MongoDB Aggregation Pipeline의 기본 개념과 활용법

MongoDB Aggregation Pipeline은 데이터를 처리하고 분석하는 강력한 방법입니다. 간단히 말해서, 여러 단계를 거쳐 데이터를 변환하고 요약하는 과정입니다. 웹 개발에 관심이 있는 주니어 개발자 여러분, 이 글을 통해 MongoDB Aggregation Pipeline의 세계로 함께 떠나보시죠!

Aggregation Pipeline이란?

Aggregation Pipeline은 데이터를 처리하는 일련의 단계(또는 "파이프")를 의미합니다. 각 단계에서는 입력 데이터에 대해 특정 작업을 수행하고, 그 결과를 다음 단계로 전달합니다. 이 과정을 통해 원하는 데이터 형태로 점차 변환시킬 수 있습니다.

기본 작동 원리

1. $match: 데이터 필터링. 특정 조건에 맞는 데이터만 선택합니다.
2. $group: 데이터 그룹핑. 특정 필드를 기준으로 데이터를 그룹화하고, 각 그룹에 대한 계산을 수행할 수 있습니다.
3. $sort: 데이터 정렬. 지정된 필드의 값에 따라 데이터를 정렬합니다.
4. $project: 필드 선택. 결과 데이터에 포함할 필드를 선택하거나, 새 필드를 생성합니다.

간단한 예제

다음은 MongoDB Aggregation Pipeline을 사용하여 "orders" 컬렉션에서 각 사용자의 주문 총액을 계산하는 예제입니다.

db.orders.aggregate([
    {
        $match: {
            status: "completed"
        }
    },
    {
        $group: {
            _id: "$customerId",
            totalAmount: { $sum: "$amount" }
        }
    },
    {
        $sort: {
            totalAmount: -1
        }
    }
]);

이 예제에서는 세 단계를 거칩니다:

1. $match 단계에서는 'completed' 상태인 주문만 선택합니다.
2. $group 단계에서는 'customerId'를 기준으로 주문을 그룹화하고, 각 사용자의 주문 총액을 계산합니다.
3. $sort 단계에서는 계산된 총액에 따라 사용자를 내림차순으로 정렬합니다.

활용 팁

• 단계별로 접근: Aggregation Pipeline을 구성할 때는 한 번에 하나의 단계만 추가하고 결과를 확인하면서 진행하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 복잡한 파이프라인도 쉽게 디버깅할 수 있습니다.
• $project를 활용: 필요하지 않은 필드는 $project 단계에서 제외하여 데이터 전송량을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

MongoDB Aggregation Pipeline은 데이터를 다루는 강력한 도구입니다. 기본 개념을 이해하고 몇 가지 기본적인 연산자를 사용하는 방법을 배움으로써, 복잡한 데이터 처리 작업도 쉽게 해낼 수 있게 됩니다. 이제 여러분도 이 기술을 활용하여 멋진 프로젝트를 만들어보세요!