MongoDB
데이터를 도큐먼트의 형태로 저장
도큐먼트는 컬렉션에 저장
MongoDB 데이터베이스는 NoSQL 도큐먼트 데이터베이스
NoSQL 기반의 비관계형 데이터베이스 사용 경우
비구조적인 대용량의 데이터를 저장하는 경우
NoSQL 데이터베이스는 관계에 중점을 둔 SQL 데이터베이스보다 자유로운 형태로 데이터를 저장할 수 있으므로 필요에 따라서 새로운 데이터 유형을 추가 가능. 소프트웨어 개발에 정형화되지 않은 많은 양의 데이터가 필요한 경우, NoSQL이 효율적일 수 있음
클라우드 컴퓨팅 및 저장 공간을 최대한 활용하는 경우
NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스를 클라우드 기반으로 쉽게 분리할 수 있도록 지원하여, 저장 공간을 효율적으로 사용. 시스템이 커지면서 DB를 증설해야 하는 시점이 오면, SQL 데이터베이스에서는 수직적 확장의 형태로 DB를 증설. 수직적으로 확장된 데이터베이스는 관리가 어려워질 수 있는 데에 반해, NoSQL은 수평적 확장의 형태로 증설하므로, 이론상 무한대로 서버를 계속 분산시켜 DB를 증설 가능
빠르게 서비스를 구축하고 데이터 구조를 자주 업데이트 하는 경우
NoSQL 데이터베이스의 경우 스키마를 미리 준비할 필요가 없어서, 개발을 빠르게 해야 하는 경우에 매우 적합. 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 효율적
Atlas Cloud
MongoDB에서는 아틀라스(Atlas)로 클라우드에 데이터베이스를 설정
아틀라스는 GUI와 CLI로 데이터를 시각화, 분석, 내보내기, 그리고 빌드하는 데에 사용가능. 아틀라스 사용자는 클러스터를 배포할 수 있으며, 클러스터는 그룹화된 서버에 데이터를 저장
└레플리카 세트는 동일한 데이터를 저장하는 몇 개의 연결된 MongoDB 인스턴스의 모음
└인스턴스는 특정 소프트웨어를 실행하는 로컬 또는 클라우드의 단일 머신 (클라우드에서 실행되는 MongoDB 데이터베이스)
도큐먼트나 컬렉션을 변경할 경우, 변경된 데이터의 중복 사본이 레플리카 세트에 저장됨. 이 설정 덕분에 레플리카 세트의 인스턴스 중 하나에 문제가 발생하더라도 데이터는 그대로 유지되며, 레플리카 세트의 애플리케이션에서 나머지 작업 가능.
이 과정을 위해 클러스터(서버 그룹)를 배포하면 자동으로 레플리카 세트가 구성
JSON vs BSON
