몽고DB의 주요 기능 설명

* MongoDB 기능

NoSQL 데이터베이스이기 때문에 MongoDB에는 많은 훌륭한 기능이 있습니다.  작업에 도움이 될 몇 가지 MongoDB 기능에 대해 알아보겠습니다. 

• Ad-jpc 쿼리
• 스키마 없는 데이터베이스
• 문서 지향
• 인덱싱
• 복제
• 집합체
• GridFS
• 샤딩
• 고성능

 

 

 

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1. Ad-hoc 쿼리

일반적으로 데이터베이스의 스키마를 설계할 때 수행할 쿼리에 대해 미리 알 수 없습니다. Ad-hoc 쿼리는 데이터베이스를 구조화하는 동안 알려지지 않은 쿼리입니다. MongoDB는이 경우 매우 특별하게 만드는 Ad-hoc 쿼리 지원을 제공합니다. Ad-hoc 쿼리는 실시간으로 업데이트되어 성능이 향상됩니다.

 

Ad-hoc 쿼리는 예약되지 않은 데이터 쿼리로, 미리 결정되거나 미리 정의된 데이터 세트로 해결할 수 없는 질문이 발생할 때 생성되는 경우가 많습니다.

Ad-hoc 쿼리는 분석 인프라에서 지원하는 가장 중요하고 가치 있는 분석 유형 중 하나입니다. 가장 중요한 분석 질문 중 다수는 일반적인 비즈니스 작업과 일상적인 분석의 결과로 떠오릅니다. 많은 조직이 비즈니스 인텔리전스 도구 및 데이터 웨어하우스를 통해 언제든지 임시 쿼리를 지원합니다.

 

 

 

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2. 스키마 없는 데이터베이스

MongoDB에서 하나의 컬렉션은 다른 문서를 보유합니다. 스키마가 없으므로 동일한 컬렉션의 다른 문서와 다른 많은 필드, 콘텐츠 및 크기를 가질 수 있습니다. 이것이 MongoDB가 데이터베이스를 다루는 데 유연성을 보이는 이유입니다.

 

스키마가 없는 데이터베이스는 데이터가 데이터베이스에 추가되기 전에 준수해야 하는 미리 정의된 스키마가 없음을 의미합니다. 따라서 데이터 구조를 알 필요가 없으므로 모든 데이터를 쉽고 빠르게 저장할 수 있습니다.

스키마 없는 데이터베이스는 데이터가 관계형 테이블에 저장되지 않기 때문에 NoSQL 데이터베이스라고 합니다. 대신 키-값 쌍, 문서, 열 또는 그래프 데이터 모델과 같은 데이터를 다르게 저장합니다. 

 

3. 문서 지향

몽고DB는 문서 중심 데이터베이스로, 그 자체로 훌륭한 기능입니다. 관계형 데이터베이스에는 데이터를 배열할 수 있는 테이블과 행이 있습니다. 모든 행에는 특정 숫자의 열이 있으며 특정 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다.

테이블과 행 대신 필드가 있는 NoSQL의 유연성이 향상되었습니다. 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있는 다양한 문서가 있습니다.  각 문서에는 고유한 키 ID 또는 개체 ID가 있으며, 이 ID는 사용자 또는 시스템으로 정의할 수 있습니다

 

 

 

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4. 인덱싱

인덱싱은 검색 쿼리의 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 문서에서 지속적으로 검색을 수행할 때는 검색 기준과 일치하는 필드를 색인화해야 합니다.

 

MongoDB에서는 기본 및 보조 인덱스로 인덱싱된 모든 필드를 인덱싱할 수 있습니다. 쿼리 검색을 더 빠르게 만드는 MongoDB 인덱싱은 성능을 향상시킵니다.

 

 

 

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5. 복제

중복성과 관련하여 복제는 MongoDB가 사용하는 도구입니다. 이 기능은 여러 컴퓨터에 데이터를 배포합니다. 주 노드와 하나 이상의 복제본 세트가 있을 수 있습니다. 기본적으로 복제는 만일의 사태에 대비할 수 있게 해줍니다.

 

어떤 이유로 기본 노드가 다운되면 보조 노드가 인스턴스의 기본 노드가 됩니다. 이를 통해 유지 보수 시간을 절약하고 운영을 원활하게 할 수 있습니다.

 

 

 

 

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6. 집계

MongoDB에는 효율적인 사용성을 위한 집계 프레임워크가 있습니다. 데이터를 일괄 처리하고 그룹 데이터에 대해 다른 작업을 수행 한 후에도 단일 결과를 얻을 수 있습니다.

 

집계 파이프라인, map-reduce 기능 및 단일 목적 집계 방법은 집계 프레임워크를 제공하는 세 가지 방법입니다. 우리는 다음 기사에서 그것들을 자세히 볼 것입니다.

 

 

 

7. GridFS

GridFS는 파일을 저장하고 검색하는 기능입니다. 16MB보다 큰 파일의 경우 이 기능이 매우 유용합니다. GridFS는 문서를 청크라는 부분으로 나누어 별도의 문서에 저장합니다. 이러한 청크의 기본 크기는 마지막 청크를 제외하고 255kB입니다.

GridFS에 파일을 쿼리하면 필요에 따라 모든 청크를 어셈블합니다.

 

 

 

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8. 샤딩

기본적으로 샤딩의 개념은 더 큰 데이터 세트를 처리해야 할 때 발생합니다. 이 거대한 데이터는 쿼리가 올 때 몇 가지 문제를 일으킬 수 있습니다. 이 기능은 문제가 있는 데이터를 여러 MongoDB 인스턴스에 배포하는 데 도움이 됩니다.

 

크기가 더 큰 MongoDB의 컬렉션은 여러 컬렉션으로 배포됩니다. 이러한 컬렉션을 "샤드"라고 합니다. 샤드는 클러스터에 의해 구현됩니다.

 

 

 

9. 고성능

MongoDB는 고성능의 오픈 소스 데이터베이스입니다. 이는 고가용성 및 확장성을 보여줍니다. 인덱싱 및 복제로 인해 쿼리 응답이 더 빠릅니다. 따라서 빅 데이터 및 실시간 응용 프로그램에 더 나은 선택입니다.

 

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