MongoDB란?

📌 MongoDB란?

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스 중 하나로, JSON과 유사한 BSON(Binary JSON) 문서 형식을 사용하여 데이터를 저장하는 문서 지향(Document-Oriented) 데이터베이스입니다.

관계형 데이터베이스(RDBMS)와 달리 스키마가 고정되어 있지 않으며, 데이터를 컬렉션(Collection)과 문서(Document) 단위로 관리하는 것이 특징입니다.

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🔹 MongoDB의 핵심 개념

1. 문서(Document)

MongoDB의 기본 저장 단위로, 키-값 쌍을 가지는 JSON과 유사한 구조를 가집니다.

{
  "_id": ObjectId("603d2f1d8b3c4a2f1c3a9e0c"),
  "name": "홍길동",
  "age": 30,
  "address": {
    "city": "서울",
    "zipcode": "12345"
  }
}

• _id: 문서의 고유 식별자(기본적으로 자동 생성됨)
• name, age, address: Key-Value 형식으로 저장됨
• address처럼 **중첩 문서(Nested Document)**도 지원

 

2. 컬렉션(Collection)

컬렉션은 RDBMS의 테이블(Table)과 유사한 개념입니다.

• 여러 개의 문서를 포함하는 컨테이너 역할
• 같은 컬렉션 내의 문서는 서로 다른 구조(스키마)를 가질 수 있음
• 예: users 컬렉션에 다양한 형태의 사용자 데이터 저장 가능

 

3. 데이터베이스(Database)

MongoDB는 하나의 데이터베이스 안에 여러 개의 컬렉션을 포함할 수 있습니다.

use myDatabase  # 데이터베이스 선택 또는 생성

• use 명령어를 사용하여 데이터베이스를 선택하면 자동 생성됨

 

4. BSON(Binary JSON)

MongoDB는 데이터를 저장할 때 BSON(Binary JSON) 형식으로 변환하여 저장합니다.

• JSON보다 빠른 읽기/쓰기 성능을 제공
• 다양한 데이터 타입 지원 (int, double, string, date, array, objectId 등)

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🔹 MongoDB의 주요 특징

✅ 1. 스키마리스(Schema-less) 구조

• RDBMS와 달리 테이블 스키마를 미리 정의할 필요 없음
• 각 문서가 서로 다른 필드를 가질 수 있어 유연한 데이터 모델링 가능

✅ 2. 확장성(Scalability) – 수평 확장(Sharding) 지원

• Sharding(샤딩): 데이터를 여러 개의 서버에 분산하여 저장하는 기술
• 대규모 데이터를 처리할 때 성능 저하 없이 확장 가능

✅ 3. 고성능(High Performance)

• 데이터가 BSON(Binary JSON) 형식으로 저장되어 빠른 조회 가능
• 인덱스(Index) 최적화를 통해 검색 성능 향상

✅ 4. 자동 복제(Replication) 및 고가용성(High Availability)

• **Replica Set(레플리카 셋)**을 통해 자동으로 데이터 복제
• 한 서버가 다운되더라도 다른 복제본이 작동하여 데이터 손실 방지

✅ 5. 강력한 쿼리 기능

• SQL과 비슷한 강력한 쿼리 언어 제공
• 다양한 필터링, 정렬, 집계(Aggregation) 연산 지원

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🔹 MongoDB 기본 명령어

▶️ 데이터베이스 관리

show dbs       # 데이터베이스 목록 조회
use myDB       # myDB 데이터베이스 사용 또는 생성
db.dropDatabase()  # 현재 데이터베이스 삭제

▶️ 컬렉션 관리

show collections   # 컬렉션 목록 조회
db.createCollection("users")  # 컬렉션 생성
db.users.drop()    # 컬렉션 삭제

▶️ 문서 삽입(Insert)

db.users.insertOne({ "name": "홍길동", "age": 30 })  # 단일 문서 삽입
db.users.insertMany([
  { "name": "김철수", "age": 25 },
  { "name": "이영희", "age": 28 }
])  # 여러 문서 삽입

▶️ 문서 조회(Find)

db.users.find()  # 모든 문서 조회
db.users.find({ "age": 30 })  # 특정 조건 조회
db.users.find().sort({ "age": 1 })  # 나이 오름차순 정렬

▶️ 문서 수정(Update)

db.users.updateOne({ "name": "홍길동" }, { $set: { "age": 31 } })  # 단일 문서 수정
db.users.updateMany({}, { $set: { "active": true } })  # 모든 문서에 필드 추가

▶️ 문서 삭제(Delete)

db.users.deleteOne({ "name": "홍길동" })  # 특정 문서 삭제
db.users.deleteMany({ "age": { $lt: 30 } })  # 나이가 30 미만인 모든 문서 삭제

 

🔹 MongoDB와 RDBMS 비교

항목	MongoDB(NoSQL)	RDBMS(MySQL, PostgreSQL 등)
데이터 모델	문서(Document) 지향	테이블(Table) 기반
스키마(Schema)	스키마 없음 (유연함)	스키마 고정 (정형화)
확장 방식	수평 확장(Sharding)	수직 확장(Scaling Up)
쿼리 언어	MongoDB Query Language (MQL)	SQL
트랜잭션 지원	기본적으로 약함 (하지만 최신 버전에서 지원)	강력한 트랜잭션 지원
인덱스	지원 (B-Tree 기반)	지원 (B-Tree, Hash 등)

✅ MongoDB는 비정형 데이터나 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 경우 유용합니다.
✅ RDBMS는 강력한 트랜잭션 및 데이터 정합성이 중요한 경우 적합합니다.

🔹 MongoDB가 적합한 경우

✅ 빅데이터 처리
✅ IoT, 로그 데이터 저장
✅ JSON 기반 데이터 저장이 필요한 경우
✅ 빠른 읽기/쓰기 성능이 필요한 경우

🔹 MongoDB 사용 예시

📌 1. 로그 데이터 저장

서버 로그, 애플리케이션 로그 등의 대량 데이터를 빠르게 저장하고 검색할 수 있음

📌 2. 실시간 분석 시스템

MongoDB의 Aggregation Framework를 사용하면 실시간 데이터 분석 가능

📌 3. IoT 및 센서 데이터

다양한 센서 데이터(비정형 데이터)를 유연하게 저장

📌 4. 소셜 미디어 및 사용자 프로필 관리

스키마가 유동적이기 때문에 소셜 네트워크 같은 서비스에 적합

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🔹 결론

MongoDB는 유연한 데이터 구조, 뛰어난 확장성, 빠른 성능을 제공하는 NoSQL 데이터베이스입니다.
특히, 비정형 데이터와 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 경우에 적합합니다.

하지만 트랜잭션이 중요한 금융 시스템 등에서는 RDBMS가 더 적절할 수 있습니다.
상황에 맞게 RDBMS와 NoSQL을 선택하는 것이 중요합니다.