MongoDB

문서 지향 오픈소스 NoSQL 데이터베이스로 키와 연결된 값의 집합으로 이루어진 Documents 이다

특징

JSON과 닮은 BSON 도큐먼트로 저장한다. BSON은 날짜·ObjectId 등 JSON에 없는 타입도 표현한다.
필드, 범위 기반, 문자열 패턴 일치 등 다양한 쿼리를 지원
확장성이 뛰어나며 데이터 파티셔닝 기능이 내장
샤딩을 통해 여러 서버에 워크로드를 분산하여 대용량 데이터를 효율적으로 관리

MongoDB의 주요 구성 요소와 기능

Collection(컬렉션): Document Group으로 RDB에서는 테이블에 해당하며, 동적 스키마를 가진다.
Document(도큐먼트) : 관계형 데이터베이스에서는 행에 대응
Mongo Shell(몽고 쉘) : MongoDB 인스턴스와 상호작용하는 JavaScript 쉘
Sharding(샤딩) : 데이터를 여러 서버로 분산하는 프로세스
인덱싱, 집계, 파일 스토리지 등의 기능을 제공
MongoDB는 대규모 데이터 처리, 빠른 확장이 필요한 경우, 또는 데이터 구조가 자주 변경되는 애플리케이션에 적합

기본 사용 방법

1. 데이터베이스 선택 `use db_name`

use library;

2. 현재 DB에 할당된 데이터베이스를 확인 `db` 입력

db

3. 현재 데이터베이스의 컬렉션 반환 `db.[collectionName]`

db.books

4. DB 목록을 확인할 수 있다. `show dbs`

show dbs;

5. 현재 데이터베이스의 컬렉션을 확인할 수 있다. `show collections`

show collections;

6. 데이터베이스의 사용자 확인할 수 있다. `show users`

show users;

7. 현재 데이터베이스의 상태 확인 `db.stats()`

db.stats()

생성(create), 읽기(read), 갱신(update) 삭제(delete) 네 가지 기본적인 작업을 수행

1. 생성(create)

insertOne() : 1개의 document를 insert

book = {
    "_id": ObjectId(), 
    "title" : "MongoDB", 
    "author": "DevPaik", 
    "publication_year": 2024
    }
db.books.insertOne(book);

insertMany() : 여러 Document를 insert

모든 Document는 16MB 보다 작아야 한다.
도큐먼트 option에 ‘ordered’ 키에 true 를 지정하면 도큐먼트가 제공된 순서대로 삽입된다. false를 지정하면 MongoDB가 성능을 개선하려고 삽입을 재배열할 수 있다.(기본 값 정렬된 삽입)

bookList = [
    { "title" : "MySQL",
      "author": "DevPaik",
      "publication_year": 2024
      },
   { "title" : "MongoDB",
     "author": "DevPaik",
      "publication_year": 2024
    }
]
db.books.insertMany(
    bookList
    ,{"ordered": true}
);

2. 읽기(read)

findOne() - 단일 도큐먼트 조회

db.books.findOne();
db.books.findOne({title: "MongoDB" });

find() - 여러건 조회

db.books.find({title: "MongoDB" });

3. 갱신(update)

키를 추가, 변경, 삭제할 때는 항상 `$` 제한자를 사용한다.

updateOne() : 단건 업데이트

db.books.updateOne(
    { title: "MongoDB" },
    { $set: {author: "Chris"} }
);

db.books.updateOne(
	{ title: "MongoDB" },
	{ $set: {author: "Chris"} }
);

updateMany() : 여러 건 업데이트

db.books.updateMany(
    { "title": "MongoDB" },
    { $set: { "reviews": "재미있어용" } }
);

db.books.updateMany(
	{ "title": "MongoDB" },
	{ $set: { "reviews": "재미있어용" } }
);

`$set`은 필드 값을 설정하고 필드가 존재하지 않을 경우 새 필드가 생성된다. (스키마를 갱신하거나 사용자 정의 키를 추가할 때 편리)

db.books.updateOne({title: "MongoDB"}, {$set: {date: new Date()}});

`$unset`으로 키와 값을 제거할 수 있다.

db.books.updateOne({title: "MongoDB"}, {$unset: {date: null}});

`$inc` 연산자 : 이미 존재하는 키 값을 변경하거나 새 키를 생성하는데 사용

db.books.updateOne({title: "MongoDB"}, {$inc: {loan : 1}})

갱신 요청이 동시 발생 시 서버에 먼저 도착한 요청이 적용된 후 다믕 요청이 적용되므로, 여러개의 갱신 요청이 빨리 발생하더라도 결국 마지막 요청이 최종 값으로 변경된다. (기본 동작을 원하지 않을 경우 : Document 비저닝 패턴을 고려)

ReplaceOne() : 도큐먼트를 새로운 것으로 완전히 치환 (스키마 마이그레이션 시 유용)

var book = db.books.findOne({"title" : "MongoDB"});
var book = db.books.findOne({_id : ObjectId("66dfd5bf28a9a762d47dc0ce")});
book.reviews = "재미있다!";
db.books.replaceOne({_id : ObjectId("66dfd5bf28a9a762d47dc0ce")}, book);

`$push`는 배열이 존재할 경우 배열 끝에 요소를 추가하고 존재하지 않을 경우 새로운 배열을 생성한다.

db.books.updateMany(
    { title: "MongoDB" },
    { $push : { "categories" : "IT"} }
);

db.books.updateMany(
    { title: "MongoDB" },
    { $push : { "categories" : "COMPUTER"} }
);

`$push`에 `$each` 연산자를 이용하면 한번에 여러 값을 추가할 수 있다.

db.books.updateMany(
    { title: "MongoDB" },
    { $push : { "categories" :{ $each :  ["DB", "NO_SQL"] } } }
);

`$slice`와 `$push`를 결합하여 배열이 특정 크기 이상으로 늘어나지 않게 할 수 있다.

db.books.updateMany(
    { title: "MongoDB" },
    { $push : { 
                "categories" :
                        { $each :  ["DB", "NO_SQL"],
                          $slice: -10  //10 제한
                      }
                 } 
             } 
);

`$pop` : 배열 요소 제거

db.books.updateMany(
    { title: "MongoDB" },
    { $pull : { "categories" :"NO_SQL" } }
);

4. 삭제(delete) - 도큐먼트를 DB에서 삭제

deleteOne() : 단건 삭제

db.books.deleteOne({title: "MongoDB"});

deleteMany() : 여러 건 삭제

db.books.deleteMany({title: "MongoDB" });

drop() : 전체 컬렉션 삭제

db.books.drop()

기본 데이터형

null : 값이 명시적으로 비어 있음을 표현한다. 필드가 아예 없는 상태와 구분한다.

{ "author": null}

Boolean : true, false 에 사용

{isDelete: true}

숫자(Number) : 64비트 부동소수점 수를 기본으로 사용

{price: 1000}
{price :1000.5}

4바이트 혹은 8바이트 부호 정수 : NumberInt, NumberLong 클래스를 사용

{price: NumberInt("1000")}
{price :NumberLong("100000")}

문자열

{"title": "MongoDB"}

날짜

1970 1월 1일부터의 시간을 1/1000초 단위로 나타내는 64비트 정수로 날짜를 저장하며, 표준시간 대는 저장하지 않는다.

{"date": new Date()}

정규표현식

{"regex": /MongoDB/i}

배열 : Set or list 를 배열로 표현

{"data": [ {"title" : "MySQL", "author": "DevPaik", "publication_year": 2024}, 
                     {"title" : "MongoDB", "author": "DevPaik", "publication_year": 2024}
                    ]
}

내장 도큐먼트 : 도큐먼트는 부모 도큐먼트의 값으로 내장된 도큐먼테 전체를 포함가능

{data: {"title" : "MySQL", "author": "DevPaik", "publication_year": 2024}}

객체 ID : 도큐먼트용 12바이트 ID

{"_id" : ObjectId()}

코드 : 쿼리와 도큐먼트는 임의의 자바 스크립트 코드를 포함 할 수 있다.

{"script": function() { return this.title + " by " + this.author; } }

MongoDB는 하나의 컬렉션에서 모든 Document는 _id Key를 가지며 ObjectId()를 기본으로 생성한다.

도큐먼트 구조를 조회 방식에서 시작하기

books 컬렉션에 책 제목·저자·출판 연도를 넣었다고 하자. 화면에서 책과 최근 리뷰 몇 건을 항상 함께 읽는다면 리뷰의 작은 목록을 책 문서 안에 넣는 방법이 있다. 반대로 리뷰가 계속 늘어나고 별도로 페이지를 나눠 검색하거나 독립적으로 관리해야 한다면 리뷰를 다른 컬렉션에 두고 책 ID를 참조하는 편이 낫다. MongoDB는 유연한 스키마를 허용하지만 아무 구조나 넣어도 유지 관리가 쉬워지는 것은 아니다. 자주 같이 읽고 같이 갱신하는 데이터를 기준으로 내장과 참조를 결정한다. 한 도큐먼트에는 크기 제한이 있으므로 끝없이 자라는 배열을 무조건 내장하지 않는다.

use library
db.books.insertOne({
  isbn: "978-example",
  title: "MongoDB 실습",
  author: { name: "Kim", country: "KR" },
  categories: ["database", "backend"],
  publication_year: 2024
})
db.books.findOne({ isbn: "978-example" })

insertOne 결과의 insertedId와 조회된 _id가 같으면 방금 넣은 문서를 찾은 것이다. 같은 isbn을 두 번 삽입하면 기본 상태에서는 중복될 수 있으므로 업무상 유일한 식별자라면 db.books.createIndex({ isbn: 1 }, { unique: true }) 같은 고유 인덱스를 검토한다. 인덱스가 생긴 뒤 기존 중복 데이터가 있으면 생성이 실패할 수 있다. 조회 성능만 보고 인덱스를 많이 만들면 쓰기 비용과 저장 공간이 늘어난다.

flowchart LR
  Q[화면과 API의 조회 패턴] --> M[내장 또는 참조 결정]
  M --> V[필수 필드·타입 검증]
  V --> I[자주 쓰는 필터의 인덱스]
  I --> E[실제 조회와 갱신 검증]

갱신과 삭제 결과 읽기

db.books.updateOne({ isbn: "978-example" }, { $inc: { loan: 1 } })
db.books.findOne({ isbn: "978-example" }, { _id: 0, isbn: 1, loan: 1 })

첫 실행이라 loan이 없었다면 $inc가 1을 만든다. updateOne 응답의 matchedCount는 조건에 맞는 문서 수이고 modifiedCount는 실제로 값이 바뀐 수다. 같은 값을 $set하면 맞는 문서가 있어도 modifiedCount가 0일 수 있다. $inc는 단일 도큐먼트 안에서 원자적으로 값을 변경하므로 여러 요청이 같은 필드를 증가시키는 예제에 적합하다. 반면 원문의 findOne 후 전체 replaceOne 패턴은 그 사이 다른 요청의 변경을 덮어쓸 수 있다. 필요한 필드만 $set하거나 버전 필드를 조건에 포함하는 방식을 고려한다.

삭제도 결과의 deletedCount를 확인한다. deleteMany({})와 drop()은 범위가 매우 넓으므로 운영 환경에서는 조건을 먼저 find로 검토하고 백업·복구 계획을 확인한다. null 값을 저장한 {author: null}과 author 필드 자체가 없는 문서는 다른 상태다. 조회 조건에 따라 둘을 함께 매칭할 수 있으므로, 존재 여부가 중요하면 $exists로 명시한다. 또한 원문의 $pop 절에는 실제로 $pull 예제가 있다. $pull은 값이 일치하는 배열 원소를 제거하고 $pop은 배열의 앞 또는 뒤 원소 하나를 제거한다.

증상	확인할 것
조회가 예상보다 넓음	빈 필터 `{}`, 필드 누락과 `null` 매칭
업데이트 후 값이 안 바뀜	`matchedCount`, 필터와 자료형
중복 도큐먼트	업무 키의 고유 인덱스와 기존 데이터
큰 배열이 느림	무한 성장 여부, 내장/참조 재설계

참고: MongoDB 데이터 모델링, 내장 도큐먼트, CRUD 작업, BSON 타입.

MongoDB 몽고DB NoSQL 문서형 데이터베이스

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특징

MongoDB의 주요 구성 요소와 기능

기본 사용 방법

1. 데이터베이스 선택 use db_name

2. 현재 DB에 할당된 데이터베이스를 확인 db 입력

3. 현재 데이터베이스의 컬렉션 반환 db.[collectionName]

4. DB 목록을 확인할 수 있다. show dbs

5. 현재 데이터베이스의 컬렉션을 확인할 수 있다. show collections

6. 데이터베이스의 사용자 확인할 수 있다. show users

7. 현재 데이터베이스의 상태 확인 db.stats()