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MongoDB 소개 1. MongoDB 개요 - 정의: C++로 작성된 오픈 소스 지향 NoSQL 데이터베이스입니다. - 문서 지향(Document-oriented): 데이터를 테이블 형식이 아닌 유연한 JSON과 유사한 문서(BSON)로 저장합니다. - 확장성: 수평적 확장이 용이하며 대규모 데이터 처리에 적합합니다. 2. 유연한 스키마 (BSON vs ...

서론: 데이터 폭증 시대, MongoDB의 역할 데이터는 21세기 석유라고 불립니다. 특히 AI 기술 발전과 함께 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이를 효율적으로 관리하고 활용하는 능력은 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되었습니다. MongoDB는 이러한 대용량 데이터 시대에 유연성과 확장성을 제공하며, AI 기반 서비스의 데이터 저장소...

데이터 모델링 1. 관계 설계 전략 MongoDB에서 관계를 모델링하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 임베딩 (Embedding) - 정의: 연관된 데이터를 하나의 문서 내에 중첩된(nested) 필드로 저장. - 장점: 단일 읽기 작업으로 데이터를 모두 가져올 수 있어 성능이 뛰어남 (Atomic 작업). - 사용 사례: 1:1 관계, 데이터가 적은 1...

CRUD 작업 1. 쓰기 작업 (Create & Update) Write Concern 쓰기 작업의 안정성을 결정하는 옵션입니다. - w: 1: 기본값. Primary 노드의 메모리에만 쓰기가 성공하면 응답. - w: majority: 과반수 이상의 노드에 쓰기가 완료되어야 성공으로 간주. - j (journal): 저널 파일(디스크)에 기록될 때까지 기다...

집계 프레임워크 1. 집계 파이프라인 (Aggregation Pipeline) 개요 여러 단계(Stage)를 거쳐 데이터를 필터링, 그룹화 및 변환하는 강력한 엔진입니다. 주요 파이프라인 단계 (Stages) - $match: 쿼리 조건으로 문서를 필터링. 전체 성능을 위해 파이프라인 초기에 배치하는 것이 좋음. - $group: 특정 키를 기준으로 문서를...

인덱싱 및 성능 1. 인덱스 유형 (Index Types) - 단일 필드 (Single Field): 하나의 필드에 대해 생성. - 복합 인덱스 (Compound Index): 두 개 이상의 필드를 조합. 필드의 순서가 중요함. - 멀티키 (Multikey): 배열 필드 내의 요소들을 인덱싱. - TTL (Time-To-Live): 특정 시간 후 문서를 자...