NoSQL 데이터베이스 MongoDB 알아보기

Database

2022. 07. 26.

9분

MongoDB란?

MongoDB란 데이터를 저장하는 데이터베이스 시스템의 한 종류로, 전통적인 테이블-관계 기반의 RDBMS가 아닌 도큐먼트 지향 NoSQL 데이터베이스 시스템입니다.

MongoDB의 특징

동적 스키마

MongoDB는 테이블 구조가 고정되어 있는 형태(정적 스키마)가 아니라 JSON 형태의 동적 스키마형 문서를 사용합니다. 몽고디비에서는 그것을 Binary JSON(JavaScript Object Notaion)이라고 부르며, 줄여서 BSON 이라고 부르기도 합니다.

키-값의 집합 문서

앞서 작성한 특징과 비슷한데, 몽고 DB의 문서는 키-값의 집합으로 되어 있기 때문에 자바스크립트의 객체 코드와도 비슷한 형태로 되어 있습니다. 그래서 들어가는 데이터에 따라서 구조가 변경됩니다.

MongoDB의 장점

퍼포먼스가 뛰어납니다.
- 기본적으로 읽기 및 쓰기 성능이 뛰어나기 때문에 많은 트래픽을 감당할 때 사용해도 퍼포먼스가 뛰어납니다. 실제로 RDB보다 수십배는 빠른 성능을 발휘한다고 합니다.
개발이 편리합니다.
- JSON 형태로 저장이 가능하기 때문에 직관적입니다.

MongoDB의 단점

조인이 없습니다.
- 조인이 없기 때문에 데이터 구조화를 할 필요가 있습니다. (MongoDB 3.2 버전 부터 보조적인 JOIN 기능으로 $lookup을 지원하기는 합니다.) 외래키의 개념이 없으며 데이터 구조의 동적인 특성 때문에 몽고 DB의 데이터 모델링은 역정규화(Denormalization)로 흐르곤 합니다.
메모리에 의존적입니다.
- 데이터 갱신 시 바로 디스크에 쓰는 것이 아니라 논리적으로 메모리에 쓰고나서 일정 주기에 따라서 비동기식으로 쓰기 때문에 메모리에 의존적이며 때로는 데이터가 유실 될 가능성이 존재하기도 합니다. 메모리에 의존적이기 때문에 메모리 크기가 성능을 좌우합니다.

MongoDB는 언제 쓰는 것이 좋을까?

Humongous(거대한) Database를 줄인 MongoDB라는 이름에서도 알 수 있듯이 MongoDB는 방대한 데이터 읽기가 필요한 경우에 사용하기 적합합니다. 로그성 데이터를 저장하는 경우, null 필드가 많이 존재하는 경우, 압도적인 퍼포먼스가 필요한 경우 등에 사용하기 좋습니다.

✔️ RDB와 MongoDB 용어 비교

RDB와 MongoDB 용어를 비교하는 경우 아래와 같습니다.

RDB	MongoDB
Table	Collection
Row	Document
Column	Field
Primary Key	Object_Id Field
Relationship	Embedded & Link

✔️ 연산자 정리

👉 비교연산자

operator	설명
`$eq`	같음 (==)
`$gt`	초과 (>)
`$gte`	이상 (≥)
`$lt`	미만 (<)
`$lte`	이하 (≤)
`$ne`	같지 않음 (!=)
`$in`	전달한 배열 요소 중 하나
`$nin`	배열 요소에 없거나 필드가 존재하지 않을 때 조회

👉 논리연산자

operator	설명
$or	주어진 조건 중 하나라도 true인 경우 true 반환
$and	모든 조건이 true 이면 true 반환
$not	해당 조건이 false 이면 true 반환
$nor	모든 조건이 false 이면 true 반환

✔️ 쿼리 정리

👉 documents 조회(find)

db.<collection 이름>.find()

입력 key&value 값을 가진 docs만 리턴

db.<collection 이름>.find({ "books" : "Gravity" })

views의 값이 30이하인 docs만 리턴

db.<collection 이름>.find({ "views" : {$lte:30} })

쿼리 결과에 보여줄 field지정

db.<collection 이름>.find({},{ "_id" : false, "title" : true })

comments의 name이라는 field의 value가 Charles인 docs만 출력

$elemMatch : embedded doct 배열 쿼리시 사용

db.<collection 이름>.find({ "comments" : {$elemMatch : { "name" : "Charles" }}})

보기좋게 정렬: pretty()

db.cities.find({ name: "Minneapolis" }).pretty();

오름차순 & 내림차순 정렬: sort()

name field를 내림차순으로 정렬하여 출력

db.<collection 이름>.find({},{ "name" : true }).sort({ "name" : -1 })

id field를 내림차순으로 정리하고, name field를 오름차순으로 정렬하여 출력

db.<collection 이름>.find({},{ "name" : true }).sort({ "_id" : -1 , "name" : 1 })

5개 docs만 출력

db.<collection 이름>.find().limit(5)

2개를 건너뛰고 그 다음 docs를 출력

db.<collection 이름>.find().skip(2)

👉 데이터 업데이트

INSERT 하기

db.people.insert([
  { name: "Abet", age: 19 },
  { name: "Betty", age: 20 },
  { name: "Charlie", age: 23, skills: ["mongodb", "nodejs"] },
  { name: "David", age: 23, score: 20 },
]);

특정 field 업데이트 하기: $set

db.people.update({ name: "Abet" }, { $set: { age: 20 } }) >
  WriteResult({ nMatched: 1, nUpserted: 0, nModified: 1 });

특정 field 제거하기: $unset

db.people.update({ name: "David" }, { $unset: { score: 1 } }) >
  WriteResult({ nMatched: 1, nUpserted: 0, nModified: 1 });

field가 있으면 수정, 없으면 새로 추가하기 : upsert:true

db.people.update({ name: "Elly" }, { name: "Elly", age: 17 }, { upsert: true });
WriteResult({
  nMatched: 0,
  nUpserted: 1,
  nModified: 0,
  _id: ObjectId("56c893ffc694e4e7c8594240"),
});

특정 조건에 맞는 field 한꺼번에 수정하기: multi:true

db.people.update(
  { age: { $lte: 20 } },
  { $set: { score: 10 } },
  { multi: true }
) > WriteResult({ nMatched: 3, nUpserted: 0, nModified: 0 });

skills 배열에 새로운 값 추가하기: $push

db.people.update({ name: "Charlie" }, { $push: { skills: "angularjs" } });
WriteResult({ nMatched: 1, nUpserted: 0, nModified: 1 });

skills 배열에 여러 값 추가하고 오름차순으로 정렬하기: $each, $sort

db.people.update(
  { name: "Charlie" },
  {
    $push: {
      skills: {
        $each: ["c++", "java"],
        $sort: 1,
      },
    },
  }
) > WriteResult({ nMatched: 1, nUpserted: 0, nModified: 1 });

skills 배열에 하나의 요소 제거: $pull

db.people.update({ name: "Charlie" }, { $pull: { skills: "mongodb" } });

👉 커스텀 인덱스 추가

이미 존재하는 collection 에 추가할 경우

db.products.createIndex(
  { item: 1, quantity: -1 },
  { name: "query for inventory" }
);

인덱스 종류 쿼리

db.cities.getIndexes()
[
  {
    "v" : 2,
    "key" : {
      "_id" : 1
    },
    "name" : "_id_",
    "ns" : "test.cities"
  },
  {
    "v" : 2,
    "key" : {
      "_id" : 1,
      "checkins" : -1
    },
    "name" : "_id_1_checkins_-1",
    "background" : true,
    "ns" : "test.cities"
  },
  {
    "v" : 2,
    "key" : {
      "geolocation" : "2dsphere",
      "_id" : 1,
      "checkins" : -1
    },
    "name" : "geolocation_2dsphere__id_1_checkins_-1",
    "ns" : "test.cities",
    "background" : true,
    "2dsphereIndexVersion" : 3
  }
  // ... 생략됨

new schema, field 레벨 에서 추가

var animalSchema = new Schema({
  name: String,
  type: String,
  tags: { type: [String], index: true }, // animal의 tag를 인덱스로 지정
});

new schema, compound index는 항상 schema 레벨에서 추가하기

animalSchema.index({ name: 1, type: -1 }); // schema level