MongoDB

MongoDB 출시 배경

MongoDB는 2007년에 10gen이라는 회사에서 개발되었습니다. 10gen은 DoubleClick의 전직 개발자들인 Dwight Merriman과 Eliot Horowitz가 설립한 회사로, **플랫폼-서비스(PaaS)**를 구축하기 위해 새로운 데이터베이스를 개발하게 되었습니다. 그러나 기존의 관계형 데이터베이스로는 충분한 성능과 확장성을 제공하지 못했기 때문에, 새로운 데이터베이스를 만들게 되었습니다23.

이 데이터베이스는 **"MongoDB"**라는 이름을 가지게 되었으며, 이는 "humongous"라는 단어에서 유래되었습니다. 이는 MongoDB가 대량의 데이터를 처리할 수 있다는 의미를 담고 있습니다23. 2009년 2월에 MongoDB는 오픈소스로 출시되었고, 이후 2013년에 10gen은 **MongoDB Inc.**로 사명을 변경했습니다18.

MongoDB는 2017년 10월에 공개 상장되었으며, 현재는 MongoDB Atlas와 같은 클라우드 서비스를 통해 AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure 등에서 사용할 수 있습니다14.

주요 기능 및 사용 사례

MongoDB는 웹 및 모바일 애플리케이션에서 널리 사용되며, 특히 대규모 데이터 처리와 실시간 데이터 분석에 적합합니다. Expedia, Lyft, eBay 등 많은 기업에서 MongoDB를 사용하고 있습니다23.

MongoDB의 주요 기능으로는 문서 지향형 데이터 모델, 동적 스키마, 수평 확장성 및 고가용성이 있습니다. 또한, 인덱싱, 복제, 샤딩 등의 기능을 통해 높은 성능과 확장성을 제공합니다14.

MongoDB의 정의 및 특징

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로, 문서 지향형 데이터 모델을 사용하여 데이터를 저장합니다. 이 데이터베이스는 JSON과 유사한 BSON(바이너리 JSON) 형식의 문서를 사용하며, 각 문서는 키-값 쌍으로 구성됩니다. MongoDB의 주요 특징으로는 동적 스키마, 수평 확장성, 고가용성이 있습니다.

• 동적 스키마: MongoDB는 사전 정의된 스키마가 필요하지 않아, 문서 구조가 유연하게 변경될 수 있습니다.
• 수평 확장성: MongoDB는 데이터를 여러 서버에 분산하여 저장할 수 있는 샤딩 기능을 제공하여 대규모 데이터 처리에 적합합니다.
• 고가용성: 복제 기능을 통해 데이터를 여러 서버에 복제하여 데이터의 가용성을 높입니다.

NoSQL 데이터베이스의 장점

NoSQL 데이터베이스는 MongoDB를 포함하여 여러 장점을 제공합니다:

• 유연성: NoSQL 데이터베이스는 동적 스키마를 지원하여 데이터 구조를 쉽게 변경할 수 있습니다. 이는 반구조화된 데이터나 비구조화된 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.
• 확장성: NoSQL 데이터베이스는 수평 확장성을 제공하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이는 클라우드 환경에서 특히 유용합니다.
• 성능: NoSQL 데이터베이스는 고성능을 제공하며, 실시간 데이터 처리에 적합합니다. 이는 대규모 데이터를 빠르게 처리하는 데 유리합니다.
• 개발 편의성: NoSQL 데이터베이스는 개발자 친화적인 인터페이스를 제공하여 개발 속도를 높일 수 있습니다. 이는 JSON과 같은 형식을 사용하여 데이터를 쉽게 다룰 수 있게 합니다.

 

MongoDB의 주요 기능

문서 지향형 데이터 모델

MongoDB는 문서 지향형 데이터 모델을 사용하여 데이터를 저장합니다. 이 모델은 JSON과 유사한 BSON(바이너리 JSON) 형식의 문서를 사용하며, 각 문서는 키-값 쌍으로 구성됩니다. 문서는 배열과 중첩된 문서를 포함할 수 있어 복잡한 데이터 구조를 지원합니다.

동적 스키마

MongoDB는 동적 스키마를 제공하여 데이터 구조를 유연하게 변경할 수 있습니다. 이는 사전 정의된 스키마가 필요하지 않으며, 개발자들이 데이터 모델을 쉽게 수정할 수 있게 합니다. MongoDB는 스키마 없는 데이터베이스로 불리기도 하지만, 실제로는 스키마 유연성을 제공하여 필요에 따라 데이터 구조를 조정할 수 있습니다.

수평 확장성 및 고가용성

MongoDB는 수평 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 샤딩 기능을 사용하여 데이터를 여러 서버에 분산 저장할 수 있으며, 이는 병렬 처리를 가능하게 합니다. 또한, 고가용성을 제공하기 위해 복제 기능을 사용하여 데이터를 여러 서버에 복제합니다. 자동 장애 조치 기능을 통해 서버 장애 시에도 데이터베이스가 지속적으로 운영될 수 있도록 합니다.

다양한 인덱싱 및 쿼리 기능

MongoDB는 다양한 인덱싱 기능을 제공하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 단일 필드 인덱스, 복합 인덱스, 지리 공간 인덱스, 텍스트 인덱스 등이 있으며, 각 인덱스는 특정 쿼리 패턴에 최적화되어 있습니다. MongoDB는 또한 쿼리 언어를 통해 다양한 데이터 타입에 대한 쿼리를 지원하며, 집계 프레임워크를 사용하여 복잡한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

MongoDB의 구성 요소

MongoDB는 데이터베이스, 컬렉션, 문서로 구성됩니다. 각 구성 요소는 다음과 같은 역할을 합니다:

데이터베이스

• 정의: MongoDB의 데이터베이스는 여러 컬렉션을 포함하는 물리적 컨테이너입니다.
• 특징: 데이터베이스는 MongoDB에서 데이터를 저장하는 최상위 수준의 단위입니다. 하나의 MongoDB 인스턴스에는 여러 개의 데이터베이스가 존재할 수 있습니다.
• 생성: MongoDB는 데이터베이스가 존재하지 않을 경우, 데이터를 삽입할 때 자동으로 데이터베이스를 생성합니다. 예를 들어, use myNewDB 명령어로 새로운 데이터베이스를 선택한 후 데이터를 삽입하면 해당 데이터베이스가 생성됩니다.

컬렉션

• 정의: 컬렉션은 MongoDB에서 문서의 그룹으로, 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사합니다.
• 특징: 컬렉션은 데이터베이스 내에 존재하며, 여러 문서를 포함할 수 있습니다. 컬렉션 내의 문서는 동일한 구조를 가질 필요가 없으며, 이는 MongoDB의 동적 스키마 특성입니다.
• 생성: 컬렉션은 데이터를 삽입할 때 자동으로 생성되거나, db.createCollection() 메서드를 사용하여 명시적으로 생성할 수 있습니다.

문서

• 정의: 문서는 MongoDB에서 키-값 쌍으로 구성된 BSON(바이너리 JSON) 형식의 데이터 구조입니다.
• 특징: 문서는 컬렉션 내에 저장되며, 다양한 데이터 타입을 포함할 수 있습니다. 각 문서는 고유한 _id 필드를 가지고 있어야 합니다.
• 구조: 문서는 배열, 중첩된 문서 등을 포함할 수 있으며, 이는 복잡한 데이터 구조를 지원합니다.

 

MongoDB 사용 사례

MongoDB는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며, 특히 웹 및 모바일 애플리케이션, 대규모 데이터 처리 및 실시간 데이터 분석에 적합합니다.

웹 및 모바일 애플리케이션

MongoDB는 웹 및 모바일 애플리케이션에서 유리한 선택지로, 유연한 데이터 모델과 빠른 개발 속도를 제공합니다. MongoDB는 MEAN 스택과 같은 인기 있는 웹 개발 스택에서 데이터베이스로 사용되며, 동적 스키마를 통해 데이터 구조를 쉽게 변경할 수 있습니다. 이는 빠른 개발과 자주 변경되는 요구사항에 적합합니다.

대규모 데이터 처리 및 실시간 데이터 분석

MongoDB는 대규모 데이터 처리와 실시간 데이터 분석에 적합합니다. IoT 플랫폼, 금융 서비스, 온라인 게임 등에서 MongoDB는 높은 처리량과 효율적인 집계 프레임워크를 통해 실시간 데이터 처리를 지원합니다. 또한, big data 환경에서 MongoDB는 다양한 데이터 형식을 처리하고 실시간 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다.

예시

• Forbes: Forbes는 MongoDB를 사용하여 **콘텐츠 관리 시스템(CMS)**과 모바일 사이트를 개발했습니다. 이는 MongoDB의 유연한 데이터 모델과 빠른 개발 속도 덕분에 가능했습니다.
• eHarmony: eHarmony는 MongoDB로 호환성 매칭 시스템을 구축하여 데이터 처리 시간을 크게 단축했습니다. 이는 MongoDB의 고성능과 확장성 덕분입니다.
• Spotify: Spotify는 MongoDB를 사용하여 사용자 데이터를 저장하고 분석하여 개인화된 추천을 제공합니다.

MongoDB는 이러한 다양한 사용 사례에서 고성능, 유연성, 확장성을 제공하며, 많은 기업에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

 

MongoDB 설정 및 사용 방법

MongoDB 설치 및 설정

MongoDB를 설치하고 설정하는 방법은 운영체제에 따라 다릅니다. 여기서는 Windows와 Linux 환경에서의 설치 방법을 설명합니다.

Windows 설치

1. 다운로드: MongoDB 공식 웹사이트에서 최신 버전의 MongoDB Community Server를 다운로드합니다12.
2. 설치: 다운로드한 설치 파일을 실행하고, 설치 마법사를 따라 설치합니다. Complete 설치를 선택하여 모든 기능을 포함합니다12.
3. 서비스 등록: MongoDB를 서비스로 등록하여 백그라운드에서 실행되도록 설정합니다1.
4. 데이터 디렉토리 생성: MongoDB가 데이터를 저장할 디렉토리를 생성합니다. 기본적으로 C:\data\db입니다2.

Linux 설치

1. 리포지토리 설정: MongoDB 리포지토리를 설정합니다3.다음 내용을 추가합니다:
2.  

   bash

   [mongodb-org-4.2] name=MongoDB Repository baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.2/x86_64/ gpgcheck=1 enabled=1 gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc
3.  

   bash

   sudo vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.2.repo
4. MongoDB 설치: YUM을 사용하여 MongoDB를 설치합니다3.
5.  

   bash

   sudo yum install mongodb-org
6. MongoDB 서비스 시작: MongoDB 서비스를 시작합니다3.
7.  

   bash

   sudo systemctl start mongod

데이터베이스 및 컬렉션 생성 방법

MongoDB에서 데이터베이스와 컬렉션을 생성하는 방법은 다음과 같습니다:

1. MongoDB Shell 실행: mongosh 명령어로 MongoDB Shell을 실행합니다4.
2. 데이터베이스 생성: use DATABASE_NAME 명령어로 데이터베이스를 생성합니다. 데이터베이스는 문서가 삽입될 때 실제로 생성됩니다6.
3.  

   javascript

   use myDatabase
4. 컬렉션 생성: db.createCollection() 메서드를 사용하여 컬렉션을 명시적으로 생성할 수 있습니다. 그러나 문서를 삽입하면 자동으로 컬렉션이 생성됩니다5.
5.  

   javascript

   db.createCollection("myCollection")

CRUD 연산 예시

MongoDB에서 CRUD 연산은 다음과 같이 수행됩니다:

• Create (삽입): insertOne() 또는 insertMany() 메서드를 사용하여 문서를 삽입합니다7.
•  

  javascript

  db.myCollection.insertOne({ name: "John Doe", age: 30 })
• Read (조회): find() 메서드를 사용하여 문서를 조회합니다7.
•  

  javascript

  db.myCollection.find({ name: "John Doe" })
• Update (수정): updateOne() 또는 updateMany() 메서드를 사용하여 문서를 수정합니다7.
•  

  javascript

  db.myCollection.updateOne({ name: "John Doe" }, { $set: { age: 31 } })
• Delete (삭제): deleteOne() 또는 deleteMany() 메서드를 사용하여 문서를 삭제합니다7.
•  

  javascript

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

 

MongoDB 스키마 설계

MongoDB 스키마 설계는 데이터베이스의 성능과 확장성을 결정하는 중요한 요소입니다. 이 섹션에서는 MongoDB에서 데이터 모델링 방법론과 스키마 설계의 중요성 및 고려 사항을 설명합니다.

데이터 모델링 방법론

MongoDB에서 데이터 모델링은 문서 지향형 데이터 구조를 사용하여 데이터를 조직하는 과정입니다. 주요 방법론은 다음과 같습니다:

1. Embedded/Denormalized Data Model: 관련 데이터를 단일 문서에 포함하여 조인을 줄이고 쿼리 성능을 향상시킵니다. 이는 일대일 또는 일대다 관계에 적합합니다27.
2.  

   javascript

   { "_id": ObjectId("..."), "name": "John Doe", "address": { "street": "123 Main St", "city": "New York" } }
3. Referenced/Normalized Data Model: 관련 데이터를 별도의 컬렉션에 저장하고 참조를 통해 연결합니다. 이는 다대다 관계나 큰 데이터 세트에 적합합니다27.
4.  

   javascript

   // users 컬렉션 { "_id": ObjectId("..."), "name": "John Doe" } // orders 컬렉션 { "_id": ObjectId("..."), "customerId": ObjectId("..."), "orderDate": ISODate("...") }

스키마 설계의 중요성 및 고려 사항

스키마 설계는 MongoDB의 성능과 확장성을 결정하는 중요한 요소입니다. 주요 고려 사항은 다음과 같습니다:

1. 데이터 접근 패턴: 애플리케이션이 데이터를 어떻게 접근하고 쿼리할지를 이해하여 스키마를 최적화합니다45.
2. 정규화와 비정규화: 데이터 일관성을 유지하면서도 쿼리 성능을 향상시키기 위해 정규화와 비정규화를 적절히 사용합니다68.
3. 인덱싱 전략: 자주 사용되는 필드에 인덱스를 생성하여 쿼리 성능을 향상시킵니다68.
4. 확장성 및 성능: 데이터가 증가할 때도 효율적으로 처리할 수 있도록 확장성과 성능을 고려합니다58.
5. 문서 크기 관리: 문서 크기 제한(16MB)을 초과하지 않도록 문서 크기를 관리합니다8.

MongoDB와 함께 사용하는 기술

MongoDB는 다양한 기술과 통합되어 강력한 데이터베이스 솔루션을 제공합니다. 여기서는 Node.js, Express.js와의 통합과 MongoDB Atlas 및 MongoDB Compass 사용법에 대해 설명합니다.

Node.js, Express.js와의 통합

Node.js와 Express.js는 MongoDB와 함께 사용될 때 강력한 웹 애플리케이션을 구축하는 데 유용합니다. Node.js는 비동기 I/O를 지원하며, Express.js는 RESTful API를 쉽게 구현할 수 있는 프레임워크입니다.

설치 및 설정

1. 프로젝트 폴더 생성: 프로젝트 폴더를 생성하고, npm init -y 명령어로 package.json 파일을 생성합니다.
2. 모듈 설치: npm install express mongodb 명령어로 Express와 MongoDB 모듈을 설치합니다.
3. 코드 작성: Express 앱을 생성하고 MongoDB와 연결하여 CRUD 작업을 수행합니다.

예시 코드

 

javascript

const express = require('express');

const { MongoClient, ObjectId } = require('mongodb');

const app = express();

const PORT = process.env.PORT || 3000;

const MONGO_URL = 'mongodb://localhost:27017';

const DB_NAME = 'mydb'; const COLLECTION_NAME = 'users';

 

// MongoDB 클라이언트 생성

const client = new MongoClient(MONGO_URL, { useUnifiedTopology: true });

 

// Express 미들웨어

app.use(express.json());

 

// 서버 시작

app.listen(PORT, async () => {

   try {

      await client.connect();

      console.log('Connected to MongoDB');

      console.log(`Server is running on port ${PORT}`);

} catch (err) {

   console.error('Failed to connect to MongoDB:', err); } });

 

// 사용자 생성 (Create)

app.post('/users', async (req, res) => {

   const db = client.db(DB_NAME);

   const collection = db.collection(COLLECTION_NAME);

   try {

      const result = await collection.insertOne(req.body);

      res.json(result.ops); } catch (err) { console.error('Error creating user:', err);

      res.status(500).json({ error: 'Failed to create user' });

   }

});

MongoDB Atlas 및 MongoDB Compass 사용법

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas는 클라우드 기반의 MongoDB 서비스로, AWS, Azure, Google Cloud 등에서 데이터베이스를 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.

1. 계정 생성: MongoDB Atlas 웹사이트에서 계정을 생성합니다.
2. 클러스터 생성: 무료 클러스터를 생성하고, 원하는 클라우드 제공자와 지역을 선택합니다.
3. 데이터베이스 사용자 생성: 데이터베이스에 접근할 수 있는 사용자를 생성합니다.

MongoDB Compass

MongoDB Compass는 GUI 기반의 데이터베이스 관리 도구로, 데이터를 쉽게 조회, 수정, 삭제할 수 있습니다.

1. 다운로드 및 설치: MongoDB Compass를 다운로드하고 설치합니다.
2. 연결 설정: MongoDB Compass에서 데이터베이스에 연결합니다.
   • 호스트: MongoDB Atlas 클러스터의 호스트 주소를 입력합니다.
   • 포트: 기본적으로 27017입니다.
   • 인증 정보: 생성한 데이터베이스 사용자의 인증 정보를 입력합니다.
3. 데이터 관리: Compass를 사용하여 데이터를 조회, 수정, 삭제합니다.

 

MongoDB의 장점 및 활용 가능성

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로서 유연한 스키마, 고성능, 확장성을 제공하여 다양한 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다. 특히 웹 및 모바일 애플리케이션, 대규모 데이터 처리 및 실시간 데이터 분석에 적합합니다. MongoDB는 MEAN 스택과 같은 인기 있는 웹 개발 스택에서 데이터베이스로 사용되며, 클라우드 서비스인 MongoDB Atlas를 통해 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.