Как сделать базу данных в mongodb atlas
When learning a new technology, sometimes the hardest things are the simple steps that take place to get started. These are the steps that “everybody knows” but are often not discussed.
This article covers a fundamental step in using MongoDB: Creating a database.
You can create your MongoDB database, with either the mongo shell, or using Compass. Both methods are available for MongoDB Atlas clusters, and for self-managed clusters.
Table of Contents
Option 1: Using the CLI
Like most complex software systems, MongoDB can be controlled with what is called a command-line interface, often referred to as a CLI.
By entering commands into the CLI, you tell MongoDB how to operate, get information about how the MongoDB cluster is running, and perform fundamental actions like the one we will cover today: creating a database.
MongoDB also has a graphic user interface, a GUI called Compass, that can be used to perform many of the same tasks as the commands in the CLI. We’ll cover creating a database using Compass in a later section.
So, if you want to create a database using a command-line interface, the first task is to get access to the MongoDB cluster you are using via the MongoDB shell. A shell is a program that allows you to enter commands into a software system.
Using the CLI with MongoDB Atlas
If you are using MongoDB Atlas, the steps to getting a shell are as follows:
- Make sure your client has TLS and is on the Whitelist.
- Make sure you have a user account and password on the MongoDB cluster you want to use.
- Make sure you have the MongoDB shell installed on your computer.
- Go to the command prompt for your system.
- Run the mongo command to start the shell and log in to the MongoDB Atlas cluster.
Using the CLI with a Self-Managed MongoDB Cluster
If you are running a self-managed cluster of MongoDB:
- Make sure the MongoDB self-managed cluster is installed and running on your computer or the computer you are going to connect to.
- Make sure you have a user account and password on the MongoDB cluster you want to use.
- Make sure the MongoDB shell is installed on your computer.
- Go to the command prompt for your system.
- Run the mongo command and log in to the MongoDB self-managed cluster.
Creating a MongoDB Database with the CLI (the MongoDB shell)
Once you have access to a cluster via the MongoDB shell, you can see all the databases in a cluster that you have access to using the “show” command:
Note that admin and local are databases that are part of every MongoDB cluster.
There is no “create” command in the MongoDB shell. In order to create a database, you will first need to switch the context to a non-existing database using the use command:
Note that for now, only the context has been changed. If you enter the show dbs command, the result should still be the same:
Wait a second. Where’s myshinynewdb ?
MongoDB only creates the database when you first store data in that database. This data could be a collection or even a document.
To add a document to your database, use the db.collection.insert() command.
A couple of notes. The “ user ” in the command refers to the collection that the document was being inserted in. Collections in MongoDB are like tables in a SQL database, but they are groups of documents rather than groups of records.
Collections can be created just like databases, by writing a document to them. They can also be created using the createCollection command..
WriteResult(< "nInserted" : 1 >) indicates that the document was added to the collection.
Now if you run the show dbs command you will see your database.
There’s one more thing.
How did the insert command know to put the data into myshinynewdb ?
It turns out that when you entered the use command, then myshinynewdb became the current database on which commands operate.
To find out which database is the current one, enter the db command:
The db command displays the name of the current database. To switch to a different database, type the use command and specify that database.
Option 2: Using the GUI, MongoDB Compass
Some users would rather work with a GUI to create and update their data and collections. The MongoDB GUI, Compass, offers additional functionality like data visualization and performance profiling as well as offering CRUD (create, read, update, delete) access to data, databases, and collections.
Using Compass with MongoDB Atlas
If you are using MongoDB Atlas, the steps to getting to Compass are as follows"
- Make sure your client has TLS and is on the Whitelist.
- Make sure you have a user account and password on the MongoDB cluster you want to use.
- Make sure you have MongoDB Compass installed on your computer. If not, download and install Compass for your operating system.
- Click on the icon for MongoDB Compass to start it up.
Using Compass with a Self-Managed MongoDB Cluster
If you are using self-managed MongoDB:
- Make sure the MongoDB self-managed cluster is installed and running on your computer or the computer you are going to connect to.
- Make sure you have a user account and password on the MongoDB cluster you want to use.
- Make sure you have MongoDB Compass installed on your computer. If not, download and install Compass for your operating system.
- Click on the icon for MongoDB Compass to start it up.
Creating a MongoDB Database with Compass
The Databases tab in MongoDB Compass has a Create Database button.
In MongoDB Compass, you create a database and add its first collection at the same time:
- Click Create Database to open the dialog
- Enter the name of the database and its first collection
- Click Create Database
The next step is to insert one or more documents into your database.
Click on your database’s name to see the collection you created, then click on the collection’s name to see the Documents tab:
Click the Add Data button to insert one or more documents into your collection.
You can add JSON documents one at a time, or add multiple documents in an array by enclosing comma-separated JSON documents in square brackets, as shown in this example:
Click Insert to add the documents to your collection.
Learn more about MongoDB
Using these simple steps shows how to create a database, a collection, and insert documents.
Now you have a database, collection, and documents to work with and can learn even more. Join the MongoDB community for forums, webinars, and free courses from MongoDB University.
2 . Настройка кластера
Прежде чем вы начнете использовать кластер, вам нужно будет предоставить несколько сведений, связанных с безопасностью, поэтому перейдите на вкладку Security.
Во-первых, в разделе MongoDB Users вы должны создать нового пользователя, нажав кнопку Add new user. В появившемся диалоговом окне введите нужное имя пользователя и пароль, выберите Read and write to any database и нажмите кнопку Add User.
Затем в разделе IP Whitelist вы должны указать список IP-адресов, с которых вы будете обращаться к кластеру. На данный момент достаточно указать текущий IP-адрес вашего компьютера.
Обновление документов в БД с помощью model.findOneAndUpdate()
В последних версиях mongoose есть методы, упрощающие обновление документов. Но некоторые более продвинутые функции (например, хуки pre/post, валидация) ведут себя по-другому при этом подходе, поэтому классический метод все еще полезен во многих ситуациях.
В файл index.js скопируйте следующий код.
Использование model.findById() для поиска в базе данных по id
Когда в базу данных сохраняется документ, mongodb автоматически добавляет поле _id и присваивает ему уникальный буквенно-цифровой ключ. Поиск по _id является очень частой операцией, поэтому mongoose предоставляет специальный метод для этого - findById() .
В файл index.js скопируйте следующий код.
Предварительные требования
Прежде чем продолжить, убедитесь, что на вашем компьютере установлены и настроены следующее компоненты:
Размещение бесплатного экземпляра mongodb для проектов в MongoDB Atlas
Для решения задач в этом руководстве нужно будет сохранять кой-какие данные, для этого будет использоваться база данных MongoDB.
Чтобы создавать веб-приложения с помощью базы данных MongoDB можно использовать три пути:
- Для создания базы данных MongoDB и разработки приложения использовать собственный компьютер. Для этого вы должны установить сервер Node и сервер базы данных MongoDB на своем ПК.
- Для создания базы данных MongoDB использовать облачный сервис MongoDB Atlas, а приложение разрабатывать и запускать на локальном ПК. Этот способ будет рассмотрен в данной статье.
- Для создания базы данных MongoDB использовать облачный сервис MongoDB Atlas, а приложение разрабатывать и запускать на каком-нибудь облачном сервисе, например Glitch.
Чтобы не заморачиваться с установкой и настройкой MongoDB воспользуемся облачным сервисом MongoDB Atlas, который не только упростит конфигурацию базы данных, но и позволит иметь к этой базе доступ откуда угодно и в любое время. Руководство по настройке аккаунта в MongoDB Atlas и подключению экземпляра базы данных MongoDB читайте на этой странице.
Создание и сохранение записи модели
В файле index.js замените содержимое на следующий код.
В вашей базе данных теперь должен быть один документ с именем “Ivan Petrov”.
Заключение
Если вы являетесь разработчиком веб-приложений или мобильных приложений, которые хотят использовать MongoDB для хранения данных, сервис Atlas MongoDB для вас. Это позволяет вам сосредоточиться на разработке своего приложения, а не беспокоиться о таких деталях, как безопасность, производительность и приверженность лучшим практикам. Из этого урока вы узнали, как создать кластер MongoDB с помощью сервиса, подключиться к нему и выполнить на нём основные операции чтения и записи.
Чтобы узнать больше о MongoDB Atlas, вы можете обратиться к официальной документации.
Procedure¶
Log into Atlas .¶
Once you log in, open your organization and find your project. Atlas prompts you to build your first cluster.
Click Build a Cluster .¶
Select Shared Clusters and click Create a Cluster .¶
Shared clusters include the M0, M2, and M5 cluster tiers. These low-cost clusters are suitable for users who are learning MongoDB or developing small proof-of-concept applications.
Select your preferred Cloud Provider & Region .¶
Atlas supports M0 free clusters on Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), and Microsoft Azure. Atlas displays only the regions that support M0 free clusters and M2/M5 shared clusters.
Select M0 Sandbox for cluster tier.¶
Selecting M0 automatically locks the remaining configuration options. If you cannot select the M0 cluster tier, return to the previous step and select a Cloud Provider & Region that supports M0 free clusters.
Enter a name for your cluster in the Cluster Name field.¶
You can enter any name for your cluster. The cluster name can contain ASCII letters, numbers, and hyphens.
Click Create Cluster to deploy the cluster.¶
Once you deploy your cluster, it can take up to 10 minutes for your cluster to provision and become ready to use.
Создание кластера базы данных в облаке с помощью MongoDB Atlas
This sponsored post features a product relevant to our readers while meeting our editorial guidelines for being objective and educational.
Russian (Pусский) translation by Marat Amerov (you can also view the original English article)
В течение многих лет MongoDB стала де факто NoSQL базой данных для частных лиц и предприятий, создающих крупномасштабные приложения. Она с открытым исходным кодом, легко масштабируется и обеспечивает высокую доступность. Она также поддерживает очень сложные запросы и тщательный контроль параллелизма.
Однако необходимые задачи, такие как установка базы данных, настройка для поддержания оптимальной производительности в течение длительных периодов времени, как правило, требуют много квалифицированных и целеустремленных усилий.
К счастью, есть более простая альтернатива: MongoDB Atlas — полностью управляемая облачная версия базы данных.
С MongoDB Atlas вы можете создать кластер MongoDB для любого основного поставщика облачных вычислений по вашему выбору и начать использовать этот кластер за считанные минуты. Используя пользовательский интерфейс на основе браузера Atlas, вы также можете интуитивно настроить кластер и контролировать его производительность.
В этом уроке я покажу вам, как создать кластер MongoDB Atlas и использовать его в приложении на Python.
4 . Установка Python Drive
Чтобы иметь возможность взаимодействовать с вашим кластером MongoDB Atlas, на вашем компьютере должен быть установлен драйвер MongoDB. Для языка программирования Python, PyMongo - самый популярный драйвер на сегодня. Рекомендуемый способ установки на вашем компьютере - использовать модуль pip , как показано ниже:
Возможно, вы заметили, что ваша строка соединения Atlas Atlas - это mongodb+srv:// URI. Чтобы драйвер работал с записями DNS SRV, вы также должны установить модуль dnspython . Пример:
Создание модели
CRUD Часть I - создание
CRUD - это сокращение для операций Create, Read, Update and Delete (создать, прочесть, обновить и удалить). Эти операции являются основными для работы с базами данных, таких как MongoDB.
В mongoose все завязано на 2х ключевых понятиях Схема(Schema) – описание сущности и Модель – сама сущность.
Создадайте схему и модель из неё.
В файл index.js скопируйте следующий код.
Каждое поле в mongoose.Schema характеризуется типом и может иметь дополнительные характеристики: default , min и max (для Number), match и enum (для String), index и unique (для индексов). Подробнее о типах можно почитать тут.
В функции mongoose.model первый параметр - это имя модели, второй параметр - имя схемы, из которой создается модель.
Схемы - это строительный блок для моделей. Модель позволяет создавать экземпляры ваших объектов, называемых документами.
Использование model.find() для поиска в базе данных
В файл index.js скопируйте следующий код.
Первый параметр в функции find() - это селектор, являющийся объектом, который указывает, что нужно искать в базе данных. Если селектор не указан, возвращаются все документы из БД. Вторым параметром в функции find() является функция обратного вызова.
Функция find() находит и возвращает все документы, соответствующие селектору. Результатом будет массив документов.
Если в результате будет слишком много документов, чтобы поместиться в памяти, используйте функцию cursor()
5. Подключение к кластеру
Теперь вы можете использовать свой MongoDB-кластер из любого приложения на Python. Чтобы следовать за мной, создайте новый скрипт Python и откройте его, используя любимый редактор кода.
Чтобы иметь возможность взаимодействовать с кластером, внутри скрипта, вам понадобится экземпляр класса MongoClient . В качестве единственного аргумента его конструктора передайте строку соединения.
Вышеуказанный конструктор выполняется сразу и не вызывает никаких ошибок. Поэтому, чтобы проверить, успешно ли вы установили соединение, я предлагаю вам попробовать выполнить операцию в кластере. Будет достаточно вызова метода server_info() , в котором вы получите различные сведения о вашем экземпляре MongoDB.
Если в вашей строке подключения нет ошибок, вызов метода server_info() будет успешным. Однако, если указанное вами имя пользователя или пароль неверны, вы столкнетесь с ошибкой OperationFailure . Следующий код показывает вам, как перехватить эту ошибку :
Теперь вы можете попробовать запустить скрипт.
Обновление документов в БД с помощью стандартного поиска, присвоения и сохранения
Для того, чтобы изменить (обновить) документ в базе данных, в mongoose существуют методы update , findByIdAndUpdate и findOneAndUpdate . Но сначала нелишнем будет узнать о классическом способе изменения документов. Этот способ состоит из уже изученных вами методов, а именно: findOne , findById и save .
В файл index.js скопируйте следующий код.
7. Выполнение запросов
Когда вы добавили несколько документов в свою коллекцию, вы можете запускать на ней запросы, вызывая метод find() , который возвращает объект Cursor , который вы можете перебрать. Если вы не передадите ему никаких аргументов, find возвращает все документы из коллекции.
Следующий код показывает, как печатать имена всех продуктов, имеющихся в нашей коллекции:
Если вы хотите, чтобы метод find() возвращал только те документы, которые соответствуют определенным критериям, вы должны передать ему словарь Python. Например, если вы хотите найти документ, чье поле name установлено в «pizza», вы можете использовать следующий код:
Для более сложных запросов вы можете использовать интуитивно именуемые запросы MongoDB в словарях, которые вы передаете методу find() . Например, следующий код показывает вам, как использовать оператор $lt для поиска документов, где поле callories установлено меньше чем 280:
Используя точечную нотацию, вы также можете использовать вложенные поля в своих запросах. Следующий код показывает вам, как найти документы, чье поле trans , находящееся внутри поля fats , установлено в значение, которое больше или равно 0.5:
Основы MongoDB и Mongoose
MongoDB—база данных, которая хранит данные в виде документов для использования приложением. Как правило, документы имеют структуру, подобную JSON (JavaScript Object Notation—текстовый формат обмена данными, основанный на JavaScript). Mongo—нереляционная база данных “NoSQL”. Это означает, что Mongo хранит все связанные данные в одной записи, а не хранит их во многих заранее заданных таблицах, как в базе данных SQL. Некоторые преимущества этой модели хранения заключаются в следующем:
- Масштабируемость: по умолчанию нереляционные базы данных распределяются (или “совместно используются”) на множество систем, а не только на одну. Это облегчает повышение производительности при меньших затратах.
- Гибкость: новые наборы данных и свойств могут быть добавлены в документ без необходимости создавать новую таблицу для этих данных.
- Репликация: копии базы данных выполняются параллельно, поэтому, если одна из них не работает, одна из копий становится новым основным источником данных.
Хотя существует много нереляционных баз данных, использование Mongo с JSON в качестве структуры хранения документов делает его логичным выбором при изучении бэкенда JavaScript. Доступ к документам и их свойствам подобен доступу к объектам в JavaScript.
Mongoose.js—модуль npm для Node.js, который позволяет вам писать объекты для Mongo так же, как и в JavaScript. Это может облегчить создание документов для хранения в Mongo.
Работа над задачами в этом руководстве потребует написания кода на Glitch.
Запустите этот проект на Glitch по этой ссылке или клонируйте этот репозиторий на GitHub!
Подключение БД MongoDB
В корне проекта создайте файл index.js , в который скопируйте следующий код.
В функции connect() первый параметр process.env.MONGO_URI - это URI для подключения приложения к БД (в данном случае значение свойства MONGO_URI хранится в файле .env ). Вторым параметром в функции connect() является необязательный объект опций. Третий параметр - это функция обратного вызова, которая будет вызвана после попытки соединения с базой данных.
1 . Создание кластера
Чтобы иметь возможность использовать облачные сервисы MongoDB, вам понадобится учетная запись MongoDB Atlas. Чтобы создать ее, перейдите на домашнюю страницу и нажмите кнопку Get started free.
После того, как вы заполните короткую регистрационную форму, вы будете перенаправлены на мастер создания кластера. В первом разделе вам нужно будет выбрать облачный провайдер и регион, который вы предпочитаете.
Чтобы свести к минимуму задержку сети, выберете регион, ближайший к вашему компьютеру. Пока же, поскольку мы создаем кластер пользования бесплатного уровня, убедитесь, что выбранный вами регион является тем, у которого есть свободный уровень. Кроме того, если вы используете виртуальную виртуальную машину Google или инстанс Amazon EC2 в качестве среды разработки, сначала выберите соответствующий облачный провайдер.
В разделе Cluster Tier выберите параметр M0, чтобы создать кластер бесплатного уровня. Он предлагает 512 МБ пространства для хранения, последнюю версию MongoDB с WiredTiger в качестве механизма хранения, набор реплик из трех узлов и щедрую пропускную способность 10 ГБ в неделю.
Наконец, дайте значимое имя кластеру и нажмите кнопку Create Cluster.
Теперь, MongoDB Atlas займет около пяти минут, чтобы настроить ваш кластер.
Переменные окружения в файле .env
Для хранения переменных окружения вы будете использовать файл .env . Создайте его в корне проекта и скопируйте в него URI базы данных MongoDB Atlas, полученный раннее:
Обратите внимание: URI окружен одинарными (можно двойными) кавычками; между переменной MONGO_URI и знаком = , а также, между знаком = и URI не должно быть пробела; замените на имя пользователя, а
Обратите внимание, в файле .env хранится пароль, поэтому при сохраненинии проекта в репозиторий, данный файл нужно включить в список исключений в файле .gitignore .
Для того, чтобы переменные окружения из файла env можно было использовать в приложении нужно установить пакет dotenv :
В файле package.json будет добавлена зависимость:
Теперь, если вам необходимо использовать какую-нибудь переменную окружения из файла env в одном из файлов вашего приложения, вы должны в этом файле просто подключить пакет dotenv следующим образом:
Теперь все переменные из файла .env будут доступны в process.env . Чтобы прочитать значение переменной, например, PASSWORD нужно обратиться к свойству process.env.PASSWORD .
Цепочка помощников по поисковым запросам для сужения результатов поиска
Если вы не передадите функцию обратнного вызова в качестве последнего аргумента в методе Model.find() (или в других методах поиска), то запрос не будет выполнен. Запрос можно сохранить в переменной для последующего использования. Этот тип объектов позволяет построить запрос с использованием цепочечного синтаксиса. Фактический поиск в БД выполняется, когда вы окончательно прицепите метод .exec() . Вы всегда должны передавать свою функцию обратного вызова этому последнему методу. Есть много помощников запроса, здесь вы узнаете о самых “известных” из них.
Вышеприведенный код находит в базе данных людей, которые любят чипсы , сортирует их по имени, ограничивает результаты поиска двумя документами и при выводе результатов скрывает их возраст. Результат выводится в виде массива документов.
limit(2) - Ограничивает максимальное количество документов, возвращаемых в запросе, - двумя.
Использование model.findOne() для возвращения одного документа из базы данных
В mongoose есть метод findOne() , который ведет себя как метод find() , но возвращает только один документ (не массив). Даже если документов с данным параметром поиска несколько метод findOne() возвращает первый найденный документ. Это особенно полезно при поиске по свойствам, которые вы объявили уникальными.
В файл index.js скопируйте следующий код.
Метод findOne() находит в базе данных первый попавшийся документ со свойством < name: "Светлана" >и возвращает его. Если в качестве первого параметра в функции findOne() ничего не указано, mongoose вернет произвольный документ.
6. Вставка документов
Строка подключения по умолчанию, которую вы получаете от веб-интерфейса MongoDB Atlas, упоминает базу данных с именем test . Давайте продолжим использовать эту же базу данных. Вот как вы можете получить ссылку на неё:
База данных MongoDB состоит из одной или нескольких коллекций, которые представляют собой не что иное, как группы документов BSON (сокращение от бинарного JSON). В вашем кластере бесплатного уровня на Atlas MongoDB может быть не более 500 коллекций.
Ради реалистического примера давайте создадим новую коллекцию, названную foods . С PyMongo вам не нужно явно ссылаться на какой-либо метод. Вы можете просто ссылаться на него так, как будто он уже существует.
Стоит отметить, что приведенный выше код не создает коллекцию foods сразу. Он создается только после добавления к нему документа. Итак, давайте теперь создадим и добавим новый документ, содержащий данные о питательных веществах в продукте.
Использование метода insert_one() - это самый простой способ добавить документ в коллекцию. Чтобы указать содержимое документа, вы передаете словарь Python в этот метод. Следующий пример кода показывает вам, как это делается:
Добавление документов по одному может быть неэффективным. С помощью метода insert_many() вы можете сразу добавить несколько документов в свою коллекцию. Он ожидает набор словарей в качестве входных параметров. Следующий код добавляет еще два документа в коллекцию:
Поле _id , которое вы видите в приведенных выше документах, является полем, которое используется MongoDB в качестве первичного ключа. Таким образом, оно является неизменным и должно присутствовать во всех документах MongoDB. Если вы забудете включить его во время создания своего документа, PyMongo автоматически добавит его для вас и назначит ему автоматически генерируемое уникальное значение.
Deploy a Free Cluster¶
Atlas free clusters provide a small-scale development environment to host your data. Free clusters never expire, and provide access to a subset of Atlas features and functionality.
Paid clusters provide full access to Atlas features, configuration options, and operational capabilities. For more information on paid clusters, including deployment instructions, see Create a New Cluster.
You can deploy only one free cluster per Atlas project.
8. Обновление и удаление документов
Очень похоже на методы insert_one() и insert_many() - методы update_one() и update_many() , которые вы можете использовать для изменения содержимого документов, которые уже находятся в вашей коллекции. Оба метода обновления, помимо новых данных, нуждаются в нулевом запросе на документы, которые необходимо изменить.
Вы можете использовать различные операторы обновления в своих методах обновления. Наиболее часто используемым является $set , который позволяет добавлять новые поля или обновлять значения существующих полей. В следующем коде показано, как добавить два документа с именем fiber и sugar в документ, где поле name установлено как «taco»:
Если запрос, переданный методу update_one() , возвращает более одного документа, обновляется только первый документ. Метод update_many() не имеет этого ограничения.
Наконец, используя методы delete_one() и delete_many() , вы можете удалять документы в своих коллекциях. Оба метода требуют запросы для определения того, какие документы необходимо удалить. Вот как вы можете удалить все документы, где в поле calories установлено менее 300:
Создание нескольких записей с помощью model.create()
Выше было показано, как сохранить документ в базе данных mongodb с помощью метода mongoose save() . Но что если нужно сохранить много документов, например, из массива. Для этого можно применить другой метод mongoose - create() .
В файле index.js замените содержимое на следующий код.
Первый аргумент в методе Model.create() - это документы в виде массива или объекта, которые будут вставлены в БД. Второй аргумент - это функция обратного вызова.
В функции обратного вызова в первый аргумент err передается ошибка, а во второй аргумент users передаётся массив arrayUsers .
Установка и настройка Mongoose и MongoDB
Дальнейшие действия предполагают, что у вас нет своего проекта, и что вы начнете с нуля.
В терминале создайте каталог myapp и сделайте его рабочим.
С помощью команды npm init создайте файл package.json .
Эта команда выдает целый ряд приглашений, например, приглашение указать имя и версию вашего приложения. На данный момент, достаточно просто нажать клавишу ВВОД, чтобы принять предлагаемые значения по умолчанию для большинства пунктов, кроме следующего:
Введите app.js или любое другое имя главного файла по своему желанию. Если вас устраивает index.js, нажмите клавишу ВВОД, чтобы принять предложенное имя файла по умолчанию.
Чтобы ваше приложение могло работать с базой данных MongoDB нужно установить драйвер. Установите драйвер MongoDB и его зависимости, выполнив в терминале из каталога myapp следующую команду.
Теперь установите модуль mongoose в каталоге myapp , набрав следующую команду в терминале.
После установки в каталоге myapp будут находится два файла package.json , package-lock.json и каталог node_modules . В файле package.json будут добавлены зависимости:
3 . Получение строки подключения
Для подключения к кластеру из приложения вам понадобится действительная строка подключения. Чтобы получить его, перейдите на вкладку Overview и нажмите кнопку Connect.
В открывшемся диалоговом окне выберите параметр Connect Your Application и нажмите кнопку I'm using driver 3.6 or later. Теперь вы можете увидеть строку подключения. У него не будет вашего фактического пароля, поэтому вам придется его вводить вручную. После этого сделайте заметку о строке, чтобы позже ее использовать.
Next Steps¶
Now that your cluster is provisioned, proceed to Add Your Connection IP Address to IP Access List.
Удаление документов из MongoDB с помощью Mongoose
Для того, чтобы удалить документы из БД MongoDB в Mongoose существуют методы remove() , deleteMany() , deleteOne() , findOneAndDelete() , findByIdAndRemove() и findOneAndRemove() .
Удаление одного документа с помощью model.findByIdAndRemove
В файл index.js скопируйте следующий код.
Метод findByIdAndRemove() находит документ по Id , заданному в первом параметре, и удаляяет этот документ. Если документ найден, то он возвращается в функцию обратного вызова (в данном случае, в параметр user ). Первый параметр Id может быть определен как строка "5e25a8e88170fb0f8ce90f71" , номер 345924 или объект < _id: "5e25a8e88170fb0f8ce90f71" >.
Удаление нескольких документов с помощью model.remove()
Функция Model.remove() полезна для удаления всех документов, соответствующих заданным критериям.
Примечание: Метод remove() возвращает не удаленный документ, а объект JSON, содержащий результат операции и количество удаленных элементов.
Читайте также: