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mongoDB

mongoDB는 JSON 형태의 문서 기반 데이터를 효율적으로 저장, 관리, 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스입니다.

mongoDB란?

mongoDB는 문서 기반의 유연한 데이터 저장 구조와 수평적 확장성을 바탕으로, 현대 애플리케이션에서 발생하는 대량의 비정형 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 강력한 데이터베이스 솔루션입니다.

mongoDB는 ‘Server Side Public License(SSPL)’에 따라 배포되는 오픈소스 데이터베이스입니다.

Tekton Pipelines

mongoDB 구성 요소

Document

  • JSON과 유사한 BSON 형식으로 데이터를 저장하며, 데이터의 기본 단위입니다.

Collection

  • 관련된 문서(Document)를 그룹화한 단위로, 관계형 데이터베이스의 테이블에 해당합니다.

Replica Set

  • 데이터 복제를 지원하여 고가용성과 데이터 안전성을 보장합니다.

Shard

  • 데이터를 여러 서버에 분산 저장하여 수평적 확장을 지원합니다.

Aggregation Framework

  • 데이터를 필터링, 변환, 집계할 수 있는 강력한 쿼리 도구를 제공합니다.

MongoDB Atlas

  • 클라우드 기반 관리형 MongoDB 서비스로, 인프라 관리 없이 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

mongoDB 블로그

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mongoDB 리소스

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mongoDB 쉽게 이해하기

mongoDB는 데이터를 유연하게 저장하고 관리할 수 있는 데이터베이스입니다.

  • mongoDB는 데이터를 파일처럼 저장하고 필요한 걸 빠르게 찾을 수 있는 디지털 서랍입니다.
  • 모든 문서를 같은 형식으로 만들 필요 없이 자유롭게 저장할 수 있습니다.
  • 데이터를 여러 서버에 나눠 보관해, 많은 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다.

mongoDB는 쉽고 빠르게 데이터를 관리할 수 있는 도구입니다.

mongoDB 시작과 배경

mongoDB는 기존 관계형 데이터베이스의 한계를 극복하고, 비정형 데이터와 빅데이터를 유연하게 처리할 수 있는 현대적인 데이터베이스를 목표로 탄생했습니다. 유연한 데이터 구조, 수평적 확장성, 개발자 친화성을 바탕으로 현재 전 세계에서 널리 사용되는 NoSQL 데이터베이스가 되었습니다.

mongoDB 시작

관계형 데이터베이스의 한계

  • 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)는 고정된 스키마와 정형 데이터 처리에 초점이 맞춰져 있어, 변화가 빠른 현대 애플리케이션에 적합하지 않았습니다.
  • 데이터를 테이블로만 저장해야 하는 RDBMS 구조는 비정형 데이터(예: JSON, 로그 데이터)를 처리하기 어려웠습니다.

빅데이터와 비정형 데이터의 증가

  • 2000년대 중반부터 웹 애플리케이션, 소셜 미디어, IoT 등에서 비정형 데이터와 빅데이터의 수집이 폭발적으로 증가했습니다.
  • 이러한 데이터를 유연하게 처리할 수 있는 새로운 데이터베이스가 필요했습니다.

개발자 친화적 데이터베이스 필요

  • 데이터를 직관적으로 저장하고 관리할 수 있는 도구가 필요했습니다.
  • 특히, 개발자들이 쉽게 사용할 수 있는 데이터베이스 설계를 목표로 했습니다.

mongoDB 배경

유연한 데이터 구조

  • JSON과 유사한 문서(Document) 형식을 통해 고정된 스키마 없이 데이터를 저장하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

수평적 확장성 제공

  • 데이터 샤딩(Sharding)을 지원하여, 대규모 데이터와 트래픽 증가에도 대응할 수 있도록 설계되었습니다.

비정형 데이터 처리 최적화

  • 로그, 센서 데이터, 소셜 미디어 콘텐츠 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 만들어졌습니다.

현대 애플리케이션 지원

  • 클라우드와 분산 환경에서 잘 동작하며, 대규모 애플리케이션과 마이크로서비스에 최적화되었습니다.

mongoDB 주요 특징

mongoDB는 문서 기반 데이터 모델, 스키마리스 설계, 수평적 확장성, 강력한 쿼리 언어와 보안 기능을 통해 비정형 데이터와 대규모 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 데이터베이스입니다.

특징 설명 이점
문서(Document) 기반 데이터 모델 JSON과 유사한 BSON(Binary JSON) 형식으로 데이터를 저장하며, 데이터 구조가 유연합니다. 비정형 데이터와 동적 스키마를 처리할 수 있어 다양한 데이터 유형을 저장 가능.
스키마리스(Schemaless) 설계 데이터를 저장하기 전에 스키마를 정의할 필요가 없으며, 문서별로 다른 구조를 가질 수 있습니다. 데이터 변경이 잦은 환경에서도 유연한 데이터 처리 가능.
수평적 확장(Sharding) 데이터를 여러 샤드(서버)에 분산하여 저장하고, 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다. 트래픽 증가와 대용량 데이터를 처리할 때 성능과 확장성을 보장.
복제(Replication) 데이터 복제를 통해 여러 서버에 동기화하여 고가용성을 보장합니다. 장애 발생 시에도 데이터 손실을 방지하며, 안정적인 서비스 운영 가능.
강력한 쿼리 언어 필터링, 집계, 정렬, 조인 등 다양한 쿼리 작업을 지원하며, JSON 형식의 쿼리 언어를 사용합니다. SQL 없이도 직관적인 데이터 조회와 분석 가능.
고성능과 낮은 지연 시간 읽기/쓰기 작업이 빠르며, 대규모 데이터 처리와 실시간 분석에 최적화되어 있습니다. 빠른 응답 시간으로 사용자 경험 개선.
다양한 프로그래밍 언어 지원 Java, Python, Node.js 등 다양한 언어와 쉽게 통합됩니다. 개발자 친화적이며, 애플리케이션 개발 속도를 높일 수 있음.
클라우드 네이티브 지원 mongoDB Atlas를 통해 관리형 데이터베이스 서비스를 클라우드에서 제공합니다. 클라우드 환경에서의 배포와 관리가 용이하며, 인프라 운영 부담 감소.
집계 프레임워크(Aggregation) 데이터를 필터링하고 변환하며, 복잡한 데이터 분석을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 고급 데이터 분석과 실시간 통계 처리에 적합.
강력한 보안 기능 사용자 인증, 역할 기반 액세스 제어, 데이터 암호화 등 보안 기능을 제공합니다. 민감한 데이터 보호와 보안 요구사항 충족 가능.

mongoDB 경쟁 제품

mongoDB는 비정형 데이터와 대규모 데이터를 처리하는 유연한 데이터베이스로, 다양한 비즈니스 요구를 충족합니다. 다른 경쟁 제품들은 특정 영역(예: 검색, 관계 데이터 분석, 실시간 처리)에 특화되어 있으므로 프로젝트의 요구사항에 맞게 선택해야 합니다.

제품명 주요 기능 장점 단점 주요 사용 사례
mongoDB NoSQL 문서 기반 데이터베이스, 동적 스키마, 수평적 확장 비정형 데이터 처리에 적합, 수평적 확장 지원, JSON과 유사한 직관적 데이터 구조 복잡한 트랜잭션 처리 제한, 관계형 데이터 관리에는 부적합 IoT, 소셜 네트워크, 전자상거래, 비정형 데이터
Cassandra 분산형 NoSQL 데이터베이스, 수평적 확장성, 고가용성 대규모 데이터를 무중단으로 처리 가능, 쓰기 성능 우수 복잡한 쿼리와 관계형 데이터 모델은 부적합 IoT, 로그 데이터 관리, 실시간 분석
Redis 키-값 기반 데이터 저장소, 인메모리 데이터베이스 고속 읽기/쓰기 성능, 데이터 캐싱 및 실시간 데이터 처리에 강점 데이터 크기가 큰 경우 메모리 비용이 높아질 수 있음 실시간 애플리케이션, 캐싱, 순위표
Elasticsearch 검색 및 분석을 위한 분산형 데이터베이스 강력한 검색 및 분석 기능, 텍스트 기반 데이터 처리에 최적화 데이터 쓰기 성능이 상대적으로 낮고, 비정형 데이터 저장에는 제한적 로그 분석, 검색 엔진, 데이터 시각화
DynamoDB AWS의 NoSQL 데이터베이스, 키-값 및 문서 데이터 저장 완전 관리형 서비스, 서버리스 환경에서 무한 확장 가능 AWS 종속성, 관계형 데이터 및 복잡한 쿼리에는 제한적 클라우드 기반 애플리케이션, IoT, 게임
Couchbase NoSQL 문서 기반 데이터베이스, 캐싱 및 실시간 데이터 처리 지원 고성능 데이터 처리, ACID 트랜잭션 지원 복잡한 설정과 유지 관리 필요 모바일 및 웹 애플리케이션, 실시간 데이터 처리
Neo4j 그래프 데이터베이스, 관계 탐색 및 분석 관계 중심의 데이터 모델에 최적화, 복잡한 네트워크 구조 분석 가능 대규모 데이터 처리 성능이 상대적으로 낮음 추천 시스템, 소셜 네트워크 분석, 지리정보
Amazon Aurora AWS의 관리형 관계형 데이터베이스 서비스 관계형 데이터 및 NoSQL 데이터 통합 지원, 자동 백업 및 복구 AWS 환경에 종속, 비용이 높은 편 클라우드 기반 웹 애플리케이션, 데이터 분석
HBase Hadoop 기반의 분산형 NoSQL 데이터베이스 대규모 데이터 처리와 분석에 적합, Hadoop과의 통합성 쿼리 언어가 직관적이지 않음, 실시간 작업에는 부적합 데이터 웨어하우스, 로그 관리, 빅데이터 분석
Firestore Google의 클라우드 네이티브 NoSQL 데이터베이스 서버리스 아키텍처, 실시간 동기화 지원 Google Cloud 종속성, 관계형 데이터에는 제한적 모바일 및 웹 애플리케이션, 실시간 데이터 동기화

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