Mongo DB

몽고 DB

 

유연한 데이터 모델

• MongoDB는 document(문서) 기반 NoSQL 데이터베이스로, 키와 값을 미리 정의하지 않아 고정된 스키마가 없다.
• 필요에 따라 필드를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있어 데이터 구조 변경이 자유롭다.

 

확장성과 분산

• 저장할 데이터가 많아질수록 분산 확장의 필요성이 커진다.
• MongoDB는 클러스터 환경에서 데이터를 자동으로 여러 서버에 분산(샤딩) 저장하고, 사용자 요청을 적절한 서버로 라우팅하여 데이터 양과 부하를 효율적으로 조절한다.

 

클러스터와 샤딩

• 클러스터: 여러 서버(노드)가 하나의 데이터베이스처럼 동작하는 구조
• 샤딩: 데이터를 여러 서버에 나누어 저장하는 분산 저장 방식으로, 대용량 데이터 처리와 확장성에 유리하다.

 

주요 기능

• 인덱싱: 다양한 인덱스 유형을 지원하여 빠른 데이터 검색이 가능하다.
• 집계: 데이터 파이프라인 개념 기반의 강력한 집계 프레임워크를 제공한다.
• 다양한 컬렉션 유형 및 파일 스토리지: 대용량 파일과 메타데이터 저장이 가능하다.

 

제한 사항

• RDBMS에서 제공하는 조인(Join)과 같은 일부 기능은 MongoDB에서 기본적으로 지원하지 않는다.

 

고성능 설계

• WiredTiger 스토리지 엔진은 기회적(opportunistic) locking을 사용하여 동시성과 처리량을 극대화한다.
• 제한된 용량의 RAM을 캐시처럼 활용하고, 쿼리에 적합한 인덱스를 자동으로 선택한다.
• 모든 측면에서 고성능을 유지하도록 설계되었으나, 전통적인 RDBMS의 모든 기능을 대체하지는 않는다.

 

MongoDB는 유연한 스키마, 뛰어난 확장성, 고성능을 제공하는 NoSQL 데이터베이스로, 대용량 데이터 처리와 빠른 개발에 적합하다. 그러나 RDBMS의 모든 기능(특히 조인 등)을 완전히 대체하지는 않는다.

 

몽고 DB의 구조

 

1. 데이터 계층 구조

• 데이터베이스(Database)
  MongoDB 인스턴스는 여러 개의 데이터베이스를 호스팅할 수 있다. 각 데이터베이스는 완전히 독립적이며, 여러 애플리케이션이나 사용자의 데이터를 한 서버에서 분리해 저장할 수 있다. 예약된 데이터베이스 이름으로는 admin, local, config 가 존재

 

• 컬렉션(Collection)
  컬렉션은 RDBMS의 테이블에 해당하며, 여러 도큐먼트의 집합이다. 컬렉션은 동적 스키마를 가지므로, 같은 컬렉션 내 도큐먼트들이 서로 다른 구조를 가질 수 있다. 컬렉션마다 인덱스를 별도로 정의할 수 있어, 쿼리 성능과 데이터 지역성 측면에서 컬렉션 분리가 필요하다.

 

• 서브 컬렉션(Subcollection)
  컬렉션 이름에 '.'을 사용해 네임스페이스처럼 계층 구조를 만들 수 있다. 예를 들어 products.info, products.distributors처럼 체계적으로 관리 가능하지만, 특별한 기능적 차이는 없고 단순히 이름을 통한 분류 방식이다.

 

• 도큐먼트(Document)
  MongoDB의 기본 데이터 단위로, RDBMS의 행과 유사하다. 도큐먼트는 정렬된 키와 값의 쌍으로 구성되며, 파이썬의 딕셔너리와 비슷하다. 각 도큐먼트의 키는 문자열이며 중복될 수 없다. 도큐먼트는 BSON(Binary JSON) 포맷으로 저장되어 다양한 데이터 타입을 지원한다.
  • 컬렉션 분리의 필요성
    • 같은 컬렉션 내에 구조가 다른 도큐먼트를 저장할 수 있지만, 컬렉션을 분리하는 이유는 쿼리 속도와 데이터 지역성 때문이다. 인덱스는 컬렉션 단위로 정의되므로, 데이터 특성에 맞게 컬렉션을 분리하면 성능을 최적화할 수 있다.

 

2. 데이터 타입 및 구조

• 배열과 내장 도큐먼트
  도큐먼트 내에는 배열 및 중첩 도큐먼트를 자유롭게 포함할 수 있다. 이로 인해 입체적인(계층적) 데이터 구조가 가능하며, 배열 필드에 인덱스를 생성해 쿼리 성능을 높일 수 있다.
• _id와 ObjectId:
  모든 도큐먼트는 _id 필드를 기본적으로 가지며, 이 값은 기본적으로 ObjectId 타입이다. ObjectId는 분산 환경에서 고유성을 보장하도록 설계된 식별자다.(분산이기에 여러 서버에 거쳐 자동으로 기본키를 증가, 동기화는 복잡하고 오래걸린다.)도큐먼트 입력 시 _id를 명시하지 않으면 자동으로 생성된다.

 

3. CRUD 및 셸

• MongoDB 셸
  MongoDB는 자바스크립트 기반의 셸을 제공한다. 이를 통해 데이터베이스와 상호작용하며, CRUD(생성, 읽기, 갱신, 삭제) 작업을 수행할 수 있다.
• 생성: insertOne
• 읽기: find, findOne
• 갱신: updateOne
• 삭제: deleteOne, deleteMany

 

4. 데이터형

• 배열과 내장 도큐먼트
  도큐먼트 내에는 배열 및 중첩 도큐먼트를 자유롭게 포함할 수 있다. 이로 인해 입체적인(계층적) 데이터 구조가 가능하며, 배열 필드에 인덱스를 생성해 쿼리 성능을 높일 수 있다.
  • 배열: 도큐먼트 내부에 배열 형태로 데이터를 저장 가능, 배열에 대해 직접 쿼리하거나 배열 필드에 인덱스 생성 → 조회 성능 향상 가능
  • 내장 도큐먼트: 도큐먼트 안에 또 다른 도큐먼트를 포함 가능, 계층적인(입체적인) 구조로 설계할 수 있음 → SQL의Nested Query와 유사
    • 장점: JSON 기반의 키-값 구조 유지, 복잡한 데이터 구조를 간결하게 표현, 자주 사용하는 필드에 인덱스를 설정해 성능 최적화 가능
    • 단점: 데이터 중복 발생 가능 (ex. 동일 정보가 여러 도큐먼트에 중첩될 경우), 잘못 설계 시 데이터 무결성 관리 어려움

{
  "name": "apple",
  "tags": ["fruit", "red", "fresh"]
}

{
  "name": "John",
  "address": {
    "city": "Seoul",
    "zip": "12345"
  }
}

 

도큐먼트

 

도큐먼트 삽입

• insertOne: 하나의 도큐먼트를 컬렉션에 삽입
• insertMany: 여러 도큐먼트를 한 번에 삽입 (배열 형태로 전달)

db.users.insertOne({ name: "정성주", age: 28, email: "jsj@example.com" })

db.users.insertMany([
  { name: "박지훈", age: 24 },
  { name: "김나영", age: 31 }
])

삽입 시 유효성 검사

• 도큐먼트 구조를 검사
• _id 필드가 없으면 자동으로 추가
• 도큐먼트 크기가 16MB를 초과하면 삽입 불가

 

도큐먼트 삭제

• deleteOne: 조건에 맞는 첫 번째 도큐먼트 삭제
• deleteMany: 조건에 맞는 모든 도큐먼트 삭제
• drop: 컬렉션 자체를 삭제

db.users.deleteOne({ name: "박지훈" })

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

db.users.drop()

deleteOne의 경우, 조건에 맞는 도큐먼트가 여러 개라면 실제로 어떤 도큐먼트가 삭제될지는 삽입 순서, 갱신, 인덱스 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있음

 

도큐먼트 갱신

• updateOne: 조건에 맞는 첫 번째 도큐먼트만 갱신
• updateMany: 조건에 맞는 모든 도큐먼트 갱신
• replaceOne: 조건에 맞는 첫 번째 도큐먼트를 새 도큐먼트로 완전히 교체

db.users.updateOne(
  { name: "정성주" },           // 필터 도큐먼트
  { $set: { age: 29 } }         // 수정자 도큐먼트
)

db.users.updateMany(
  { age: { $lt: 30 } },
  { $inc: { age: 1 } }
)

db.users.replaceOne(
  { name: "김나영" },
  { name: "김나영", age: 32, email: "nayoung@example.com" }
)

매개변수

• 첫 번째: 필터 도큐먼트(조건)
• 두 번째: 수정자 도큐먼트(갱신 내용)

replaceOne 주의점

• 조건에 여러 도큐먼트가 일치해도, 첫 번째 도큐먼트만 교체
• 두 번째 매개변수(새 도큐먼트)에 중복된 _id가 있으면 오류 발생 
• -> 고유한 도큐먼트를 갱신대상으로 설정 해야함

 

원자적 갱신 연산자

• 도큐먼트의 일부 필드만 선택적으로 수정할 때 사용하는 특수한 연산자
• 이 연산자들은 한 번의 연산으로 필드의 값 변경, 추가, 삭제, 배열 조작 등을 수행하며, 해당 연산이 적용되는 도큐먼트 내에서는 다른 연산과 섞이지 않고 원자적으로 처리 됨
  • $set: 필드 값 설정 (필드가 없으면 새로 생성)
  • $inc: 숫자 필드 값 증가/감소 (필드가 없으면 새로 생성)
  • 배열 연산자
  • $push: 배열에 요소 추가
  • $pop: 배열에서 요소 제거
  • $ne: 배열을 집합처럼 사용(중복 없는 값 추가 등)

db.users.updateOne(
  { name: "정성주" },
  { $set: { city: "Seoul" } }
)

db.users.updateOne(
  { name: "정성주" },
  { $inc: { age: 1 } }
)

db.users.updateOne(
  { name: "정성주" },
  { $push: { hobbies: "reading" } }
)

db.users.updateOne(
  { name: "정성주" },
  { $pop: { hobbies: 1 } } // 1: 마지막 요소, -1: 첫 요소 제거
)

db.users.updateOne(
  { name: "정성주" },
  { $addToSet: { hobbies: "travel" } }
)

 

갱신 입력

• upsert 옵션: 조건에 맞는 도큐먼트가 없으면 새 도큐먼트 생성
• updateOne, updateMany의 세 번째 매개변수에 { upsert: true } 옵션 추가

db.users.updateOne(
  { name: "최민수" },
  { $set: { age: 27 } },
  { upsert: true }
)

 

갱신 결과 반환

• findOneAndDelete: 조건에 맞는 도큐먼트 삭제 후 반환
• findOneAndReplace: 조건에 맞는 도큐먼트 교체 후 반환
• findOneAndUpdate: 조건에 맞는 도큐먼트 갱신 후 반환

db.users.findOneAndDelete({ name: "박지훈" })

db.users.findOneAndReplace(
  { name: "김나영" },
  { name: "김나영", age: 33, email: "nayoung33@example.com" }
)

db.users.findOneAndUpdate(
  { name: "정성주" },
  { $set: { age: 30 } }
)

 

활용

• updateMany: 스키마 변경, 특정 사용자 정보 일괄 추가 등 대량 갱신에 활용
• 부분 갱신: $set, $inc 등 원자적 연산자를 사용해 필요한 필드만 수정

db.users.updateMany(
  {},
  { $set: { isActive: true } }
)

db.users.updateOne(
  { name: "정성주" },
  { $set: { nickname: "성주" }, $inc: { age: 1 } }
)