MongoDB updateMany()

조건에 맞는 문서를 전부 바꾼다. 문법은 MongoDB updateOne()과 완전히 같고, 대상 범위만 다르다.

JavaScript
db.<컬렉션>.updateMany( <filter>, <update>, <options> )

JavaScript
db.blocks.updateMany({ category: "model" }, { $set: { reviewed: true } })
db.blocks.updateMany({}, { $unset: { legacy_flag: "" } })      // 전체 — 위험

Python
res = await db.blocks.update_many({"category": "model"}, {"$set": {"reviewed": True}})
res.matched_count, res.modified_count

필터를 빠뜨리면 전체가 바뀐다

Mermaid스크롤로 확대 · 드래그로 이동

JavaScript
db.blocks.countDocuments({ category: "model" })            // 42 — 먼저 센다
db.blocks.updateMany({ category: "model" }, { $set: {...} })

MongoDB countDocuments()로 확인하는 습관이 SQL의 WHERE 없는 UPDATE 방어와 똑같다.

원자성의 범위

단위	원자적인가
문서 하나	예
`updateMany` 전체	아니오

updateMany는 문서를 하나씩 순차로 바꾼다. 중간에 실패하면 일부만 바뀐 상태로 남고, 다른 요청은 그 중간 상태를 볼 수 있다. 전부 아니면 전무가 필요하면 트랜잭션이 필요하다.

upsert와 함께 쓰면

JavaScript
db.blocks.updateMany({ category: "model" }, { $set: {...} }, { upsert: true })

맞는 문서가 하나도 없을 때만 새 문서 하나가 생긴다. 여러 개가 생기지 않는다. 헷갈리기 쉬워 updateMany + upsert 조합은 잘 쓰지 않는다.

대량 갱신은 나눠서

수십만 건을 한 번에 바꾸면 락과 복제 지연이 커진다. 배치로 끊는다.

Python
while True:
    ids = await col.find({"migrated": {"$exists": False}}, {"_id": 1}).limit(1000).to_list(1000)
    if not ids:
        break
    await col.update_many({"_id": {"$in": [d["_id"] for d in ids]}},
                          {"$set": {"migrated": True}})

서로 다른 문서에 각각 다른 값을 넣어야 한다면 updateMany로는 안 된다. MongoDB bulkWrite()가 그 자리다.

한 줄 정리

updateMany는 범위만 넓어진 updateOne이다. 필터 확인이 전부이고, 전체 원자성은 없다.

MongoDB updateMany()

MongoDB updateMany()

필터를 빠뜨리면 전체가 바뀐다

원자성의 범위

upsert와 함께 쓰면

대량 갱신은 나눠서

한 줄 정리

관련

Synapse Map Insight