NoSQL 데이터베이스에서 인덱스의 이점과 비용

일반적으로 쿼리 성능이 중요한 경우 Nosql 데이터베이스 에서 인덱스를 사용해야 합니다. 인덱스는 데이터베이스가 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 하여 쿼리 실행 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 인덱스는 쓰기 작업 속도를 늦추고 추가 스토리지 공간을 사용할 수도 있습니다. 결과적으로 인덱스 사용의 이점이 비용보다 중요한지 신중하게 고려하는 것이 중요합니다.

RESTful 웹 서비스를 채용한 문서 중심의 데이터베이스 관리 시스템입니다. 크기와 구조가 다양한 문서에 대량의 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터베이스 관리자에게 가장 중요한 도구 중 하나는 인덱스를 갖는 것입니다. 이 자습서의 목표는 인덱스의 작동 방식, 생성 방법 및 데이터베이스에서 인덱스를 사용하는 방법을 설명하는 것입니다. 인덱스 데이터 구조는 컬렉션에서 수집된 데이터의 일부만 저장하는 특수 유형의 데이터 구조입니다. MongoDB는 데이터베이스를 빠르고 쉽게 통과할 수 있는 방식으로 구현되기 때문에 이러한 목적에 적합합니다. 이 가이드에서는 샘플 데이터베이스를 생성하고 인덱싱하는 방법에 대해 설명합니다.

이 자습서에서는 다양한 필드가 포함된 문서 모음을 만드는 방법을 알려줍니다. 산은 여기 문서에 나열되어 있으며 세계에서 가장 높은 봉우리 중 5개를 설명합니다. 출력에는 새로 삽입된 개체에 대한 식별자 배열이 포함됩니다. 이 가이드의 목표는 MongoDB가 인덱스에서 쿼리 세부 정보를 강조 표시하여 통과하는 문서를 제한하기 위해 인덱스를 사용하는 방법을 설명하는 것입니다. createIndex() 메서드를 사용하여 피크 컬렉션의 높이 필드에 대한 인덱스를 생성할 수 있습니다. 이 예에서 단일 필드 인덱스를 만들 때 문서에 단일 키(이 예에서는 높이)가 포함되어 있다고 가정할 수 있습니다. 이전과 동일한 쿼리가 있어야 하므로 인덱스를 사용하여 다시 시도해야 합니다.

인덱스가 쿼리 실행의 구성 요소였기 때문에 출력이 달라집니다. 두 번째 단계는 시장에 고유한 인덱스를 만드는 것입니다. 두 문서의 _id 값이 모두 동일한 경우 컬렉션에 두 문서를 추가할 수 없습니다. 이는 데이터베이스가 _id 필드에서 단일 필드 인덱스를 자동으로 유지 관리하기 때문입니다. 이 단계에서 볼 수 있듯이 인덱스를 사용하여 컬렉션의 각 문서에 대해 지정된 필드의 값을 사용자 지정할 수 있습니다. 네 번째 단계는 MongoDB 데이터베이스의 포함된 필드에 인덱스를 추가하는 것입니다. 쿼리가 데이터베이스 용량을 초과하면 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

이 단계의 목표는 포함된 문서의 필드에서 단일 필드 인덱스를 생성하는 방법을 보여 주는 것입니다. 인덱스가 너무 많으면 인덱스가 적으면 성능이 저하될 뿐만 아니라 성능이 저하될 가능성이 매우 높습니다. 인덱스의 필드가 최종 순서에 포함되기 때문에 MongoDB는 최종 순서로 인덱스를 사용합니다. 즉, 모든 문서를 검색한 후 다시 정렬할 필요가 없습니다. 앞의 예에서 인덱스는 *ascents.total: 1 * 구문을 사용하여 오름차순 형식으로 생성되었으며 쿼리 요청 산봉우리는 내림차순으로 정렬되었습니다. MongoDB가 쿼리를 시도하는 모든 문서를 식별하는 데 단일 필드 인덱스를 사용할 수 있습니다. 인덱스가 쿼리의 첫 번째 부분에만 사용 가능한 경우 MongoDB는 컬렉션 스캔을 먼저 수행합니다.

경우에 따라 복합 인덱스와 대소문자가 다를 수 있습니다. 추가 스캔이 필요하지 않도록 여러 필드에 걸쳐 있는 인덱스를 정의하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 여섯 번째 단계는 다중 키 인덱스를 개발하는 것입니다. 이 단계는 인덱스를 생성하는 데 사용되는 필드가 배열과 같이 여러 값을 저장하는 필드일 때 MongoDB가 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 위치 필드에 대한 인덱스가 없기 때문에 MongoDB는 쿼리를 실행하기 위해 전체 컬렉션 스캔을 수행합니다. 이 4개의 피크는 각각 여러 값의 배열인 국가에 걸쳐 있으며 둘 이상의 국가를 나타냅니다. 배열의 모든 필드는 MongoDB에서 자동으로 다중 키 인덱스로 생성됩니다.

예를 들어 ["중국, 네팔"] 배열을 포함하는 위치 필드가 있는 문서는 동일한 문서에 대해 두 개의 개별 색인 항목을 갖습니다. 하나는 중국용이고 다른 하나는 네팔용입니다. MongoDB는 쿼리가 이러한 방식으로 콘텐츠에 대한 부분 일치만 요청하더라도 인덱스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. MongoDB 인덱스는 특수 데이터 구조를 사용하여 쿼리 실행 중에 분석해야 하는 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 사용량이 많은 데이터베이스에서 쿼리 성능을 향상시키기 위해 MongoDB의 인덱싱 기능의 하위 집합이 자습서에서 논의되었습니다. 공식 MongoDB 설명서 에서 MongoDB 인덱싱에 대해 자세히 알아보세요.

테이블에 액세스할 때마다 데이터베이스 테이블의 행을 검색하는 것 외에도 인덱스를 사용하여 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 데이터베이스 테이블의 하나 이상의 열을 사용하여 인덱스를 생성하는 것은 간단하며, 이를 통해 신속하고 효율적인 무작위 조회와 정렬된 레코드에 대한 액세스가 모두 가능합니다.

NoSQL 시스템은 NoSQL 데이터베이스 에 저장된 온사이트 인덱스와 원격 검색 서비스를 통한 두 가지 방법으로 검색 인덱스를 저장합니다. NoSQL 시스템은 일반적으로 인덱스와 데이터를 동일한 노드에 유지합니다. 일부 NoSQL 시스템은 전체 텍스트 검색을 위해 외부 검색 서비스를 사용합니다.

쿼리의 WHERE 절에서 인덱스를 필터 조건으로 사용하는 경우 많은 비율의 데이터 행을 반환하는 열에 인덱스를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 책 색인에 "the" 또는 "and"라는 단어에 대한 항목이 있으면 찾을 수 없습니다. 인덱싱된 테이블을 사용하여 대규모 일괄 업데이트 작업을 정기적으로 실행할 수 있습니다.

MongoDB의 인덱스에는 일반적으로 쿼리와 일치하는 항목을 찾기 위해 컬렉션의 각 문서를 스캔하는 컬렉션 스캔이 필요하지 않으므로 컬렉션 스캔을 수행할 필요가 없습니다. 올바른 인덱스를 사용하면 처음부터 문서 수가 제한되어 있으므로 보다 효과적으로 쿼리할 수 있습니다.

언제 데이터베이스 인덱스를 사용해야 합니까?

인덱스란 무엇이며 왜 사용됩니까? 데이터 인덱스 의 속도와 사용 용이성으로 인해 데이터베이스에서 데이터를 보다 쉽게 ​​검색할 수 있습니다. 이 방법은 선택 쿼리와 where 절을 가속화합니다. INSERT 성능은 향상되었지만 UPDATE 성능도 저하되었습니다.

데이터베이스 테이블의 인덱스에는 하나 이상의 열(또는 열)의 복사본이 포함됩니다. 마찬가지로 복사된 각 행은 인덱스의 테이블 열에 있는 원래 행에 연결되며 이 링크는 복사된 각 행에도 있습니다. 데이터베이스가 쓰기 작업보다 읽기 작업을 더 많이 수행하는 경우 인덱스가 가장 유용합니다. 테이블 열에서 읽기보다는 작성하는 작업에 대한 인덱스가 거의 필요하지 않을 것입니다. 데이터베이스에서 여러 열에 대한 인덱스를 생성할 수 있지만 열의 순서는 매우 중요합니다. 사용자는 감독의 이름으로 영화를 검색하고 새로운 기능을 구현하여 어떤 영화가 상영되었는지 시간순으로 볼 수 있습니다. 먼저 release_date로 인덱스를 만들었다면 각 릴리스에 인덱스와 연결된 여러 디렉터 ID가 포함되어 있는지 여부를 알 수 없습니다. 감독은 이제 각 감독 세트의 출시 날짜와 함께 보다 정확한 검색을 위해 요청됩니다. 데이터베이스 인덱스는 균형 잡힌 트리 또는 B-트리로 구별됩니다.

인덱스를 사용하여 테이블 행의 하위 집합을 검색할 수 있으므로 테이블 스캔 결과가 더 빨라집니다. 테이블 스캔의 상대 속도와 인덱스 키와 연관된 행 클러스터에 따라 인덱스로 검색되는 행이 달라집니다.
광범위한 값이 있는 테이블의 경우 인덱스는 검색에 걸리는 시간을 줄이는 데 매우 유용할 수 있습니다.

Nosql은 인덱스를 사용합니까?

NoSQL 데이터베이스에 인덱싱 기술을 사용하는 I Indexed Structures 인덱싱은 데이터 레코드의 위치와 키를 페어링하는 프로세스입니다. NoSQL 데이터베이스는 다양한 방식으로 인덱스가 될 수 있습니다. 이 섹션에서는 B-Tree, T-Tree 및 O2-Tree 인덱스와 같은 보다 일반적인 인덱싱 방법 중 일부를 간략하게 설명합니다.

Mongodb: 강력한 문서 지향 데이터베이스

MongoDB 데이터베이스는 다중 키 인덱스를 사용하여 배열 내용을 인덱싱하는 문서 지향 데이터베이스입니다. 이 경우 쿼리는 문서에 배열이 포함되어 있는지 확인하기 위해 배열의 요소 또는 요소의 일치를 사용할 수 있습니다. 기본 인덱스 외에도 MongoDB는 기본이 아닌 속성을 쿼리하는 데 사용할 수 있는 보조 인덱스를 지원합니다.

인덱스는 어디에 사용해야 합니까?

데이터 검색 프로세스 속도를 높이려면 데이터베이스에서 인덱스를 사용해야 합니다. 인덱스를 사용하여 SQL 쿼리의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

여기에는 발견된 위치에 연결된 이름, 주제 및 기타 주제 목록이 포함됩니다. 이러한 시스템은 데이터를 구성하고 분류하기 위해 온라인 데이터베이스에서도 사용할 수 있습니다. 이 문서에서는 인덱스의 기본 사항과 마찬가지로 인덱스 생성 및 유지 관리에 대해 설명합니다. 색인 초안에 주요 주제와 대체 주제를 포함합니다. 하위 범주는 저자가 관심이 있고 책의 주제와 관련된 경우에만 만들어야 합니다. 산업 간행물에 글을 쓰는 경우 일부 단어에 대해 대체 또는 속어를 사용해야 할 수 있습니다. 색인 단어를 시작할 때 명사를 사용하십시오.

색인에 있는 대부분의 항목에는 대문자가 없습니다. 간행물을 참조하는 경우 이탤릭체로 표시해야 합니다. 일부 게시자는 사이트의 각 페이지가 인덱스 페이지 카운터와 일치하는지 확인하는 전문 인덱서를 보유하고 있습니다. 처음부터 사용하는 경우 이름이나 제목의 철자가 일관되고 올바른지 확인해야 합니다. John Grey라는 연구원을 인용할 때 자동 고침을 색인에 있는 그의 이름과 일치시킬 수 없습니다.

색인을 생성하면 필요한 정보에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있습니다. 비즈니스에 대한 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되도록 시스템에서 보고서를 생성할 수 있습니다.

Mongodb에서 인덱싱을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

MongoDB에서 인덱싱을 사용하려는 몇 가지 이유가 있습니다.
1. 인덱싱은 특히 전체 텍스트 검색을 사용하지 않고 특정 값을 쿼리하는 경우 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 인덱싱은 데이터에 고유성 제약 조건을 적용하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 데이터 무결성에 의존하는 시스템을 구축하는 경우 유용할 수 있습니다.
3. 인덱싱을 사용하면 결과를 검색하는 데 필요한 데이터만 저장할 수 있으므로 인덱싱을 사용하면 저장 공간 사용을 최적화할 수도 있습니다.

MongoDB에 따르면 과도한 인덱스도 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 기사에서는 몇 가지 간단한 실험을 실행하고 인덱스가 필요한 시기와 수를 결정하는 데 도움이 되는 발견적 방법을 제공합니다. N=1 실험을 사용하여 이 기사에 제시된 결과를 생성했습니다. MongoDB가 훌륭하게 작동하기 때문에 내 앱을 빌드하는 데 다른 것을 사용하지 않을 것입니다. 훌륭한 인덱싱 전략 덕분에 소규모 클라우드 워크로드에서 하나의 MongoDB 클러스터를 사용하여 매년 5천만 달러의 수익을 창출합니다. 몇 가지 디자인 패턴을 갖고 알려진 느린 작업에 주의하면 수천만 개의 문서 컬렉션을 간단하게 처리할 수 있습니다.

Sql과 Nosql의 인덱싱

SQL과 NoSQL 데이터베이스의 인덱싱에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 첫째, SQL 데이터베이스는 B-트리 인덱스를 사용하는 경향이 있는 반면 NoSQL 데이터베이스는 종종 해시 인덱스를 사용합니다. 둘째, SQL 데이터베이스는 일반적으로 테이블의 모든 열을 인덱싱하는 반면 NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 쿼리 중인 열만 인덱싱합니다. 마지막으로 SQL 데이터베이스는 일반적으로 테이블의 데이터가 업데이트될 때 인덱스를 업데이트해야 하지만 NoSQL 데이터베이스는 인덱스를 자동으로 업데이트하는 경우가 많습니다.

이 게시물에서는 SQL과 NoSQL 데이터베이스의 차이점을 살펴보고 성능에 대해 논의합니다. 또한 하나가 다른 것보다 나은 사용 사례 목록을 제공합니다. 모든 데이터베이스에는 데이터베이스에 따라 고유한 쿼리 언어 또는 쿼리 데이터 접근 방식이 있습니다. SQL 데이터베이스와 비교할 때 NoSQL 데이터베이스는 초당 쓰기 작업을 실행하는 데 더 효율적입니다. 데이터는 데이터베이스에 들어가기 전에 비구조화되고 검증되지 않았기 때문에 형식이 잘못되었거나 잘못된 데이터를 삽입하거나 저장할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스를 언급할 때 "스키마 없는" 데이터베이스는 데이터를 입력하고 검색하는 데 고정 스키마가 필요하지 않습니다. 초당 여러 읽기 작업이 필요한 상황에서는 SQL 데이터베이스가 효과적인 선택이 될 수 있습니다.

이는 많은 양의 데이터를 저장해야 하는 로그 로깅 서비스에 특히 유용합니다. 이러한 데이터베이스에는 기존 데이터베이스보다 더 효율적이고 덜 강력할 수 있는 차세대 인덱스 엔진이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 강력하고 대중적이지만 SQL 데이터베이스는 다양한 방식으로 고유합니다. 그것은 모두 조직의 필요와 잠재력에 달려 있습니다. 업계 지식이 풍부한 실전 테스트를 거친 기술을 원한다면 기존 데이터베이스를 사용하십시오. 반면에 NoSQL은 대량의 비정형 데이터를 최대한 빨리 저장하는 데 가장 적합한 도구입니다.

Nosql 인덱스

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스의 기존 테이블 기반 구조를 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

보조 인덱스에는 인덱스의 상위 테이블에 포함되지 않은 속성 배열이 포함됩니다. 별도의 파티션 및 테이블 정렬이 가능합니다. 기본 테이블과 달리 이 소프트웨어는 데이터를 정렬하고 분할하는 데 사용할 수 있습니다. 예상했던 것처럼 보조 인덱스는 파티션 키로 분할된 테이블로 구성되지 않습니다. 테이블은 상위 테이블과 동일한 노드에 저장됩니다. 키-값 NoSQL 데이터베이스의 파티션 테이블을 사용하여 추가 인덱스를 정의할 수 있습니다. 기본 테이블과 동일한 노드에서 보조 인덱스는 데이터 구조입니다. 메모리 내 데이터베이스 구현 섹션에서 보조 인덱스를 구현하는 것은 간단했습니다. 이 실험은 두 가지 인덱싱 전략(복사 및 가져오기)을 구현하는 방법을 보여주었습니다.

몽고디비 인덱싱

MongoDB 인덱싱은 쿼리 성능을 최적화하기 위해 데이터 구조를 생성하는 프로세스입니다. 인덱스는 MongoDB에서 효율적인 쿼리 실행을 지원합니다. 인덱스가 없으면 MongoDB는 컬렉션의 모든 문서를 스캔해야 하므로 비용이 많이 들고 느릴 수 있습니다.

인덱스는 쉽게 액세스할 수 있는 형식으로 컬렉션 데이터의 일부를 보유하는 특수 데이터 구조 유형입니다. 이러한 방식의 인덱스 항목은 등식 일치와 범위 기반 쿼리 작업이 모두 효율적이도록 정렬됩니다. MongoDB는 컬렉션에 있고 컬렉션 수준에서 정의할 수 있는 모든 필드 또는 하위 필드의 문서를 인덱싱합니다. MongoDB의 인덱스를 사용하면 데이터를 검색하고 필요한 데이터 및 쿼리 유형에 따라 쿼리를 수행할 수 있습니다. 복합 인덱스에서는 필드가 나열되는 순서와 필드가 나타나는 순서 사이에 상당한 차이가 있습니다. MongoDB는 다중 키 인덱스를 사용하여 배열에 저장된 데이터를 인덱싱합니다 . MongoDB는 지구동기 시스템에서 좌표 데이터를 관리하기 위한 두 가지 유형의 인덱스인 2dsphere 및 2dsphere를 제공합니다.

스파스 인덱스 대신 MongoDB 5.3 버전을 사용하면 클러스터형 인덱스를 만들 수 있습니다. 숨겨진 인덱스는 쿼리 플래너에 표시되지 않으며 쿼리를 지원하는 데 사용할 수 없습니다. 플래너 내에서 숨겨진 인덱스를 숨길 수 있으므로 사용자는 인덱스를 실제로 삭제하지 않고도 인덱스의 하락이 인덱스 값에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인할 수 있습니다. MongoDB에서 사용자는 대소문자 및 악센트 표시와 같은 비교 문자열에 적용되는 규칙을 지정할 수 있습니다. 작업이 다른 데이터 정렬을 지정하는 경우 작업은 데이터 정렬이 있는 인덱스를 사용하여 인덱싱된 필드 에서 문자열 비교를 수행할 수 없습니다. Analyze Query Performance 자습서는 인덱스를 사용하거나 사용하지 않고 수행된 쿼리 통계의 예를 제공합니다. MongoDB는 색인을 사용하여 교차점을 사용하여 쿼리를 이행하도록 돕습니다.

인덱스 키는 경우에 따라 특정 제한 사항이 적용됩니다. 인덱스가 구축되면 애플리케이션의 성능이 저하될 수 있습니다. 드라이버는 인덱스 사양 으로 1이 아닌 NumberLong(1)을 사용할 수 있습니다. 결과적으로 결과 색인은 변경되지 않습니다.

Mongodb에서 인덱스를 사용해야 합니까?

MongoDB에서 인덱스를 사용할 때의 장단점은 무엇입니까?
인덱싱을 통해 MongoDB는 쿼리 성능을 향상시켜 더 빠르게 데이터를 검색할 수 있습니다. 인덱스는 또한 데이터가 여러 샤드 및 노드에서 일관성이 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반면 인덱스는 쿼리의 복잡성과 비용을 증가시킬 수 있으므로 필요하지 않은 경우에는 주의해서 사용해야 합니다.

Mongodb 복합 인덱스 대 단일 인덱스

복합 인덱스는 문서의 단일 필드에서만 인덱싱하지 않습니다. 여러 필드에서 오름차순 또는 내림차순으로 인덱싱하고 필드를 입력할 때 여러 필드의 데이터를 정렬합니다.

MongoDB 인덱싱은 쿼리를 더 잘 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 복합 인덱스라는 용어는 단일 필드에 대한 여러 참조가 있는 인덱스를 나타냅니다. MongoDB에서는 단일 해시 인덱스 필드를 사용하여 복합 인덱스를 나타낼 수 있습니다. 결과적으로 db.collection.sort(제조업체:1, 가격:-1)와 같은 쿼리를 생성한 인덱스 덕분에 보다 효율적으로 실행할 수 있습니다. MongoDB 인덱스에서 sort()는 MongoDB에서 제공합니다. MongoDB 정렬 표현식 일치(일치 접두사)는 정렬된 레코드가 포함된 인덱스에서 얻을 수 있습니다. 즉, MongoDB는 정렬된 레코드가 포함된 모든 인덱스에서 정렬 표현식 일치(일치 접두사)를 얻을 수 있습니다. MongoDB가 인덱스를 사용하여 정렬 순서를 생성할 수 없는 경우 차단 정렬 작업을 수행합니다.

Mongodb의 단일 인덱스는 무엇입니까?

MongoDB는 문서가 저장된 필드와 컬렉션의 다른 필드를 기반으로 문서를 인덱싱합니다. 모든 컬렉션은 -id 필드에 인덱스를 가질 수 있으며 애플리케이션과 사용자는 중요한 쿼리 및 작업을 지원하기 위해 추가 인덱스를 추가할 수 있습니다. 인덱스 플롯은 문서의 단일 필드에서 오름차순 또는 내림차순으로 정렬됩니다.

인덱싱이 중요한 이유

정보를 더 빠르고 쉽게 검색할 수 있도록 문서 또는 문서 집합의 색인을 만드는 과정을 색인 구성 이라고 합니다. 인덱싱은 두 가지 이유로 유용합니다. 색인의 첫 번째 장점은 큰 문서에서 특정 정보를 더 빨리 찾는 데 도움이 된다는 것입니다. 예를 들어, 신문에서 특정 기사를 찾고 있다면 색인을 통해 기사 제목이 무엇인지 알 수 있습니다. 색인의 장점 중 하나는 장애가 있는 사용자가 문서의 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 주식 지수는 시각 장애인이 그렇게 할 수 있도록 시세 기호로 특정 회사에 대해 알아내는 데 사용할 수 있습니다.

Mongodb에서 인덱싱을 위한 다른 옵션은 무엇입니까?

MongoDB는 다중 키 인덱스를 사용하여 MongoDB의 배열에 있는 콘텐츠를 인덱싱합니다. MongoDB는 배열 값이 있는 필드를 인덱싱하는 경우 배열의 각 요소에 대해 별도의 인덱스 항목을 생성합니다. 이러한 다중 키 인덱스에서 쿼리는 배열의 요소 또는 일부를 해당 다중 키 인덱스와 일치시켜 배열이 있는 문서를 선택할 수 있습니다.

Mongodb에서 인덱스를 제거하면 검색 성능이 저하됩니다.

한 가지 단점은 인덱스가 제거되면 MongoDB가 관련 레코드를 찾기 위해 데이터를 다시 분석해야 한다는 것입니다.

소개 몽고디비

Mongodb는 강력한 문서 지향 데이터베이스 시스템입니다. 데이터를 빠르고 쉽게 검색할 수 있는 인덱스 기반 검색 기능이 있습니다. Mongodb는 또한 확장성 기능을 제공하므로 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다.

MongoDB는 크로스 플랫폼 및 오픈 소스인 NoSQL 데이터베이스이며 많은 노드 기반 웹 애플리케이션에서 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이 튜토리얼에서는 Mongo를 설치하는 방법과 Mongo를 사용하여 데이터를 저장하고 쿼리하는 방법을 보여줍니다. 노드 프로그램을 사용하여 Mongo 데이터베이스와 상호 작용하는 방법을 배우고 Mongo와 기존 관계형 데이터베이스 간의 몇 가지 차이점을 살펴봅니다. MongoDB는 공식 Linux 소프트웨어 채널을 통해 다운로드 및 설치되는 것이 일반적이지만 때때로 오래된 버전이 될 수 있습니다. Ubuntu 기반이 아닌 Linux 배포판이 있는 경우 이 페이지를 방문하여 설치에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. MongoDB는 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 데이터베이스에 연결하고 데이터베이스를 관리할 수 있는 Compass라는 도구도 제공합니다. MongoDB를 사용하면 액세스 제어가 필요하지 않습니다.

프로덕션에서 Mongo를 사용하는 경우 이 기능을 변경해야 합니다. 약어 CRUD는 생성, 읽기, 업데이트 또는 삭제를 나타내는 데 사용됩니다. 다음은 애플리케이션을 구축하려는 경우 수행해야 하는 네 가지 기본 데이터베이스 작업입니다. 다음은 모든 사용자 문서를 검색하기 위해 수행할 수 있는 몇 가지 단계입니다. 이는 "From USERS" 열에서 읽는 SQL 데이터베이스에 대한 쿼리에 해당합니다. MongoDB는 생성 작업을 포함하여 문서를 업데이트하는 다양한 방법을 제공합니다. 예를 들어 18세 미만인 모든 사용자에 대해 등록 값을 18세로 설정할 수 있습니다.

스키마가 없는 데이터베이스인 MongoDB를 사용할 때 열의 수나 유형을 지정할 필요가 없습니다. 반면에 JSON 스키마는 데이터에 대한 유효성 검사 규칙을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. MongoDB 서버와 통신하려면 드라이버라고 하는 클라이언트 측 라이브러리를 사용해야 합니다. 콜백, 약속 또는 대기는 모두 데이터베이스와 상호 작용할 수 있는 방법입니다. Mongo에 연결하려면 코드에 이름과 암호를 지정해야 합니다. MongoDB에는 드라이버가 내장되어 있지만 MongoDB 드라이버라고도 합니다. MongoDB에서 데이터를 관리하려면 먼저 스키마를 설정해야 합니다. MongoDB 컬렉션에 있는 각 문서의 모양은 스키마의 매핑에 의해 결정됩니다.

Mongodb: 관계형 데이터베이스에 대한 Nosql 대안

MongoDB는 대규모 분산 데이터 컬렉션을 안전하고 효율적인 방식으로 관리하기 위한 API를 제공하는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 관리 플랫폼입니다. MongoDB는 JSON 스토리지 및 비관계형 문서 구조를 지원하는 비관계형 문서 데이터베이스입니다. 기존 관계형 데이터베이스는 MongoDB에서 처리하는 데 최대 5분이 걸릴 수 있습니다. 또한 MongoDB는 대규모 분산 데이터 세트를 관리하기 위한 관계형 데이터베이스에 대한 더 나은 대안입니다.