Chapter 1. 몽고 DB 소개

1 - 1. 손쉬운 사용

• 관계형 데이터베이스가 아닌 도큐먼트 지향 데이터베이스
  • 관계형을 사용하지 않는 이유는 분산 확장을 쉽게 하기 위함
• 내장 도큐먼트와 배열을 허용함으로써 도큐먼트 지향 모델은 복잡한 계층 관계를 하나의 레코드로 표현 가능
• 또한 몽고DB는 도큐먼트의 키와 값을 미리 정의하지 않음
  • 따라서 고정된 스키마가 없다.
  • 덕분에 개발 과정을 빠르게 반복할 수 있어 개발 속도 향상

 

1 - 2. 확장 가능한 설계

• 몽고DB는 분산 확장을 염두

출처 : https://velog.io/@ha0kim/MongoDB-in-Action-12

 

1 - 3. 다양한 기능

1. 인덱싱

• 일반적으로 보조 인덱스를 지원하며 고유, 복합, 공간 정보, 전문 인덱싱 기능도 제공
• 중첩된 도큐먼트 및 배열과 같은 계층 구조의 보조 인덱스 지원

 

2. 집계

• 데이터 처리 파이프라인 개념을 기반으로 한 집계 프레임워크를 제공
• 집계 파이프라인은 데이터베이스 최적화를 최대한 활용해, 서버 측에서 비교적 간단한 일련의 단계로 데이터 처리함으로써 복잡한 분석 엔진을 구축

 

3. 특수한 컬렉션 유형

• 로그와 같은 최신 데이터를 유지하고자 세션이나 고정 크기 컬렉션과 같이 특정 시간에 만료해야 하는 데이터에 대한 유효 시간(TTL) 컬렉션 지원
• 기준 필터와 일치하는 도큐먼트에 한정된 부분 인덱스를 지원함으로써 효율성을 높이고 필요한 저장 공간을 줄임
• 복잡한 조인은 몽고DB에 존재 안함

 

4. 고성능

• 동시성과 처리량을 극대화하기 위해 와이어드타이거 스토리지 엔진에 기회적 락을 사용
  • 따라서 캐시처럼 제한된 용량의 램으로 쿼리에 알맞은 인덱스를 자동 선택 가능

 

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참고자료

MongoDB 완벽 가이드 3판