MongoDB - CRUD, Aggregate

MongoDB

 

 

✅ Create Document

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show dbs
admin   40.00 KiB
config  72.00 KiB
local   40.00 KiB
use movies
switched to db movies
db.createCollection("movies")
{ ok: 1 }
db.movies.insertOne({})
{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId('69d466bc1fef767903389270')
}
db.movies.insertOne({
  title: "The Godfather",
  year: 1999,
  director: {
    name: "F.F.C",
    alive: true
  },
  genres: ["Crime", "Drama", "Pizza"]
})
{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId('69d4674a1fef767903389271')
}
movies

 

 

✅ Read Document

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전체 데이터 읽기

db.movies.find()

 

특정한 조건으로 데이터 읽기

db.movies.find({
  director: "Christopher Nolan"
})

감독 이름

 

$gte

db.movies.find({
  rating: {$gte: 8}
})

평점 8점 이상(greater than or equal)

 

$gt, $lt

db.movies.find({
  year: {$gt: 2000, $lt: 2010}
})

2000년 초과 2010년 미만 (AND 연산)

 

$or

db.movies.find({
  $or: [{
    rating: {$gt: 9}
  }, {year: {$gte: 2020}}]
})

OR 연산

 

$in

db.movies.find({
  genres: {$in : ["Drama", "Crime"]}
})

포함 여부(하나만 들어있어도 됨)

 

$all

db.movies.find({
  genres: {$all: ["Drama", "Crime"]}
})

모두 포함되어야 함

 

$regex

db.movies.find({
  title: {$regex: /the/i}
})

the가 title에 포함되어야 함

 

$size

db.movies.find({
  genres: {$size: 3}
})

genres 배열의 length가 3이어야 함

 

$exists

db.movies.find({
  director: {$exists: false}
})

director라는 key가 없어야 함

 

Keanu Reeves가 첫 번째 cast인 영화 찾기

db.movies.find({
  "cast.0": "Keanu Reeves"
})

"cast.0" -> cast의 0번째 인덱스라는 뜻

 

중첩된 문서의 데이터를 기준으로 영화 찾기

db.movies.find({
  "director.alive": true
})

"director.alive" -> 중첩된 문서인 director의 alive 속성

sort, limit, skip

db.movies.find().sort({rating: -1, title: 1}).limit(10).skip(10)

rating을 내림차순으로 정렬하고, 10개를 건너뛰고 10개만 가져온다

대신 rating이 같다면 다음 정렬 순은 title이고 알파벳 순이다.

 

https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/manual/reference/mql/query-predicates/#std-label-query-selectors

쿼리 조건자 - 데이터베이스 매뉴얼 - MongoDB Docs

 

 

✅ Update Document

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updateOne

db.movies.updateOne({
  _id: ObjectId('69d4747cb86061dc24c503b5')
}, {
  $set: {
    'director.name': "Francing Ford Coppola"
  },
  $currentDate: {
    updated_at: true
  }
})

 

findOneAndUpdate

db.movies.findOneAndUpdate({
  _id: ObjectId('69d4747cb86061dc24c503b5')
}, {
  $set: {
    'director.name': "Francing Ford Coppola"
  },
  $currentDate: {
    updated_at: true
  }
}, {
  returnNewDocument: true,
  upsert: true
})

updateOne하고 비슷한 작업을 수행하나, findOneAndUpdate는 여러 다른 설정들을 줄 수 있다.

returnNewDocument는 새로 생성된 document를 return, upsert는 기존 데이터가 존재하면 update, 존재하지 않으면 insert한다.

 

$inc

db.movies.updateMany({
  director: "Christopher Nolan"
}, {
  $inc: {rating: 0.2}
})

rating을 0.2씩 증가 시킴(increment)

 

$push

db.movies.updateMany({
  title: "Inception"
},{
  $push: {genres: "Mind-Control"}
})

genres 배열에 "Mind-Control" 추가

 

$pull

db.movies.updateMany({
  title: "Inception"
},{
  $pull: {genres: "Mind-Control"}
})

 

$addToSet

db.movies.updateMany({
  title: "The Dark Knight"
}, {
  $addToSet: {cast: "Michael Cane"}
})

$push와 같지만 이미 존재하는 데이터는 들어가지 않는다.

 

$rename

db.movies.updateMany({}, {
  $rename: {runtime: "duration"}
})

schema 속성 이름 바꾸기

 

Embedded Document에 대해서도 업데이트 할 수 있다.

db.movies.updateOne({
  title: "Inception"
}, {
  $set: {
    boxOffice: {
      domestic: 123412341234,
      international: 1231412412,
      worldwideTotal: 2342349893423
    }
  }
})

 

$unset

db.movies.updateMany({}, {
  $unset: {plot: ""}
})

plot 속성 삭제

 

$expr, $each

db.movies.updateMany({
  $expr: {$lt: [{$size: "$genres"}, 3]}
}, {
  $addToSet: {genres: {$each: ["Other", "Happy"]}}
})

$expr은 더 복잡한 조건을 사용할 수 있게 해준다.

$each는 배열 자체를 넣는 것이 아닌 배열의 원소 각각을 넣게 해준다.

$lt를 저렇게 사용하면 첫 번째 값이 두 번째 값보다 작을 때 true를 반환한다.

 

 

✅ Delete Document

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Update와 연산자들은 다 비슷하며, deleteMany와 deleteOne이 있다.

 

 

✅ Aggregate Document

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GROUP BY 절과 유사하며, 기본적으로 동일한 작업을 수행한다.

 

SQL에서 GROUP BY 절과 여러 집계함수들을 통해서 했던 일들은 MongoDB에서는 aggregate라는 함수를 통해서 할 수 있다.

 

$count

db.movies.aggregate([
  {$count: "total_movies"}
])

모든 영화의 개수를 세고, 해당 데이터의 key 이름을 "total_movies"로 지음

 

$group

db.movies.aggregate([
  {$group: {_id: null, avgRating: {$avg: "$rating"}}}
])

group key를 지정해서 group 시킬 수도 있다.

(이 코드에서는 _id 값에 null을 주어서 모든 전체 데이터를 하나의 그룹으로 묶는다.)

 

$unwind

db.movies.aggregate([
  {$unwind: "$genres"}
])

PostgreSQL의 unnest 함수랑 비슷하다.

genres 배열을 풀어서 원소별로 분리해 한 영화를 genres별로 나누어서 여러 개의 document로 만든다.

db.movies.aggregate([
  {$unwind: "$genres"},
  {$group: {_id: "$genres", count: {$sum: 1}}},
  {$sort: {count: -1}}
])

genres를 기준으로 group시키고, 각 document마다 1씩 더해라.

그리고 그렇게 집계된 count를 기준으로 내림차순 정렬을 한다.

 

$min, $max

db.movies.aggregate([
  {$group: {_id: null, oldestMovie: {$min: "$year"}, newestMovie: {$max: "$year"}, count: {$sum: 1}}},
])

 

$avg, $sort

db.movies.aggregate([
  {$group: {_id: "$year", avgDuration: {$avg: "$duration"}}},
  {$sort: {_id: -1}}
])

 

$match

db.movies.aggregate([
  {$match: {director: {$exists: true}}},
  {$group: {_id: "$director", movieCount: {$sum: 1}}},
  {$sort: {movieCount: -1}}
])

match는 필터링 역할

 

$project, $limit

db.movies.aggregate([
  {$project: {title: 1, director: 1, cast: 1, _id: 0}},
  {$limit: 10}
])

$project는 가져올 key들만 지정 가능(1은 선택, 0은 선택 안 함), $limit은 개수 제한

 

https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/manual/reference/mql/aggregation-stages/

애그리게이션 단계 - 데이터베이스 매뉴얼 - MongoDB Docs