MongoDB란?

NoSQL 데이터베이스 솔루션인 MongoDB는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)이 필요하지 않으므로 사용자가 다변량 데이터 유형을 쉽게 저장하고 쿼리할 수 있는 탄력적인 데이터 스토리지 모델을 제공합니다. 이는 개발자의 데이터베이스 관리를 간소화할 뿐만 아니라 크로스 플랫폼 애플리케이션 및 서비스를 위한 확장성이 뛰어난 환경을 조성합니다.

MongoDB 문서 또는 문서 모음은 데이터의 기본 단위입니다. 바이너리 JSON(Java Script Object Notation) 형식의 이러한 문서는 다양한 유형의 데이터를 저장하고 여러 시스템에 분산될 수 있습니다. MongoDB는 동적 스키마 설계를 채택하고 있기 때문에 사용자는 데이터 레코드를 생성하고, MongoDB 집계를 통해 문서 컬렉션을 쿼리하고, 많은 양의 정보를 분석할 때 탁월한 유연성을 누릴 수 있습니다.

현재 이용 가능한 데이터베이스 관리 솔루션이 너무 많아서 기업에 적합한 솔루션을 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 다음은 결정에 도움이 될 수 있는 몇 가지 일반적인 솔루션 비교 및 모범 사용 사례입니다.

MySQL은 구조화된 쿼리 언어를 사용하여 저장된 데이터에 액세스합니다. 이 형식에서 스키마는 데이터베이스 구조를 만드는 데 사용되며, 값을 검색할 수 있고 제대로 쿼리할 수 있도록 데이터 형식을 표준화하는 방법으로 테이블을 활용합니다. 성숙한 솔루션인 MySQL은 웹 사이트 데이터베이스, 응용 프로그램 및 상용 제품 관리를 포함한 다양한 응용 분야에 유용합니다.

트랜잭션 데이터를 관리할 때처럼 데이터 무결성과 격리가 필수적인 경우에는 엄격한 특성으로 인해 MySQL이 MongoDB보다 선호됩니다. 하지만 MongoDB는 제한이 덜한 형식과 높은 성능으로 특히 가용성과 속도가 가장 중요한 경우 더 나은 선택입니다.

Cassandra와 MongoDB는 모두 NoSQL 데이터베이스로 간주되지만, 서로 다른 강점을 가지고 있습니다. Cassandra는 행과 열이 있는 기존 테이블 구조를 사용하여 사용자가 컴파일하기 전에 데이터 형식을 지정할 때 균일성과 내구성을 유지할 수 있도록 합니다.

Cassandra는 SQL과 유사한 구문을 가지고 있기 때문에 NoSQL 솔루션을 찾는 기업에 더 쉬운 전환을 제공할 수 있습니다. 또한 많은 구성 없이 배포 및 복제를 안정적으로 처리합니다. 하지만 구조화된 데이터 세트와 구조화되지 않은 데이터 세트를 처리하는 데 있어 MongoDB의 유연성이나 미션 크리티컬 클라우드 애플리케이션의 성능 및 안정성에는 미치지 못합니다.

MongoDB의 JSON 문서 모델을 사용하면 Apple iOS 및 Android 장치는 물론 클라우드 기반 스토리지 솔루션을 포함하여 필요한 모든 곳에 백엔드 애플리케이션 데이터를 저장할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 보조 및 지리 공간 인덱싱을 통해 여러 환경에서 데이터를 집계할 수 있으므로 개발자는 모바일 애플리케이션을 원활하게 확장할 수 있습니다.

기업이 운영을 확장함에 따라 대규모 데이터 풀에서 주요 지표와 비즈니스 인사이트에 액세스하는 것이 중요합니다. MongoDB는 JSON 및 JSON과 유사한 문서(예: BSON)를 Java 객체로 손쉽게 변환하므로 여러 개발 환경에서 실시간 정보를 분석할 때 MongoDB에서 데이터를 빠르고 효율적으로 읽고 쓸 수 있습니다. 이는 정부, 금융 서비스 및 소매를 포함한 여러 비즈니스 부문에 유익한 것으로 입증되었습니다.

콘텐츠 관리 시스템(CMS)은 전자 상거래 사이트, 온라인 출판물, 문서 관리 플랫폼 및 기타 애플리케이션과 서비스에 액세스할 때 긍정적인 사용자 경험을 보장하는 데 중요한 역할을 하는 강력한 도구입니다. MongoDB를 사용하면 단일 데이터베이스와 고가용성을 활용하여 온라인 애플리케이션 및 웹 사이트에 새로운 기능과 속성을 쉽게 추가할 수 있습니다.

Apache Hadoop 프레임워크는 Hadoop 분산 파일 시스템 및 Hadoop MapReduce를 포함한 오픈 소스 모듈 모음으로, MongoDB와 함께 작동하여 대량의 데이터를 저장, 처리 및 분석합니다. 조직은 MongoDB와 Hadoop을 사용하여 위험 모델링, 예측 분석 및 데이터 처리를 실시간으로 수행할 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 MongoDB는 강력하고 확장성이 뛰어난 NoSQL 데이터베이스를 찾고 있는 많은 기업에서 신뢰할 수 있는 솔루션으로 자리매김했습니다. 그러나 MongoDB는 단순한 문서 기반 데이터베이스 그 이상이며, 다른 DBMS와 차별화되는 몇 가지 훌륭한 기능을 자랑합니다.

기업의 클라우드 애플리케이션이 확장되고 리소스 수요가 증가함에 따라 서비스의 가용성과 안정성을 확보하는 데 문제가 발생할 수 있습니다. MongoDB의 로드 밸런싱 공유 프로세스는 수용 가능한 읽기 및 쓰기 처리량을 유지하면서 대규모 데이터 세트를 여러 가상 머신에 한 번에 분산합니다. 이러한 수평적 확장을 샤딩이라고 하며, 샤딩을 사용하면 조직은 클라우드 기반 배포 용량을 확장하는 동시에 하드웨어의 수직적 확장 비용을 피할 수 있습니다.

다른 데이터베이스에 비해 MongoDB가 가진 가장 큰 장점 중 하나는 미리 정의된 스키마가 필요 없는 임시 쿼리를 처리할 수 있다는 것입니다. MongoDB 데이터베이스는 SQL Database와 유사한 쿼리 언어를 사용하며 초보자와 고급 개발자 모두에게 매우 접근하기 쉽습니다. 이러한 접근성 덕분에 일반적인 도움말 방법과 간단한 셸 명령을 사용하여 데이터를 푸시, 쿼리, 정렬, 업데이트 및 내보내기 쉬워졌습니다.

MongoDB의 가장 큰 장점 중 하나는 다양한 언어 지원입니다. MongoDB 의 여러 버전이 출시되었으며 Python, PHP, Ruby, Node.js, C++, Scala, JavaScript 등 인기 프로그래밍 언어를 지원하는 드라이버를 지속적으로 개발 중입니다.

배포에는 MongoDB 설치와 데이터베이스 생성이라는 두 가지 기본 작업이 포함됩니다.

• Windows:Windows 환경에 MongoDB를 설치하려면 Windows Server 2008 R2, Windows Vista 이상을 실행하세요. 사용할 데이터베이스 아키텍처 유형을 결정한 후에는 MongoDB의 다운로드 페이지에서 최신 버전의 플랫폼을 다운로드할 수 있습니다.
• Mac: macOS에 MongoDB를 설치할 때는 두 가지 방법으로 접근할 수 있습니다. Windows 기반 환경의 설치 프로세스와 마찬가지로, 사용할 빌드 유형을 결정한 후 개발자 웹사이트에서 직접 MongoDB를 설치할 수 있습니다. 그러나 Mac에서 MongoDB를 설치 및 실행하는 더 쉽고 일반적인 방법은 터미널 앱을 사용하여 Homebrew를 실행하는 것입니다. MongoDB의 Homebrew 설치에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.

MongoDB를 설치한 후 데이터를 저장할 디렉토리를 만들어야 합니다. 이 작업은 로컬로 수행하거나 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 스토리지 솔루션을 통해 수행할 수 있습니다. MongoDB를 시작하는 방법에 대한 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하여 포괄적인 가이드, 튜토리얼 및 연습 과정을 확인하세요.