MongoDB는 유연한 스키마를 가진 JSON 유사 문서에 데이터를 저장하는 인기 있는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 많은 웹사이트와 애플리케이션에서 사전 정의된 스키마 없이 대량의 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.
이 초보자를 위한 MongoDB 튜토리얼에서는 MongoDB 아키텍처와 기능을 다루고 Apidog 도구를 소개하겠습니다.
MongoDB란 무엇이며, 왜 사용해야 할까요?
MongoDB는 전통적인 SQL 데이터베이스처럼 행과 열이 아닌 유연한 JSON 유사 문서에 데이터를 저장하는 문서 지향 데이터베이스입니다. MongoDB를 사용할 때의 몇 가지 주요 장점은 다음과 같습니다:
- 유연한 데이터 모델 - 필드가 문서마다 다를 수 있어 비용ly한 스키마 마이그레이션 없이 동일한 컬렉션에 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다.
- 높은 성능 - MongoDB는 높은 가용성과 확장성을 위해 설계되었습니다. 인덱싱을 사용하여 빠른 쿼리를 지원하고 샤딩을 통해 데이터를 서버 간에 분산합니다.
- 강력한 쿼리 - 데이터 검색 및 집계를 위한 유연하고 강력한 쿼리 구조를 지원합니다. 쿼리는 특정 필드를 반환할 수 있으며 JavaScript 함수를 포함할 수도 있습니다.
- 높은 가용성 - 내장된 복제 기능으로 자동 장애 조치 및 중복성을 제공합니다. 데이터는 여러 서버에 복제됩니다.
- 확장 가능 - 수평 확장이 가능하여 서버를 추가하여 데이터베이스 용량을 쉽게 확장할 수 있습니다.
MongoDB는 비구조적 또는 반구조적 데이터를 대량으로 저장해야 할 때 좋은 선택입니다. 웹 및 모바일 애플리케이션뿐만 아니라 IoT 시스템에서도 사용됩니다.
MongoDB의 주요 기능
MongoDB의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 문서-지향 데이터베이스 - SQL 데이터베이스와 달리 유연한 JSON 유사 문서에 데이터를 저장합니다. 이는 중첩 데이터 구조와 동적 스키마를 가능하게 합니다.
- 확장성 - MongoDB는 수직 및 수평으로 높은 확장성을 가집니다. 더 많은 RAM과 CPU로 규모를 늘리거나 분산 클러스터를 통해 크기를 확장하여 증가된 부하를 처리할 수 있습니다.
- 높은 성능 - MongoDB는 인덱스 및 내장 데이터 모델을 사용하여 읽기/쓰기 작업에 대한 높은 처리량을 제공합니다. 또한 스캔 속도를 향상시키는 BSON이라는 이진 저장 형식을 사용합니다.
- 높은 가용성 - MongoDB 복제 및 자동 장애 조치 기능으로 높은 가동 시간과 중복성을 지원합니다. 데이터는 자동으로 노드 간에 복제됩니다. 기본 노드가 실패하면 자격이 있는 보조 노드가 새 기본 노드로 자동으로 선출됩니다.
- 강력한 쿼리 - 중첩 필드, 배열 요소를 기반으로 필터링하고 정렬하며 텍스트 검색을 수행할 수 있는 유연하고 표현적인 쿼리 언어를 지원합니다. 인덱스는 더 빠른 쿼리를 지원합니다.
- 유연한 데이터 모델 - 문서는 내장 문서, 배열 및 중첩 데이터를 보유하여 복잡하거나 변동하는 데이터를 표현할 수 있습니다. 동적 스키마는 데이터 모델의 진화를 쉽게 허용합니다.
- 자동 샤딩 - 데이터 크기가 증가함에 따라 MongoDB는 샤드 간에 데이터를 분할함으로써 수평으로 확장할 수 있습니다. 쿼리 라우터는 샤드 간의 부하를 자동으로 균형 잡습니다. 다음으로, API 고급 도구를 소개하겠습니다.
Apidog은 MongoDB를 지원하나요?
물론입니다. Apidog은 API 개발을 더 빠르고 쉽게 만들어주는 선도적인 API 모크 서버입니다. Apidog은 내장된 데이터베이스 옵션 중 하나로 MongoDB를 완벽하게 지원합니다.
Apidog를 통해 MongoDB를 API 모크 및 테스트에 대한 지속적인 저장소로 활용할 수 있습니다. Apidog에서 제공하는 API 응답은 MongoDB 데이터베이스에 의해 제공될 수 있습니다.
Apidog과 MongoDB를 함께 사용할 때의 주요 이점:
- 실제 MongoDB를 모의 API의 백엔드로 사용합니다. 모의가 더 현실적입니다.
- 테스트 데이터를 더 효율적으로 관리합니다. MongoDB에서 CRUD 테스트 데이터를 직접 관리합니다.
- 기존 MongoDB 데이터베이스를 코드 변경 없이 Apidog으로 마이그레이션합니다.
- 실제 MongoDB 문서를 사용하여 실제 시나리오에 대해 개발 및 테스트합니다.
- MongoDB 연결 오류, 대기 시간 및 기타 시나리오를 시뮬레이션합니다.
- API 뒤의 MongoDB 성능에 대한 운영 가시성을 제공합니다.
MongoDB의 강력하고 유연한 기능과 Apidog의 견고한 API 모킹 및 테스트 기능을 결합함으로써 개발자 생산성을 높이고 테스트 병목 현상을 줄이며 엔터프라이즈 준비가 된 API를 만들 수 있습니다.
MongoDB를 사용하는 방법
MongoDB 사용은 간단합니다. 설치가 완료되면 MongoDB 서버 프로세스를 시작하고 Apidog에서 연결합니다. 기본 단계는 다음과 같습니다:
1단계. MongoDB 설치 방법
MongoDB 설치는 쉽습니다. 로컬 설치하거나 관리되는 클라우드 공급자를 사용할 수 있습니다. 로컬에 MongoDB를 설치하는 간단한 단계는 다음과 같습니다:
(1) https://www.mongodb.com/try/download/community에서 운영 체제에 맞는 MongoDB 설치 패키지를 다운로드합니다.
(2) MongoDB가 데이터베이스를 저장할 데이터 디렉터리를 만듭니다. 예를 들어, Linux/Mac에서는 /data/db를 사용할 수 있습니다.
(3) MongoDB를 설치합니다. 패키지에 mongod 데이터베이스 서버 실행 파일이 포함되어 있습니다.
(4) mongod를 실행하여 MongoDB 서버 프로세스를 시작하고 데이터 디렉터리의 경로를 지정합니다.
예를 들어:
mongod --dbpath=/data/db
MongoDB 서버는 포트 27017에서 로컬로 실행됩니다.
선택적으로 데이터 조작을 위해 MongoDB 셸인 mongosh를 설치할 수 있습니다.
2단계. MongoDB 서버 프로세스를 시작합니다.
3단계. 애플리케이션 코드에서 MongoDB 서버에 연결합니다. Node.js, Java, Python, C#, PHP와 같은 언어에 대한 인기 있는 MongoDB 드라이버가 제공됩니다.
4단계. Apidog에서 데이터를 저장할 데이터베이스 및 컬렉션을 만듭니다.
5단계. MongoDB에서 데이터를 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제합니다. API는 직관적이고 간단합니다.
MongoDB의 주요 객체:
- 데이터베이스 - 문서의 컬렉션을 포함합니다. 여러 개의 데이터베이스를 가질 수 있습니다.
- 컬렉션 - 관계형 데이터베이스의 테이블에 해당합니다. 문서를 저장합니다.
- 문서 - 컬렉션의 레코드로, 테이블의 행에 해당합니다. 동적 스키마가 있는 JSON 형식으로 저장됩니다.
MongoDB 튜토리얼 FAQ
MongoDB가 SQL보다 낫습니까?
MongoDB와 SQL 데이터베이스는 각각 장단점이 있습니다. MongoDB는 비구조적 데이터와 유연성에 더 적합하고, SQL은 복잡한 쿼리 및 트랜잭션에 우수합니다. MongoDB는 수평 확장이 더 우수하고 SQL은 수직 확장을 더 쉽게 만듭니다. 각 유형의 데이터베이스에 대해 서로 다른 사용 사례가 가장 적합합니다.
AWS에서 MongoDB를 사용할 수 있습니까?
예, MongoDB는 AWS와 매우 잘 작동합니다. 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다:
- MongoDB Atlas - MongoDB에서 제공하는 완전 관리형 MongoDB 서비스. AWS 인프라를 사용합니다.
- EC2 인스턴스에서 자체 관리하는 MongoDB. 더욱 많은 제어를 제공합니다.
- DocumentDB - AWS에서 제공하는 완전 관리형 MongoDB 호환 데이터베이스.
- DynamoDB - AWS에서 제공하는 관리형 NoSQL 데이터베이스. MongoDB는 아니지만 유사한 사용 사례가 있습니다.
결론
이 MongoDB 튜토리얼은 현대 애플리케이션을 위해 설계된 인기 있는 문서 데이터베이스인 MongoDB에 대한 초보자 친화적인 소개를 제공했습니다. 우리는 MongoDB의 유연한 데이터 모델, 높은 성능, 확장성 및 높은 가용성 기능을 포함한 주요 기능을 다루었습니다.
MongoDB는 사용하기 쉽고 오늘날의 웹 및 모바일 앱 구축에 필요한 데이터 저장 및 관리 요구를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. JSON 데이터를 다루는 개발자에게 MongoDB는 확실히 탐색할 가치가 있습니다.
