TIL - 21.09.03 👨‍💻

도큐먼트 데이터베이스는 데이터를 테이블이 아닌, 문서처럼 저장하는 데이터베이스를 의미한다.

데이터 베이스 자체가 체계적으로 파일을 저장하고 접근하는 것이라 SQL을 사용하는 관계형 데이터베이스나 NoSQL 데이트베이스나 체계적이라고 할 수 있다.

일반적으로 JSON 유사 형식으로 데이터를 문서화하고, 데이터를 field-value 형태로 가지고 있으며, collection이라고 하는 그룹으로 묶어서 관리한다.

NoSQL → 관계형 테이블의 레거시한 방법을 사용하지 않는 데이터 저장소를 뜻한다.

NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스를 사용하는 경우

1. 비구조적인 대용량의 데이터를 저장하는 경우

   NoSQL 데이터 베이스는 SQL데이터 베이스에 비해 자유로운 형태로 데이터를 저장할 수 있기에 정형화되지 않은 많은 량의 데이터가 필요할 경우, 효율적일 수 있다.

2. 클라우드 컴퓨팅 및 저장공간을 최대한 활용하는 경우

   SQL 데이터 베이스가 데이터 베이스를 확장할때 수직적으로 증설해야하는 반면에 NoSQL 데이터 베이스는 수평적 형태로 증설하므로, 이론적으로 무한대로 DB를 증설할 수 있다.

   이는 NoSQL 데이터 베이스가 데이터베이스를 클라우드 기반으로 쉽게 분리할 수 있도록 지원해서 저장공간을 효율적으로 사용하기 때문이다.

3. 빠르게 서비스를 구축하고 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우

   스키마를 미리 준비할 필요가 없기에 개발이 빠르게 진행되는 환경에 적합하다.

Atlas

몽고DB에선 아틀라스로 클라우드에 데이터베이스를 설정하며 아틀라스는 GUI와 CLI로 데이터 시각화, 분석, 내보내기, 빌드하는데 사용할 수 있다.

아틀라스 사용자는 클러스터를 배포할 수 있으며, 클러스터는 그룹화된 서버에 데이터를 저장한다.

클러스터를 이용해 배포하면 자동적으로 레플리카 세트를 생성한다.

클러스터 → 하나의 시스템처럼 작동하는 인스턴스들의 모임, 풀어서 말하면 데이터를 저장하는 서버 그룹으로 부터 여러 대의 컴퓨터를 네트워크를 통해 연결해 하나의 단일 컴퓨터처럼 동작하도록 만든 컴퓨터를 뜻한다.

레플리카 세트 → 동일한 데이터를 저장하는 소수의 연결된 머신을 뜻하며, 인스턴스 중 하나에 문제가 생기더라도 데이터를 그대로 유지할 수 있는 장점이 있다. 즉, 단일 클러스트에서 동일한 복제본을 가지고 있는 각각의 인스턴스들의 모음이다.

rs.status() 명령어로 확인 가능하다.

인스턴스 → 특정 소프트 웨어를 실행하는 로컬 또는 클라우드의 단일 머신, 위의 경우 인스턴스는 클라우드에서 실행되는 몽고DB 데이터베이스 이다.

MongoDB Document

몽고 db에선 객체 형태로 데이터를 저장하게 된다.

{
	field1: value,
	field2: value,
	"name": "sunghoon",
	"age": 26
}

여기 하나의 컬렉션이 있다.

SQL로 생각하자면 하나의 테이블이라고 생각하면 편할 듯 하다.

이 예제 collection 의 document 안에 4개의 field와 value 쌍이 있다.

• Document

  필드 - 값 쌍으로 저장된 데이터

  SQL의 record, row에 해당하는 개념이다.

• Field

  데이터 포인트를 위한 고유한 식별자

  SQL에서도 쓰이지만 SQL에서는 column이라고도 한다.

• Value

  주어진 식별자와 연결된 데이터

• Collection

  도큐먼트로 구성된 저장소이며, 일반적으로 도큐먼트 간의 공통 필드가 있다.

  SQL에서 table에 해당하는 개념이다.

MongoDB에서 shell로 데이터 수정할때

shell을 이용해서 도큐먼트를 조회하거나 업데이트 할 때, 도큐먼트는 JSON 형식으로 출력된다.

이때 자바스크립트 인터프리터로 작동하는 mongo shell은 정렬되지 않은 결과물 리스트를 반환하며, GUI 없이 아틀라스 클러스터와 상호작용할 수 있는 장점이 있다.

JSON 형식으로 도큐먼트 작성하기 위해서 필요한 조건 몇가지를 소개하자면,

1. 중괄호 {} 로 도큐먼트가 시작하고, 끝나야 한다.
2. 필드와 값이 콜론 : 으로 분리되어야 하며 각 필드와 값의 쌍은 쉼표 , 로 구분된다.
3. 문자열인 필드도 쌍따옴표 " 로 감싸져야 한다.

JSON 형식의 단점

1. 파싱이 느리고 메모리 사용이 비효율적이다.
2. 기본 데이터 타입만 지원하기에 데이터 타입에 제약이 있다.

이를 극복하기 위해 BSON ( Binary JSON ) 형식이 등장했고, BSON은 컴퓨터 언어에 가까운 이진법에 기반을 둔 표현법이기에 메모리 사용이 비교적 효율적이며 빠르고, 가볍고 유연하다( 더 많은 데이터 타입 사용이 가능하다.).

배우고 있는 MongoDB 역시 JSON 형식을 따라 데이터 베이스에 정보를 입력하고, 출력할 수 있지만 눈에 보이지 않는 데이터 베이스 내부에서는 BSON의 형식으로 데이터를 활용하고 있다.

Importing & Exporting in JSON & BSON

• Atlas Cluster URI

  "mongodb+srv://:@.mongodb.net/"

데이터 가져오기

• JSON 형식 → mongoimport

  mongoimport --uri "<Atlas Cluster URI>" --drop=<filename>.json

  뒤에 --collection 과 같은 옵션을 부가적으로 추가할 수 있다.

  이 명령어는 JSON 파일에 국한되서 사용하는게 아니라 csv등의 데이터 형식으로도 사용할 수 있다.

• BSON 형식 → mongorestore

  mongorestore --uri "<Atlas Cluster URI>" --drop dump

데이터 내보내기

• JSON 형식 → mongoexport

  mongoexport

  --uri "<Atlas Cluster URI>"

  --collection=<collection name>

  --out=<filename>.json

• BSON 형식 → mongodump

  mongodump --uri "<Atlas Cluster URI>"

BSON 형식으로 내보낼때는 별다른 쿼리가 필요하지 않지만 JSON 형식으로 내보낼때는 컬렉션이름과 내보낼 파일이름까지 정확하게 작성해줘야한다.

MongoDB CRUD

MongoDB의 모든 도큐먼트들은 고유한 _id 필드를 가지고 있어야한다.

필드의 값이 같더라도 아이디 값이 다르면 다른 도큐먼트로 취급한다.

밸류 값은 보통 ObjectId 타입으로 지정하며 따로 할당할 수 있으나 _id field의 value를 따로 할당하지 않는다면 ObjectId (12bytes, 24char) 타입의 값으로 할당된다.

그리고 도큐먼트의 값에는 숫자열, 문자열, 배열, 객체 등이 올 수 있다.

CREATE - insert

도큐먼트를 만드는 명령어는 db.collectionName.insert({"<field>": "<value>"}) 이다

괄호 안에 JSON의 형태로 원하는 도큐먼트를 작성하게 되면 WritenReseult 라는 결과 값을 반환하게 되는데

컬렉션에 도큐먼트 추가하는 명령어가 정상적으로 실행되었다면 nInserted 라는 필드 안에 추가된 도큐먼트 수를 확인 할 수 있을 것이고, 만일 실패한다면

이 안에 nInserted 와 writeError 가 있어서 실패한 이유도 확인할 수 있다.

도큐먼트를 한번에 여러개 추가하려면 배열을 이용해서 추가해야하며,

db.collectionName.insert([{"<field>": "<value>"},{"<field>": "<value>"}])

위와 값이 사용할 수 있다.

한번에 여러 도큐먼트를 추가하다 중간에 에러가 발생하게 되면, 해당 작업 모두 취소되는게 아니라 에러 발생하기 이전 도큐먼트는 정상적으로 추가되고 에러가 발생한 도큐먼트부터 추가되지 않는다.

만약 에러가 발생한 도큐먼트만 건너뛰고 나머지 도큐먼트들을 추가하고 싶을 경우에는 insert() 의 두번째 인자에 {"ordered": "false"} 를 추가해주면 된다.

만약 존재하지 않는 컬렉션에 인서트하게 된다면? 해당 컬렉션이 생성되면서 인서트가 진행되게 된다.

READ - find

컬렉션 안에서 도큐먼트르 찾는 명령어로는 db.collectionName.find({"field":"value"}) 이다.

출력할 도큐먼트가 20개가 넘어가면 20개만 출력을 하며 별도의 명령어 it 를 입력해줘야 다음 20개가 조회된다.

지정한 필드에 일치하는 값을 가진 도큐먼트를 찾아주는 명령어이다.

뒤에 .pretty() 도 붙혀주면 보기 좋게 반환해준다.

find() 의 인자로 설정한 조건에 해당하는 도큐먼트 수를 확인하고 싶다면 .count() 를 붙혀주면 된다.

그리고 해당하는 무작위의 데이터 하나만 가져오고 싶다면 find 대신 findOne을 사용할 수 있다.

UPDATE - updateOne, updateMany

db.collectionName.updateOne({},{}) 을 사용하게 되면 쿼리문에 해당하는 첫번째 도큐먼트만 업데이트 하게 되고,

db.collectionName.updateMany({},{}) 를 사용하게 되며 쿼리문에 해당하는 모든 도큐먼트를 업데이트하게 된다.

각각의 첫번째 인자에는 도큐먼트를 걸러내기 위한 조건에 해당하는 쿼리문을 작성하고,

두번째 인자에는 걸러낸 도큐먼트의 어떤 필드의 값을 어떻게 바꿀 것인지 작성한다.

해당 명령어를 사용하게 되면 matchedCount, modifiedCount 등이 키로 있는 객체가 반환되며 실행 결과를 이 창에서 확인할 수 있다.

만약 필드값을 잘못 입력한다면 오류가 발생하는 것이 아닌, 잘못 입력한 필드 값으로 해당 도큐먼트 안에 필드-값 쌍이 추가되게 된다.

만약 필드의 값이 배열인 것을 수정하기 원하고 싶을땐?

push 연산자를 사용해볼 수 있다.

$inc: {field: valueToIncrease}

→ 해당하는 도큐먼트의 field의 value를 valueToIncrease 만큼 올린다.

$set : {field: valueToSet}

→ 해당하는 도큐먼트의 field의 value를 valueToSet 값으로 설정한다.

→ 해당하는 필드 값이 없으면 새로 만든다.

$push: {field: { innerField : "innerValue" } }

→ 해당하는 도큐먼트의 field의 value에 innerField라는 필드와 innerValue라는 값 쌍을 추가한다.

→ field 를 생략해도 작동하지만, 그럴 경우 innerField라는 필드에 빈 배열이 값으로 할당되고 배열의 첫번째 인자가 innerValue가 된다.

DELETE

컬렉션 내 도큐먼트를 삭제하기 위해서 역시 두가지 명령어가 있다.

db.collectionName.deleteOne({}) 와

db.collectionName.deleteMany({}) 두가지가 있는데, 업데이트와 유사하게 하나만 삭제할 것인가, 여러개 삭제할 것인가 차이라고 생각하면 된다.

컬렉션을 삭제하기 위해서는

db.collectionName.drop() 명령어를 사용하면 db 내 해당 컬렉션이 삭제된다.