MongoDB 기초 사용법

NoSQL 데이터베이스인 MongoDB의 설치부터 기본 사용법까지 알아봅니다. 관계형 데이터베이스와의 차이점과 MongoDB만의 특징을 소개합니다.

Posted Dec 3, 2024

15 min read

MongoDB 기초 사용법

#01. MongoDB 소개

1. MongoDB란?

MongoDB는 문서 지향 NoSQL 데이터베이스로, JSON과 유사한 BSON(Binary JSON) 형태로 데이터를 저장합니다. 스키마가 유연하고 수평적 확장이 용이하여 현대적인 애플리케이션 개발에 널리 사용됩니다.

2. MongoDB의 특징

문서 지향: JSON 형태의 문서로 데이터 저장
스키마 없음: 유연한 데이터 구조
수평적 확장: 샤딩을 통한 분산 처리
고성능: 메모리 매핑된 파일을 사용한 빠른 읽기/쓰기
풍부한 쿼리: 복잡한 쿼리와 인덱싱 지원
복제: 자동 장애 조치와 데이터 중복성

3. 관계형 DB vs MongoDB

구분	관계형 DB	MongoDB
데이터 모델	테이블/행/열	컬렉션/문서/필드
스키마	고정 스키마	동적 스키마
확장성	수직적 확장	수평적 확장
트랜잭션	ACID 완전 지원	4.0부터 다중 문서 트랜잭션
조인	복잡한 조인 지원	$lookup을 통한 조인
쿼리 언어	SQL	MongoDB Query Language

#02. MongoDB 설치

1. Windows 설치

MongoDB 공식 웹사이트에서 Community Edition 다운로드
MSI 설치 파일 실행
설치 옵션 선택:
- Complete 설치 선택
- MongoDB Compass 포함 여부 선택
- Service 설치 여부 선택

2. Ubuntu 설치

  
# GPG 키 가져오기
wget -qO - https://www.mongodb.org/static/pgp/server-7.0.asc | sudo apt-key add -

# MongoDB 저장소 추가
echo "deb [ arch=amd64,arm64 ] https://repo.mongodb.org/apt/ubuntu focal/mongodb-org/7.0 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-org-7.0.list

# 패키지 목록 업데이트
sudo apt-get update

# MongoDB 설치
sudo apt-get install -y mongodb-org

# MongoDB 서비스 시작
sudo systemctl start mongod
sudo systemctl enable mongod

3. macOS 설치

  
# Homebrew 사용
brew tap mongodb/brew
brew install mongodb-community

# 서비스 시작
brew services start mongodb/brew/mongodb-community

4. Docker로 설치

  
# MongoDB 컨테이너 실행
docker run --name mongodb -d -p 27017:27017 mongo:latest

# 환경변수와 함께 실행
docker run --name mongodb -d -p 27017:27017 \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=password \
  mongo:latest

#03. MongoDB Shell 기본 사용법

1. MongoDB Shell 접속

  
# 로컬 접속
mongosh

# 특정 데이터베이스로 접속
mongosh "mongodb://localhost:27017/mydb"

# 인증이 필요한 경우
mongosh "mongodb://username:password@localhost:27017/mydb"

2. 기본 명령어

  
// 현재 데이터베이스 확인
db

// 데이터베이스 목록 조회
show dbs

// 데이터베이스 전환
use mydb

// 컬렉션 목록 조회
show collections

// 도움말
help

// 종료
exit

#04. 데이터베이스와 컬렉션 관리

1. 데이터베이스 생성 및 삭제

  
// 데이터베이스 생성 (사용하면 자동 생성)
use company

// 데이터베이스 삭제
db.dropDatabase()

// 현재 데이터베이스 상태 확인
db.stats()

2. 컬렉션 생성 및 삭제

  
// 컬렉션 생성 (명시적)
db.createCollection("employees")

// 옵션과 함께 컬렉션 생성
db.createCollection("logs", {
  capped: true,        // 고정 크기 컬렉션
  size: 100000,        // 최대 크기 (바이트)
  max: 1000           // 최대 문서 수
})

// 컬렉션 삭제
db.employees.drop()

// 컬렉션 이름 변경
db.employees.renameCollection("staff")

#05. 문서 삽입 (Create)

1. 단일 문서 삽입

  
// insertOne() 사용
db.employees.insertOne({
  name: "김철수",
  age: 30,
  department: "개발팀",
  salary: 5000000,
  skills: ["JavaScript", "Python", "MongoDB"],
  address: {
    city: "서울",
    district: "강남구"
  },
  joinDate: new Date()
})

2. 여러 문서 삽입

  
// insertMany() 사용
db.employees.insertMany([
  {
    name: "이영희",
    age: 28,
    department: "디자인팀",
    salary: 4500000,
    skills: ["Photoshop", "Illustrator"],
    address: {
      city: "서울",
      district: "마포구"
    }
  },
  {
    name: "박민수",
    age: 35,
    department: "개발팀",
    salary: 6000000,
    skills: ["Java", "Spring", "React"],
    address: {
      city: "부산",
      district: "해운대구"
    }
  }
])

#06. 문서 조회 (Read)

1. 기본 조회

  
// 모든 문서 조회
db.employees.find()

// 특정 조건으로 조회
db.employees.find({ department: "개발팀" })

// 하나의 문서만 조회
db.employees.findOne({ name: "김철수" })

// 보기 좋게 출력
db.employees.find().pretty()

2. 프로젝션 (특정 필드만 조회)

  
// 이름과 부서만 조회
db.employees.find({}, { name: 1, department: 1 })

// _id 제외하고 조회
db.employees.find({}, { name: 1, department: 1, _id: 0 })

// 특정 필드 제외
db.employees.find({}, { address: 0, skills: 0 })

3. 쿼리 연산자

  
// 비교 연산자
db.employees.find({ age: { $gt: 30 } })        // 나이 > 30
db.employees.find({ age: { $gte: 30 } })       // 나이 >= 30
db.employees.find({ age: { $lt: 30 } })        // 나이 < 30
db.employees.find({ age: { $lte: 30 } })       // 나이 <= 30
db.employees.find({ age: { $ne: 30 } })        // 나이 != 30
db.employees.find({ age: { $in: [25, 30, 35] } }) // 나이가 25, 30, 35 중 하나

// 논리 연산자
db.employees.find({
  $and: [
    { age: { $gt: 25 } },
    { department: "개발팀" }
  ]
})

db.employees.find({
  $or: [
    { department: "개발팀" },
    { department: "디자인팀" }
  ]
})

// 문자열 패턴 매칭
db.employees.find({ name: /김/ })              // 이름에 '김'이 포함
db.employees.find({ name: /^김/ })             // 이름이 '김'으로 시작
db.employees.find({ name: /수$/ })             // 이름이 '수'로 끝남

// 배열 쿼리
db.employees.find({ skills: "JavaScript" })   // skills 배열에 JavaScript 포함
db.employees.find({ skills: { $all: ["JavaScript", "Python"] } }) // 두 스킬 모두 포함
db.employees.find({ skills: { $size: 3 } })   // skills 배열 크기가 3

// 중첩 문서 쿼리
db.employees.find({ "address.city": "서울" })

4. 정렬과 제한

  
// 정렬 (1: 오름차순, -1: 내림차순)
db.employees.find().sort({ age: 1 })           // 나이 오름차순
db.employees.find().sort({ salary: -1 })       // 급여 내림차순

// 개수 제한
db.employees.find().limit(5)                   // 상위 5개만

// 건너뛰기
db.employees.find().skip(10).limit(5)          // 10개 건너뛰고 5개

// 개수 세기
db.employees.find({ department: "개발팀" }).count()

#07. 문서 수정 (Update)

1. 단일 문서 수정

  
// updateOne() 사용
db.employees.updateOne(
  { name: "김철수" },                    // 조건
  {
    $set: {
      salary: 5500000,
      department: "시니어 개발팀"
    }
  }
)

// 증가/감소
db.employees.updateOne(
  { name: "김철수" },
  { $inc: { age: 1 } }                   // 나이 1 증가
)

// 배열에 요소 추가
db.employees.updateOne(
  { name: "김철수" },
  { $push: { skills: "Docker" } }
)

// 배열에서 요소 제거
db.employees.updateOne(
  { name: "김철수" },
  { $pull: { skills: "Python" } }
)

2. 여러 문서 수정

  
// updateMany() 사용
db.employees.updateMany(
  { department: "개발팀" },
  { $inc: { salary: 500000 } }           // 개발팀 전체 급여 50만원 인상
)

3. 문서 교체

  
// replaceOne() 사용 (전체 문서 교체)
db.employees.replaceOne(
  { name: "김철수" },
  {
    name: "김철수",
    age: 31,
    department: "팀장",
    salary: 7000000,
    skills: ["JavaScript", "Python", "MongoDB", "Leadership"]
  }
)

#08. 문서 삭제 (Delete)

1. 단일 문서 삭제

  
// deleteOne() 사용
db.employees.deleteOne({ name: "김철수" })

2. 여러 문서 삭제

  
// deleteMany() 사용
db.employees.deleteMany({ department: "마케팅팀" })

// 모든 문서 삭제
db.employees.deleteMany({})

#09. 인덱스

1. 인덱스 생성

  
// 단일 필드 인덱스
db.employees.createIndex({ name: 1 })          // 오름차순
db.employees.createIndex({ age: -1 })          // 내림차순

// 복합 인덱스
db.employees.createIndex({ department: 1, salary: -1 })

// 텍스트 인덱스 (전문 검색)
db.employees.createIndex({ name: "text", department: "text" })

// 유니크 인덱스
db.employees.createIndex({ email: 1 }, { unique: true })

// 부분 인덱스
db.employees.createIndex(
  { salary: 1 },
  { partialFilterExpression: { salary: { $gt: 5000000 } } }
)

2. 인덱스 관리

  
// 인덱스 조회
db.employees.getIndexes()

// 인덱스 삭제
db.employees.dropIndex({ name: 1 })

// 모든 인덱스 삭제 (_id 인덱스 제외)
db.employees.dropIndexes()

#10. 집계 (Aggregation)

1. 집계 파이프라인

  
// $match: 필터링
// $group: 그룹화
// $sort: 정렬
// $project: 프로젝션

db.employees.aggregate([
  // 개발팀만 필터링
  { $match: { department: "개발팀" } },

  // 부서별 그룹화 및 통계
  {
    $group: {
      _id: "$department",
      avgSalary: { $avg: "$salary" },
      count: { $sum: 1 },
      maxSalary: { $max: "$salary" },
      minSalary: { $min: "$salary" }
    }
  },

  // 평균 급여로 정렬
  { $sort: { avgSalary: -1 } }
])

2. 복잡한 집계 예시

  
// 나이대별 급여 통계
db.employees.aggregate([
  {
    $addFields: {
      ageGroup: {
        $switch: {
          branches: [
            { case: { $lt: ["$age", 30] }, then: "20대" },
            { case: { $lt: ["$age", 40] }, then: "30대" },
            { case: { $gte: ["$age", 40] }, then: "40대 이상" }
          ]
        }
      }
    }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$ageGroup",
      avgSalary: { $avg: "$salary" },
      count: { $sum: 1 }
    }
  },
  {
    $sort: { avgSalary: -1 }
  }
])

#11. 트랜잭션

1. 단일 문서 트랜잭션 (자동)

  
// MongoDB는 단일 문서 작업에 대해 자동으로 원자성 보장
db.employees.updateOne(
  { name: "김철수" },
  {
    $inc: { salary: 1000000 },
    $push: { skills: "Management" }
  }
)

2. 다중 문서 트랜잭션

  
// 세션 시작
const session = db.getMongo().startSession()

try {
  // 트랜잭션 시작
  session.startTransaction()

  // 트랜잭션 내 작업
  db.employees.updateOne(
    { name: "김철수" },
    { $inc: { salary: -1000000 } },
    { session: session }
  )

  db.employees.updateOne(
    { name: "이영희" },
    { $inc: { salary: 1000000 } },
    { session: session }
  )

  // 트랜잭션 커밋
  session.commitTransaction()
} catch (error) {
  // 트랜잭션 롤백
  session.abortTransaction()
  throw error
} finally {
  // 세션 종료
  session.endSession()
}

#12. 백업과 복원

1. mongodump를 이용한 백업

  
# 전체 데이터베이스 백업
mongodump --db company --out /backup

# 특정 컬렉션 백업
mongodump --db company --collection employees --out /backup

# 원격 데이터베이스 백업
mongodump --host mongodb.example.com --port 27017 --db company --out /backup

2. mongorestore를 이용한 복원

  
# 데이터베이스 복원
mongorestore --db company /backup/company

# 특정 컬렉션 복원
mongorestore --db company --collection employees /backup/company/employees.bson

#13. 성능 최적화

1. 쿼리 성능 분석

  
// 실행 계획 확인
db.employees.find({ department: "개발팀" }).explain("executionStats")

// 인덱스 힌트 사용
db.employees.find({ department: "개발팀" }).hint({ department: 1 })

2. 프로파일링

  
// 프로파일링 활성화 (느린 쿼리만)
db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 })

// 프로파일링 결과 조회
db.system.profile.find().sort({ ts: -1 }).limit(5)

#14. 마무리

MongoDB는 유연한 스키마와 강력한 쿼리 기능을 제공하는 NoSQL 데이터베이스입니다. 특히 JSON 형태의 문서 저장과 수평적 확장성이 뛰어나 현대적인 웹 애플리케이션 개발에 적합합니다.

관계형 데이터베이스와는 다른 접근 방식이 필요하지만, 적절히 활용하면 개발 생산성과 성능 면에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

04.Database, NoSQL

This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.