Mongodb 集合插入文档自动生成ObjectId

插入单个文档

Mongodb 使用以下几种方法来插入文档 ， Mongodb V5.0+ 使用 mongosh 客户端：

  • 插入单个文档
    db.collection.insertOne() 将单个 文档插入到集合中。

如果该集合当前不存在，则插入操作将创建该集合。

如果文档未指定_id字段，则将在插入之前 mongod 添加该字段并为文档_id分配唯一的字段 。

insertOne() 方法具有以下语法：

db.collection.insertOne(<document>,{writeConcern: <document>}
)

注意，不同版本下面的 ObjectId 可选参数有差异，以下基于为 V4.4 版本：

ObjectId(<hexadecimal>) 返回新的ObjectId值。12 字节的ObjectId 值包括：

  • 一个 4 字节时间戳值，表示 ObjectId 的创建，以 Unix 纪元以来的秒数为单位。

  • 每个进程生成一次的 5 字节随机值。该随机值对于机器和进程来说是唯一的。

  • 一个 3 字节递增计数器，初始化为随机值。

以下示例获取 objectId()。 如 ObjectId(“64e2fb51bbd8c3243e14f05c”) ，其中

  • 64e2fb51： 对应十进制 1692597073（ “2023-8-21 13:51:13” ）即 UTC ( “2023-08-21T05:51:13Z” )。
    0110 0100 = 64
    1110 0010 = e2
    1111 1011 = fb
    0101 0001 = 51

（十六进制）64e2fb51 = 6*167 + 4*166 + 14*165 + 2*164 + 15*163 + 11*162 + 5*161 + 1*160
= 1610612736 + 67108864 + 14680064 + 131072 + 61440 + 2816 + 80 + 1
= 1692597073 （十进制）

  • bbd8c3243e： 每个进程生成一次的 5 字节随机值。
  • 14f05c： 一个 3 字节递增计数器。
sit_rs1:PRIMARY> x = ObjectId(); print(x);  x.getTimestamp()
ObjectId("64e2fb51bbd8c3243e14f05c")
ISODate("2023-08-21T05:51:13Z")sit_rs1:PRIMARY> x = ObjectId(); print(x);  x.getTimestamp()
ObjectId("64e2fb53bbd8c3243e14f05d")
ISODate("2023-08-21T05:51:15Z")sit_rs1:PRIMARY> x = ObjectId(); print(x);  x.getTimestamp()
ObjectId("64e2fb53bbd8c3243e14f05e")
ISODate("2023-08-21T05:51:15Z")sit_rs1:PRIMARY> x = ObjectId(); print(x);  x.getTimestamp()
ObjectId("64e2fb56bbd8c3243e14f05f")
ISODate("2023-08-21T05:51:18Z")

尽管对象ID值应该随着时间的推移而增加，它们不一定是单调的。

这是因为他们：

  • 仅包含一秒的时间分辨率，因此对象ID在同一秒内创建的值没有保证的顺序。

  • 由客户端生成，这些客户端可能具有不同的系统时钟。

以下示例将新文档插入到 order2 集合中。如果文档未指定_id字段，MongoDB 会将_id具有 ObjectId 值的字段添加到新文档中，如下：

sit_rs1:PRIMARY> db.order2.insertOne({ cust_id: "A", ord_date: new Date("2023-06-01"), price: 15, items: [ { sku: "apple", qty: 5, price: 2.5 }, { sku: "apples", qty: 5, price: 2.5 } ], status: "1" }); 
{"acknowledged" : true,"insertedId" : ObjectId("64e31b9bbbd8c3243e14f060")
}sit_rs1:PRIMARY> db.order2.find()
{ "_id" : ObjectId("64e31b9bbbd8c3243e14f060"), "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }

插入多个文档

db.collection.insertMany() 可以将多个 文档插入到集合中。将文档数组传递给该方法。

insertMany() 方法具有以下语法：

db.collection.insertMany([ <document 1> , <document 2>, ... ],{writeConcern: <document>,ordered: <boolean>}
)

如果ordered设置为 false，文档将以无序格式插入，并且可以重新排序以mongod提高性能。如果使用无序，应用程序不应依赖于插入的顺序

在分片集合上执行ordered操作列表通常比执行 unordered列表慢，因为对于有序列表，每个操作都必须等待前一个操作完成。

排除Write Concern错误，有序操作在发生错误后停止 ！！！！！！！！！，而无序操作继续处理队列中任何剩余的写操作。

以下示例将三个新文档插入到 order2 集合中。如果文档未指定 _id字段，MongoDB 会_id向每个文档添加带有 ObjectId 值的字段

sit_rs1:PRIMARY> db.order2.insertMany([   
...    { cust_id: "A", ord_date: new Date("2023-06-08"), price: 60, items: [ { sku: "apple", qty: 8, price: 2.5 }, { sku: "banana", qty: 5, price: 10 } ], status: "1" },
...    { cust_id: "B", ord_date: new Date("2023-06-08"), price: 55, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 }, { sku: "pears", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { cust_id: "B", ord_date: new Date("2023-06-18"), price: 26, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { cust_id: "B", ord_date: new Date("2023-06-19"), price: 40, items: [ { sku: "banana", qty: 5, price: 10 } ], status: "1"},
...    { cust_id: "C", ord_date: new Date("2023-06-19"), price: 38, items: [ { sku: "carrots", qty: 10, price: 1.0 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { cust_id: "C", ord_date: new Date("2023-06-20"), price: 21, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { cust_id: "D", ord_date: new Date("2023-06-20"), price: 76, items: [ { sku: "banana", qty: 5, price: 10 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { cust_id: "D", ord_date: new Date("2023-06-20"), price: 51, items: [ { sku: "carrots", qty: 5, price: 1.0 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 }, { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { cust_id: "D", ord_date: new Date("2023-06-23"), price: 23, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" }
... ])
{"acknowledged" : true,"insertedIds" : [ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f061"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f062"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f063"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f064"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f065"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f066"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f067"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f068"),ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f069")]
}sit_rs1:PRIMARY> db.order2.find()
{ "_id" : ObjectId("64e31b9bbbd8c3243e14f060"), "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f061"), "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 60, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 8, "price" : 2.5 }, { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f062"), "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 55, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "pears", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f063"), "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-18T00:00:00Z"), "price" : 26, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f064"), "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 40, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f065"), "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 38, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 10, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f066"), "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 21, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f067"), "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 76, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f068"), "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 5, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : ObjectId("64e31cb0bbd8c3243e14f069"), "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-23T00:00:00Z"), "price" : 23, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }

无序插入，以下尝试插入带有_id 字段 和 的多个文档 ordered: false。文档数组包含两个具有重复_id字段的文档。如下：

其中 “_id” : 2, “_id” : 6 主键冲突错误 （duplicate key error），其它文档插入成功 。

sit_rs1:PRIMARY> try {
...    db.order2.insertMany([
...    { _id: 1, cust_id: "A", ord_date: new Date("2023-06-01"), price: 15, items: [ { sku: "apple", qty: 5, price: 2.5 }, { sku: "apples", qty: 5, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { _id: 2, cust_id: "A", ord_date: new Date("2023-06-08"), price: 60, items: [ { sku: "apple", qty: 8, price: 2.5 }, { sku: "banana", qty: 5, price: 10 } ], status: "1" },
...    { _id: 2, cust_id: "B", ord_date: new Date("2023-06-08"), price: 55, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 }, { sku: "pears", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { _id: 4, cust_id: "B", ord_date: new Date("2023-06-18"), price: 26, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { _id: 5, cust_id: "B", ord_date: new Date("2023-06-19"), price: 40, items: [ { sku: "banana", qty: 5, price: 10 } ], status: "1"},
...    { _id: 6, cust_id: "C", ord_date: new Date("2023-06-19"), price: 38, items: [ { sku: "carrots", qty: 10, price: 1.0 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { _id: 6, cust_id: "C", ord_date: new Date("2023-06-20"), price: 21, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { _id: 8, cust_id: "D", ord_date: new Date("2023-06-20"), price: 76, items: [ { sku: "banana", qty: 5, price: 10 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { _id: 9, cust_id: "D", ord_date: new Date("2023-06-20"), price: 51, items: [ { sku: "carrots", qty: 5, price: 1.0 }, { sku: "apples", qty: 10, price: 2.5 }, { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" },
...    { _id: 10, cust_id: "D", ord_date: new Date("2023-06-23"), price: 23, items: [ { sku: "apple", qty: 10, price: 2.5 } ], status: "1" }
... ], { ordered: false });
... } catch (e) {
...    print (e);
... }
BulkWriteError({"writeErrors" : [{"index" : 2,"code" : 11000,"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.order2 index: _id_ dup key: { _id: 2.0 }","op" : {"_id" : 2,"cust_id" : "B","ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"),"price" : 55,"items" : [{"sku" : "apple","qty" : 10,"price" : 2.5},{"sku" : "pears","qty" : 10,"price" : 2.5}],"status" : "1"}},{"index" : 6,"code" : 11000,"errmsg" : "E11000 duplicate key error collection: test.order2 index: _id_ dup key: { _id: 6.0 }","op" : {"_id" : 6,"cust_id" : "C","ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"),"price" : 21,"items" : [{"sku" : "apple","qty" : 10,"price" : 2.5}],"status" : "1"}}],"writeConcernErrors" : [ ],"nInserted" : 8,"nUpserted" : 0,"nMatched" : 0,"nModified" : 0,"nRemoved" : 0,"upserted" : [ ]
})sit_rs1:PRIMARY> db.order2.find()
{ "_id" : 1, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-01T00:00:00Z"), "price" : 15, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 5, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apples", "qty" : 5, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 2, "cust_id" : "A", "ord_date" : ISODate("2023-06-08T00:00:00Z"), "price" : 60, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 8, "price" : 2.5 }, { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 4, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-18T00:00:00Z"), "price" : 26, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 5, "cust_id" : "B", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 40, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 6, "cust_id" : "C", "ord_date" : ISODate("2023-06-19T00:00:00Z"), "price" : 38, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 10, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 8, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 76, "items" : [ { "sku" : "banana", "qty" : 5, "price" : 10 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 9, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-20T00:00:00Z"), "price" : 51, "items" : [ { "sku" : "carrots", "qty" : 5, "price" : 1 }, { "sku" : "apples", "qty" : 10, "price" : 2.5 }, { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }
{ "_id" : 10, "cust_id" : "D", "ord_date" : ISODate("2023-06-23T00:00:00Z"), "price" : 23, "items" : [ { "sku" : "apple", "qty" : 10, "price" : 2.5 } ], "status" : "1" }

插入的附加方法

以下方法还可以将新文档添加到集合中：

db.collection.updateOne() 与选项一起使用时upsert: true。

db.collection.updateMany() 与选项一起使用时upsert: true。

db.collection.findAndModify() 与选项一起使用时upsert: true。

db.collection.findOneAndUpdate() 与选项一起使用时 upsert: true。

db.collection.findOneAndReplace() 与选项一起使用时 upsert: true。

db.collection.bulkWrite().

以上方法可以参考 以下的文章 ：

（1）Mongodb 更新集合的方法到底有几种 (上) ？
（2）Mongodb 更新集合的方法到底有几种 (中) ？
（3）Mongodb 更新集合的方法到底有几种 (下) ？

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StreamingWarehouse的一些思考和未来趋势

StreamingWarehouse的一些思考和未来趋势

300万字&#xff01;全网最全大数据学习面试社区等你来&#xff01; 一篇笔记。 以Hudi、Iceberg、Paimon这几个框架为例&#xff0c;它们支持高效的数据流/批读写、数据回溯以及数据更新。具备一些传统的实时和离线数仓不具备的特性&#xff0c;主要有几个方面&#xff1a; 这…
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Day 59

Day 59

Day 59 503.下一个更大元素II 将两个nums数组拼接在一起&#xff0c;使用单调栈计算出每一个元素的下一个最大值&#xff0c;最后再把结果集即result数组resize到原数组大小就可以了。 class Solution:def nextGreaterElements(self, nums: List[int]) -> List[int]:resu…
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自然语言处理从入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[检索器（Retrievers）]

自然语言处理从入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[检索器（Retrievers）]

分类目录&#xff1a;《自然语言处理从入门到应用》总目录 检索器&#xff08;Retrievers&#xff09;是一个通用的接口&#xff0c;方便地将文档与语言模型结合在一起。该接口公开了一个get_relevant_documents方法&#xff0c;接受一个查询&#xff08;字符串&#xff09;并返…
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(3)、SpringCache源码分析

(3)、SpringCache源码分析

1、入口说明 @EnableCaching是开启SpringCache的一个总开关，开启时候我们的缓存相关注解才会生效，所以我们@EnableCaching开始作为入口进行分析， 2、分析@EnableCaching注解 @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Import(
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Python“牵手”唯品会商品列表数据，关键词搜索唯品会API接口数据，唯品会API接口申请指南

Python“牵手”唯品会商品列表数据，关键词搜索唯品会API接口数据，唯品会API接口申请指南

唯品会平台API接口是为开发电商类应用程序而设计的一套完整的、跨浏览器、跨平台的接口规范&#xff0c;唯品会API接口是指通过编程的方式&#xff0c;让开发者能够通过HTTP协议直接访问唯品会平台的数据&#xff0c;包括商品信息、店铺信息、物流信息等&#xff0c;从而实现唯…
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