MongoDB 데이터 모델링의 기초와 이해 📊

MongoDB는 다양한 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 유연한 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터 모델링은 데이터를 어떻게 구조화하고 저장할지 결정하는 중요한 과정입니다. 이 글에서는 MongoDB 데이터 모델링의 기초를 쉽게 이해할 수 있도록 도와드리겠습니다.

MongoDB 데이터 모델링이란?

MongoDB에서 데이터 모델링은 데이터를 문서(document) 형태로 저장하는 방법을 설계하는 과정입니다. 각 문서는 JSON과 유사한 BSON 형식으로 저장되며, 다양한 형태와 크기의 데이터를 담을 수 있습니다.

기본 개념

• 문서(Document): 데이터의 기본 단위입니다. 하나의 문서는 여러 개의 키-값 쌍으로 구성됩니다.
• 컬렉션(Collection): 문서들의 그룹입니다. SQL 데이터베이스의 테이블과 유사한 개념입니다.

데이터 모델링 전략

MongoDB 데이터 모델링은 주로 두 가지 전략을 따릅니다.

1. 임베디드 데이터 모델(Embedded Data Model): 관련 데이터를 하나의 문서에 저장하는 방식입니다. 데이터 접근 속도가 빨라지지만, 데이터 중복이 발생할 수 있습니다.

{
  "name": "John Doe",
  "address": {
    "street": "123 Elm St",
    "city": "Anytown"
  },
  "orders": [
    { "item": "Widget", "quantity": 2 },
    { "item": "Gadget", "quantity": 1 }
  ]
}

2. 참조 데이터 모델(Referenced Data Model): 문서 간의 관계를 참조 ID를 통해 연결하는 방식입니다. 데이터 중복을 줄일 수 있으나, 데이터를 가져올 때 여러 단계를 거쳐야 합니다.

{
  "name": "John Doe",
  "address": "12345"
}

{
  "_id": "12345",
  "street": "123 Elm St",
  "city": "Anytown"
}

모델링 팁

• 문서 크기: MongoDB 문서는 최대 16MB의 크기 제한이 있습니다. 큰 문서를 설계할 때는 이 점을 고려해야 합니다.
• 쿼리 성능: 데이터 모델을 설계할 때, 어떤 쿼리를 자주 사용할지 고려하여 모델링하는 것이 중요합니다. 임베디드 데이터 모델은 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 데이터 중복: 데이터 중복은 일부 상황에서 성능 이점을 제공하지만, 데이터 일관성을 유지하는 데 있어서는 도전이 될 수 있습니다. 사용 사례에 따라 적절한 전략을 선택하세요.

MongoDB 데이터 모델링은 유연성과 성능 사이의 균형을 맞추는 것입니다. 주니어 개발자 여러분이 MongoDB를 사용하여 효율적인 데이터 모델을 설계할 수 있기를 바랍니다. Happy coding! 🚀