Mongo DB
1.[MongoDB] Mongo DB 기본 메모
RDBMS에서 스키마 역할물리적인 컨테이너 역할JS로 만들어져서 인지 document(데이터) 인입 시 자동 생성됨RDBMS에서 테이블 역할도큐먼트의 모음RDMS에서 row 역할key:value 구조RDMS에서 조인으로 넣을 데이터를 하나의 다큐먼트로 만들어서 넣음\_
2.[Mongo] lookup 메모
몽고에서는 임베디드 다큐먼트 기능인 lookup으로 조인local Field, foreign Field에 조인할 컬럼을 입력as 에 조인한 컬럼을 새로 생성하기 위한 이름 입력out에 새로 만들어질 컬렉션 이름 입력
3.[Mongo] IS NOT NULL 검색
4.[MongoDB] connect vs createConnection 메모
출처: https://dev.to/maixuanhan/stop-using-the-mongoose-s-default-connection-4nnjhttps://velog.io/@guri_coding/mongoose-%EA%B3%B5%EB%B6%80%ED%
5.[Mongo] Mongoose 메모
출처:https://lakelouise.tistory.com/214Object Data Model스키마 없이 자유롭게 사용할 수 있음nodejs 에서 제공해주는 기본 몽고DB 연결은 좋지않아Mongoose 에서 제공해주는 연결을 사용하면 손쉽게 할수있다몽고DB
6.[MongoDB] 배열 $size 조건 $gt, $lt 조회
출처: https://stackoverflow.com/questions/7811163/query-for-documents-where-array-size-is-greater-than-1/48410837size 2인 배열은 위와 같이 조회하면 되는데size가 2보
7.[MongoDB] atlas mongo mongoimport를 이용하여 로컬파일 업로드 하여 컬렉션 생성
출처: https://www.mongodb.com/community/forums/t/how-to-load-a-csv-file-to-mongodb-atlas/106571/2 https://stackoverflow.com/questions/25850467/where-is-
8.[Mongo] aggregate
find 만으로 원하는 데이터로 가공이 어려움빅데이터 처리 어려움sharding 처리된 빅데이터를 aggregate framework를 이용하여 빅데이터를 처리하는 방식grouping, filtering 등 다양한 연산처리 가능리눅스와 같이 파이프라인 순으로 처리됨SQ
9.[Mongo] Mongoose 데이터 추가, 업데이트 메모
update 시 update 데이터에 $set 을 넣어주지 않으면 해당 document 의 전체가 업데이트 됨document 가 굉장히 클 경우 부하가 발생할 수 있으므로 $set 을 추가하여 해당 필드만 업데이트 하도록 처리