority"的写操作返回客户端后,客户端会以读关注设置为"majority" 的方式读取结果。

 

<tag set>

写操作确认请求传播到了指定标签的副本集成员。

J选项请求确认写操作被记录到了日志。

j

请求确认mongod实例将写操作记录到了日志,其中指定w: <value>仅靠j: true不能保证写操作不会回滚,由于副本集主成员故障转移。

3.2版本中的变化:设置j: true,MongoDB仅当请求成员将写操作记录到了日志后返回结果。在一个复制集内的写关注,之前的版本中j: true,请求副本集主成员写日志,而不管w: <value>如何设置。

如果日志可用的话,对于使用protocolVersion: 1副本集,w: "majority" 表明 j: true默认地写日志是可用的。

 

2.6版本中的变化,对于mongod 或者运行--nojournal选项mongos 指定j: true写关注产生错误 之前的版本忽略j: true

wtimeout

对于写关注,选项指定了以毫秒为单位的时间限制,wtimeout 是唯一的可将w值设置为大于1的。

如果超过指定的时间限制,wtimeout 引起写操作返回包含错误,即使请求的写关注最终会成功。当写操作返回时,在写关注超过wtimeout时间限制以前,MongoDB 不会取消对成功数据的修改。

如果你没有为写关注指定wtimeout 选项,指定级别的写关注不可实现,写操作将会无限期阻塞。指定wtimeout 0等价于无wtimeout 选项的写关注。

-----------------------------------------------------------------------------------------

转载与引用请注明出处。

时间仓促,水平有限,如有不当之处,欢迎指正。

【翻译】MongoDB指南/CRUD操作(二)