Удаление данных в Cosmos DB для MongoDB

Одним из самых простых операций является удаление данных в коллекции. В этом руководстве мы рассмотрим все, что необходимо знать об удалении данных с помощью Mongo Shell (Mongo Shell).

Общие сведения о методах deleteOne() и deleteMany()

Наиболее распространенным способом удаления данных в MongoDB является удаление отдельных документов из коллекции. Это можно сделать с помощью метода deleteOne() или deleteMany().

Метод deleteOne() используется для удаления одного документа из коллекции, которая соответствует определенному фильтру. Например, если вы хотите удалить пользователя с именем John Doe из коллекции users, используйте следующую команду:

db.users.deleteOne({ "name": "John Doe" })

С другой стороны, метод deleteMany() используется для удаления нескольких документов из коллекции, соответствующей определенному фильтру. Например, если вы хотите удалить всех пользователей с возрастом менее 30 из коллекции "users", используйте следующую команду:

db.users.deleteMany({ "age": { $lt: 30 } })

Важно отметить, что оба этих метода возвращают объект со следующими свойствами:

deletedCount: количество удаленных документов. подтверждено: это свойство будет true.

Удаление коллекции

Чтобы удалить всю коллекцию, используйте метод drop(). Например, если вы хотите удалить коллекцию "users", используйте следующую команду:

db.users.drop()
This will delete the "users" collection and all of its documents permanently.

Следующие шаги

• Узнайте, как использовать Studio 3T с Azure Cosmos DB для MongoDB.
• Узнайте, как использовать Robo 3T с Azure Cosmos DB для MongoDB.
• Изучите примеры MongoDB с помощью Azure Cosmos DB для MongoDB.
• Если вы планируете ресурсы для миграции в Azure Cosmos DB, Для планирования ресурсов можно использовать сведения об имеющемся кластере базы данных.
  • Если вам известно только количество виртуальных ядер и серверов в существующем кластере баз данных, прочитайте об оценке единиц запроса на основе этих данных.
  • Если вам известна стандартная частота запросов для текущей рабочей нагрузки базы данных, ознакомьтесь со статьей о расчете единиц запросов с помощью планировщика ресурсов Azure Cosmos DB.