[MongoDB] 간단한 개념정리

 

개요

이번에 크롤링하는 데이터를 몽고디비에 적재해달라는 요청을 받아서 진행했다.

처음으로 몽고디비를 접해보는 겸 개념 정리를 해볼까 한다.

몽고디비 MongoDB

오픈소스이다

NoSQL 데이터베이스 관리 시스템으로 데이터가 JSON 유사한 문서 형태로 저장되는게 특징이다.

전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와는 달리, 스키마가 없다.

 

특징

(1) 문서 기반(Document-oriented) 저장

- 데이터를 테이블의 행(row)으로 저장하는 RDBMS와 달리, MongoDB는 BSON(Binary JOSN) 포맷의 문서로 데이터를 저장한다.

- 예:

{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "skills": ["Python", "JavaScript"]
}

 

(2) 스키마리스(Schema-less)

- 데이터 구조를 사전에 정의하지 않아도 된다.

- 각 문서는 서로 다른 필드와데이터 타입을 가질 수 있다.

 

(3) 고성능 및 확장성

- 수평적 확장을 지원하여 대량의 데이터를 처리하는데 적합하다.

- Sharding을 통해 데이터베이스를 여러 서버에 분산 저장 가능

 

(4) 유연한 쿼리

- SQL 대신 고급 쿼리 언어를 사용하여 CRUD 작업을 수행

- 복잡한 필터링, 정렬, 집계 등을 지원

 

(5) 내장 복제 및 고가용성

- 복제를 통해 데이터의 가용성과 안정성을 높임

- Replica Set을 사용하면 여러 본제본 중 하나가 장애 발생 시 자동으로 장애 조치

 

(6) 강력한 집계 프레임워크

- 데이터를 집계하거나 변환하는 데 유용한 다양한 연산 제공

 

(7) 다양한 언어 지원

- MongoDB는 Python, Java, Node.js, C++, PHP, Go 등 여러 프로그래밍 언어의 드라이버를 제공하여 개발 환경에 쉽게 통합 가능하다.

 

주요 용도

(1) 빅데이터 및 실시간 분석

- 데이터를 빠르게 저장하고 읽어야하는 애플리케이션에서 사용

 

(2) 콘텐츠 관리 및 카탈로그

- 다양한 형식의 데이터를 처리하는데 유용

 

(3) 모바일 및 IoT 애플리케이션

- 스키마 유연성 덕분에 빠른 데이터 저장 및 처리 가능

 

(4) 사용자 데이터 관리

- 사용자 프로파일, 로그 데이터, 이벤트 데이터 저장

 

정리

간단하게 정리해보면

(장점) 데이터 구조에 유연해서 빠른 읽기, 쓰기 성능에 유리하기에 특히 빠르게 변화하는 애플리케이션 및 데이터 구조가 다양한 시스템에서 매우 유용하다. 대규모 데이터 처리에 적합하고 스키마 변경이 필요없는 애플리케이션에 유용하기에 개발 초기 단계의 스타트업, 빅데이터 처리, IoT 같은 분야에서 많이 사용된다.

(단점) 관계형 데이터베이스에 비해 복잡한 트랜잭션 처리 기능이 부족하다. 잘못 설계된 데이터 모델은 성능 문제를 야기할 수 있다.