mongoDB의 모든 것

mongoDB란

mongoDB는 문서지향(Document-Oriented) 저장소를 제공하는 NoSQL 데이터베이스 시스템으로, 현존하는 NoSQL 데이터베이스 중 인지도 1위를 유지하고 있습니다.

 

스키마 제약 없이 자유롭고, BSON(Binary JSON) 형태로 각 문서가 저장되며 배열(Array)이나 날짜(Date) 등 기존 RDMS에서 지원하지 않던 형태로도 저장할 수 있기 때문에 JOIN이 필요 없이 한 문서에 좀 더 이해하기 쉬운 형태 그대로 정보를 저장할 수 있다는 것이 특징입니다.

 

특히 mongoDB는 문서지향 데이터베이스로, 이것은 객체지향 프로그래밍과 잘 맞고 JSON을 사용할 때 아주 유용합니다. 따라서 자바스크립트를 기반으로 하는 Node.js와 호환이 매우 좋기 때문에, Node.js에서 가장 많이 사용되는 데이터베이스입니다. 물론 mysql 같은 관계형 데이터베이스 사용도 가능합니다.

 

문서지향 데이터베이스에서는 행 개념 대신 보다 유연한 모델인 문서를 이용하는데, 내장문서와 배열 따위의 표현이 가능해서 복잡한 객체의 계층 관계를 하나의 레코드로 표현할 수 있습니다. 이러한 문서지향 데이터베이스로는 mongoDB 이외에도 10gen, Couchbse, CouchDB 등이 있습니다.

 

 

mongoDB 특징

• Join이 없으므로 Join이 필요 없도록 데이터 구조화가 필요
• 다양한 종류의 쿼리문을 지원(필터링, 수집, 정렬, 정규표현식 등)
• 관리의 편의성
• 스키마 없는(Schemaless) 데이터베이스를 이용한 신속 개발. 필드를 추가하거나 제거하는 것이 매우 쉬워짐
• 쉬운 수평 확장성
• 인덱싱 제공

 

mongoDB 구조

많은 DB가 있고 그 안에 컬렉션이 있고 컬렉션에는 여러개의 Document가 있음

 

Document는 동적 스키마를 갖고있기 때문에, 같은 Collection 안의 Document끼리 다른 스키마를 갖고 있을 수 있다. 즉, 서로 다른 데이터들을 가지고 있을 수 있다.

 

mongoDB 장단점

장점

쌓아놓고 삭제가 없는 경우가 가장 적합

• Flexibility : Schema-less라서 어떤 형태의 데이터라도 저장할 수 있다.
• Performance : Read & Write 성능이 뛰어나다. 캐싱이나 많은 트래픽을 감당할 때 써도 좋다.
• Scalability : 애초부터 스케일아웃 구조를 채택해서 쉽게 운용가능하다. Auto sharding 지원
• Deep Query ability : 문서지향적 Query Language 를 사용하여 SQL 만큼 강력한 Query 성능을 제공한다.
• Conversion / Mapping : JSON형태로 저장이 가능해서 직관적이고 개발이 편리하다.

단점

정합성이 떨어지므로 트랜잭션이 필요한 경우에는 부적합

• JOIN이 없다. join이 필요없도록 데이터 구조화 필요
• memory mapped file으로 파일 엔진 DB이다. 메모리 관리를 OS에게 위임한다. 메모리에 의존적, 메모리 크기가 성능을 좌우한다.
• SQL을 완전히 이전할 수는 없다.
• B트리 인덱스를 사용하여 인덱스를 생성하는데, B트리는 크기가 커질수록 새로운 데이터를 입력하거나 삭제할 때 성능이 저하된다. 이런 B트리의 특성 때문에 데이터를 넣어두면 변하지않고 정보를 조회하는 데에 적합하다

 

데이터 저장구조

MongoDB는 기본적으로 memory mapped file(OS에서 제공되는 mmap을 사용)을 사용한다. 데이터를 쓰기할때, 디스크에 바로 쓰기작업을 하는 것이 아니라 논리적으로 memory 공간에 쓰기를 하고, 일정 주기에 따라서, 이 메모리 block들을 주기적으로 디스크에 쓰기한다. 이 디스크 쓰기 작업은 OS에 의해서 이루어 진다.

 

OS에 의해서 제공되는 가상 메모리를 사용하게 되는데, 물리 메모리 양이 작더라도 가상 메모리는 훨씬 큰 공간을 가질 수 있다. 가상 메모리는 페이지(Page)라는 블럭 단위로 나뉘어 지고, 이 블럭들은 디스크 블럭에 매핑되고, 이 블럭들의 집합이 하나의 데이터 파일이 된다.

 

메모리에 저장되는 내용은 실제 데이터 블록과, 인덱스 자체가 저장된다. MongoDB에서 인덱스를 남용하지 말라는 이야기가 있는데, 이는 인덱스를 생성 및 업데이트 하는데 자원이 들어갈 뿐더러, 인덱스가 메모리에 상주하고 있어야 제대로 된 성능을 낼 수 있기 때문이기도 하다.

 

만약에 물리 메모리에 해당 데이터 블록이 없다면, 페이지 폴트가 발생하게 되고, 디스크에서 그 데이터 블록을 로드하게 된다. 물론 그 데이터 블록을 로드하기 위해서는 다른 데이터 블록을 디스크에 써야한다.

 

즉, 페이지 폴트가 발생하면, 페이지를 메모리와 디스카 사이에 스위칭하는 현상이 일어나기 때문에 디스크IO가 발생하고 성능 저하를 유발하게 된다.

 

즉 메모리 용량을 최대한 크게 해서 이 페이지폴트를 예방하라는 이야기이다. 그러나, 페이지 폴트가 아예 발생 안할 수는 없다.(1TB의 데이터를 위해 메모리를 진짜 1TB만큼 올릴 수는 없다.) 그래서 페이지 폴트를 줄이는 전략으로 접근 하는 것이 옳은 방법이다.

 

페이지 폴트시 디스크로 write되는 데이터는 LRU 로직에 의해서 결정된다. 그래서, 자주 안쓰는 데이터가 disk로 out되는데, 일반적인 애플리케이션에서 자주 쓰는 데이터의 비율은 그리 크지 않다. 이렇게 자주 액세스되는 데이터를 Hot Data라고 하는데, 이 데이터들이 집중되서 메모리에 올라가도록 Key 설계를 하는 것이 핵심이다. 전체 데이터를 scan하는 등의 작업을 하게 되면, 무조건 페이지 폴트가 발생하기에 table scan이 필요한 시나리오는 별도의 index table(summary table)을 만들어서 사용하는 등의 전략이 필요하다.

 

구성요소

mongoDB는 데이터를 관리하기 위한 형식으로 데이터 입출력 시에는 JSON 형식을 사용하고 데이터 저장 시에는 BSON 형식을 사용합니다. 다음은 JSON과 BSON 형식에 대한 자세한 내용입니다.

 

SQL과 비교

 

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참조 : 

명령어 : https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=itinstructor&logNo=221465476441&parentCategoryNo=&categoryNo=43&viewDate=&isShowPopularPosts=true&from=search 

https://meetup.toast.com/posts/276

https://meetup.toast.com/posts/275

https://edu.goorm.io/learn/lecture/557/%ED%95%9C-%EB%88%88%EC%97%90-%EB%81%9D%EB%82%B4%EB%8A%94-node-js/lesson/174384/mongodb%EB%9E%80

https://hwanine.github.io/database/MongoDB/

https://coding-start.tistory.com/273

https://rastalion.me/mongodb%EB%9E%80/