소개

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로서 대규모 데이터를 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 파이썬의 PyMongo 라이브러리를 사용하면 MongoDB와 통신하고 데이터를 쉽게 조작할 수 있습니다. 이번 글에서는 PyMongo를 사용하여 MongoDB 데이터의 통계 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필수 사항

이 튜토리얼을 따라하기 위해서는 다음과 같은 사항이 필요합니다.

• Python 3.x 버전
• PyMongo 라이브러리 설치
• MongoDB 서버 설치 및 실행

데이터 접속

먼저, PyMongo를 사용하여 MongoDB에 접속하는 방법을 알아보겠습니다. 다음 코드를 사용하여 MongoDB에 접속할 수 있습니다.

import pymongo

# MongoDB 접속 정보
host = "localhost"
port = 27017
database = "mydatabase"
collection = "mycollection"

# MongoDB에 접속
client = pymongo.MongoClient(host, port)
db = client[database]
col = db[collection]

위 코드에서 host, port, database, collection 변수를 본인의 환경에 맞게 수정해야 합니다. 이제 col 변수를 통해 MongoDB의 특정 컬렉션(collection)에 접근할 수 있습니다.

통계 분석

PyMongo를 사용하여 MongoDB 데이터를 통계 분석하는 방법을 알아보겠습니다. 예를 들어, 컬렉션 내부의 문서 개수나 특정 필드의 값을 분석해볼 수 있습니다.

문서 개수 확인

컬렉션 내부의 문서 개수를 확인하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

count = col.count_documents({})
print("총 문서 개수:", count)

위 코드는 col.count_documents({})를 사용하여 컬렉션의 모든 문서를 세어서 개수를 반환합니다. 이를 활용하여 총 문서 개수를 확인할 수 있습니다.

필드 값 분석

특정 필드의 값을 분석하고 싶다면, aggregate() 메소드를 사용하면 됩니다. 예를 들어, users 컬렉션에서 age 필드의 값 분석을 해보겠습니다.

pipeline = [
    {
        "$group": {
            "_id": "null",
            "min_age": { "$min": "$age" },
            "max_age": { "$max": "$age" },
            "avg_age": { "$avg": "$age" },
        },
    },
]

result = list(col.aggregate(pipeline))
print(result[0])

위 코드는 aggregate() 메소드를 사용하여 users 컬렉션에서 age 필드의 최소, 최대, 평균 값을 계산하는 파이프라인을 정의하고 실행합니다. 이를 통해 결과를 확인할 수 있습니다.

결론

이번 튜토리얼에서는 파이썬의 PyMongo 라이브러리를 사용하여 MongoDB 데이터의 통계 분석을 수행하는 방법을 알아보았습니다. count_documents() 메소드를 사용하여 문서 개수를 확인하고, aggregate() 메소드를 사용하여 필드의 값을 분석하는 방법을 살펴보았습니다. 이를 활용하여 MongoDB 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyMongo 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.