[NoSQL database] 1. MongoDB 이해

💬 비관계형 database인 mongoDB에 대해 정리해보고자 한다. 기존에 mongoDB를 통해 간단한 CRUD를 구현해 보긴 했지만 아무것도 모를 때 해본 거라 정확한 개념을 알지는 못했다. 일단은 개념적인 부분에 대해 포스팅해보고 추가적인 사항으로 실습한 코드도 복기해 보겠다.

💡 mongoDB 란?

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스입니다. NoSQL은 매우 넓은 범위에서 사용하는 용어로, 관계형 테이블의 레거시한 방법을 사용하지 않는 데이터 저장소를 말합니다.

NoSQL 데이터베이스에서는 데이터를 행과 열이 아닌, 체계적인 방식으로 저장합니다. NoSQL 데이터베이스의 예는 도서 카드 목록함에서 MongoDB 같은 보다 정교한 데이터 저장소에 이르기까지 다양한 개념을 뜻합니다. 따라서 NoSQL이 의미하는 데이터베이스의 범위가 너무 넓기 때문에, 정의를 좀 더 좁혀 이해하겠습니다.

앞에서 언급했듯이, MongoDB는 NoSQL 도큐먼트 데이터베이스입니다. MongoDB는 데이터를 도큐먼트의 형태로 저장합니다.
도큐먼트는 컬렉션에 저장되며, 이것이 MongoDB가 NoSQL 도큐먼트 데이터베이스로 분류되는 이유입니다.

정리하자면, MongoDB 데이터베이스는 NoSQL 도큐먼트 데이터베이스입니다.
도큐먼트에 대한 내용은 이어지는 콘텐츠에서 자세히 다룹니다.

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💡 언제 사용할까?

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.

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💡 Atlas Cloud

🔎 해당 부분은 글로만 완벽하게 이해하기는 어렵다. 전체적인 틀만 파악하고, 몽고디비의 경우 저장된 데이터를 Atlas Cloud를
통해 시각화 할 수 있다는 사실만 알 면 될것 같다.
기존 내가 했던 프로젝트의 경우는 Robo3T라는 프로그램을 통해서도 시각화 했었다. 

• 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.

							            [그림] 클러스터
                            

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.

                        				[그림] 레플리카 세트
                            

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.

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💡 MongoDB Document

• 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.