📌 이 글은 THE SOPT 30기 서버파트 3차 세미나에서 학습한 내용을 다룹니다.

NoSQL, SQL?

SQL

관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 관리하기 위해 설계된 특수 목적의 프로그래밍 언어

NoSQL

비관계형 데이터베이스로 비정형 데이터를 처리할 수 있는 유연한 스키마 제공

SQL vs NoSQL

SQL	NoSQL
규칙에 맞는 데이터 입력	자유로운 데이터 입력
테이블 간 JOIN 지원	컬렉션 간 JOIN 미지원
안정성, 일관성 중시	확장성, 가용성
Table, Row, Column	Collection, Document, Field
수직적 확장	수직, 수평적 확장

NoSQL 특징

• 표준화된 구조적 질의 언어(ex. SQL)가 없음
• 관계를 갖지 않음

NoSQL 언제 쓰지?

• 데이터의 수정 보다는 조회가 더 많은 경우
• 비정형 데이터가 있는 경우 -> 유연한 구조
• 막대한 양의 트래픽을 다룰 경우 -> 수평적 확장

ex. 일관성이 중요한 은행 시스템 -> SQL
실시간 데이터 조회가 많은 SNS -> NoSQL

MongoDB

Document 지향 NoSQL 데이터베이스 시스템
JSON 형태의 동적 스키마형 document 사용

MongoDB 특징

Document

Document 기반으로 구성
Database -> Collection -> Document -> Field 계층

BASE

ACID 대신 BASE

RDBMS vs MongoDB

Document

• MongoDB에서 데이터를 저장하는 최소단위
• Document는 필드와 값의 쌍으로 구성
• 데이터 입출력 시에는 JSON 형식 사용, 저장 시에는 BSON(Binary JSON) 변환
• 관계를 갖는 데이터는 중첩 document, 배열 등을 사용해 1개의 document로 나타냄

BASE

• Basically Available (가용성)
• Soft State (소프트 상태)
• Eventually Consistent (결과적 일관성)

데이터 모델링

1:1

1:N

M:N

알아두면 좋은 Modeling Pattern

Extended Reference

Subset

Why?

• 다른 Collection에 있는 분리된 데이터
• 따라서 Join이 어렵다. 할 수는 있지만 쿼리로 인해 조회 성능이 떨어질 수 있다!
• 그렇기에 조회 성능을 높이기 위해 미리 보여지는 데이터를 내부에 저장하는 패턴

다만, Update 시 양쪽 모두 수정해야함
꼭 이 패턴을 사용할 필요는 없고, 상황에 따라 적용하시면 됩니다

Mongoose

• MongoDB ODM
• 비동기 환경에서 작동하도록 설계된 MongoDB 객체 모델링 도구
• Promise, Call back 지원

ODM vs ORM

ODM

• Object Document Mapping
• 객체와 Document를 매핑

ORM

• Object Relational Mapping
• 객체와 관계형 데이터베이스를 매핑

견고한 Node.js 프로젝트 설계

3-Layer Architecture

Controller

Model이 처리하기 전에 1차적으로 데이터 가공
비즈니스 로직 수행 후 다시 받은 데이터를 Response한다.

Service

Controller에서 받아온 데이터를 가지고 가공하여 DB에 접근해서 결과값을 받아온다.
이러한 데이터 가공 과정을 비즈니스 로직이라 함

Why?

• 독립적인 기능 수행
• 유지 보수
• 확장성, 유연성

How?

• 비즈니스 로직은 Service Layer로
• Service Layer는 req, res 객체를 받지 않음
• req, res는 Controller Layer에서만

예시

DTO

Data Transer Object

• 계층 간 데이터 교환을 위해 사용하는 객체
• Typescript에서는 Interface를 이용해 구현합니다.
• Request <-> Controller <-> Service Layer <-> Response의 데이터 교환