[nodejs] MongoDB 연동을 위한 데이터베이스 구조 설계 방법
MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로, 데이터의 저장과 조회를 위한 구조가 전통적인 관계형 데이터베이스와는 다릅니다. 따라서 MongoDB를 사용하는 애플리케이션을 개발하기 위해서는 데이터베이스의 구조를 적절히 설계하는 것이 중요합니다.
이 블로그 포스트에서는 MongoDB와의 연동을 위한 데이터베이스 구조를 설계하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 구조를 설계할 때는 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다.
목차
데이터 모델링
데이터 모델링은 MongoDB에서의 데이터 구조를 설계하는 과정을 말합니다. MongoDB는 스키마를 가진 전통적인 관계형 데이터베이스와는 다르게 유연한 모델링을 지원합니다.
- 임베디드 도큐먼트: MongoDB는 다른 문서 내에 문서를 넣을 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 관계를 표현하는데 유용한 도큐먼트 구조를 만들 수 있습니다.
예시
{
_id: 1,
name: "John",
contact: {
email: "john@example.com",
phone: "123-456-7890"
}
}
인덱싱
인덱싱은 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 찾기 위해 필요한 기술입니다. MongoDB는 다양한 유형의 인덱스를 지원하며, 필요에 따라 다중 필드 인덱스나 텍스트 인덱스 등을 활용할 수 있습니다.
예시
db.collection.createIndex( { name: 1 } )
레플리카셋과 샤딩
대규모 애플리케이션에서는 데이터베이스의 가용성과 확장성에 대한 고민이 필요합니다. MongoDB에서는 레플리카셋과 샤딩을 통해 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.
- 레플리카셋: 데이터의 안정성을 높이기 위해 데이터를 여러 곳에 복제하는 메커니즘으로, 하나 이상의 데이터베이스 서버 집합으로 구성됩니다.
- 샤딩: 데이터베이스를 수평적으로 확장하기 위한 방법으로, 데이터셋을 여러 서버로 분할하여 처리하는 방식입니다.
MongoDB를 사용하는 애플리케이션을 개발할 때, 데이터베이스 구조를 잘 설계하는 것이 매우 중요합니다. 위에서 언급된 데이터 모델링, 인덱싱, 레플리카셋 및 샤딩에 대한 이해를 바탕으로 적절한 구조를 설계하여 MongoDB와의 원활한 연동을 이루어내는 것이 핵심입니다.
이상으로 MongoDB와의 연동을 위한 데이터베이스 구조 설계 방법에 대한 블로그 포스트를 마치도록 하겠습니다.