mongodb에서 추가, 삭제, 수정 및 검색 방법

Mongodb Crud 운영 : 포괄적 인 가이드

이 기사는 MongoDB에서 CRUD 수행 (생성, 읽기, 업데이트, 삭제)에 대한 질문에 답변하고, 모범 사례에 중점을두고, 대규모 데이터 세트를 처리하고, 일반적인 함정을 피하고, mongb Modal에서 Crud 운영을 수행하는 것에 대한 질문에 답변합니다. 유연한 JSON과 같은 문서에 저장됩니다. CRUD 작업은 선택한 MongoDB 드라이버 (예 : Node.js 드라이버, Python의 Pymongo, Java 드라이버)를 사용하여 수행됩니다. 각 작업을 살펴 ​​보겠습니다 : 작성 (삽입) : 메소드는 단일 문서를 컬렉션에 삽입합니다. 여러 문서를 삽입합니다. 예를 들어, 파이썬 드라이버 사용 :

읽기 (찾기) : 메소드는 문서를 검색합니다. 쿼리 연산자를 사용하여 결과를 필터링 할 수 있습니다. 는 단일 문서를 검색합니다.
• insertOne() insertMany() 업데이트 : 메소드는 단일 문서를 업데이트합니다. 여러 문서를 업데이트합니다.
연산자를 사용하여 필드를 수정합니다.

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

mydict = { "name": "John", "address": "Highway 37" }
x = mycol.insert_one(mydict)
print(x.inserted_id) #Prints the inserted document's ID

mydocs = [
  { "name": "Amy", "address": "Apple st 652"},
  { "name": "Hannah", "address": "Mountain 21"},
  { "name": "Michael", "address": "Valley 345"}
]
x = mycol.insert_many(mydocs)
print(x.inserted_ids) #Prints a list of inserted document IDs

• 삭제 : 메소드는 단일 문서를 삭제합니다. 여러 문서를 삭제합니다. find() findOne()
를 MongoDB 연결 문자열로 바꾸는 것을 잊지 마십시오. 최적의 성능을위한 모범 사례

색인 사용 :
• 인덱스는 쿼리 속도를 크게 높입니다. 자주 쿼리 된 필드에서 인덱스를 만듭니다. 여러 필드와 관련된 쿼리에 대한 복합 색인을 고려하십시오. 배치 작업 : 많은 문서를 삽입하거나 업데이트하려면 및 를 사용하여 데이터베이스로의 라운드 트립의 수를 줄입니다.
효율적인 쿼리를 줄입니다. 느리게 할 수 있으므로 조항을 사용하지 마십시오. 적절한 쿼리 연산자를 활용하십시오. 데이터 모델링 : insertMany() 데이터 모델을 신중하게 설계하십시오. 사용 사례에 적합한 경우 조인을 줄이고 쿼리 성능을 향상시키기 위해 denormalization을 고려하십시오. 연결 풀링 : 각 작업에 대한 새 연결을 생성하는 대신 데이터베이스 연결을 재사용하십시오. 이것은 오버 헤드가 줄어 듭니다. updateMany() 적절한 데이터 유형 : 각 필드에 대해 가장 효율적인 데이터 유형을 선택하십시오 (예 : 적절한 경우 문자열 대신 정수를 사용하십시오).
• 대형 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 sharding : $where
집계 프레임 워크 :
• 대형 데이터 세트의 복잡한 데이터 처리 및 분석 작업에 집계 프레임 워크를 사용하십시오. 필터링, 정렬 및 그룹화를위한 최적화 된 작업을 제공합니다. 스트림 변경 : 변경 스트림을 사용하여 실시간으로 데이터의 변경 사항을 모니터링합니다. 이것은 데이터 업데이트에 응답하는 반응성 응용 프로그램을 구축하는 데 도움이됩니다.
데이터 유효성 검사 :
• 는 데이터 무결성을 보장하고 부정확하거나 잘못된 데이터의 삽입을 방지하기 위해 강력한 데이터 유효성 검사를 구현합니다. :
• : : 색인 무시 : 적절한 인덱스를 생성하지 못하면 쿼리 성능이 매우 느려질 수 있습니다.
잘못된 데이터 모델링 : 제대로 설계되지 않은 데이터 모델은 Queries를 조사한 할 수 있습니다. 프로젝션 () 네트워크 트래픽을 줄이고 성능을 향상시키기 위해. 오류 처리 부족 : CRUD 작업 중에 잠재적 인 문제를 우아하게 처리하기위한 적절한 오류 처리를 구현하십시오. 데이터 유효성 검사를 무시하지 않으면 삽입 이전에 데이터를 검증하지 못하면 Database에서 가장 근접한 내용과 오류가 발생할 수 있습니다. 관행 및 일반적인 함정을 피하면 대형 데이터 세트를 처리 할 때에도 MongoDB 응용 프로그램에서 효율적이고 신뢰할 수있는 CRUD 작업을 보장 할 수 있습니다.

위 내용은 mongodb에서 추가, 삭제, 수정 및 검색 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!