MongoDB

• nosql(Not Only SQL)

• Document Database. Collections으로 구성 되어 있는데 collection은 table이라고 생각 하면 편하고 table안에 record는 document로 구성 되어 있다.

• document는 field/value 값을 가지는데 이것은 json이랑 거의 같은 구조라고 생각 하면된다.

• 다른 점은 document가 생성 되면 고유 field 인 _id와 임의 숫자가 value값에 들어간다.

• 특징

  • 분산 컴퓨팅 시스템.(sharding, replica)
  • 확장성이 뛰어남.(수평확장 가능)
  • 비용 절감 가능 (저렴한 범용 하드웨어 클러스터에 쉽게 설치할 수 있음)
  • 유연한 스키마 설계.
  • 비정형 및 반정형 데이터를 처리함.(json, word, pdf...)
  • 복잡한 관계는 없다.
  • 오픈 소스다.

• 장점

  • document는 json 형태라고 볼수도 있으니 많은 언어에 호환이 된다.
    • 정확히 말해서 bjson이다. bjson은 binary JSON의 약자이다. json 같은 문서들을 binary로 encode 한것이다.
  • 동적 스키마/Schema-less
    • collection내의 각 Document는 스키마가 없거나 다를 수 있다. (rdbms 는 schema 를 변경시 모든 데이터를 변경 해야 하지만 nosql은 그렇지 않다.)
    • joinless 대신 고속 crud query
    • Scalability(확장성)이 좋고 Sharding(db 분할 기술)클러스터 구축 이 가능하다
  • 공식문서(https://www.mongodb.com/nosql-explained/advantages)
    • 스케일 아웃 아키텍처로 대량의 데이터를 고속으로 처리 (scalability/sharding)
      • 새 컴퓨터와 스토리지를 클러스터에 쉽게 추가 할 수있는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구현하는 데 특히 어려움이 없다.
      • NoSQL 시스템의 수평 확장 아키텍처는 데이터 볼륨이나 트래픽이 증가 할 때 확장성에 대한 명확한 경로를 제공한다. SQL 데이터베이스로 동일한 유형의 확장 성을 달성하려면 비용이 많이 들거나 많은 엔지니어링이 필요하거나 실행 불가능할 수 있다
        • 수평 확장은 더 많은 시스템 을 추가하여 확장
        • 수직 확장은 기존 시스템에 더 많은 전력 (CPU, RAM)을 추가하여 확장.
    • 비 구조적, 반 구조적 또는 구조적 데이터 저장 (유연성)
      • NoSQL 데이터베이스는 데이터를 이해하기 쉽고 애플리케이션에서 데이터를 사용하는 방식에 더 가깝게 저장할 수 있다. 데이터를 사용하기 위해 저장하거나 검색 할 때 필요한 변환이 더 적다. 구조화, 비 구조화 또는 반 구조화 여부에 관계없이 다양한 유형의 데이터를 보다 쉽게 ​​저장하고 검색 할 수 있습니다.
    • 스키마 및 필드에 대한 간편한 업데이트 활성화 (다양성/유연성)
      • 구조가 없어서 새로운 구조로 저장 가능
      • 구조 방해 없이 막 넣을 수 있다.
    • 개발자 친화적
      • NoSQL 데이터베이스는 애플리케이션에 사용되는 데이터 개체의 종류에 가까운 양식에 데이터를 저장하므로 데이터베이스 안팎으로 데이터를 이동할 때 필요한 변환이 적다.
    • 클라우드를 최대한 활용하여 다운 타임 제로 제공
      • 사용하는 확장 아키텍처는 방대한 데이터 세트와 대량의 트래픽을 수용 할 수있는 명확한 확장 경로를 제공 할뿐만 아니라 컴퓨터 클러스터를 사용하여 데이터베이스를 제공하면 데이터베이스가 자동으로 용량을 확장 및 축소 할 수 있다

• 단점

  • 데이터베이스에 안정성 기능이 없음(acid 하지 않다)
    • ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성)는 오류, 전원 장애 및 기타 장애에도 불구하고 데이터 유효성을 보장하기 위한 데이터베이스 트랜잭션의 속성 집합이다.

• 데이터 표현 방식

  • JSON이랑 비슷한 형태라 아무렇게나 넣을 수 있지만 보통 3가지 방식으로 저장/사용 한다.
  • Embedded Document Pattern
    • 모든 데이터를 한 collection에 저장하는 방식
    • 장점: 한 쿼리로 정보를 다 가져올 수 있다
    • 단점:
  • Subset Pattern
    • 여러개의 collection을 만들지만 collection안에 다른 collection의 정보를 중복적으로 가지고 있는 방식
    • 장점: collection이 비대해지는것을 방지하고 자주 접하는 data들을 subset에 포함함으로써 caching 비슷한 역할을 할 수 있다.
    • 단점: 수정이 있다면 그 data가 있는 모든 collection에서 찾아서 수정 해야 되서 많이 느려질 수 있다.
  • Reference Pattern
    • Mysql 기본적인 관계형처럼 구현 할때 쓰는 방식
    • 관계형 쓰는 순간 부터 NoSQL 쓰는 이유를 생각 해봐야 할것 같다.

• join

  • 원래 없었지만 최근에 생겼다 aggregate!!

  //외부 collection
  db.inventory.insert([
   { "_id" : 1, "sku" : "almonds", "description": "product 1", "instock" : 120 },
   { "_id" : 2, "sku" : "bread", "description": "product 2", "instock" : 80 },
   { "_id" : 3, "sku" : "cashews", "description": "product 3", "instock" : 60 },
   { "_id" : 4, "sku" : "pecans", "description": "product 4", "instock" : 70 },
   { "_id" : 5, "sku": null, "description": "Incomplete" },
   { "_id" : 6 }
  ])
  
  //내부 collection
  db.orders.insert([
     { "_id" : 1, "item" : "almonds", "price" : 12, "quantity" : 2 },
     { "_id" : 2, "item" : "pecans", "price" : 20, "quantity" : 1 },
     { "_id" : 3  }
  ])
  
  //쿼리문
  db.orders.aggregate([
     {
       $lookup:
         {
           from: "inventory",
           localField: "item",
           foreignField: "sku",
           as: "inventory_docs"
         }
    }
  ])
  
  //결과물
  {
     "_id" : 1,
     "item" : "almonds",
     "price" : 12,
     "quantity" : 2,
     "inventory_docs" : [
        { "_id" : 1, "sku" : "almonds", "description" : "product 1", "instock" : 120 }
     ]
  }
  {
     "_id" : 2,
     "item" : "pecans",
     "price" : 20,
     "quantity" : 1,
     "inventory_docs" : [
        { "_id" : 4, "sku" : "pecans", "description" : "product 4", "instock" : 70 }
     ]
  }
  {
     "_id" : 3,
     "inventory_docs" : [
        { "_id" : 5, "sku" : null, "description" : "Incomplete" },
        { "_id" : 6 }
     ]
  }
  

reference:

• https://dev.to/lmolivera/everything-you-need-to-know-about-nosql-databases-3o3h#adv

그외 프로젝트 하면서 느꼈던 점

• 프로젝트를 하면서 schema를 자주 바꾸게 되었는데 이때 mongodb의 schema 유연함을 몸소 느끼게 되었다.
• embedded + subset 방식으로 사용 할려다 보니깐 중복 데이터를 만들어야 하거나 수정 해야 할때 sql보다 쿼리문을 더 짜야 되서 불편했던 점이 있었다.