mongodb for SQL

해당 컨텐츠는 mongodb university에서 교육하는 자료를 토대로 작성하였습니다.

mongodb schema를 구성하는 방법

database를 구성하는 3가지 요소를 알아보고 해당 요소를 구성하는데 꼭 필요한 사항들을 정리한다.

database model은 여러가지 방법이 있다. conceptual model, logical model, physical model등이 있다. RDBMS의 경우 ER

mongo database는 workload, relationships, patterns의 3가지 요소를 가지고 schema를 구성한다.

workload는 size data, quantity ops, quality ops등으로 이루어져 있으며, 실제 어떠한 기능에 필요한 데이터인지를 기준으로 생성한다고 볼 수 있다. 현재 데이터가 어떤 기능을 기준으로 사용되며 읽고 쓰는데 어떻게 이용되는지를 정한다.

relationships은 데이터 간의 관계 one-to-one, one-to-many, many-to-many등의 데이터간 관계에 따른 정리를 하고, embed document, reference document등의 document연결관계를 설정한다.

pattern은 데이터 모델의 패턴을 결정하며, 효과적인 검색과 입력을 위한 효율적인 pattern을 구성하는 역할을 한다.

workload

workload는 기능에 대한 database의 역할을 정하는 방법이며, workload는 크게 세가지 지표를 통해 나타내게 된다.

query, quantification, qualitification으로 나타나며,

query는 실제 서비서에서의 어떤 기능을 하게되는지를 나타낸다.

quantification은 해당 query를 실행하는데 사용하는 cost를 지표화 한다. 1/sec , 115 write/sec 등의 시간당 처리량을 나타낸다.

quanlification은 해당 query를 처리하는데 걸리는 시간을 나타내며 추가로 처리 우선순위를 정하여 조금 더 효율적으로 처리할 수 있도록 추가한다. <1s, <60s등으로 나타낸다.

이외의 추가적인 지표는 size, life/duration등이 있다.

schema validation

json Schema를 통해서 validation설정을 해줄 수 있다.

{
  "$jsonSchema": {
    "bsonType": "object",
    "properties": {
      "username": { "bsonType": "string" },
      "fullname": { "bsonType": "string" },
      "email": {
        "bsonType": "string",
        "pattern": "^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-z0-9-]+.[a-zA-Z0-9-.]+$"
      },
      "password": { "bsonType": "string" },
      "age": { "bsonType": "init", "minimum": 0, "maximum": 150 }
    },
    "required": ["username", "fullname", "password", "emai", "age"]
  }
}

sharding

데이터 베이스를 일정한 기준에 따라서 나누어 indexing을 하는 방식, 매우 많은 데이터를 관리해야하는 경우 조회하는데 오랜 시간이 걸릴 수 있으니, sharding을 통해서 조회 효율을 높이는게 가능하다.

data integrity

데이터 무결성을 보장하는 방법, document를 embed 방식으로 data를 연결하여 무결성을 확보할 수 있다.