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이번 시간에는 NoSQL 점유율 1위인 Document 기반 NoSQL, MongoDB에 대해서 알아보도록 하겠다.
MongoDB
MongoDB는 NoSQL 중 압도적인 1위를 자랑하는 Document 타입 기반 NoSQL이다. 2007년 10월 10gen(현재 MongoDB Inc)이라는 회사에서 처음 등장했고 2009년에 오픈소스로 전환하여 현재는 듀얼라이센스 정책으로 Community 버전과 Enterprise 버전을 제공하고 있다.
MongoDB는 JSON타입으로 데이터를 저장하는데 때문에 RDB에서는 사용하지 못했던 array,list 같은 형식의 데이터도 저장이 가능하다.
{
"name": "notebook",
"qty": 50,
"rating": [ { "score": 8 }, { "score": 9 } ],
"size": { "height": 11, "width": 8.5, "unit": "in" },
"status": "A",
"tags": [ "college-ruled", "perforated"]
}
몽고 DB는 Document 내부에 컬렉션이라는 개념에 데이터를 저장하는데 이 컬렉션은 RDB에서 테이블과 유사하다. 추가적으로 컬렉션을 조회하기위한 Views와 On-demand materialized Views를 제공한다.
몽고 DB는 임베디드형 데이터 모델을 제공하기 때문에 높은 성능을 갖고 있으며 더빠른 쿼리를 위해 인덱스를 지원한다.
기본적인 CRUD api를 제공하는 것은 물론이고. Data Aggregation 같은 개념을 제공한다 Data Aggregation은 파이프라인의 개념을 토대로 데이터 집계에 사용하는데 Java에서 Stream을 생각하면 이해가 조금 더 쉬울 수 있다.
db.orders.aggregate([
{ $match: { status: "A" } },
{ $group: { _id: "$cust_id", total: { $sum: "$amount" } } }
])
Data Aggregation 이외에도 Text Search 같은 데이터 집계, 검색과 관련된 api를 제공한다.
몽고 DB는 replica set 이라는 개념으로 replication을 구성한다. 이것을 통해 auto failover, 데이터 가용성을 지원한다. 물론 scale out 역시 가능하다. Sharding이라는 개념을 통해 데이터를 분산시킬 수 있다.
설치하기
몽고DB 설치는 https://docs.mongodb.com/manual/installation/에서 찾을 수 있지만 나는 Docker 기반으로 설치할 예정이다. 이미지 관련된 정보는 https://hub.docker.com/_/mongo 에서 찾을 수 있다.
다음 명령어를 통해 몽고DB 컨테이너를 올려보자.
docker run --name some-mongo -d mongo:tag
다음 명령어를 통해 몽고DB bash 쉘에 접속할 수 있다.
docker exec -it some-mongo bash
컨테이너 내부에서 mongo 라는 명령어를 치면 몽고DB를 사용할 수 있다.
CRUD 연습하기
먼저 현재 사용하고있는 db를 확인하려면 db 라는 명령어로 확인할 수 있다.
> db
test
db를 변경하고싶다면 use {dbname} 을 사용해서 변경할 수 있다.
> use examples
switched to db examples
Insert
이제 컬렉션이라는 곳에 데이터를 넣어볼 차례다. inventory라는 이름을 가진 컬렉션에 insertMany() 메서드를 사용해서 데이터를 넣는데 이때 inventory라는 컬렉션이 없다면 몽고DB가 알아서 컬렉션을 생성해준다.
> db.inventory.insertMany([
{ item: "journal", qty: 25, status: "A", size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, tags: [ "blank", "red" ] },
{ item: "notebook", qty: 50, status: "A", size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, tags: [ "red", "blank" ] },
{ item: "paper", qty: 10, status: "D", size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, tags: [ "red", "blank", "plain" ] },
{ item: "planner", qty: 0, status: "D", size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, tags: [ "blank", "red" ] },
{ item: "postcard", qty: 45, status: "A", size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, tags: [ "blue" ] }
]);
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8521"),
ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8522"),
ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8523"),
ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8524"),
ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8525")
]
}
성공적으로 인서트되었다면 ObjectId(“5f179f1f5bee84b4110e84f4”)같은 _id를 반환한다. 이 _id는 몽고DB가 자동으로 부여하는 ID값이다.
select
이제 컬렉션 내부에 데이터를 탐색해보도록 하겠다. 전체 데이터를 가져올때는 db.inventory.find({}).pretty() 명령어로 가져온다. .pretty() 옵션은 formating된 결과로 리턴하게 해준다.
> db.inventory.find({}).pretty()
...
{
"_id" : ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8525"),
"item" : "postcard",
"qty" : 45,
"status" : "A",
"size" : {
"h" : 10,
"w" : 15.25,
"uom" : "cm"
},
"tags" : [
"blue"
]
}
...
status와 같은 필드에 대한 질의를 수행하려면 db.inventory.find( { status: "D" } ); 처럼 사용할 수 있다. 이렇게 사용하면 status가 D인 데이터만 가져온다.
> db.inventory.find( { status: "D" } ).pretty();
{
"_id" : ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8523"),
"item" : "paper",
"qty" : 10,
"status" : "D",
"size" : {
"h" : 8.5,
"w" : 11,
"uom" : "in"
},
"tags" : [
"red",
"blank",
"plain"
]
}
{
"_id" : ObjectId("5f17a3dd5bee84b4110e8524"),
"item" : "planner",
"qty" : 0,
"status" : "D",
"size" : {
"h" : 22.85,
"w" : 30,
"uom" : "cm"
},
"tags" : [
"blank",
"red"
]
}
db.inventory.find( { qty: 0, status: "D" } );와 같은식의 복합형태도 가능하고 size라는 임베디드 데이터 타입 내부에 uom 필드에 대한 질의를 하고싶다면 db.inventory.find( { "size.uom": "in" } ) 와 같은 방식으로 검색이 가능하다.
array 타입이나 object 타입의 질의를 할때 주의해야 할 사항이 있는데 db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } ) 와 같이 필드의 순서를 반드시 일치하게 해주어야한다. 이 명령어는 아무 행도 반환하지 않는다.
db.inventory.find( { size: { h: 14, uom: "cm", w: 21 } } ) # 안됨!
db.inventory.find( { tags: [ "red", "blank" ] } ) # 역시 안됨!
특정 필드만 리턴받고싶다면 db.inventory.find( { }, { item: 1, status: 1 } ); 명령어처럼 두번째 파라미터에 필드명 : 1(유) 또는 0(무) 의 값을 주어 특정 필드만 가져오게할 수 있다.
> db.inventory.find( { }, { item: 1, status: 1 } );
{ "_id" : ObjectId("5f18c7f87b0e45c9c6172062"), "item" : "journal", "status" : "F" }
{ "_id" : ObjectId("5f18c7f87b0e45c9c6172063"), "item" : "notebook", "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("5f18c7f87b0e45c9c6172064"), "item" : "paper", "status" : "D" }
{ "_id" : ObjectId("5f18c7f87b0e45c9c6172065"), "item" : "planner", "status" : "D" }
{ "_id" : ObjectId("5f18c7f87b0e45c9c6172066"), "item" : "postcard", "status" : "A" }
>
_id 값은 자동적으로 반환되며 만약 리턴받고싶지 않다면 _id : 0 으로 지정하면 된다.
update
update는 다음과 같이 db.inventory.updateOne({ status : "A" }, { $set: { status: "F"}}) 명령어 처럼 사용할 수 있다.
> db.inventory.updateOne({ status : "A" }, { $set: { status: "F"}});
{ "acknowledged" : true, "matchedCount" : 1, "modifiedCount" : 1 }
> db.inventory.find({status: "F"})
{ "_id" : ObjectId("5f18c7f87b0e45c9c6172062"), "item" : "journal", "qty" : 25, "status" : "F", "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "tags" : [ "blank", "red" ] }
updateOne()의 첫번째 인자는 검색조건이고 두번째 인자는 $set 으로 변경 하고싶은 데이터를 나열할 수 있다. 이외에도 upsert 같은 기능을 제공한다. status 값이 A인 데이터를 F로 변경하고 조회하는 모습이다.
delete
delete는 다음과 같이 db.inventory.deleteOne({status : "F"}) 의 형태로 사용할 수 있다. 이전에 status를 F값으로 변경한 데이터를 삭제해보도록 하겠다.
> db.inventory.deleteOne({status : "F"})
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }
마무리
간단하게 MongoDB 에 대한 특성에 대해서 알아보고 기본적인 CRUD api 를 사용해서 MongoDB에서 어떻게 데이터를 사용하는지에 대해서 알아봤다. 이외에도 컬렉션 관련된 모든 메서드에 대한 정보는 https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/js-collection/ 에서 찾을 수 있다.
포스팅은 여기까지 하겠습니다. 퍼가실때는 출처를 반드시 남겨주세요!
References