MongoDB(IBM 외부 링크)는 오픈소스 비관계형 데이터베이스 관리 시스템(DMBS)으로, 테이블과 행 대신 유연한 문서를 활용해 다양한 데이터 형식을 처리하고 저장합니다. NoSQL 데이터베이스 솔루션인 MongoDB는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 필요로 하지 않으므로, 사용자가 다변량 데이터 유형을 손쉽게 저장하고 쿼리할 수 있는 탄력적인 데이터 저장 모델을 제공합니다. 이는 개발자의 데이터베이스 관리를 간소화할 뿐 아니라, 뛰어난 확장성을 갖춘 크로스 플랫폼 애플리케이션 및 서비스 환경을 구축합니다.
MongoDB 문서 또는 문서 컬렉션은 데이터의 기본 단위입니다. 해당 문서들은 이진 JSON(JavaScript 객체 표기법) 형식으로 지정되어 다양한 유형의 데이터를 저장할뿐 아니라, 여러 시스템 전반에 분산 처리될 수 있습니다. MongoDB는 동적 스키마 설계를 활용하므로 사용자는 독보적인 유연성을 확보해 데이터 레코드를 생성하고, MongoDB 집계를 통해 문서 컬렉션을 쿼리하며, 대량의 정보를 분석합니다.
현재 상당수의 데이터베이스 관리 솔루션이 시중에 제공되어, 각 기업에 적합한 솔루션을 선택하는 것이 쉽지 않은 경우가 많습니다. 아래 제시된 몇 가지 일반적인 솔루션별 비교사항과 우수 사용 사례는 기업의 의사결정에 도움을 줍니다.
MySQL(IBM 외부 링크)는 구조화된 쿼리 언어로 보관된 데이터에 액세스합니다. 이 형식에서는 데이터 유형을 표준화하는 방법인 테이블을 활용하여 데이터베이스를 생성하는 데 스키마를 사용하므로, 값을 검색하고 적절히 쿼리하는 기능을 제공할 수 있습니다. 성숙도가 높은 솔루션인 MySQL은 웹사이트 데이터베이스, 애플리케이션, 상업용 제품 관리를 비롯한 다양한 상황에 유용합니다.
MySQL은 고유의 정적인 특성으로 인해, 트랜잭션 데이터를 관리하는 경우와 같이 데이터 무결성 및 격리가 필수적인 상황에서는 MongoDB보다 선호될 수 있습니다. 그러나 MongoDB는 형식이 덜 제한적이고 성능이 우수하므로, 특별히 가용성과 속도를 최우선으로 고려하는 상황에서는 보다 나은 선택이 될 것입니다.
Cassandra(IBM 외부 링크)와 MongoDB는 둘 다 NoSQL 데이터베이스로 간주되지만, 각기 다른 장점을 가지고 있습니다. Cassandra는 행과 열을 갖춘 기존 테이블 구조를 사용하므로, 사용자가 데이터를 컴파일하기 전 형식을 지정하는 데 균일성과 내구성을 유지할 수 있습니다.
Cassandra는 SQL과 유사한 구문을 사용하므로, NoSQL 솔루션을 찾는 기업들도 보다 쉽게 전환할 수 있습니다. 또한 복잡한 구성 없이도 배포 및 복제를 안정적으로 처리합니다. 하지만 정형 및 비정형 데이터 세트를 처리하는 유연성 측면이나 미션 크리티컬 클라우드 애플리케이션에 대한 성능 및 안정성에 있어서는 MongoDB에 필적할 수 없습니다.
MongoDB의 JSON 문서 모델을 활용하면 클라우드 기반 스토리지 솔루션뿐만 아니라 Apple iOS 및 Android 디바이스를 비롯한 백엔드 애플리케이션 데이터를 필요한 곳 어디에나 저장할 수 있습니다. 이러한 유연성은 보조 색인 및 지리 공간 색인 작성을 통해 여러 환경에서 데이터를 집계하도록 지원하는 것은 물론, 모바일 애플리케이션을 원활히 확장할 수 있는 기능을 개발자에게 제공합니다.
기업이 운영을 확장함에 따라, 대규모 데이터 풀에서 주요 메트릭 및 비즈니스 인사이트에 대한 액세스 권한을 확보하는 것이 중요해졌습니다. MongoDB는 JSON 및 JSON과 유사한 문서(예: BSON)를 아주 손쉽게 Java 객체로 변환하므로, 여러 개발 환경의 실시간 정보를 분석하는 경우 MongoDB를 사용하면 매우 효율적이고 빠르게 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 따라서 MongoDB는 정부, 금융 서비스, 소매 등 다양한 비즈니스 부문에 유용한 것으로 입증되었습니다.
컨텐츠 관리 시스템(CMS)은 전자상거래 사이트, 온라인 출판물, 문서 관리 플랫폼, 기타 애플리케이션 및 서비스에 액세스할 때 긍정적인 사용자 경험을 보장하는 데 중요한 역할을 담당하는 강력한 툴입니다. MongoDB를 사용하면 고유의 고가용성과 단일 데이터베이스를 통해 신규 기능 및 속성을 온라인 애플리케이션과 웹사이트에 손쉽게 추가할 수 있습니다.
Apache Hadoop 프레임워크는 Hadoop 분산 파일 시스템(HDFS) 및 Hadoop MapReduce를 포함한 오픈소스 모듈 컬렉션으로, MongoDB와 함께 작동하면서 대량의 데이터를 저장, 처리, 분석합니다. 조직은 MongoDB 및 Hadoop을 활용해 위험 모델링, 예측 분석, 실시간 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.
지난 몇 년간 MongoDB는 뛰어난 확장성을 갖춘 강력한 NoSQL 데이터베이스를 찾는 많은 기업이 신뢰할 수 있는 솔루션으로 자리매김하였습니다. 하지만 MongoDB는 기존의 문서 기반 데이터베이스보다 훨씬 뛰어난 성능을 갖추고 있으며, 타사 DBMS와 차별화되는 몇 가지 탁월한 기능을 자랑합니다.
기업의 클라우드 애플리케이션이 확장되고 리소스 수요가 늘어나면 서비스의 가용성 및 안정성을 보장하는 데 문제가 발생할 수 있습니다. MongoDB의 로드 밸런싱 공유 프로세스는 승인된 읽기 및 쓰기 처리량을 유지하면서 여러 가상 머신 에 대규모 데이터 세트를 한 번에 배포합니다. 샤딩(sharding)이라고도 불리는 이러한 수평적 확장은 클라우드에 기반한 배포 용량을 확장하는 동시에 조직이 하드웨어를 수직적으로 확장하는 비용을 방지합니다.
타사 데이터베이스와 차별화되는 MongoDB의 최대 장점 중 하나는 바로 임시 쿼리를 처리하는 데 사전 정의된 스키마가 필요하지 않다는 점입니다. MongoDB 데이터베이스는 SQL 데이터베이스와 유사한 쿼리 언어를 사용하므로 초보 개발자나 고급 개발자 모두에게 매우 용이한 접근성을 제공합니다. 이러한 접근성 덕분에 일반적인 지원 방법과 간단한 셸 명령만으로 손쉽게 데이터 푸시, 쿼리, 정렬, 업데이트, 내보내기 기능을 수행할 수 있습니다.
MongoDB의 탁월한 특징 중 하나는 바로 다중 언어를 지원하는 기능입니다. MongoDB는 이미 여러 버전으로 출시된 바 있으며 Python, PHP, Ruby, Node.js, C++, Scala, JavaScript 등 대중적인 프로그래밍 언어에 대한 드라이버 지원을 통해 지속적인 개발을 수행하고 있습니다.
배포 과정은 두 가지 주요 활동을 수반합니다. 바로 MongoDB를 설치하고, 데이터베이스를 생성하는 과정입니다.
MongoDB를 설치한 후, 데이터를 저장할 디렉터리를 생성해야 합니다. 이는 로컬로 수행하거나, 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 스토리지 솔루션을 통해 수행할 수 있습니다. MongoDB를 시작하는 방법을 자세히 알아보려면, 여기를 클릭(IBM 외부 링크)하여 종합 가이드, 튜토리얼, 단계별 사용 안내를 살펴보세요.
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