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NoSQL Database : MongoDB

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로, 데이터를 도큐먼트 형태로 저장한다. 도큐먼트는 컬렉션에 저장되며, 따라서 MongoDB는 도큐먼트 데이터베이스이다.

Atlas Cloud

MongoDB에서는 Atlas로 클라우드에 데이터베이스를 설정한다. 이는 GUI와 CLI로 데이터 시각화, 분석, Import, Export, Build에 사용가능하다. Atlas의 사용자는 클러스터를 배포할 수 있으며, 그룹화된 서버에 데이터를 저장한다.

클러스터 배포

  • 클러스터 : 각 인스턴스(데이터베이스)들의 모임을 클러스터라고 하며, 하나의 시스템 처럼 동작한다.
  • 레플리카 세트 : 데이터 사본을 저장하는 인스턴스의 모임으로 인스턴스 중 하나가 문제가 발생하더라도 데이터는 그대로 유지되며, 나머지 레플리카 세트에 저장된 데이터로 작업이 가능하다.

MongoDB Document

  • 도큐먼트(Document) : 필드-값 쌍으로 저장된 데이터
  • 필드(Field) : 데이터 포인트를 위한 고유한 식별자
  • 값(Value) : 주어진 식별자와 연결된 데이터
  • 컬렉션(Collection) : MongoDB의 도큐먼트로 구성된 저장소, 도큐먼트 -> 컬렉션 -> 데이터베이스
  • Ex. Field : value
{
  <field> : <value>,
  "name" : "kim",
  "age" : "30"
}

JSON vs BSON

JSON

shell을 이용하여 도큐먼트를 조회하거나 업데이트할 때, 도큐먼트가 출력되는 형식으로 형식은 다음과 같다.

{
  "id":"123123123123123123",
  "date":ISODate("2022-08-14T05:00:00Z"),
  "name":"kim",
  "password":"1234",
}
  • 이러한 JSON 형식은 읽기 쉽지만 텍스트 형식이기 때문에 파싱이 느리고 메모리 사용이 비효율적이다.
  • 또한, JSON 형식은 기본 데이터 타입만 지원하기 때문에 데이터 타입에 제약이 있다.

BSON(Binary JSON)

컴퓨터의 언어에 가까운 이진법에 기반을 둔 표현이다.

{"hello": "world"} →
\x16\x00\x00\x00           // total document size
\x02                       // 0x02 = type String
hello\x00                  // field name
\x06\x00\x00\x00world\x00  // field value
\x00                       // 0x00 = type EOO ('end of object')
  • JSON 보다 메모리 사용이 효율적이며, 빠르고, 가볍고, 유연하다.
  • 더 많은 데이터 타입을 사용할 수 있다.
  • 따라서 MongoDB 내부에서는 속도, 효율성, 유연성의 장점이 있는 BSON으로 데이터를 저장, 사용한다.

MongoDB 사용하기 with Atlas

MongoDB 설치 및 서비스 확인

Import & Export

Export

  • BSON & JSON : mongodump
mongodump --uri "<Atlas Cluster URI>"
# Atlas Cluster URI : mongodb+srv://<your name>:<your password>@<your cluster>.mongodb.net/database_name"
    • 여기서 your cluster는 atlas의 connect shell에서 확인 가능하다.
    • Ex. cluster0.clusterkey.mongodb.net

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  • JSON : mongoexport
mongoexport --uri "<Atlas Cluster URI>"
						--collection=<collection name>
						--out=<filename>.json

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Import

  • BSON & JSON : mongorestore
mongorestore --uri "<Atlas Cluster URI>"
						 --drop <dump dir>
    • 여기서 drop을 통해 기존에 있던 데이터를 삭제한다.(선택)

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  • JSON & CSV
mongoimport --uri "<Atlas Cluster URI>"
						--drop <filename>.json
    • 마찬가지로 drop을 통해 기존에 있던 데이터를 삭제한다.(선택)
    • –collection 옵션을 통해 컬렉션을 지정할 수도 있다.

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CRUD

Create : insert

db.collection.insert({
	# some content ex. {...}
})
  • MongoDB 도큐먼트는 모든 도큐먼트가 _id 필드를 기본값으로 반드시 가지고 있어야 한다.
  • _id 필드는 중복을 허용하지 않으며, 각 도큐먼트를 구별하는 역할을 한다.
  • _id : ObjectId(12byte, 24char)
    • Ex. ObjectId(“59b99db4cfa9a34dcd7885b6”)
  • 다수의 도큐먼트의 경우 []로 감싼다.
    • 이 경우 배열 안의 리스트 된 순서대로 진행되기 때문에
    • {ordered: false}로 순서와 상관 없이 고유한 _id를 가진 도큐먼트는 모두 컬렉션에 삽입될 수 있다.

  • 존재하지 않는 컬렉션에 insert할 경우 컬렉션이 만들어지면서 데이터가 삽입된다.

  • Ex.
db.products.insert(
   [
     { _id: 20, item: "lamp", qty: 50, type: "desk" },
     { _id: 21, item: "lamp", qty: 20, type: "floor" },
     { _id: 22, item: "bulk", qty: 100 }
   ],
   { ordered: false }
)

insert 공식문서

READ : find, findOne()

  • find : 데이터 조회
  • .findOne() : 특정한 데이터 한 개만 조회(여러 개일 경우 무작위)
db.collection.find(query,projection)
# query Ex. {"state":"NY"}
  • .pretty() : 데이터를 읽기 편하게 정렬하여 보여준다.
  • .count() : 데이터 수 조회

  • 이하 skip, limit, sort .. 등 find나 findOne 뒤에 붙이면 기능에 따른 조회를 할 수 있다.

  • Ex.
db.bios.find( {
   birth: { $gt: new Date('1920-01-01') },
   death: { $exists: false }
} ).pretty()

find 공식문서

findOne 공식문서

UPDATE : updateOne(), updateMany()

  • updateOne() : 주어진 기준에 맞는 다수의 도큐먼트 중 첫번째 도큐먼트 하나만 업데이트
  • updateMany() : 쿼리문과 일치하는 모든 도큐먼트를 업데이트
db.collection.updateOne( {
	<filter>, #ex. {"field": "value"}
	<update>  #ex. {"$set" : {"population":6235}}
})
  • $set : 해당 필드 값 수정
  • $inc : 해당 필드 값에 값 추가
  • $push : 배열로 이루어진 필드의 값에 요소를 추가하기 위한 연산자
  • …
  • Ex.
   db.restaurant.updateMany(
      { violations: { $gt: 4 } },
      { $set: { "Review" : true } }
   );

updateOne 공식문서

updateMany

DELETE : deleteOne(), deleteMany() ,drop()

  • deleteOne() : 주어진 기준에 맞는 다수의 도큐먼트 중 첫번째 도큐먼트 하나를 삭제
  • deleteMany() : 쿼리문과 일치하는 모든 도큐먼트를 삭제
  • drop() : 해당 컬렉션 삭제
db.collection.deleteOne(
   <filter>, #ex. {"field": "value"}
)
  • Ex.
   db.orders.deleteMany(
       { "client" : "Crude Traders Inc." },
       { w : "majority", wtimeout : 100 }
   );

deleteOne 공식문서

deleteMany 공식문서

drop 공식문서

+ MongoDB 사용하기 with Atlas + Compass

위의 Import& Export, CRUD 과정은 Compass 툴을 통해서 GUI로 보다 쉽게 작업 가능하다.

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compass

Aggregation Framework

  • MQL보다 다양한 쿼리를 작성할 수 있다.
  • 파이프라인의 각 단계 순서대로 데이터가 처리된다.
  • 이 안의 데이터는 원본데이터를 수정하거나 변경하지 않는다.
  • 각 단계의 이름 앞에는 “$”가 있고 그 뒤에는 실행할 작업에 대한 설명이 온다.

Aggregation Framework

본 포스팅은 코드스테이츠 BEB 과정을 수강하며 작성한 글입니다.

참고

The Merge

6 분 소요

The Merge