Весенние данные MongoDB, поддерживающие целостность данных в массовом обновлении

Question

У меня есть сценарий, в котором список из 1000 сотрудников (пример ниже), где их баланс обновляется на каждом конце месяца, где баланс каждого сотрудника может быть другим.

{ 
    _id:1 
    name:"John" 
    balance:40 
}, 

Теперь, что было бы лучше всего практиковать. Выполнение его один на один

for (Employee employee : employeeList) { 
     employee.update(); 
    } 

или

dropAll employees where id in (All employees ids) 
mongoOperations.insert(employeeList, Employee.class); 

или третьего захода на посадку может быть

Load all employee records. 
Insert employee records to a new collection say employee_temp. 
Drop old collection (employee). 
Rename newly inserted collection as old one (employee). 

или их любым другим способом, который может гарантировать максимальные шансы успеха целостности данных базы данных, а также хорошо с точки зрения производительности.

Answer 1

Идите своим первым подходом. Сделайте это один за другим. Вместо сохранения всего объекта используйте atomic updates, который будет работать лучше.

Query query = Query.query(Criteria.where("id").is(id)); 
Update update = Update.update("balance", balance); 
mongoTemplate.findAndModify(query, update, FindAndModifyOptions.options().returnNew(true), Employee.class); 

Ваш второй и третий не будет масштабироваться. Удаление коллекции во время выполнения не рекомендуется. У переименованной коллекции есть limitations.

Answer 2

Еще один возможный подход, по которому мы окончательно остановились, состоит в том, чтобы сохранить нашу пользовательскую контрольную точку в монго для отката или совершить все необходимое (поскольку размер наших данных невелик, говорят только 1000 сотрудников), мы сначала создаем документ со старым и новым для всех сотрудников и сохраните его перед запуском массового обновления. Если первая вставка записи прошла успешно, у нас есть, по крайней мере, состояние БД, к которому мы можем откатиться или попытаться повторно выполнить массовое обновление в случае сбоев.

Если процесс массового обновления завершен с успехом, мы отбрасываем коллекцию контрольных точек, а в случае сбоя мы повторно запускаем обновления для всех записей, где новое значение не соответствует записи сотрудников.

Однако, если ваша конструкция позволяет, лучше перейти на гибридную БД, в которой сохранять транзакционные данные в некоторой реляционной БД и для отдыха полагаться на монго.