如何在 MongoDB 中使用 updateMany() 修改多个文档

在使用 MongoDB 时，您可能会遇到需要通过一次操作更新多个文档的情况。虽然可以遍历文档逐个更新，但 updateMany 提供了更快捷、更高效的解决方案。

在这篇简短的教程中，我们将学习如何在 MongoDB 中使用 updateMany 操作符，并优化查询以获得尽可能好的性能。

如果您想用 Python 夯实 MongoDB 的数据处理基础，建议查看课程 Introduction to MongoDB in Python。

通过一个实际示例更新多个 MongoDB 文档

为便于说明，我们来看一个实际场景，您可能希望一次更新多个文档。

以下数据将作为我们的示例基础：

[
    { "name": "Nic Raboy", "title": "Master of Shenanigans", "salary": 50000, "last_raise_date": new Date("2013-06-01") },
    { "name": "Megan Grant", "title": "Word Wrangler", "salary": 125000, "last_raise_date": new Date("2020-12-01") },
    { "name": "Tony Kim", "title": "Alliance Czar", "salary": 80000, "last_raise_date": new Date("2025-02-01") },
];技术支持

在上述 JSON 中，我们有一家虚构公司的三位员工。公司希望对一段时间内未调整薪资的员工进行补偿性涨薪。

要更新所有符合条件的员工，我们可以使用 MongoDB 的 updateMany 操作符。为完成任务，我们可能会写出如下语句：

db.employees.updateMany(
    {
        "last_raise_date": {
            "$lte": new Date("2024-01-01")
        }
    },
    {
        "$mul": { "salary": 1.06 },
        "$set": { "last_raise_date": new Date() }
    }
);技术支持

那么，上述 updateMany 操作在做什么呢？

先回到基础，updateMany 接受两个参数，以及一个可选的第三个参数。

• 第一个参数是一个对象，表示我们要用于筛选的数据。
• 第二个参数是我们希望对筛选结果进行的更改。
• 可选的第三个参数可以是 { “upsert”: true }，当没有匹配项时会插入一条文档。

基于此，我们首先筛选所有 last_raise_date 早于 "2024-01-01" 的文档。回看我们非常基础的数据集，可以知道有三条中的两条匹配：

[
    { "name": "Nic Raboy", "title": "Master of Shenanigans", "salary": 50000, "last_raise_date": new Date("2013-06-01") },
    { "name": "Megan Grant", "title": "Word Wrangler", "salary": 125000, "last_raise_date": new Date("2020-12-01") }
];技术支持

根据更改条件参数，针对筛选出的文档会进行两项不同的更改。

"$mul": { "salary": 1.06 },技术支持

首先，我们使用 $mul 操作符将某个字段乘以一个数值。在本例中，我们希望为每位符合条件的员工加薪 6%。这意味着我们只需将该字段的当前值乘以 1.06。

为帮助记录此次加薪并防止未来的误加，我们还要将 last_raise_date 更新为当前日期：

"$set": { "last_raise_date": new Date() }技术支持

如果我们再次运行 updateMany 操作，将不会发生任何变化，因为筛选条件中的 last_raise_date 将不再匹配我们的三条文档中的任何一条。

以上只是一个示例，您的筛选条件可以复杂得多，同样，您计划进行的更改也可能更复杂，视具体用例而定。您可以在这段视频中进一步了解 MongoDB 的 updateMany。

通过 MongoDB 索引提升更新性能

在本例中，我们只处理了三条小文档。基本上，无论我们对集合执行什么操作，都很快，因为数据量不大。然而，在生产应用中，您可能要处理数百万条文档，或者频繁运行更新操作。

如果我们尝试对数百万条文档使用 updateMany 操作符，除非为筛选条件建立了合适的索引，否则可能会花费较长时间。

要为本例创建索引，可以执行类似如下的语句：

db.employees.createIndex({ "last_raise_date": 1 });技术支持

您可以通过执行以下命令验证 updateMany 是否使用了我们的索引：

db.runCommand({
    "explain": {
        "update": "employees",
        "updates": [
            {
                "q": { 
                    "last_raise_date": { 
                        "$lte": new Date("2024-01-01") 
                    }
                },
                "u": {
                    "$mul": { "salary": 1.06 },
                    "$set": { "last_raise_date": new Date() }
                }
            }
        ]
    },
    "verbosity": "allPlansExecution"
});技术支持

在结果中，如果 inputStage 为 "IXSCAN"，则说明您正在使用索引并最大化 updateMany 的性能。如果 inputStage 为 "COLLSCAN"，则说明未使用索引，您可能需要根据筛选条件重新考虑索引的建立方式。

为避免混淆，以上我们使用 runCommand 来分析批量更新操作的执行情况。如果您不需要分析信息，直接使用更简单、更优雅的 updateMany 即可。

总结

如本教程所示，在 MongoDB 中用一次操作更新多个文档并不困难。

借助 updateMany 操作符，我们可以定义用于匹配文档的筛选条件，以及包含要进行更改列表的更改条件。通过确保针对筛选条件建立了合适的索引，还可以进一步优化 updateMany 的性能。

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