mongoDB

비관계형 데이터베이스는 다음과 같은 경우에 많이 사용합니다.

1. 비구조적인 대용량의 데이터를 저장하는 경우

NoSQL 데이터베이스는 관계에 중점을 둔 SQL 데이터베이스보다 자유로운 형태로 데이터를 저장할 수 있으므로 필요에 따라서 새로운 데이터 유형을 추가할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL이 효율적일 수 있습니다.

2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우

NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스를 클라우드 기반으로 쉽게 분리할 수 있도록 지원하여, 저장 공간을 효율적으로 사용합니다. 시스템이 커지면서 DB를 증설해야 하는 시점이 오면, SQL 데이터베이스에서는 수직적 확장의 형태로 DB를 증설합니다. 수직적으로 확장된 데이터베이스는 관리가 어려워질 수 있는 데에 반해, NoSQL은 수평적 확장의 형태로 증설하므로, 이론상 무한대로 서버를 계속 분산시켜 DB를 증설할 수 있습니다.

3. 빠르게 서비스를 구축하고 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우

NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없어서, 개발을 빠르게 해야 하는 경우에 매우 적합합니다. 시장에 빠르게 프로토타입을 출시해야 하는 경우나, 소프트웨어 버전별로 많은 다운타임(데이터베이스의 서버를 오프라인으로 전환하여 작업하는 시간) 없이 데이터 구조를 자주 업데이트해야 하는 경우에는 일일이 스키마를 수정해 주어야 하는 관계형 데이터베이스 보다 NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스가 더 효율적입니다.

Atlas Cloud

MongoDB에서는 아틀라스(Atlas)로 클라우드에 데이터베이스를 설정합니다.
아틀라스는 GUI와 CLI로 데이터를 시각화, 분석, 내보내기, 그리고 빌드하는 데에 사용할 수 있습니다.
아틀라스 사용자는 클러스터를 배포할 수 있으며, 클러스터는 그룹화된 서버에 데이터를 저장합니다.

이 서버는 레플리카 세트(Replica set)로 구성되어 있으며, 레플리카 세트는 동일한 데이터를 저장하는 몇 개의 연결된 MongoDB 인스턴스의 모음입니다.

인스턴스는 특정 소프트웨어를 실행하는 로컬 또는 클라우드의 단일 머신입니다.
이 경우에서 인스턴스는 클라우드에서 실행되는 MongoDB 데이터베이스입니다.

도큐먼트나 컬렉션을 변경할 경우, 변경된 데이터의 중복 사본이 레플리카 세트에 저장됩니다.
이 설정 덕분에 레플리카 세트의 인스턴스 중 하나에 문제가 발생하더라도 데이터는 그대로 유지되며, 레플리카 세트의 애플리케이션에서 나머지 작업을 할 수 있습니다.
이 과정을 위해 클러스터(서버 그룹)를 배포하면, 자동으로 레플리카 세트가 구성됩니다.

용어 정리

레플리카 세트
동일한 데이터를 저장하는 소수의 연결된 머신을 뜻합니다. 레플리카 세트 중 하나에 문제가 발생하더라도, 데이터를 그대로 유지할 수 있습니다.

인스턴스
로컬 또는 클라우드에서 특정 소프트웨어를 실행하는 단일 머신, MongoDB에서는 데이터베이스입니다.

클러스터
데이터를 저장하는 서버 그룹으로 여러 대의 컴퓨터를 네트워크를 통해 연결하여 하나의 단일 컴퓨터처럼 동작하도록 제작한 컴퓨터를 뜻합니다.

도큐먼트

도큐먼트는 객체와 같이 데이터를 필드-값 쌍(Field - Value pair)으로 저장하고 구성합니다.
도큐먼트에서 필드는 데이터의 고유한 식별자이고, 값은 주어진 식별자와 관련된 데이터를 뜻합니다.

위 예제에서 name이란 필드의 값은 kimcoding입니다.
이러한 도큐먼트의 모음을 컬렉션이라고 합니다.
그리고 데이터베이스는 여러 개의 컬렉션으로 구성됩니다.

용어 정리

도큐먼트(Document)
필드 - 값 쌍으로 저장된 데이터

필드(Field)
데이터 포인트를 위한 고유한 식별자

값(Value)
주어진 식별자와 연결된 데이터

컬렉션(Collection)
MongoDB의 도큐먼트로 구성된 저장소입니다.
일반적으로 도큐먼트 간의 공통 필드가 있습니다.
데이터베이스 당 많은 컬렉션이 있고, 컬렉션 당 많은 도큐먼트가 있을 수 있습니다.

도큐먼트 작성법

JSON

shell을 이용하여 도큐먼트를 조회하거나 업데이트할 때, 도큐먼트는 JSON(JavaScript Object Notation) 형식으로 출력됩니다.
JSON 형식으로 도큐먼트를 작성하기 위해서는, 다음과 같은 조건을 만족해야 합니다.

{} 중괄호로 도큐먼트가 시작하고, 끝나야 합니다.
필드와 값이 콜론(:)으로 분리되어야 하며, 필드와 값을 포함하는 쌍은 쉼표(,)로 구분됩니다.
문자열인 필드도 쌍따옴표("")로 감싸야 합니다.

JSON 형식은 읽기 쉽고, 많은 개발자들이 사용하기 편리한 형태를 가지고 있습니다.
그러나 JSON의 형태로 데이터를 저장할 때 단점도 존재합니다.

JSON은 텍스트 형식이기 때문에 읽기 쉽지만, 파싱이 느리고 메모리 사용이 비효율적입니다.
그리고 JSON은 기본 데이터 타입만을 지원하기 때문에, 사용할 수 있는 데이터 타입에 제약이 있습니다.

이런 문제점을 해결하기 위한 방안으로 BSON(Binary JSON) 형식을 도입하였습니다.

BSON

BSON은 컴퓨터의 언어에 가까운 이진법에 기반을 둔 표현법입니다.
따라서 JSON 보다 메모리 사용이 효율적이며 빠르고, 가볍고, 유연합니다.
뿐만 아니라, BSON의 사용으로 더 많은 데이터 타입을 사용할 수 있습니다.

MongoDB는 JSON 형식으로 작성된 것은 무엇이든 데이터베이스에 추가할 수 있고, 쉽게 조회할 수 있습니다.
그러나 그 내부에서는 속도, 효율성, 유연성의 장점이 있는 BSON으로 데이터를 저장, 사용하고 있습니다.

Importing & Exporting

MongoDB의 데이터는 BSON의 형태로 저장이 되고, 보통 읽기 쉬운 JSON의 형태로 출력됩니다.

만약 단순히 백업 저장을 하기 위해서라면 가볍고 빠른 BSON의 형태를 사용하는 편이 좋습니다.
그러나 데이터를 내보낸 후 조회를 하거나 출력을 해야 한다면 사람이 읽기 쉬운 JSON의 형식이 바람직합니다.

먼저 JSON 형식으로 데이터를 가져오고 내보내기 위한 명령어인 mongoimport와 mongoexport가 있고,
BSON 형식으로 가져오고 내보내기 위한 명령어인 mongorestore와 mongodump가 있습니다.

Export

이를 사용하기 위해서는 Atlas Cluster URI가 필요합니다.
해당 URI는 일반 웹의 URI와 형식이 같고, username, password, cluster 주소로 이루어져 있습니다.

mongodump를 하는 경우에는 별다른 쿼리가 없지만,
mongoexport를 하는 경우에는 해당 데이터베이스의 컬렉션 이름, 파일 이름까지 정확하게 작성해줘야 합니다.

Import

BSON 형식의 데이터를 가져올 경우에는 mongorestore를 사용하지만
JSON 형식의 데이터를 가져올 경우에는 mongoimport를 사용합니다.
아까와 마찬가지로 URI를 사용해서 작성하며, 기존에 있는 데이터를 삭제하기 위한 옵션인 drop 쿼리문은 선택적으로 사용할 수 있습니다.