MongoDB 소개

1. 데이터 베이스

• 데이터 베이스는 여러 사람이 공유하여 사용할 목적으로 체계화하여 통합, 관리되는 데이터 집합

1-1. 데이터 베이스 장점

• 데이터 중복 최소화
• 데이터 공유
• 일관성, 무결성, 보안성 유지
• 최신 데이터 유지
• 데이터의 표준화 가능
• 데이터의 논리적, 물리적 독립성
• 용이한 데이터 접근
• 데이터 저장 공간 절약

1-2. 데이터 베이스 단점

• 전문가 필요
• 많은 비용 부담
• 데이터 백업 및 복구의 어려움
• 시스템이 복잡함
• 액세스가 집중되면 과부하 발생

1-3. 데이터 베이스의 필요성

• 유저가 생성되거나 POST 요청을 통해 데이터 수정 시, 그 순간에는 데이터가 생성 및 추가되지만, 서버를 재시작하면 해당 데이터가 없어짐
• 따라서 데이터 베이스를 통한 영구적인 보관이 필요해짐

1-4. DBMS

• 계층형, 네트워크형, 관계형, 객체형 등이 있음
• 그 중 관계형(RDBMS, Relational DBMS)를 주로 사용하고 있음
• 대표적인 RDBMS는 Oracle, MySQL, PostgreSQL 등이 있음

RDBMS 모습

2. MongoDB

2-1. MongoDB란?

• MongoDB : 데이터 베이스 솔루션(DBMS)
• 많은 양의 데이터를 효율적으로 저장할 수 있음 (Humongous)

2-2. 기존 데이터 베이스 솔루션과의 차이

• 데이터 베이스 솔루션은 mySQL, postgreSQL과 같이 수많은 방법이 있음
• 데이터 베이스 서버로 서로 다른 데이터 베이스를 실행할 수 있게 해줌
• Documents는 JavaScript의 객체(Object)와 유사하게 생김, 정확히는 JSON 형식을 사용
• SQL 기반 데이터 베이스는 스키마(데이터 요구사항)를 통해 저장할 데이터를 엄격하게 관리하지만, MongoDB는 스키마를 강제하지 않아서 유연함 (Schemaless)
• 전혀 다른 데이터를 하나의 동일한 Collection에 저장할 수 있음
• 즉, 서버를 복잡하게 재구성하지 않고도 필요한 형식으로 데이터를 쿼리할 수 있음
• 반면, 지저분한 데이터가 될 수 있기에 주의해야 함

구조

Database(ex. Shop) --> Collections(ex. Users, Menus, Orders) --> Documents(ex. {name:'Jeonggon'})

MongoDB 구조와 Schemaless

// JSON(BSON) 데이터 형식
// 키(key)-값(value)

{
    "name": "Jeonggon",
    "age": 27,
    "address":
        {
            "Nation": "Korea"
        },
    "hobbies": [
        { "name": "Cooking" },
        { "name": "Sports" }
    ]
}

• 값으로 숫자, 문자, 참-거짓, 중첩 데이터, 배열 등을 가질 수 있음
  • 중첩 데이터를 통해 데이터 사이의 복잡한 관계를 하나의 동일한 문서에 저장할 수 있음
  • SQL에서는 A테이블과 B테이블의 데이터를 찾기 위해서는 복합적인 JOIN을 작성해야하는데 MongoDB는 문서 하나에 가져올 수 있어서 효율적임
  • 데이터를 논리적으로 저장할 수 있음
• 데이터 형식을 BSON이라고도 하는데 이는 MongoDB가 JSON 데이터를 바이너리 버전으로 변환하기 때문

2-3. NoSQL 개념

• Not only SQL의 의미로 SQL만을 사용하지 않는(여러 유형의 DB 사용) 데이터 베이스 관리 시스템을 지칭
• NoSQL이 No RDBMS를 의미하지는 않음 (구체적인 정의가 없음)
• 단순히 SQL 기반 데이터 베이스와 정반대의 개념, 철학을 따르기 때문
• MongoDB는 NoSQL 솔루션임
• MongoDB와 CouchDB 간에도 사용하는 쿼리 언어가 다르지만 SQL이 아니기에 NoSQL로 묶임

• 관계(relations)도 존재
• MongoDB는 컬랙션(테이블)이 적음
  • 대신 데이터를 함께 저장
  • 응용 프로그램이 데이터를 가져올 경우, 컬랙션1과 컬랙션2를 병합할 필요가 없음

<SQL과 NoSQL 데이터 베이스 분류>

- NoSQL 등장배경

1. 빅데이터의 등장으로 너무 많은 데이터를 처리해야 함 –> 데이터 처리 비용 증가
2. 다양한 형태의 데이터를 저장해야 함
3. 애자일 기법의 도입으로 변화되는 요구에 빠른 대응이 필요함

2-4. SQL과 NoSQL 특징 비교 정리

- ACID vs BASE

• ACID : 데이터가 일관되고 안정적임
  • Atomic : 원자성으로 모든 작업이 성공하거나 롤백됨
  • Consistency : 일관성으로 각 트랜잭션은 DB가 유효한 상태에서 다른 상태로 이동
  • Isolation : 격리로 트랜잭션 간에 간섭 없음
  • Durability : 지속성으로 트랜잭션 결과는 실패가 있더라도 영구적임

• BASE : 복제된 데이터의 일관성보다 유동적이며, 가용성을 선호
  • Basically Available : 모든 사용자가 쿼리 수행 가능, 오류 발생 시, 완전히 중단되지 않음
  • Soft State : 데이터 베이스 상태는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있음
  • Eventually Consistent : 작동하고 충분히 지나면 데이터 베이스가 일관성을 갖게 됨

3. MongoDB Ecosystem

MongoDB에서 제공하는 서비스

1. MongoDB 데이터 베이스 : 핵심 기능인 동시에 핵심 주제
2. Self-Managed / Enterprise : 개인용 / 기업용 솔루션

• CloudManager / OpsManager : 데이터 베이스 관리 도구

3. Atlas(Cloud) : 클라우드 솔루션
4. Mobile : 모바일 솔루션으로 모바일에 MongoDB를 직접 설치해 데이터를 저장하고 인터넷 없이 작업가능
5. Compass : 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)인 컴패스를 통해 데이터 베이스에 연결해 사용자 인터페이스로 데이터를 볼 수 있음
6. BI Connectors, MongoDB Charts : 데이터 사이언스를 위해 다양한 분석 툴을 연결해주는 도구
7. Stitch

• 벡엔드 솔루션으로 서버 없는 쿼리 API를 제공
• 클라이언트의 앱(ex.리액트) 안에서 데이터 베이스를 효율적으로 쿼리할 수 있게 해줌
• 서버 없는 함수로 클라우드에서 명령형으로 코드 실행 가능
• 데이터 베이스 트리거로 데이터 베이스에서 이벤트를 발생할 수 있게 해줌(ex.이메일 보내기)
• 실시간 동기화(ex.클라우드 내 데이터 베이스-모바일 데이터 베이스 동기화)