[Database] MongoDB 기본 개념과 용어 정리 - 2

1. MongoDB?

• MongoDB는 JSON 스타일의 문서(Document) 를 저장하는
• 문서 지향(Document-Oriented) NoSQL 데이터베이스이다.

주요 키워드

• 문서(Document)
• 컬렉션(Collection)
• BSON (Binary JSON)
• 스키마 유연성
• 수평 확장(샤딩)

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2. 핵심 용어 정리

2-1. Database

• MongoDB 서버 안에 여러 개의 Database를 만들 수 있다.
• RDB에서의 “스키마/데이터베이스”와 비슷한 개념

예) shop_db, log_db, analytics_db 등

2-2. Collection

• Database 안에 여러 개의 Collection을 둘 수 있다.
• RDB의 테이블(Table) 과 비슷한 위치
• 하나의 컬렉션에는 비슷한 유형의 도큐먼트들이 저장된다.

예) users, orders, products, logs 등

2-3. Document

• Collection 안에 저장되는 하나의 레코드
• RDB의 행(row, record) 에 해당하지만,
• 구조는 JSON / BSON 형태로 훨씬 유연하다.

예시 도큐먼트

{
  "_id": ObjectId("675fa0e9f1c2b8d4f9d8a001"),
  "email": "user@example.com",
  "name": "홍길동",
  "tags": ["beta-user", "korea"],
  "profile": {
    "age": 29,
    "job": "developer"
  },
  "created_at": "2025-12-08T10:00:00Z"
}

2-4. Field

• Document 안의 각각의 “키-값” 단위
• email, name, tags, profile 등이 필드에 해당한다.

2-5. BSON

• MongoDB 내부에서는 JSON이 아니라 BSON(Binary JSON) 이라는 이진 형식으로 저장된다.
• JSON으로 표현하기 어려운 타입(날짜, ObjectId 등)을 효율적으로 저장하기 위한 형식
• 사용자는 대부분 JSON 스타일로 생각해도 무방하다.

2-6. ObjectId

• MongoDB 문서의 기본 _id 필드로 자주 사용되는 고유 식별자 타입
• 시간 + 랜덤 정보 등이 조합된 12바이트 값
• 사람 눈에는 24자리 16진 문자열처럼 보인다.

예) ObjectId("675fa0e9f1c2b8d4f9d8a001")

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3. 스키마 유연성 (RDB와의 사고 차이)

3-1. RDB의 스키마

RDB에서는 보통 다음 순서로 진행한다.

1. 테이블 구조 설계 (컬럼 이름, 타입, 제약조건)
2. 테이블 생성
3. 그 구조에 맞게 데이터 입력

테이블에 없는 컬럼을 갑자기 쓰려면?
→ ALTER TABLE 로 스키마 변경이 필요하다.

3-2. MongoDB의 스키마

MongoDB는 스키마를 강제로 요구하지 않는다.

• 같은 컬렉션에
  • 어떤 도큐먼트는 profile.age 필드가 있고
  • 어떤 도큐먼트는 profile.age 필드가 없을 수도 있다.
• 서비스 초기에 필드를 조금씩 추가·변경하면서 데이터를 쌓을 수 있다.

하지만 실무에서는

• 완전 무계획 스키마리스로 쓰기보다는,

• “어떤 필드는 반드시 있어야 한다”는 규칙을 애플리케이션 레벨에서 관리하거나,

• MongoDB의 스키마 검증 기능을 활용해 제한을 추가하는 경우도 많다.

• 핵심은:

• RDB보다 필드 추가/구조 변경이 훨씬 자유롭다는 점이다.

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4. 기본 CRUD 흐름

여기서는 MongoDB 셸이나 드라이버 언어에 상관없이, 개념적인 형태로만 본다.

4-1. Create (생성)

// users 컬렉션에 새 도큐먼트 추가
db.users.insertOne({
  email: "user@example.com",
  name: "홍길동",
  created_at: new Date(),
  tags: ["beta-user", "korea"]
});

• _id 를 지정하지 않으면 MongoDB가 자동으로 ObjectId를 생성한다.

4-2. Read (조회)

// email로 한 명 조회
db.users.findOne({ email: "user@example.com" });

// 태그에 "korea" 가 포함된 사용자 목록 조회
db.users.find({ tags: "korea" });

• findOne : 단일 도큐먼트
• find : 여러 도큐먼트(커서 형태)

4-3. Update (수정)

// 해당 사용자의 name 필드 수정
db.users.updateOne(
  { email: "user@example.com" },
  { $set: { name: "김길동" } }
);

• $set 연산자는 지정한 필드를 수정하거나 새로 추가한다.

4-4. Delete (삭제)

// 한 명 삭제
db.users.deleteOne({ email: "user@example.com" });

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5. 인덱스와 조회 성능

5-1. 인덱스 개념

• RDB와 마찬가지로, MongoDB에서도 인덱스가 매우 중요하다.
• 자주 조회에 사용되는 필드에 인덱스를 생성하면 성능 향상이 크다.

예시

db.users.createIndex({ email: 1 });      // 오름차순 인덱스
db.users.createIndex({ created_at: -1 }); // 내림차순 인덱스

5-2. 조합 인덱스

• 복합 조건으로 자주 조회되는 경우, 복합 인덱스를 고려한다.

db.users.createIndex({ "profile.age": 1, created_at: -1 });

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6. 실무에서 자주 나오는 MongoDB 패턴

6-1. 이벤트/로그 수집

• API 요청/응답 로그
• 사용자 행동 로그(페이지 뷰, 클릭 등)
• IoT 센서 데이터
• 변경이 잦은 스키마, 다양한 타입의 로그에 특히 유리

6-2. 문서/콘텐츠 저장

• 블로그 글, 게시글, 댓글 등
• JSON 기반의 복합 구조를 그대로 도큐먼트에 저장
• 자주 같이 보여지는 정보들을 한 도큐먼트로 묶기 용이

6-3. 사용자 프로필 및 설정

• 각 사용자마다 다른 구조의 속성들을 가질 수 있을 때
• 예: 기능 실험(AB Test) 설정, 추천 관련 속성, 태그 등

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7. 정리

• MongoDB는 문서 지향 NoSQL DB 로, JSON 스타일의 데이터 구조를 유연하게 다룰 수 있다.
• 핵심 용어: Database / Collection / Document / Field / BSON / ObjectId
• RDB와 비교했을 때, 스키마 변경과 실험이 훨씬 자유롭고,
  로그/이벤트/문서 데이터 등에서 강점을 가진다.
• 다음 시리즈에서는 MongoDB와 MariaDB를 설계 관점에서 직접 비교하며,
  같은 요구사항을 두 DB에서 어떻게 다르게 풀어내는지 다룬다.