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MongoDB 데이터 모델링 모범 사례: 확장성 및 성능을 위한 설계
확장 가능하고 성능이 뛰어난 애플리케이션을 구축할 때 데이터 모델링은 고려해야 할 핵심 요소입니다. 생성되는 데이터의 양이 나날이 급격히 증가하는 빅데이터 시대에는 이러한 증가를 감당할 수 있는 데이터베이스를 설계하는 것이 중요합니다.
MongoDB는 확장 가능한 고성능 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 중 하나입니다. 이 기사에서는 확장성과 성능이 우수한 데이터베이스를 설계하는 데 도움이 되는 MongoDB 데이터 모델링의 몇 가지 모범 사례에 대해 설명합니다.
데이터베이스 스키마 설계를 시작하기 전에 저장할 데이터를 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 크기, 여러 데이터 요소 간의 관계 및 실행할 쿼리 유형이 포함됩니다.
또한 데이터에 액세스하고 수정하는 방법도 고려해야 합니다. 읽기가 많거나 쓰기가 많습니까? 소수의 사용자 또는 수백만 명의 사용자가 액세스할 수 있습니까? 이러한 요소를 이해하면 특정 사용 사례에 최적화된 스키마를 설계하는 데 도움이 됩니다.
정규화는 데이터가 중복되지 않도록 데이터베이스에서 데이터를 구성하는 프로세스입니다. 이는 데이터 중복을 줄이고 데이터 무결성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. MongoDB에서는 임베디드 문서 및 배열을 사용하여 관련 데이터를 단일 문서에 저장할 수 있습니다.
예를 들어 블로그 게시물과 해당 게시물과 관련된 댓글이 있는 경우 게시물 문서 내에 댓글을 배열로 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 주석을 검색하는 데 필요한 쿼리 수가 줄어들고 성능이 향상됩니다.
// Example document structure for a blog post and its comments
{
"_id": ObjectId("6019a95f8d91b24e516e7c09"),
"title": "MongoDB Data Modeling Best Practices",
"content": "In this article, we will discuss some best practices for MongoDB data modeling...",
"comments": [
{
"author": "John Doe",
"comment": "Great article!"
},
{
"author": "Jane Doe",
"comment": "Thanks for sharing!"
}
]
}
정규화는 데이터 무결성 및 중복성 감소에 중요하지만 제대로 사용하지 않으면 성능 문제가 발생할 수도 있습니다. 경우에 따라 성능 향상을 위해 데이터를 비정규화해야 할 수도 있습니다.
비정규화에는 조인을 방지하고 쿼리 성능을 향상시키기 위해 여러 문서에서 데이터를 복제하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 사용자가 다른 사용자를 팔로우할 수 있는 소셜 미디어 애플리케이션이 있는 경우 사용자 및 팔로워 문서 모두에 저장하여 팔로워 데이터를 비정규화할 수 있습니다.
// Example document structure for a user and their followers
// User document
{
"_id": ObjectId("6019a95f8d91b24e516e7c0a"),
"username": "johndoe",
"followers": [
ObjectId("6019a95f8d91b24e516e7c0b"),
ObjectId("6019a95f8d91b24e516e7c0c")
]
}
// Follower document
{
"_id": ObjectId("6019a95f8d91b24e516e7c0b"),
"follower": "janedoe",
"following": "johndoe"
}
인덱스는 데이터베이스가 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 하여 쿼리 성능을 향상시키는 방법입니다. MongoDB에서는 컬렉션의 하나 이상의 필드에 인덱스를 생성할 수 있습니다.
인덱스를 만들 때 데이터에 대해 실행할 쿼리 유형을 고려해야 합니다. 예를 들어 특정 필드를 자주 쿼리하는 경우 해당 필드에 인덱스를 만들어야 합니다.
// Example of creating an index on a field
db.users.createIndex({ "username": 1 })
샤딩은 여러 서버에 데이터를 분산하여 데이터베이스를 수평으로 확장하는 방법입니다. MongoDB에서 샤딩은 컬렉션 수준에서 수행되며 각 샤드는 데이터의 하위 집합을 저장합니다.
샤딩할 때 데이터에 대해 실행할 쿼리 유형과 데이터가 샤드에 분산되는 방식을 고려해야 합니다. 또한 데이터가 증가함에 따라 샤드 간에 데이터를 마이그레이션하는 방법도 고려해야 합니다.
요약하면 MongoDB 데이터 모델링은 확장 가능한 고성능 애플리케이션을 구축하는 데 중요한 요소입니다. 데이터를 이해하고, 데이터를 정규화 및 비정규화하고, 인덱스를 사용하고, 데이터를 분할함으로써 애플리케이션의 증가를 처리할 수 있는 데이터베이스를 설계할 수 있습니다.
이러한 모범 사례를 따르면 MongoDB 데이터베이스가 특정 사용 사례에 맞게 최적화되고 애플리케이션에서 생성되는 계속 증가하는 데이터 양을 처리할 수 있습니다.