[Database] NoSQL과 MongoDB 기본

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※ NoSQL 개요 및 등장 배경

NoSQL (Not Only SQL)은 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 한계를

극복하기 위해 등장한 비(非)관계형 데이터베이스입니다.

 

처음에는 “SQL을 사용하지 않는다”는 의미였지만,

현재는 “SQL뿐만 아니라 다양한 저장 방식”을 지원한다는 뜻으로 사용됩니다.

 

📌 NoSQL이 등장한 이유: 웹·모바일 환경에서 데이터 구조가 다양해짐 - 사용자 수 증가

→ 수평 확장(Scale-out) 필요 - 실시간 처리, 빅데이터, 로그 수집 등 비정형 데이터 증가

 

→ NoSQL은 고정된 스키마 없이 유연한 구조를 제공하고,

대규모 데이터를 빠르게 처리하는 데 특화되어 있습니다.

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※ NoSQL의 주요 특징

 

📁 스키마 유연성 (Schema-less): 데이터 구조를 사전에 정의하지 않아도 저장 가능

🚀 고성능 & 고확장성: 수평적 확장이 용이하여 대규모 데이터 처리에 유리

🧩 다양한 데이터 모델: Key-Value, Document, Column, Graph 형태 지원

📡 분산 처리 기반: 여러 서버에 데이터를 자동 분산하여 저장

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※ RDBMS vs NoSQL 비교

 

항목	RDBMS	NoSQL
데이터 구조	고정된 스키마, 테이블 구조	스키마 없음 또는 유연한 구조
확장성	수직 확장 (Scale-up)	수평 확장 (Scale-out)
데이터 관계	명확한 관계 (JOIN)	관계보다 구조 유연성이 중요
트랜잭션	ACID 보장	CAP 이론 기반 (일관성보단 가용성 우선)
적합한 용도	정형 데이터, 복잡한 쿼리	비정형 데이터, 대규모 트래픽

 

→ RDBMS는 “관계”와 “정합성”이 중요한 경우에,

NoSQL은 “확장성”과 “유연성”이 중요한 경우에 적합합니다.

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※ MongoDB란?

MongoDB는 대표적인 문서 지향(Document-oriented) NoSQL 데이터베이스입니다.

 

데이터를 테이블이 아닌 JSON 유사한 형식(Document)으로 저장하며,

스키마 없이 다양한 필드를 유연하게 저장할 수 있습니다.

 

📁 MongoDB의 주요 특징

 

- JSON 기반의 문서(Document) 구조

- 동적 스키마 (필드 추가/삭제 자유로움)

- 복잡한 조인 없이 중첩 문서로 구조 표현 가능

- 자동 샤딩(Sharding) 및 수평 확장 지원

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※ RDBMS vs MongoDB 용어 비교

 

RDBMS	MongoDB	설명
Database	Database	데이터를 저장하는 최상위 단위
Table	Collection	문서(Document)들의 집합
Row (Record)	Document	실제 데이터 한 건 (JSON 형태)
Column	Field	문서(Document)의 속성

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※ JSON vs BSON

MongoDB는 데이터를 내부적으로 BSON (Binary JSON) 형식으로 저장합니다.

 

JSON은 사람이 읽기 쉬운 텍스트 형식이고,

BSON은 저장·전송 효율을 높인 이진 포맷입니다.

 

// JSON 예시
{
  "name": "지우",
  "age": 26,
  "skills": ["Python", "Kubernetes"]
}

 

→ 사용자는 JSON 형태로 데이터를 다루지만,

MongoDB는 내부적으로 BSON으로 처리합니다.

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※ MongoDB의 기본 구조

 

Database  →  Collection  →  Document

 

// students 컬렉션의 Document 예시
{
  "_id": ObjectId("6521d2..."),
  "name": "지우",
  "major": "AI Engineering",
  "age": 26,
  "skills": ["Python", "Docker", "Kubernetes"]
}

 

→ `_id`는 MongoDB가 자동 생성하는 고유 식별자이며, Primary Key 역할을 합니다.

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※ CRUD 명령어 (insert, find, update, delete)

 

MongoDB의 CRUD 명령어는 JavaScript 문법과 유사하며, 매우 직관적입니다.

 

📥 1) INSERT – 데이터 삽입

// 단일 삽입
db.students.insertOne({
  name: "민준",
  major: "Data Science",
  age: 24
});

// 다중 삽입
db.students.insertMany([
  { name: "수현", major: "AI", age: 25 },
  { name: "하늘", major: "Math", age: 23 }
]);

 

🔍 2) FIND – 데이터 조회

// 전체 조회
db.students.find();

// 조건 조회
db.students.find({ major: "AI" });

// 특정 필드만 조회
db.students.find({}, { name: 1, major: 1, _id: 0 });

 

✏️ 3) UPDATE – 데이터 수정

// 단일 문서 수정
db.students.updateOne(
  { name: "민준" },
  { $set: { major: "Computer Science" } }
);

// 여러 문서 수정
db.students.updateMany(
  { major: "AI" },
  { $inc: { age: 1 } }   // age +1
);

 

🗑️ 4) DELETE – 데이터 삭제

// 단일 문서 삭제
db.students.deleteOne({ name: "하늘" });

// 조건에 맞는 여러 문서 삭제
db.students.deleteMany({ major: "AI" });

 

→ `$set`, `$inc`, `$push` 등 다양한 연산자를 활용하여 데이터를 유연하게 조작할 수 있습니다.

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