MongoDB

• 거대하다는 뜻의 Humongous에서 유래한 이름
• MongoDB의 차별점은 “빅데이터 뿐만 아니라, 굉장히 유연한 문서 기반의 데이터 모델을 사용하고 있다는 점”

CAP 이론

• MongoDB는 Consistency와 Partition-Tolerance 사이에 위치

  → 빅데이터를 다루고 있기 때문에 Partition-Tolerance는 당연한 요소

  → Availability 보다는 Consistency를 우선시하고 있음

• MongoDB는 단일 Master(단일 Primary Node)와 소통하며 Consistency를 유지함

  • 단, Master가 내려가면, 새로운 Primary Node를 구성하는 동안 Downtime이 발생!
  • 이 Downtime 상태에선 READ는 가능하나 WRITE 는 비활성화됨 (Availability < Consistency)

Document-based 데이터 모델

• MongoDB에는 원하는 거의 모든 것을 넣을 수 있음
• 어떠한 JSON 데이터의 BLOB도, MongoDB의 Document 내에 저장할 수 있고, Structured Data일 필요도 없음
• Document가 마다 Schema가 같을 필요도 없음
• MongoDB는 자동으로_id 필드를 만들고, 고유한 식별자를 document에 자동으로 추가

No real schema is enforced

• MongoDB에는 Schema를 적용하지 않음. 물론 적용할 수 있는 옵션은 있지만, 굳이 필요하진 않음
• 원한다면, 모든 document마다 서로 다른 필드를 줄 수도 있음 (물론 쿼리를 빠르게 하고 싶으면 이렇게 하면 안 됨)
• MongoDB 장점은 검색이나 쿼리를 위해 데이터를 유연하게 Indexing할 수 있다는 점!
• MongoDB에는 정말 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있음
  • 다만, 그렇게 해도 된다고 해서 , 그렇게 해도 된다는 건 아님.. ㅋㅋ
  • 이 DB에 어떤 쿼리를 날릴 건지를 미리 생각해보고, 적절한 DB 스키마를 작성해야 함.
• 만약 MongoDB를 Sharding하고 싶다면, Indexed 필드가 필요함.
  • Sharding이란, DB를 수평적으로 파티션을 나눠서, 여러 서버에 다양한 범위의 데이터를 저장하게 하는 법.
  • 하나의 DB나 네트워크 시스템을 여러 개의 작은 조각으로 나누어 분산 저장하여 관리하는 것을 의미
• 그리고 NoSQL DB이기 때문에 JOIN을 할 수 없음 → 비정규화가 최대한 되어야 함.

MongoDB 용어