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.

MongoDB와 MySQL

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.

MongoDB와 Cassandra

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.

모바일 애플리케이션

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.

실시간 분석

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

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. 

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스

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.

로드 밸런싱

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.

임시 데이터베이스 쿼리

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.

다중 언어 지원

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.

MongoDB 설치하기

• Windows: Windows 환경에서 MongoDB를 설치(IBM 외부 링크)하려면, Windows Server 2008 R2 또는 Windows Vista 이상을 실행합니다. 사용할 데이터베이스 아키텍처 유형을 결정하면, MongoDB 다운로드 페이지(IBM 외부 링크)에서 최신 버전의 플랫폼을 다운로드할 수 있습니다.
• Mac: MacOS에 MongoDB를 설치하는 경우, 다음 두 가지 접근 방식을 활용할 수 있습니다. Windows 기반 환경의 설치 프로세스와 마찬가지로, 사용할 빌드 유형을 결정하면 개발자 웹사이트에서 MongoDB를 직접 설치할 수 있습니다. 하지만 Mac에서 보다 쉽게 MongoDB를 설치하고 실행하는 일반적인 방법은 Homebrew를 실행(IBM 외부 링크)하는 터미널 앱을 이용하는 것입니다. 여기를 클릭하여 Homebrew로 MongoDB를 설치(IBM 외부 링크)하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

데이터베이스 생성하기

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.