[MongoDB] [Study-1] MongoDB 이란?

• 맛있는 MongoDB 를 바탕으로 정리하였습니다.

몽고DB란?

• 크로스 플랫폼 Document 지향 DBMS
• 빠른 속도와 확장성
• NoSQL (비관계) DBMS
• 기존 R(관계)DBMS의 규칙을 포기하는 대신, 뛰어난 확장성이나 성능을 발전시키는 방향
• 대표적인 NoSQL DBMS

종류	관련 언어
Key-Value Store	Redis, Dynamo
Column 지향 언어	HBase, Cassandra
Document 지향 언어	MongoDB
Graph Database	Neo4J

• 친숙함
• JSON과 유사항 형태로 저장하는 방식
• Javascript를 활용할 수 있음
• Document 지향 스토어 (Schemaless)
• 다양한 인덱스를 지원

 

• 쉽고 빠른 분산 컴퓨팅 환경 구성 (신뢰성-Reliability / 확장성-Scalability)
• Replication(HA) , Sharding(분산 저장) 제공하여 쉽게 구성이 가능

신뢰성(Reliability)	서버 장애에도 서비스는 계속 동작 Primary 와 Secondry로 구성된 ReplicaSet 구조로 고가용성을 지원
확장성(Scalability)	데이터와 트래픽 증가에 따라 수평확장(scale-out) 가능 데이터를 샤딩하여 수평확장(scale-out) 할 수 있음
유연성(Flexibility)	여러가지 형태의 데이터를 손쉽게 저장 서비스 요구사항에 맞춰 다양한 종류의 데이터가 추가되어도 스키마 변경 과정 없이 필요한 데이터를 바로 저장하고 읽을 수 있음
Index 지원 (Index Support)	다양한 조건으로 빠른 데이터 검색 다양한 인덱스 지원 다양한 용도로 사용이 가능

• 출처 : https://freedeveloper.tistory.com/341

MongoDB 구조

• MongoDB에 여러 개의 Database 가 존재
• create 문이 존재 하지 않으며, 원하는 DB명을 생성이 아닌 선택 후 document를 insert하면 생성 됨
• 하나의 Database 내에 여러 개의 Collection 이 존재
• DB와 동일하게 별도의 create 문이 존재 하지 않으며, document를 생성하면 자동으로 collection이 생성
• 하나의 Collection에는 여러 Document가 존재
• 실질적인 데이터
• BSON
• Binary JSON 구조
• 필드 뒤에 값이 오는 형태
• 필드와 필드는 쉼표로 구분
• Document 하나는 중괄호로 감싸져 존재
• 필드에는 문자열만 들어가며, 값에는 배열, 숫자, 3차원 위치 좌표, 또 다른 필드와 값을 가진 오프젝트도 값으로 가질 수 있음 (유연성-Flexibility)
• 그 외 다른 정보를 모두 표현할 수 있도록 다양한 값의 형식을 지원
• 그 중 중요한 ObjectID 만 정리
• ObjectID
• Document 생성 시 PK로 "_id" 필드가 자동으로 생성
• _id 는 서로 겹치지 않는 ObjectID 타입으로 값을 할당
• 동시에 생성되어도 서로 다른 값이 생성되어 유일 값
• ObjectID 값은 "유닉스시간+기기id+프로세스id+카운터" 로 구성
• 앞에 4byte는 유닉스 시간
• 다음 3byte는 기기의 id 값
• 다음 2byte는 프로세스 id 값
• 마지막 3byte는 랜덤 값부터 시작하는 카운터로 구성
• ObjectId.getTimestamp() 하면 생성된 시점을 알아낼 수 있음. (ObjectID를 이용하면 시간 range 로 검색이 가능)
• https://steveridout.github.io/mongo-object-time/

> ObjectId("507c7f79bcf86cd7994f6c0e").getTimestamp()
ISODate("2012-10-15T21:26:17Z")

use database1            // database 선택
db.collection1.insert({              // collection.명령어 document
    "name" : "Rouis.Kim"   // field : value
    , "age" : 37           // field : integer value
    , "role" : "DBA"       // field : string value
    , "exp" : [{"Dev" : 5, "DBA" : 6}, {"Game": 3, "Ecommercail":2, "Enginner":3,"etc":3}]  // field : Object value
    , "loc" : [37.504997827623406, 127.02381255144938] // field : geomentry
    , "etc" : ["2 daughters","프로이직러"] // field : array value
})
// document가 생성되지만, collection 이 존재하지 않으면 collection, database가 존재 하지않으면 database 까지 생성 됨
// schemaless (스키마 유연성)

• https://docs.mongodb.com/manual/reference/bson-types/

언제 어떻게 써야 할까?

• Schema가 자주 바뀌는 환경
• Document 지향 스토어 방식
• 스키마의 변경이 자유로운 편
• 추가될 기능이 확실하지 않고 상황에 다라 App에 저장될 자료가 지속적으로 달라지는 환경(개발 방법론으로 개발 하는 곳)
• 애자일 개발 방법론 / 나선형 모델에 최적 (미주 추가)
• 분산 컴퓨팅 환경
• 샤딩과 복제를 지원하기 때문에 여러 대의 컴퓨터에 구성이 용이하기 때문에 빠른 분산 컴퓨팅 환경이 구축 필요한 경우

 

RDBMS	NoSQL
Schema 명확한 데이터 구조 (Join 등으로 복잡성 증가, 스키마 수정 시  비용 발생) 데이터 무결성 보장 수평적 확장이 힘듦(수직적 확장)	Schemaless 자유롭게 데이터를 관리(중복 데이터 저장 가능하여 데이터 관리 필요) Data에 대한 규격화된 결과 얻기가 힘듦 Join이라는 개념이 없으며, Join 가능은 하나 힘ㄷ름 수평적 확장이 쉬움

ACID / BASE 관련 좋은 글

https://embian.wordpress.com/2013/06/27/nosql-2/

https://velog.io/@qoik11/MongoDB-3rk4z5de3r

 

버전 관리

• MongoDB는 두 번째 자리 숫자가 짝수인 버전이 안정화 버전이며, 홀수인 버전이 개발 중인 버전
• 서비스를 하는 것이라면 두 번째 자리가 짝수인 버전을 사용하는 것 추천
• Postgresql 도 비슷한 것으로...

 

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애자일 개발 방법론

• 신속한 반복 작업을 통해 실제 작동 가능한 소프트웨어를 개발하여 지속적으로 제공하기 위한 소프트웨어 개발 방식
• 지속적으로 요구 사항을 반영하며, 의사소통이 많으며 지속적인 테스트 가 특징
• 명세화 부족하며 잦은 변경으로 테스트 증가. 개발자 위주라 사업 관리 부분 미흡(유지보수 비용 증가)

나선형 모델

• 시스템 개발 시 위험을 최소화 하기 위해 점진적으로 완벽한 시스템으로 개발해 나가는 나선형 모델로 ,계속 목표설정-위험분석-개발검증-고객평가를 계속하며 점진적으로 개발
• 리스크를 최소화 하기 위하여 "위험 분석 단계"를 추가하여 위험 부담이 큰 대형 시스템 구축에 적합.
• 프로젝트 기간이 길며, 관리가 어려움. 위험 관리에서는 해당 전문가가 필요