[MongoDB란?] 네카라배가 MongoDB를 사용하는 이유

개발 테크

2024. 10. 26

조회수

205

오늘날, 데이터는 비즈니스의 핵심 자산입니다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서 동시에 형태가 다양하고 빠르게 변화하기 시작하면서 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)만으로는 모든 요구를 충족하기 어려운 상황에 이르렀습니다.

특히 비정형 데이터와 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 더 유연하고 확장 가능한 솔루션이 필요해 졌는데요. 이러한 요구를 충족하기 위해 등장한 것이 ‘MongoDB’입니다.

MongoDB는 데이터를 테이블이 아닌 문서 형태로 저장하는 ‘NoSQL(Not Only SQL)’ 데이터베이스로, 다양한 데이터 구조를 유연하게 관리하고, 빠르게 확장할 수 있는 능력을 제공합니다.

이 글에서는 대규모의 데이터를 처리하기 위해 떠오르는 ‘MongoDB’의 기본 개념, 주요 특징, 그리고 실무에서의 활용 방안까지 알아보며 MongoDB가 왜 현대 애플리케이션 개발에 적합한 선택인지 살펴보겠습니다.

MongoDB란?

MongoDB는 2009년 처음 출시된 NoSQL 데이터베이스로, 데이터를 테이블 형식이 아닌 도큐먼트(Document) 단위로 저장하는 ‘Document-Oriented 데이터베이스’입니다.

여기서 도큐먼트는 JSON 형식의 데이터를 의미하며 테이블 형식에 비해 뛰어난 유연성을 갖습니다.

일반적으로 RDBMS는 테이블 형식으로 다뤄 정형화된 데이터를 다루기 용이한 특성이 있습니다.

하지만 최근 현대의 애플리케이션은 매우 빠르게 변화하는 요구사항과 대규모 데이터를 처리해야 하는 상황이 많아짐에 따라 RDBMS만으로는 대응하기 어려워졌습니다.

이러한 한계를 해결하고자 이전의 RDBMS들과는 다른 ‘스키마 유연성’과 ‘수평적 확장성’을 고려하여 설계된 현대식 데이터베이스 ‘MongoDB’가 개발되었습니다.

MongoDB의 주요 특징

기본 개념에 이어서 MongoDB의 주요 특징을 한번 살펴보겠습니다. MongoDB를 오랜 기간 운영해 보면서 다른 RDBMS 들과 차이점이 크다고 느꼈던 부분 4가지를 말씀드리겠습니다.

1. 스키마 (schema)

첫 번째로 살펴볼 특징은 ‘스키마’입니다. 스키마란 데이터구조를 정의하는 청사진을 의미하며, 어떤 데이터가 어디에 저장되고 어떤 형식과 관계를 정의하는지에 대한 개념을 뜻합니다.

MongoDB는 데이터베이스 아래에 여러 개의 테이블 대신 ‘컬렉션(Collection)’에 JSON(Document) 형태의 데이터를 저장하며, 이를 바이너리 포맷으로 변환한 BSON(Binary JSON) 형태로 처리합니다.

(왼쪽: Json 포맷과 Json 포멧 / 오른쪽: Bson으로 변환한 모습)

이를 통해 빠른 데이터 변경과 비정형 데이터 처리, 개발 속도 향상, 다양한 데이터 구조의 통합을 가능하게 하는 유연한 스키마를 확보할 수 있고, 스키마 벨리데이션이라는 기능을 통해 필요한 경우 RDBMS처럼 스키마 제약을 설정할 수도 있습니다.

2. 복제와 고가용성

두 번째로 살펴볼 특징은 ‘복제’와 ‘고가용성’입니다. 대부분의 DB 시스템은 장애애 대비한 고가용성(HA)을 지원하지만, RDBMS는 외부 어플리케이션에 의존해서 장애 발생 시 스위칭하는데 시간이 걸리고, 정상 작동 여부도 관리자가 확인해야하는 번거로움이있습니다.

반면 MongoDB는 Raft 알고리즘을 기반으로 자동 스위칭 기능을 제공해 1초 내외의 지연만 발생하며, read/write concern 및 preference 설정을 통해 데이터 일관성과 트래픽 분산도 지원합니다.

3. 수평적 확장(샤딩)

세 번째 특징은 ‘샤딩’으로, MongoDB는 데이터를 여러 서버에 분산 저장하여 수평 확장을 가능하게 합니다.

기존 RDBMS의 파티셔닝 방식과 달리 MongoDB는 샤드 클러스터 구조를 통해 자동으로 데이터를 분산 처리합니다.

샤드 클러스터는 쿼리 라우팅을 담당하는 ‘mongos’, 샤딩 메타데이터를 관리하는 ‘config 서버’, 데이터를 저장하는 ‘shard 노드’로 구성됩니다.

샤드키를 사용해 데이터를 분배하고, 이를 통해 대용량 데이터를 효율적으로 처리하며 손쉽게 확장성을 확보할 수 있습니다.

4. 다양한 인덱싱 기능 지원

DBMS는 기본적으로 인덱싱 기능을 통해 쿼리 성능을 높입니다. MongoDB는 B-Tree 기반의 단일 필드 인덱스를 포함해 복합키, 멀티키(Multi-Key), 공간(Geo) 해시(Hash), 텍스트(Text)등 다양한 인덱스를 지원하여, 다양한 쿼리에 최적화된 성능을 제공합니다.

특히 공간 인덱스는 구글에서 개발한 S2Geometry 라이브러리를 사용해 위치 기반 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어 택시 및 바이크 공유 서비스 등 위치 기반 애플리케이션에서 큰 이점을 제공할 수 있습니다.

MongoDB 사용법

지금까지 MongoDB의 몇 가지 주요 특징을 살펴보았습니다. 이번에는 MongoDB를 효과적으로 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

MongoDB는 SQL 대신 JavaScript 기반의 ‘MQL(MongoDB Query Language)’을 사용합니다. MQL은 JavaScript 또는 Python을 다뤄본 경험이 있다면 쉽게 익힐 수 있는 언어입니다.

MongoDB에서는기본적으로 클라이언트 툴인 mongosh와 MongoDB Compass에서 MQL을 사용하므로, 아래 예시들도 mongosh를 기준으로 작성되었습니다.

1. CRUD

Insert 예시

use test_db // DB 이동

mongo> db.test_col.insertOne({ a: "hello", b: "world!" }) // 도큐먼트 1건 저장

mongo> db.test_col.insertMany([

{ a: 1, b: "insert", c: "another field~~" },

{ a: 3, b: "many", x: "me toooo~~" },

{ a: true },

])

위에서 설명드렸던것처럼 MongoDB에서는 스키마 유연성을 지원하기 때문에 a필드에 서로 다른 타입의 값이 들어가거나 다른 필드가 있는 데이터가 저장될 수 있습니다.

Find 예시

use test_db // DB 이동

mongo> db.test_col.findOne({ a: 1 }) // 단건 도큐먼트 조회

mongo> db.test_col.find({ a: 1 }) // 다건 도큐먼트 조회

// 다건 도큐먼트 조회 후 b 필드 기준으로 오름차순 정렬(내림차순 정렬은 { "b": -1 }로 사용)

mongo> db.test_col.find({ a: 1 }).sort({ b: 1 })

Update 예시

use test_db // DB 이동

// a 필드가 1인 데이터 중 1개의 데이터의 d 필드에 값을 추가

mongo > db.test_col.updateOne({ a: 1 }, { $set: { d: "This is newfield!" } })

// a 필드가 1인 모든 데이터의 d 필드에 값을 추가

mongo > db.test_col.updateMany({ a: 1 }, { $set: { d: "This is newfield!" } })

Delete 예시

mongo> use test_db // DB 이동

mongo> db.test_col.deleteOne({ "a": 1 }) // a 필드가 1인 도큐먼트 중 1개 삭제

mongo> db.test_col.deleteMany({ "a": 1 }) // a 필드가 1인 도큐먼트 전체 삭제

2. Aggregate

데이터를 조회할 때, 집계성 쿼리를 수행할 경우 aggregation pipeline 쿼리를 사용한다면 수월하게 작성할 수 있습니다.

mongo> use test_db // DB 이동

// a필드가 1인 도큐먼트들을 찾은 후 c 필드가 동일한 데이터의 개수를 내림차순으로 정렬

mongo> db.test_coll.aggregate([

{ $match: { a: 1 } },

{ $group: { _id: "$c", cnt: {$sum: 1} } },

{ $sort: { cnt: -1 } }

])

합계 뿐 아니라 평균이나 곱셈 등 다양한 연산도 사용할 수 있습니다.

3. Indexing

여기에서는 인덱스를 생성하는 방법에 대해서 간단하게 살펴보겠습니다.

mongo> use test_db // DB 이동

// a 필드를 기준으로 오름차순 정렬 인덱스

mongo> db.test_col.createIndex({ a: 1 })

// a는 오름차순, b는 내림차순 정렬 인덱스

mongo> db.test_col.createIndex({ a: 1, b: -1 })

// a 필드를 hash한 인덱스

mongo> db.test_col.createIndex({ a: hashed, b: 1 })

// b 필드 unique 인덱스

mongo> db.test_col.createIndex({ b: 1 }, { unique: true })

MongoDB 사용 시 주의사항

MongoDB 사용법을 함께 알아봤습니다. 여기까지 읽으셨으면 이제 MongoDB를 직접 사용할 준비가 되었을 텐데요. MongoDB를 똑.똑.하게 활용하기 위해 MongoDB 사용 시 주의해야 할 사항들에 대해 안내해드리겠습니다.

Join과 Lookup

RDBMS(관계형 데이터베이스)는 조인(join) 기능을 통해 여러 테이블의 데이터를 결합할 수 있어 복잡한 관계 데이터를 쉽게 조회할 수 있습니다.

반면, MongoDB는 기본적으로 조인을 지원하지 않으며, 데이터 중첩과 중복 저장을 통해 조인 필요성을 줄이는 설계를 권장합니다. 필요할 경우 $lookup 집계 단계를 통해 다른 컬렉션의 데이터를 참조할 수 있지만, RDBMS 조인보다 성능이 떨어질 수 있으므로 많은 데이터를 결합하거나 자주 실행되는 경우에는 주의가 필요합니다.

트랜잭션(Transaction)

MongoDB는 초창기에는 여러 도큐먼트에 대한 트랜잭션을 지원하지 않았으나, 4.0 버전에서 도입되어 4.2 버전부터 완전 지원됩니다. 다만, 대규모 또는 긴 트랜잭션은 성능 저하를 유발할 수 있어 일반적으로 권장되지 않습니다.

특히 샤드 클러스터에서는 Two-phase commit 방식으로 인해 성능 저하가 심해질 수 있습니다. MongoDB는 단일 문서 트랜잭션을 보장하며, 가능한 경우 JSON 형태의 임베디드 문서 구조를 사용해 트랜잭션을 대체할 것을 권장합니다.

샤딩 시 고려사항

샤딩 도입 시 성능 저하의 주요 원인은 잘못된 샤드키 선택입니다. 적절한 샤드키가 설정되지 않으면 쿼리가 특정 샤드로 타겟팅되지 않고 모든 샤드에 브로드캐스트되어 성능이 저하될 수 있습니다.

또한, 샤드키가 적절하지 않으면 데이터 불균형이 발생해 샤드 간 부하가 고르지 않게 분산되고, 과도한 밸런싱 작업이 생길 수 있습니다.

따라서 쿼리가 정확히 타겟 샤드로 전달되고, 데이터가 균형 있게 분산되도록 샤드키를 신중하게 선택하는 것이 중요하며, 서비스 구조와 트래픽 등을 고려해 전문가와 상의하여 결정하는 것이 좋습니다.

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도큐먼트 기반 저장 방식과 유연한 스키마 덕분에 비정형 데이터와 빈번한 데이터 구조 변경에도 탁월한 적응력을 자랑하며, 고가용성을 바탕으로 대용량 데이터도 손쉽게 처리할 수 있습니다.

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