MongoDB 데이터 모델링의 기초와 개념

MongoDB는 매우 유연한 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터를 저장하고 관리하는 방법에 있어서 많은 자유를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 MongoDB 데이터 모델링의 기초와 개념에 대해 알아보겠습니다.

MongoDB에서 데이터는 문서(document) 형태로 저장됩니다. 이 문서들은 JSON과 유사한 형식인 BSON(Binary JSON)으로 표현됩니다. 각 문서는 다양한 필드(field)를 가질 수 있으며, 이 필드들은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있습니다.

문서(Document)와 컬렉션(Collection)

MongoDB에서는 데이터를 문서 형태로 저장합니다. 각 문서는 유니크한 ID를 가지며, 이는 문서를 식별하는 데 사용됩니다.

{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "email": "john.doe@example.com"
}

문서들은 컬렉션(Collection) 내에 저장됩니다. 컬렉션은 SQL 데이터베이스의 테이블과 유사한 개념입니다. 하지만, 컬렉션은 스키마를 고정하지 않기 때문에, 같은 컬렉션 내의 문서들은 서로 다른 구조를 가질 수 있습니다.

데이터 모델링

MongoDB에서 데이터 모델링을 할 때는 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다.

1. 임베디드(Embedded) 문서 vs 참조(Reference)

문서 내에 다른 문서를 임베딩하는 것은 MongoDB의 강력한 기능 중 하나입니다. 이를 통해 관련 데이터를 함께 저장하고 쿼리할 수 있습니다. 하지만, 모든 상황에 임베디드 문서를 사용하는 것이 최선은 아닙니다. 때로는 문서의 ID만 참조하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

임베디드 문서 예시

{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
  "name": "John Doe",
  "address": {
    "street": "123 Elm St",
    "city": "Anytown",
    "state": "NY",
    "zip": "12345"
  }
}

참조 예시

{
  "_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
  "name": "John Doe",
  "address_id": ObjectId("507f191e810c19729de860ea")
}

2. 스키마 디자인

MongoDB는 스키마리스(schema-less)이지만, 이는 스키마에 대해 전혀 고려하지 않아도 된다는 의미는 아닙니다. 어떻게 데이터를 구조화할지, 어떤 필드가 필요한지, 어떤 타입을 사용할지 등을 신중하게 고려해야 합니다.

3. 쿼리 성능

데이터 모델링을 할 때는 쿼리 성능도 중요한 고려 사항입니다. 자주 사용되는 쿼리의 종류와 패턴을 고려하여, 데이터를 효율적으로 쿼리할 수 있는 구조로 모델링하는 것이 중요합니다.

MongoDB 데이터 모델링은 유연성과 강력함을 제공합니다. 임베디드 문서와 참조를 적절히 사용하고, 스키마 디자인과 쿼리 성능을 고려하여 효율적인 데이터 모델을 설계해 보세요.