MongoDB 기초: 데이터 모델링과 쿼리 최적화 📊

MongoDB는 가장 인기 있는 NoSQL 데이터베이스 중 하나로, 유연한 데이터 모델링과 빠른 쿼리 성능으로 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 이번 포스트에서는 MongoDB의 기초, 특히 데이터 모델링과 쿼리 최적화에 초점을 맞춰보겠습니다. 복잡한 기술 용어는 최대한 배제하고, 이해하기 쉽게 설명하도록 하겠습니다.

MongoDB 데이터 모델링

MongoDB에서 데이터는 '문서(document)' 형태로 저장됩니다. 이 문서들은 JSON과 유사한 BSON 형식을 사용하여 표현됩니다. 각 문서는 유연한 구조를 가지고 있으며, 다양한 필드와 데이터 타입을 포함할 수 있습니다.

예시: 사용자 문서

{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "email": "john.doe@example.com",
  "interests": ["coding", "hiking"]
}

이 예시에서 볼 수 있듯이, 문서는 간단한 키-값 쌍으로 구성됩니다. interests와 같은 배열도 포함할 수 있어, 데이터를 유연하게 표현할 수 있습니다.

쿼리 최적화

MongoDB에서 데이터를 효율적으로 조회하기 위해서는 쿼리를 최적화하는 것이 중요합니다. 쿼리 성능을 향상시키는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

인덱스 사용하기

인덱스는 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다. MongoDB에서는 다양한 종류의 인덱스를 지원하며, 적절한 인덱스를 생성하면 쿼리 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

db.users.createIndex({ email: 1 })

이 코드는 users 컬렉션에서 email 필드에 대한 인덱스를 생성합니다. 이렇게 하면 email을 기준으로 데이터를 조회할 때 속도가 빨라집니다.

쿼리 프로젝션 사용하기

쿼리 프로젝션을 사용하면, 조회하는 동안 필요한 필드만 선택하여 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 이는 네트워크 전송 시간과 메모리 사용량을 줄여 쿼리 성능을 개선합니다.

db.users.find({}, { name: 1, email: 1 })

이 예시에서는 모든 사용자를 조회하지만, name과 email 필드만 결과에 포함됩니다.

결론

MongoDB는 유연한 데이터 모델링과 빠른 쿼리 성능으로 많은 프로젝트에 적합한 데이터베이스입니다. 데이터 모델링을 잘 이해하고, 쿼리 최적화 기법을 적절히 활용한다면 MongoDB를 더 효율적으로 사용할 수 있을 것입니다. 이번 포스트가 MongoDB를 시작하는 데 도움이 되길 바랍니다. Happy coding! 🚀