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Einer der einfachsten Vorgänge ist das Löschen von Daten in einer Sammlung. In diesem Leitfaden erfahren Sie alles, was Sie zum Löschen von Daten mit der Mongo Shell (Mongosh) wissen müssen.
Grundlegendes zu den Methoden deleteOne() und deleteMany()
Die gängigste Methode zum Löschen von Daten in MongoDB ist einzelne Dokumente aus einer Sammlung zu löschen. Dazu können Sie die Methode deleteOne() oder deleteMany() verwenden.
Die deleteOne()-Methode wird verwendet, um ein einzelnes Dokument aus einer Sammlung zu löschen, die einem spezifischen Filter entspricht. Wenn Sie beispielsweise einen Benutzer mit dem Namen „John Doe“ aus der Sammlung „users“ löschen möchten, verwenden Sie den folgenden Befehl:
db.users.deleteOne({ "name": "John Doe" })
Die deleteMany()-Methode hingegen wird verwendet, um mehrere Dokumente aus einer Sammlung zu löschen, die einem spezifischen Filter entsprechen. Wenn Sie beispielsweise alle Benutzer mit einem Alter unter 30 Jahren aus der Sammlung „users“ löschen möchten, verwenden Sie den folgenden Befehl:
db.users.deleteMany({ "age": { $lt: 30 } })
Beachten Sie, dass beide Methoden ein Objekt mit den folgenden Eigenschaften zurückgeben:
deletedCount: Die Anzahl der gelöschten Dokumente. acknowledged: Diese Eigenschaft ist „true“.
Löschen einer Auflistung
Zum Löschen einer ganzen Sammlung verwenden Sie die drop()-Methode. Wenn Sie beispielsweise die Sammlung „users“ löschen möchten, verwenden Sie den folgenden Befehl:
db.users.drop()
This will delete the "users" collection and all of its documents permanently.
Nächste Schritte
- Informieren Sie sich, wie Studio 3T bei Azure Cosmos DB for MongoDB verwendet wird.
- Informieren Sie sich, wie Robo 3T bei Azure Cosmos DB for MongoDB verwendet wird.
- Untersuchen Sie MongoDB-Beispiele mit Azure Cosmos DB for MongoDB.
- Versuchen Sie, die Kapazitätsplanung für eine Migration zu Azure Cosmos DB durchzuführen? Sie können Informationen zu Ihrem vorhandenen Datenbankcluster für die Kapazitätsplanung verwenden.
- Wenn Sie nur die Anzahl der virtuellen Kerne und Server in Ihrem vorhandenen Datenbankcluster kennen, lesen Sie die Informationen zum Schätzen von Anforderungseinheiten mithilfe von virtuellen Kernen oder virtuellen CPUs.
- Sollten Sie die typischen Anforderungsraten Ihrer aktuellen Datenbankworkload kennen, lesen Sie die Informationen zum Schätzen von Anforderungseinheiten mit dem Azure Cosmos DB-Kapazitätsplaner.