> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://jihunparkme.gitbook.io/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://jihunparkme.gitbook.io/docs/book/mongo-db-guide/mongo-db-start.md). # I. 몽고DB 시작 ## PART I 몽고DB 시작 ## 몽고DB 소개 ℹ️ **손쉬운 사용** > 몽고DB는 `도큐먼트 지향` 데이터베이스 * 관계형 모델을 사용하지 않는 주된 이유는 `scale-out`을 쉽게 하기 위함 * 그밖에도, 행 개념 대신 보다 유연한 `도큐먼트 모델`을 사용 * 내장 도큐먼트와 배열을 허용하여 복잡한 계층 관계를 하나의 레코드로 표현 가능 * 고정된 스키마가 없음 * 필요할 때마다 쉽게 필드를 추가하거나 제거 가능 ℹ️ **확장 가능한 설계** > 몽고DB는 `분산 확장`을 염두에 두고 설계 * 도큐먼트 지향 데이터 모델은 데이터를 여러 서버에 더 쉽게 분산 * 도큐먼트를 `자동으로 재분배`하고 사용자 요청을 올바른 장비에 `라우팅`하\`여 클러스터 내 데이터 **양과 부하 조절**
출처: ℹ️ **다양한 기능** > DBMS의 대부분의 기능과 더불어 아래와 같은 기능을 제공 * 인덱싱 * 집계 * 특수한 컬렉션 유형 * 파일 스토리지 ℹ️ **고성능** > 몽고DB는 모든 측면에서 고성능을 유지하기 위해 설계 * 동시성과 처리량을 극대화하기 위해 `WiredTiger storage engine`에 `opportunistic locking`을 사용 * 캐시처럼 제한된 용량으로 램으로 쿼리에 알맞은 인덱스를 자동으로 선택 ℹ️ **몽고DB의 철학** > 몽고DB 프로젝트의 주 관심사는 확장성이 높으며 유연하고 빠른 > > 즉, 완전한 기능을 갖춘 데이터 스토리지를 만드는 일 ## 몽고DB 기본 ### 도큐먼트 > 몽고 DB의 핵심은 정렬된 키와 연결된 값의 집합으로 이뤄진 도큐먼트 * 도큐먼트의 키는 `문자열` * 몇 가지 예외(`\0`, `.`, `$`)를 제외하면 어떤 UTF-8 문자든 사용 가능 * `데이터형`과 `대소문자`를 구별 * `키 중복` 불가능 ### 컬렉션 ℹ️ **동적 스키마** > 컬렉션은 동적 스키마를 가지므로 > > 하나의 컬렉션 내 도큐먼트들이 모두 다른 구조를 가질 수 있다. ℹ️ **네이밍** > 컬렉션은 이름으로 식별 * 아래를 제외한 어떤 UTF-8 문자열이든 사용 가능 * `\0` (컬렉션명의 끝을 나타내는 문자) * `system.`으로 시작하는 컬렉션명 (예약어) * `$` (예약어) ℹ️ **서브컬렉션** > 서브컬렉션의 네임스페이스에 `.` 문자를 사용해 컬렉션을 쳬계화 * 단지 체계화를 위함이며 부모/자식 컬렉션과는 아무런 관계가 없음 * 특별한 속성은 없지만 여러 몽고DB 툴에서 지원 * 몽고DB 데이터를 체계화하는 훌륭한 방법 ### 데이터베이스 > 몽고DB의 단일 인스턴스는 여러 데이터베이스를 호스팅할 수 있으며, > > 각 데이터베이스를 완전히 독립적으로 취급할 수 있다. 컬렉션과 마찬가지로 데이터베이스는 이름으로 식별된다. 데이터베이스 이름에는 아래 제약 조건을 제외하고 어떤 UTF-8 문자열이든 사용 가능하다. * 빈 문자열 * `/, \, ., ' ', *, <, >, :, |, ?, $, , \0` 문자열 포함 불가 * 이름은 대소문자 구별 * 이름은 최대 64바이트 ### 몽고DB 시작 서버를 시작하려면 원하는 유닉스 명령행 환경에서 mongod 실행 파일을 실행 * mongod는 인수 없이 실행 시 기본 데이터 디렉터리로 `/data/db`를 사용 ```bash $ mongod ``` ### 셸 소개 > 명령행에서 몽고DB 인스턴스와 상호작용하는 자바스크립트 셸을 제공 **셸 실행** * 셸은 완전한 자바스크립트 해석기이며 임의의 자바스크립트 프로그램을 실행 ```bash $ mongo # docker 사용 시 $ docker run --name mongo -d -p 27017:27017 mongo $ docker exec -it mongo mongosh ``` 표준 자바스크립트 라이브러리의 모든 기능을 활용 가능 ```bash test> Math.sin(Math.PI / 2) 1 test> new Date("20109/1/1"); ISODate('+020109-01-01T00:00:00.000Z') ``` 셸은 시작할 때 몽고DB 서버의 test 데이터베이스에 연결하고, 데이터베이스 연결을 전역 변수 db에 할당 * 셸에서는 주로 이 변수를 통해 몽고DB에 접근 ```bash # 현재 db에 할당된 데이터베이스 확인 test> db test # db 변수에서 컬렉션에 접근 test> test.movies ``` ### 셸 기본 작업 > 셸에서 생성, 읽기, 갱신, 삭제의 네 가지 기본적인 작업(CRUD) 제공 #### 생성 > `insertOne` * 도큐먼트를 나타내는 자바스크립트 객체인 지역 변수를 생성 ```sql movie = { "title": "Star Wars: Episode IV - A New Hope", "director": "George Lucas", "year": 1977 } db.movies.insertOne(movie) ``` #### 읽기 > `find`, `findOne` ```sql db.movies.findOne() ``` * `find`, `findOne`은 쿼리 도큐먼트 형태로 조건 전달도 가능 * 쿼리에서 일치하는 도큐먼트로 결과를 제한 #### 갱신 > `updateOne` ```sql db.movies.updateOne({"title": "Star Wars: Episode IV - A New Hope"}, {$set : {reviews:[]}} ) ``` #### 삭제 > `deleteOne`, `deleteMany` 도큐먼트를 데이터베이스에서 영구적으로 삭제 * 필터와 일치하는 모든 도큐먼트 삭제 시 deleteMany 사용 ```sql db.movies.deleteOne({"title": "Star Wars: Episode IV - A New Hope"}) ``` ### 데이터형 > 몽고DB는 JSON의 키/값 쌍 성질을 유지하면서 추가적인 데이터형을 지원 ℹ️ **기본 데이터형** > 가장 일반적인 데이터형 * **null** * **boolean** * **숫자** * 셸은 64비트 부동소수점 수를 기본으로 사용 * 4바이트 혹은 8바이트 부호 정수는 각각 NumberInt, NumberLong 클래스를 사용 * **문자열** * 어떤 UTF-8 문자열이든 문자열형으로 표현 * **날짜** * 1970년 1월 1일부터의 시간을 1/1000초 단위로 나타내는 64비트 정수로 날짜를 저장 * 표준 시간대는 저장하지 않음 * **정규 표현식** * 쿼리는 자바스크립트의 정규 표현식 문법 사용 가능 * **배열** * 값의 set, list를 배열로 표현 가능 * **내장 도큐먼트** * 부모 도큐먼트의 값으로 내장된 도큐먼트 전체를 포함 가능 * **객체 ID** * 객체 ID는 도큐먼트용 12바이트 ID ℹ️ **날짜** * 새로운 Date 객체 생성 시 항상 `Date()`가 아닌 `new Date()`를 호출해야 한다. * 함수로 생성자를 호출(Date())하면 실제 Date 객체가 아닌 날짜의 문자열 표현을 반환 * 셸에서는 날짜가 현지 시간대 설정을 이용해 표시 * 하지만, DB의 날짜는 1970년 1월 1일부터의 시간을 1/1000초 단위로 저장하여 표준 시간대 정보는 없음 ℹ️ **배열** > 정렬 연산(list, stack, queue)), 비정렬 연산(set)에 호환성 있게 사용 가능 ```sql {"things" : ["pie", 3.14]} ``` * 배열은 서로 다른 데이터형을 값으로 포함 가능 * 도큐먼트 내 배열의 장점으로 몽고DB가 배열 구조를 `이해`하고, 배열의 내용에 작업을 수행하기 위해 내부에 도달하는 `방법`을 안다는 점 * 따라서 배열에 쿼리하거나 배열의 내용을 이용해 인덱스 생성 가능 ℹ️ **내장 도큐먼트** > 내장 도큐먼트를 사용해 데이터를 키/값 쌍의 평면적인 구조보다 자연스러운 방법으로 구성 ```JSON { "name": "Jone Doe", "address": { "street": "123 PArk Street", "city": "Anytown", "state": "NY" } } ``` * 배열과 마찬가지로 내장 도큐먼트의 `구조를 이해`하고, `인덱스`를 구성하고, `쿼리`하며, `갱신`하기 위해 내장 도큐먼트 내부에 접근 * 내장 도큐먼트를 적절히 사용하면 좀 더 자연스럽게 정보 표현 가능 * 단, 몽고DB에서는 더 많은 데이터 반복이 생길 수 있다는 단점이 존재 #### \_id & ObjectId > 몽고DB에 저장된 모든 도큐먼트는 `_id` 키를 가진다. "\_id" 키 값은 어떤 데이터형이어도 상관없지만 "ObjectId"가 기본 **ObjectIds** ObjectId는 "\_id"의 `기본 데이터형`이다. * ObjectId 클래스는 가볍고, 여러 장비에 걸쳐 전역적으로 고유하게 생성하기 쉽게 설계 * ObjectId를 사용하는 주요 이유는 몽고DB의 분산 특성 때문 * 몽고DB는 분산 DB로 설계되어 샤딩된 환경에서 고유 식별자를 생성하는 것이 중요 ObjectId `12바이트`는 아래와 같이 생성 * **첫 4바이트**는 1970년 1월 1일부터의 시간을 1/1000초 단위로 저장하는 `타임 스탬프` * **다음 5바이트**는 `랜덤 값` * **최종 3바이트**는 서로 다른 시스템에서 충돌하는 아이디를 생성하지 않도록 랜덤 값으로 시작하는 `카운터` ``` (0 1 2 3) (4 5 6 7 8) (9 10 11) 타임스탬프 랜덤 카운터:랜덤 시작 값 ``` * 앞 9바이트는 1초 동안 여러 장비와 프로세스에 걸쳐 유일성을 보장 * 마지막 3바이트는 단순히 증분하는 숫자로, 1초 내 단일 프로세스의 유일성을 보장 * 고유한 아이디는 프로세스당 1초에 256^3(1677만 7216)개까지 생성 **\_id 자동 생성** * 도큐먼트를 입력할 때 "\_id" 키를 명시하지 않으면 입력된 도큐먼트에 키가 자동으로 추가 ### 몽고DB 셸 사용 다른 장비나 포트에 mongod를 연결하려면 셸을 시작할 때 호스트명, 포트, DB를 명시해야 한다. ```bash $ mongo some-host:30000/myDB ``` **셸 활용 팁** * `help`: 셸에 내장된 도움말 확인 * `db.help`: 데이터베이스 수준의 도움말 * `db.foo.help()`: 컬렉션 수준의 도움말 * 함수의 기능을 알고 싶으면 함수명을 괄호 없이 입력 ## 도규먼트 생성/갱신/삭제 ### 삽입 > 도큐먼트를 삽입하려면 컬렉션의 `insertOne` 메서드 사용 ```sql db.movies.insertOne({"title": "Stand by Me",}) ``` > 여러 도큐먼트를 컬렉션에 삽입하려면 `insertMany`로 도큐먼트 배열을 데이터베이스에 전달 > > 도큐먼트를 대량 삽입하므로 효율적 ```sql db.movies.insertMany([{"title": "Ghostbusters"}, {"title": "E.T."}, {"title": "Blade Runner"}]); ``` `insertMany` 사용으로 대량 삽입 시 배열 중간에 있는 도규먼트에서 특정 유형의 오류가 발생할 경우, 정렬 연산을 선택했는지, 비정렬 연산을 선택했는지에 따라 발생하는 상황이 달라진다. * 정렬된 삽입(기본값) * 옵션 도큐먼트 "ordered" 키에 true 지정 * 삽입에 전달된 배열이 삽입 순서를 정의 * 도큐먼트가 삽입 오류를 생성하면, 배열에서 이후 도큐먼트는 삽입되지 않는다. * 정렬되지 않은 삽입 * 옵션 도큐먼트 "ordered" 키에 false 지정 * 몽고DB는 성능을 개선하려고 삽입을 재배열 * 몽고DB는 일부 삽입의 오류 발생 여부에 관계없이 모든 도큐먼트 삽입을 시도 ```sql db.movies.insertMany([ {"_id": 3, "title": "Sixteen Candles"}, {"_id": 4, "title": "The Terminator"}, {"_id": 4, "title": "The Princess Bride"}, {"_id": 5, "title": "Scarface"}, ]) ``` {% hint style="info" %} **대량쓰기 API** 몽고DB는 한 번의 호출로 여러 유형의 작업을 일괄 처리하는 대량 쓰기 API를 지원 [대량쓰기 API](https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/languages/java/reactive-streams-driver/current/write/bulk-writes/) 참고 {% endhint %} . ✅ **삽입 유효성 검사** * 몽고DB는 삽입된 데이터에 최소한의 검사를 수행 * "\_id" 필드가 존재하지 않으면 새로 추가하고, 모든 도큐먼트는 `16MB`보다 작어야 하므로 크기를 검사 * 대개 나쁜 스키마 설계를 예방하고 일관된 성능을 보장 * doc라는 도큐먼트의 BSJON 크기를 보려면 쉘에서 `object.bsonsize(doc)`를 실행 ### 삭제 > 데이터 삭제는 `deleteOne`, `deleteMany` 메서드 사용으로 ```sql db.movies.deleteOne({"_id": 4}) db.movies.deleteMany({"year": 1984}) ``` * 👉🏻 `deleteOne`은 필터와 일치하는 `첫 번째 도큐먼트`를 삭제 * 첫 번쨰의 기준은 삽입 순서, 갱신 상태, 인덱스 등 몇 가지 요인에 따라 달라진다. * 👉🏻 `deleteMany`는 필터와 일치하는 모든 도큐먼트를 삭제 . ✅ **drop** `deleteMany`를 사용해 모든 도큐먼트 제거 ```sql db.movies.deleteMany({}) ``` 전체 컬렉션 삭제 시 `drop`을 사용하는 편이 빠르다. * 그리고 빈 컬렉션에 인덱스를 재생성 ```sql db.movies.drop() ``` ### 갱신 > `updateOne`, `updateMany`, `replaceOne` 갱신 메서드 `updateOne`, `updateMany`는 필터 도큐먼트를 첫 번째 매개변수로, 변경 사항을 설명하는 수정자 도큐먼트를 두 번째 매개변수로 사용 `replaceOne`도 첫 번째 매개변수로 필터를 사용하지만, 두 번째 매개변수는 필터와 일치하는 도큐먼트를 교체할 도큐먼트 . #### **도큐먼트 치환** > `replaceOne`은 도큐먼트를 새로운 것으로 치환 ⭐️ 대대적인 스키마 마이그레이션에 유용 ```sql db.users.insertOne({ "name": "joe", "friends": 32, "enemies": 2 }) // friend, enemies 필드를 relationships 라는 서브도큐먼트로 이동 var joe = db.users.findOne({"_id": ObjectId("672c2c8f07b2c3060aa45bc2")}) joe.relationships = {"friends": joe.friends, "enemies": joe.enemies}; joe.username = joe.name; delete joe.friends; delete joe.enemies; delete joe.name; db.users.replaceOne({"name": "joe"}, joe) ``` . #### **갱신 연산자** > 부분 갱신에는 원자적 갱신 연산자를 사용 ⭐️ 갱신 연산자는 키를 변경, 추가, 제거하고, 배열과 내장 도큐먼트를 조작하는 복잡한 갱신 연산을 지정하는데 사용하는 특수키 👉🏻 **"$inc"** ```sql db.analytics.insertOne({ "url": "www.example.com", "pageviews": 52 }) // 페이지 방문 시 URL로 페이지를 찾고, pageviews 증가 db.analytics.updateOne({"url": "www.example.com"}, {"$inc": {"pageviews": 1}}) ``` 👉🏻 **"$set"** * `$set`은 필드 값을 설정 * 필드가 존재하지 않으면 새 필드가 생성 * 스키마를 갱신하거나 사용자 정의 키를 추가할 때 편리 * `$set`은 key의 데이터형도 변경 가능 * `$unset`으로 key/value 모두 제거 가능 ```sql db.users.insertOne({ "name": "joe", "age": 30, "sex": "male", "location": "Wisconsin" }); db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672c304b07b2c3060aa45bc6")}, {"$set": {"favorite book": "War and Pace"}}); db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672c304b07b2c3060aa45bc6")}, {"$unset": {"favorite book": 1}}) ``` {% hint style="info" %} 키를 추가, 변경, 삭제할 때는 항상 `$` 제한자를 사용해야 한다. {% endhint %} 👉🏻 **증가와 감소** > `$inc` 연산자는 이미 존재하는 키의 값을 변경하거나 새 키를 생헝하는 데 사용 ⭐️ 분석, 분위기, 투표 등과 같이 자주 변하는 수치 값을 갱신하는 데 유용 ```sql db.games.insertOne({"game": "pinball", "user": "joe"}) db.games.updateOne({"game": "pinball", "user": "joe"}, {"$inc": {"score": 50}}) ``` `$inc`는 `$set`과 비슷하지만 숫자를 증감하기 위해 설계 * int, long, double, decimal 타입 값에만 사용 가능 * 또한, `$inc`의 키 값은 무조건 숫자 * 다른 데이터형을 반환하려면 `$set`이나 배열 연산자 사용 👉🏻 **배열 연산자** > 배열을 이루는 데 갱신 연산자 사용 가능 연산자는 리스트에 대한 인덱스를 지정할 수 있을 뿐 아니라 셋처럼 이중으로 사용 가능 1️⃣ **요소 추가** * `$push`는 배열이 이미 존재하면 배열 긑에 요소를 추가하고, 존재하지 않으면 새로운 배열을 생성 ```sql db.blog.posts.insertOne({"title": "A blog post", "content": "..."}) db.blog.posts.updateOne({"title": "A blog post"}, { "$push": { "comments": { "name": "joe", "email": "joe@example.com", "comtent": "nice post." } } }) ``` `$push`에 `$each` 제한자를 사용하면 작업 한 번으로 값을 여러 개 추가할 수 있다. ```sql // 배열에 새로운 요소 세 개 추가 db.stock.ticker.updateOne({"id": "GOOG"}, {"$push": {"hourly": {"$each": [562.776, 562.790, 559.123]}}}) ``` 배열을 특정 길이로 늘이려면 `$slice`를 `$push`와 결합해 사용 * 배열이 특정 크기 이상으로 늘어나지 않게 하고 효과적으로 'top N' 목룍을 만들 수 있음 * 아래 예제는 배열에 추가할 수 있는 요소의 개수를 10개로 제한 * 10보다 크면 마지막 10개 요소만 유지 * `$slice`는 도큐먼트 내에 큐를 생성하는 데 사용 ```sql db.movies.updateOne({"genre": "horror"}, { "$push": { "top10": { "$each": ["Nightmare on Elm Street", "Saw"], "$slice": -10 } } }) ``` trimming 하기 전 `$sort` 제한자를 `$push` 작업에 적용 가능 * rating 필드로 배열의 모든 요소를 정렬한 후 처음 10개의 요소를 유지 * `$each`를 반드시 포함 * `$slice`나 `$sort`를 배열상에서 `$push`와 함께 쓰려면 반드시 `$each`도 사용 ```sql db.movies.updateOne({"genre": "horror"}, { "$push": { "top10": { "$each": [{ "name": "Nightmare on Elm Street", "rating": 6.6 }, {"name": "Saw", "rating": 4.3}], "$slice": -10, "$sort": {"rating": -1} } } }) ``` 2️⃣ 배열을 집합으로 사용하기 * 특정 값이 배열에 존재하지 않을 때 해당 값을 추가하면서, 배열을 집합처럼 처리하려면 쿼리 도큐먼트에 `$ne`를 사용 ```sql # 인용 목록에 저자가 존재하지 않을 경우에만 해당 저자 추가 db.papers.updateOne({"authors cited": {"$ne": "Richie"}}, {$push: {"authors cited": "Richie"}}) ``` `$addToSet`은 `$ne`가 동작하지 않을 경우 사용 가능하고, 중복을 피할 수 있다. ```sql db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672ca876ccf8f87e8793c90a")}, {"$addToSet": {"emails": "joe@gmail.com"}}) ``` 고유한 값을 여러 개 추가하려면 `$addToSet`과 `$each`를 결합하여 사용 ```sql db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672ca876ccf8f87e8793c90a")}, { "$addToSet": { "emails": { "$each": ["joe@gmail.com", "joe@python.org"] } } }) ``` 3️⃣ 요소 제거하기 * 배열을 큐나 스택처럼 사용하려면 배열의 양쪽 끝에서 요소를 제거하는 `$pop`을 사용 * `{"$pop" : {"key" : 1}}`은 배열의 마지막 요소부터 제거 * `{"$pop" : {"key" : -1}}`은 배열의 처음 요소부터 제거 * `$poll`은 주어진 조건에 맞는 배열 요소를 제거하는 데 사용 4️⃣ 배열의 위치 기반 변경 * 몽고DB에서는 쿼리 도큐먼트와 일치하는 배열 요소 및 요소의 위치를 알아내서 갱신하는 위치 연산자 `$`를 제공 * 위치 연산자는 **첫 번쨰로 일치하는** 요소만 갱신 ```sql // John이라는 사용자가 이름을 Jim으로 갱신 시, 위치 연산자를 사용해 댓글 내 해당 항목을 갱신 db.blog.updateOne({"comments.author": "John"}, {"$set": {"comments.$.author": "Jim"}}) ``` . #### **갱신 입력** > 갱신 입력은 특수한 형태를 갖는 갱신 * 갱신 조건에 맞는 도큐먼트가 존재하지 않을 때는 쿼리 도큐먼트와 갱신 도큐먼트를 합쳐서 새로운 도큐먼트를 생성 * `updateOne`과 `updateMany`의 세 번째 매개변수는 옵션 도큐먼트로, 갱신 입력을 지정 ```sql db.analytics.updateOne({"url": "/blog"}, {"$inc": {"pageviews": 1}}, {"upsert": true}) ``` `$setOnInsert`는 도큐먼트가 삽입될 때 필드 값을 설정하는 데만 사용하는 연산자 ```sql db.users.updateOne({}, {"$setOnInsert": {"createdAt": new Date()}}, {"upsert": true}) ``` {% hint style="info" %} ObjectId가 도큐먼트가 작성된 때의 타임스탬프를 포함하므로 일반적으로 createdAt가 반드시 필요하지 않음 하지만, `$setOnInsert`는 패딩을 생성하고 카운터를 초기화하는 데 쓰이면, ObjectId를 사용하지 않는 컬렉션에 유용 {% endhint %} ## PART I 몽고DB 시작 ## 몽고DB 소개 ℹ️ **손쉬운 사용** > 몽고DB는 `도큐먼트 지향` 데이터베이스 * 관계형 모델을 사용하지 않는 주된 이유는 `scale-out`을 쉽게 하기 위함 * 그밖에도, 행 개념 대신 보다 유연한 `도큐먼트 모델`을 사용 * 내장 도큐먼트와 배열을 허용하여 복잡한 계층 관계를 하나의 레코드로 표현 가능 * 고정된 스키마가 없음 * 필요할 때마다 쉽게 필드를 추가하거나 제거 가능 ℹ️ **확장 가능한 설계** > 몽고DB는 `분산 확장`을 염두에 두고 설계 * 도큐먼트 지향 데이터 모델은 데이터를 여러 서버에 더 쉽게 분산 * 도큐먼트를 `자동으로 재분배`하고 사용자 요청을 올바른 장비에 `라우팅`하\`여 클러스터 내 데이터 **양과 부하 조절**
출처: ℹ️ **다양한 기능** > DBMS의 대부분의 기능과 더불어 아래와 같은 기능을 제공 * 인덱싱 * 집계 * 특수한 컬렉션 유형 * 파일 스토리지 ℹ️ **고성능** > 몽고DB는 모든 측면에서 고성능을 유지하기 위해 설계 * 동시성과 처리량을 극대화하기 위해 `WiredTiger storage engine`에 `opportunistic locking`을 사용 * 캐시처럼 제한된 용량으로 램으로 쿼리에 알맞은 인덱스를 자동으로 선택 ℹ️ **몽고DB의 철학** > 몽고DB 프로젝트의 주 관심사는 확장성이 높으며 유연하고 빠른 > > 즉, 완전한 기능을 갖춘 데이터 스토리지를 만드는 일 ## 몽고DB 기본 ### 도큐먼트 > 몽고 DB의 핵심은 정렬된 키와 연결된 값의 집합으로 이뤄진 도큐먼트 * 도큐먼트의 키는 `문자열` * 몇 가지 예외(`\0`, `.`, `$`)를 제외하면 어떤 UTF-8 문자든 사용 가능 * `데이터형`과 `대소문자`를 구별 * `키 중복` 불가능 ### 컬렉션 ℹ️ **동적 스키마** > 컬렉션은 동적 스키마를 가지므로 > > 하나의 컬렉션 내 도큐먼트들이 모두 다른 구조를 가질 수 있다. ℹ️ **네이밍** > 컬렉션은 이름으로 식별 * 아래를 제외한 어떤 UTF-8 문자열이든 사용 가능 * `\0` (컬렉션명의 끝을 나타내는 문자) * `system.`으로 시작하는 컬렉션명 (예약어) * `$` (예약어) ℹ️ **서브컬렉션** > 서브컬렉션의 네임스페이스에 `.` 문자를 사용해 컬렉션을 쳬계화 * 단지 체계화를 위함이며 부모/자식 컬렉션과는 아무런 관계가 없음 * 특별한 속성은 없지만 여러 몽고DB 툴에서 지원 * 몽고DB 데이터를 체계화하는 훌륭한 방법 ### 데이터베이스 > 몽고DB의 단일 인스턴스는 여러 데이터베이스를 호스팅할 수 있으며, > > 각 데이터베이스를 완전히 독립적으로 취급할 수 있다. 컬렉션과 마찬가지로 데이터베이스는 이름으로 식별된다. 데이터베이스 이름에는 아래 제약 조건을 제외하고 어떤 UTF-8 문자열이든 사용 가능하다. * 빈 문자열 * `/, \, ., ' ', *, <, >, :, |, ?, $, , \0` 문자열 포함 불가 * 이름은 대소문자 구별 * 이름은 최대 64바이트 ### 몽고DB 시작 서버를 시작하려면 원하는 유닉스 명령행 환경에서 mongod 실행 파일을 실행 * mongod는 인수 없이 실행 시 기본 데이터 디렉터리로 `/data/db`를 사용 ```bash $ mongod ``` ### 셸 소개 > 명령행에서 몽고DB 인스턴스와 상호작용하는 자바스크립트 셸을 제공 **셸 실행** * 셸은 완전한 자바스크립트 해석기이며 임의의 자바스크립트 프로그램을 실행 ```bash $ mongo # docker 사용 시 $ docker run --name mongo -d -p 27017:27017 mongo $ docker exec -it mongo mongosh ``` 표준 자바스크립트 라이브러리의 모든 기능을 활용 가능 ```bash test> Math.sin(Math.PI / 2) 1 test> new Date("20109/1/1"); ISODate('+020109-01-01T00:00:00.000Z') ``` 셸은 시작할 때 몽고DB 서버의 test 데이터베이스에 연결하고, 데이터베이스 연결을 전역 변수 db에 할당 * 셸에서는 주로 이 변수를 통해 몽고DB에 접근 ```bash # 현재 db에 할당된 데이터베이스 확인 test> db test # db 변수에서 컬렉션에 접근 test> test.movies ``` ### 셸 기본 작업 > 셸에서 생성, 읽기, 갱신, 삭제의 네 가지 기본적인 작업(CRUD) 제공 #### 생성 > `insertOne` * 도큐먼트를 나타내는 자바스크립트 객체인 지역 변수를 생성 ```sql movie = { "title": "Star Wars: Episode IV - A New Hope", "director": "George Lucas", "year": 1977 } db.movies.insertOne(movie) ``` #### 읽기 > `find`, `findOne` ```sql db.movies.findOne() ``` * `find`, `findOne`은 쿼리 도큐먼트 형태로 조건 전달도 가능 * 쿼리에서 일치하는 도큐먼트로 결과를 제한 #### 갱신 > `updateOne` ```sql db.movies.updateOne({"title": "Star Wars: Episode IV - A New Hope"}, {$set : {reviews:[]}} ) ``` #### 삭제 > `deleteOne`, `deleteMany` 도큐먼트를 데이터베이스에서 영구적으로 삭제 * 필터와 일치하는 모든 도큐먼트 삭제 시 deleteMany 사용 ```sql db.movies.deleteOne({"title": "Star Wars: Episode IV - A New Hope"}) ``` ### 데이터형 > 몽고DB는 JSON의 키/값 쌍 성질을 유지하면서 추가적인 데이터형을 지원 ℹ️ **기본 데이터형** > 가장 일반적인 데이터형 * **null** * **boolean** * **숫자** * 셸은 64비트 부동소수점 수를 기본으로 사용 * 4바이트 혹은 8바이트 부호 정수는 각각 NumberInt, NumberLong 클래스를 사용 * **문자열** * 어떤 UTF-8 문자열이든 문자열형으로 표현 * **날짜** * 1970년 1월 1일부터의 시간을 1/1000초 단위로 나타내는 64비트 정수로 날짜를 저장 * 표준 시간대는 저장하지 않음 * **정규 표현식** * 쿼리는 자바스크립트의 정규 표현식 문법 사용 가능 * **배열** * 값의 set, list를 배열로 표현 가능 * **내장 도큐먼트** * 부모 도큐먼트의 값으로 내장된 도큐먼트 전체를 포함 가능 * **객체 ID** * 객체 ID는 도큐먼트용 12바이트 ID ℹ️ **날짜** * 새로운 Date 객체 생성 시 항상 `Date()`가 아닌 `new Date()`를 호출해야 한다. * 함수로 생성자를 호출(Date())하면 실제 Date 객체가 아닌 날짜의 문자열 표현을 반환 * 셸에서는 날짜가 현지 시간대 설정을 이용해 표시 * 하지만, DB의 날짜는 1970년 1월 1일부터의 시간을 1/1000초 단위로 저장하여 표준 시간대 정보는 없음 ℹ️ **배열** > 정렬 연산(list, stack, queue)), 비정렬 연산(set)에 호환성 있게 사용 가능 ```sql {"things" : ["pie", 3.14]} ``` * 배열은 서로 다른 데이터형을 값으로 포함 가능 * 도큐먼트 내 배열의 장점으로 몽고DB가 배열 구조를 `이해`하고, 배열의 내용에 작업을 수행하기 위해 내부에 도달하는 `방법`을 안다는 점 * 따라서 배열에 쿼리하거나 배열의 내용을 이용해 인덱스 생성 가능 ℹ️ **내장 도큐먼트** > 내장 도큐먼트를 사용해 데이터를 키/값 쌍의 평면적인 구조보다 자연스러운 방법으로 구성 ```JSON { "name": "Jone Doe", "address": { "street": "123 PArk Street", "city": "Anytown", "state": "NY" } } ``` * 배열과 마찬가지로 내장 도큐먼트의 `구조를 이해`하고, `인덱스`를 구성하고, `쿼리`하며, `갱신`하기 위해 내장 도큐먼트 내부에 접근 * 내장 도큐먼트를 적절히 사용하면 좀 더 자연스럽게 정보 표현 가능 * 단, 몽고DB에서는 더 많은 데이터 반복이 생길 수 있다는 단점이 존재 #### \_id & ObjectId > 몽고DB에 저장된 모든 도큐먼트는 `_id` 키를 가진다. "\_id" 키 값은 어떤 데이터형이어도 상관없지만 "ObjectId"가 기본 **ObjectIds** ObjectId는 "\_id"의 `기본 데이터형`이다. * ObjectId 클래스는 가볍고, 여러 장비에 걸쳐 전역적으로 고유하게 생성하기 쉽게 설계 * ObjectId를 사용하는 주요 이유는 몽고DB의 분산 특성 때문 * 몽고DB는 분산 DB로 설계되어 샤딩된 환경에서 고유 식별자를 생성하는 것이 중요 ObjectId `12바이트`는 아래와 같이 생성 * **첫 4바이트**는 1970년 1월 1일부터의 시간을 1/1000초 단위로 저장하는 `타임 스탬프` * **다음 5바이트**는 `랜덤 값` * **최종 3바이트**는 서로 다른 시스템에서 충돌하는 아이디를 생성하지 않도록 랜덤 값으로 시작하는 `카운터` ``` (0 1 2 3) (4 5 6 7 8) (9 10 11) 타임스탬프 랜덤 카운터:랜덤 시작 값 ``` * 앞 9바이트는 1초 동안 여러 장비와 프로세스에 걸쳐 유일성을 보장 * 마지막 3바이트는 단순히 증분하는 숫자로, 1초 내 단일 프로세스의 유일성을 보장 * 고유한 아이디는 프로세스당 1초에 256^3(1677만 7216)개까지 생성 **\_id 자동 생성** * 도큐먼트를 입력할 때 "\_id" 키를 명시하지 않으면 입력된 도큐먼트에 키가 자동으로 추가 ### 몽고DB 셸 사용 다른 장비나 포트에 mongod를 연결하려면 셸을 시작할 때 호스트명, 포트, DB를 명시해야 한다. ```bash $ mongo some-host:30000/myDB ``` **셸 활용 팁** * `help`: 셸에 내장된 도움말 확인 * `db.help`: 데이터베이스 수준의 도움말 * `db.foo.help()`: 컬렉션 수준의 도움말 * 함수의 기능을 알고 싶으면 함수명을 괄호 없이 입력 ## 도규먼트 생성/갱신/삭제 ### 삽입 > 도큐먼트를 삽입하려면 컬렉션의 `insertOne` 메서드 사용 ```sql db.movies.insertOne({"title": "Stand by Me",}) ``` > 여러 도큐먼트를 컬렉션에 삽입하려면 `insertMany`로 도큐먼트 배열을 데이터베이스에 전달 > > 도큐먼트를 대량 삽입하므로 효율적 ```sql db.movies.insertMany([{"title": "Ghostbusters"}, {"title": "E.T."}, {"title": "Blade Runner"}]); ``` `insertMany` 사용으로 대량 삽입 시 배열 중간에 있는 도규먼트에서 특정 유형의 오류가 발생할 경우, 정렬 연산을 선택했는지, 비정렬 연산을 선택했는지에 따라 발생하는 상황이 달라진다. * 정렬된 삽입(기본값) * 옵션 도큐먼트 "ordered" 키에 true 지정 * 삽입에 전달된 배열이 삽입 순서를 정의 * 도큐먼트가 삽입 오류를 생성하면, 배열에서 이후 도큐먼트는 삽입되지 않는다. * 정렬되지 않은 삽입 * 옵션 도큐먼트 "ordered" 키에 false 지정 * 몽고DB는 성능을 개선하려고 삽입을 재배열 * 몽고DB는 일부 삽입의 오류 발생 여부에 관계없이 모든 도큐먼트 삽입을 시도 ```sql db.movies.insertMany([ {"_id": 3, "title": "Sixteen Candles"}, {"_id": 4, "title": "The Terminator"}, {"_id": 4, "title": "The Princess Bride"}, {"_id": 5, "title": "Scarface"}, ]) ``` {% hint style="info" %} **대량쓰기 API** 몽고DB는 한 번의 호출로 여러 유형의 작업을 일괄 처리하는 대량 쓰기 API를 지원 [대량쓰기 API](https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/languages/java/reactive-streams-driver/current/write/bulk-writes/) 참고 {% endhint %} . ✅ **삽입 유효성 검사** * 몽고DB는 삽입된 데이터에 최소한의 검사를 수행 * "\_id" 필드가 존재하지 않으면 새로 추가하고, 모든 도큐먼트는 `16MB`보다 작어야 하므로 크기를 검사 * 대개 나쁜 스키마 설계를 예방하고 일관된 성능을 보장 * doc라는 도큐먼트의 BSJON 크기를 보려면 쉘에서 `object.bsonsize(doc)`를 실행 ### 삭제 > 데이터 삭제는 `deleteOne`, `deleteMany` 메서드 사용으로 ```sql db.movies.deleteOne({"_id": 4}) db.movies.deleteMany({"year": 1984}) ``` * 👉🏻 `deleteOne`은 필터와 일치하는 `첫 번째 도큐먼트`를 삭제 * 첫 번쨰의 기준은 삽입 순서, 갱신 상태, 인덱스 등 몇 가지 요인에 따라 달라진다. * 👉🏻 `deleteMany`는 필터와 일치하는 모든 도큐먼트를 삭제 . ✅ **drop** `deleteMany`를 사용해 모든 도큐먼트 제거 ```sql db.movies.deleteMany({}) ``` 전체 컬렉션 삭제 시 `drop`을 사용하는 편이 빠르다. * 그리고 빈 컬렉션에 인덱스를 재생성 ```sql db.movies.drop() ``` ### 갱신 > `updateOne`, `updateMany`, `replaceOne` 갱신 메서드 `updateOne`, `updateMany`는 필터 도큐먼트를 첫 번째 매개변수로, 변경 사항을 설명하는 수정자 도큐먼트를 두 번째 매개변수로 사용 `replaceOne`도 첫 번째 매개변수로 필터를 사용하지만, 두 번째 매개변수는 필터와 일치하는 도큐먼트를 교체할 도큐먼트 . #### **도큐먼트 치환** > `replaceOne`은 도큐먼트를 새로운 것으로 치환 ⭐️ 대대적인 스키마 마이그레이션에 유용 ```sql db.users.insertOne({ "name": "joe", "friends": 32, "enemies": 2 }) // friend, enemies 필드를 relationships 라는 서브도큐먼트로 이동 var joe = db.users.findOne({"_id": ObjectId("672c2c8f07b2c3060aa45bc2")}) joe.relationships = {"friends": joe.friends, "enemies": joe.enemies}; joe.username = joe.name; delete joe.friends; delete joe.enemies; delete joe.name; db.users.replaceOne({"name": "joe"}, joe) ``` . #### **갱신 연산자** > 부분 갱신에는 원자적 갱신 연산자를 사용 ⭐️ 갱신 연산자는 키를 변경, 추가, 제거하고, 배열과 내장 도큐먼트를 조작하는 복잡한 갱신 연산을 지정하는데 사용하는 특수키 👉🏻 **"$inc"** ```sql db.analytics.insertOne({ "url": "www.example.com", "pageviews": 52 }) // 페이지 방문 시 URL로 페이지를 찾고, pageviews 증가 db.analytics.updateOne({"url": "www.example.com"}, {"$inc": {"pageviews": 1}}) ``` 👉🏻 **"$set"** * `$set`은 필드 값을 설정 * 필드가 존재하지 않으면 새 필드가 생성 * 스키마를 갱신하거나 사용자 정의 키를 추가할 때 편리 * `$set`은 key의 데이터형도 변경 가능 * `$unset`으로 key/value 모두 제거 가능 ```sql db.users.insertOne({ "name": "joe", "age": 30, "sex": "male", "location": "Wisconsin" }); db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672c304b07b2c3060aa45bc6")}, {"$set": {"favorite book": "War and Pace"}}); db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672c304b07b2c3060aa45bc6")}, {"$unset": {"favorite book": 1}}) ``` {% hint style="info" %} 키를 추가, 변경, 삭제할 때는 항상 `$` 제한자를 사용해야 한다. {% endhint %} 👉🏻 **증가와 감소** > `$inc` 연산자는 이미 존재하는 키의 값을 변경하거나 새 키를 생헝하는 데 사용 ⭐️ 분석, 분위기, 투표 등과 같이 자주 변하는 수치 값을 갱신하는 데 유용 ```sql db.games.insertOne({"game": "pinball", "user": "joe"}) db.games.updateOne({"game": "pinball", "user": "joe"}, {"$inc": {"score": 50}}) ``` `$inc`는 `$set`과 비슷하지만 숫자를 증감하기 위해 설계 * int, long, double, decimal 타입 값에만 사용 가능 * 또한, `$inc`의 키 값은 무조건 숫자 * 다른 데이터형을 반환하려면 `$set`이나 배열 연산자 사용 👉🏻 **배열 연산자** > 배열을 이루는 데 갱신 연산자 사용 가능 연산자는 리스트에 대한 인덱스를 지정할 수 있을 뿐 아니라 셋처럼 이중으로 사용 가능 1️⃣ **요소 추가** * `$push`는 배열이 이미 존재하면 배열 긑에 요소를 추가하고, 존재하지 않으면 새로운 배열을 생성 ```sql db.blog.posts.insertOne({"title": "A blog post", "content": "..."}) db.blog.posts.updateOne({"title": "A blog post"}, { "$push": { "comments": { "name": "joe", "email": "joe@example.com", "comtent": "nice post." } } }) ``` `$push`에 `$each` 제한자를 사용하면 작업 한 번으로 값을 여러 개 추가할 수 있다. ```sql // 배열에 새로운 요소 세 개 추가 db.stock.ticker.updateOne({"id": "GOOG"}, {"$push": {"hourly": {"$each": [562.776, 562.790, 559.123]}}}) ``` 배열을 특정 길이로 늘이려면 `$slice`를 `$push`와 결합해 사용 * 배열이 특정 크기 이상으로 늘어나지 않게 하고 효과적으로 'top N' 목룍을 만들 수 있음 * 아래 예제는 배열에 추가할 수 있는 요소의 개수를 10개로 제한 * 10보다 크면 마지막 10개 요소만 유지 * `$slice`는 도큐먼트 내에 큐를 생성하는 데 사용 ```sql db.movies.updateOne({"genre": "horror"}, { "$push": { "top10": { "$each": ["Nightmare on Elm Street", "Saw"], "$slice": -10 } } }) ``` trimming 하기 전 `$sort` 제한자를 `$push` 작업에 적용 가능 * rating 필드로 배열의 모든 요소를 정렬한 후 처음 10개의 요소를 유지 * `$each`를 반드시 포함 * `$slice`나 `$sort`를 배열상에서 `$push`와 함께 쓰려면 반드시 `$each`도 사용 ```sql db.movies.updateOne({"genre": "horror"}, { "$push": { "top10": { "$each": [{ "name": "Nightmare on Elm Street", "rating": 6.6 }, {"name": "Saw", "rating": 4.3}], "$slice": -10, "$sort": {"rating": -1} } } }) ``` 2️⃣ 배열을 집합으로 사용하기 * 특정 값이 배열에 존재하지 않을 때 해당 값을 추가하면서, 배열을 집합처럼 처리하려면 쿼리 도큐먼트에 `$ne`를 사용 ```sql # 인용 목록에 저자가 존재하지 않을 경우에만 해당 저자 추가 db.papers.updateOne({"authors cited": {"$ne": "Richie"}}, {$push: {"authors cited": "Richie"}}) ``` `$addToSet`은 `$ne`가 동작하지 않을 경우 사용 가능하고, 중복을 피할 수 있다. ```sql db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672ca876ccf8f87e8793c90a")}, {"$addToSet": {"emails": "joe@gmail.com"}}) ``` 고유한 값을 여러 개 추가하려면 `$addToSet`과 `$each`를 결합하여 사용 ```sql db.users.updateOne({"_id": ObjectId("672ca876ccf8f87e8793c90a")}, { "$addToSet": { "emails": { "$each": ["joe@gmail.com", "joe@python.org"] } } }) ``` 3️⃣ 요소 제거하기 * 배열을 큐나 스택처럼 사용하려면 배열의 양쪽 끝에서 요소를 제거하는 `$pop`을 사용 * `{"$pop" : {"key" : 1}}`은 배열의 마지막 요소부터 제거 * `{"$pop" : {"key" : -1}}`은 배열의 처음 요소부터 제거 * `$poll`은 주어진 조건에 맞는 배열 요소를 제거하는 데 사용 4️⃣ 배열의 위치 기반 변경 * 몽고DB에서는 쿼리 도큐먼트와 일치하는 배열 요소 및 요소의 위치를 알아내서 갱신하는 위치 연산자 `$`를 제공 * 위치 연산자는 **첫 번쨰로 일치하는** 요소만 갱신 ```sql // John이라는 사용자가 이름을 Jim으로 갱신 시, 위치 연산자를 사용해 댓글 내 해당 항목을 갱신 db.blog.updateOne({"comments.author": "John"}, {"$set": {"comments.$.author": "Jim"}}) ``` . #### **갱신 입력** > 갱신 입력은 특수한 형태를 갖는 갱신 * 갱신 조건에 맞는 도큐먼트가 존재하지 않을 때는 쿼리 도큐먼트와 갱신 도큐먼트를 합쳐서 새로운 도큐먼트를 생성 * `updateOne`과 `updateMany`의 세 번째 매개변수는 옵션 도큐먼트로, 갱신 입력을 지정 ```sql db.analytics.updateOne({"url": "/blog"}, {"$inc": {"pageviews": 1}}, {"upsert": true}) ``` `$setOnInsert`는 도큐먼트가 삽입될 때 필드 값을 설정하는 데만 사용하는 연산자 ```sql db.users.updateOne({}, {"$setOnInsert": {"createdAt": new Date()}}, {"upsert": true}) ``` {% hint style="info" %} ObjectId가 도큐먼트가 작성된 때의 타임스탬프를 포함하므로 일반적으로 createdAt가 반드시 필요하지 않음 하지만, `$setOnInsert`는 패딩을 생성하고 카운터를 초기화하는 데 쓰이면, ObjectId를 사용하지 않는 컬렉션에 유용 {% endhint %} 👉🏻 **지정 셸 보조자** > `save`는 도큐먼트가 존재하지 않으면 도큐먼트를 삽입하고, 존재하면 도큐먼트를 갱신 개발자가 셸에서 도큐먼트를 빠르게 수정하게 해주는 편리한 함수 ```bash > var x = db.testcol.findOne() > x.num = 42 > db.testcol.save(x) ``` . #### **다중 도큐먼트 갱신** `updateOne`은 필터 조건에 맞는 첫 번째 도큐먼트만 갱신하므로, 조건에 맞는 도큐먼트를 모두 수정하려면 `updateMany`를 사용하자. * `updateMany`는 스키마를 변경하거나 특정 사용자에 새로운 정보를 추가할 때 쓰기 좋다. . #### **갱신한 도큐먼트 반환** > `findOnAndDelete`, `findOneAndReplace`, `findOneAndUpdate`를 셸에 도입 `updateOne`과의 주요 차이점은 사용자가 수정된 도큐먼트의 값을 원자적으로 얻을 수 있다. {% hint style="info" %} 몽고DB 4.2는 갱신을 위한 집계 파이프라인을 수용하도록 `findOneAndUpdate`를 확장했다. 파이프라인은 $addFields($set), $project($unset), $replaceRoot($replaceWith)로 구성 {% endhint %} 일반적인 프로세스는 경쟁 상태를 만들 수 있는데 `findOnAndUpdate`는 한 번의 연산으로 항목을 반환하고 갱신할 수 있다. ```sql db.process.findOneAndUpdate({"status": "READY"}, {"$set": {"status": "RUNNING"}}, {"sort": {"priority": -1}}) ``` 옵션 도큐먼트의 `returnNewDocument` 필드를 true로 설정하면 **갱신된 도큐먼트를 반환** * 옵션 도큐먼트는 `findOneAndUpdate`의 세 번째 매개변수로 전달\` ```sql db.process.findOneAndUpdate({"status": "READY"}, {"$set": {"status": "RUNNING"}}, { "sort": {"priority": -1}, "returnNewDocument": true }) ``` 이외에도 `findOneAndReplace`는 동일한 매개변수를 사용하며, * `returnNewDocument`의 값에 따라 교체 전이나 후에 필터와 일치하는 도큐먼트를 반환 * `findOneAndDelete`는 삭제된 도큐먼트를 반환 ## 쿼리 ### find ```sql // 컬렉션 내 모든 도큐먼트 db.c.find() // age가 27인 모든 도큐먼트 db.users.find({"age": 27}) // username 키 값이 joe인 도큐먼트 db.users.find({"username": "joe"}) // 27살이면서 이름이 joe인 모든 사용자 db.users.find({"username": "joe", "age": 27}) ``` 1️⃣ 반환받을 키 지정 > find의 두 번째 매개변수에 원하는 키를 지정 * 네트워크상의 데이터 전송량과 클라이언트 측에서 도큐먼트를 디코딩하는 데 드는 시간과 메모리 단축 ```sql // username, email 키의 값만 원할 경우 db.users.find({}, {"username": 1, "email": 1}) // 두 번째 매개변수를 사용해서 특정 키/값 쌍을 제외한 결과 db.users.find({}, {"fatal_weakness": 0}) // "_id" 반환 제외 db.users.find({}, {"username": 1, "_id": 0}) ``` ### 쿼리 조건 1️⃣ 쿼리 조건절 > <, <=, >, >= > > "$lt", "$lte", "$gt", "$gte" ```sql // 18세에서 30세 사이의 사용자 db.users.find({"age": {"$gte": 18, "$lte": 30}}) // 2007년 1월 1일 이전에 등록한 사람 start = new Date("01/01/2007") db.users.find({"registered": {"$lt": start}}) ``` * 날짜는 1/1000초 단위로 저장되므로 정확히 일치시키는 조건은 그리 유용하지 않다. * 하루, 한 주, 한 달 단위가 필요한 경우가 많으므로 범위 쿼리를 사용 키 값이 특정 값과 일치하지 않는 도큐먼트를 찾을 때는 `$ne`를 사용 ```sql // 사용자명이 joe가 아닌 사용자 db.users.find({"username": {"$ne": "joe"}}) ``` 2️⃣ OR 쿼리 OR 쿼리에는 두 가지 방법이 존재 * `$in`은 하나의 키를 다양한 값과 비교 * `$or`은 더 일반적이며, 여러 키를 주어진 값과 비교하는 쿼리에 사용 ```sql db.reffle.find({"ticket_no": {"$in": [725, 542, 390]}}) // 두 조건 중 하나라도 맞는 도큐먼트를 찾도록 쿼리 db.users.find({"user_id": {"$in": [12345, "joe"]}}) // 배열 내 조건과 일치하지 않는 도큐먼트 반환 db.reffle.find({"ticket_no": {"$nin": [725, 542, 390]}}) // "$or"은 다른 조건절도 포함 db.reffle.find({ "$or": [{"ticket_no": {"$in": [725, 542, 390]}}, {"winner": true}] }) ``` {% hint style="info" %} "$or" 연산자가 항상 작동하는 동안에는 가능한 한 "$in"을 사용하자. 쿼리 옵티마이저는 "$in"을 더 효율적으로 다룬다. {% endhint %} 3️⃣ `$not` "`$not`"은 정규 표현식과 함께 사용해 주어진 패턴과 일치하지 않는 도큐먼트를 찾을 때 특히 유용 ```sql db.users.find({"id_num": {"$not": {"$mod": [5, 1]}}}) ``` ### 형 특정 쿼리 1️⃣ null null은 '존재하지 않음'과도 일치 * 키가 null인 값을 쿼리하면 해당 키를 갖지 않는 도큐먼트도 반환 ```sql db.c.find({"z": null}) ``` 값이 null인 키만 찾고 싶다면, 키가 null인 값을 쿼리하고, "`$exists`" 조건절을 사용해 null 존재 여부를 확인 ```sql db.c.find({"z": {"$eq": null, "$exists": true}}) ``` 2️⃣ 정규 표현식 "`$regex`"는 쿼리에서 패턴 일치 문자열을 위한 정규식 기능을 제공 ```sql // 이름이 Joe나 joe인 사용자 db.users.find({"name": {"$regex": /joe/i}}) // joe 뿐만 아니라 joey도 db.users.find({"name": /joey?/i}) ``` 3️⃣ 배열에 쿼리하기 > 배열 요소 쿼리는 스칼라 쿼리와 같은 방식으로 동작하도록 설계 ```sql db.food.insertOne({"fruit": ["apple", "banana", "peach"]}) db.food.find({"fruit": "banana"}) ``` . "`$all`" 연산자 * 두 개 이상의 배열 요소가 일치하는 배열을 찾으려면 `$all` 사용 ```sql db.food.find({fruit: {$all: ["apple", "banana"]}}) // 전체 배열과 정확하게 일치하는 도큐먼트 쿼리 db.food.find({"fruit": ["apple", "banana", "peach"]}) ``` 배열 내 특정 요소를 쿼리하려면 `key.index` 구문을 사용해 순서를 지정 * 세 번째 요소와 "peach" 문자열이 일치하는지 확인 ```sql db.food.find({"fruit.2": "peach"}) ``` . "`$size`" 연산자 * `$size`는 특정 크기의 배열을 쿼리하는 유용한 조건절 ```sql db.food.find({"find": {"$size": 3}}) ``` `$size`는 다른 $ 조건절과 결합해 사용할 수 없지만, 도큐먼트에 "size" 키를 추가하면 이런 쿼리를 처리 가능 * 배열에 요소를 추가할 때마다 "size" 값을 증가 ```sql db.food.updateOne({"push": {"fruit": "strawberry"}, "$inc": {"size": 1}}) ``` 값의 증가는 매우 빠르게 이루어지므로 성능은 걱정할 필요가 없다. * 도큐먼트를 저장하고 나면 아래 쿼리가 가능 * eks, "`$addToSet`" 연산자와는 사용 불가 ```sql db.food.find({"size": {"$gt": 3}}) ``` . "`$slice`" 연산자 * 배열 요소의 부분집합을 반환 * 배열 요소의 인덱스를 알고 있다면 유용하지만, 특정 기준과 일치하는 배열 요소를 원할 경우 `$` 연산자 사용 ```sql // 각 도큐먼트에서 첫 번째로 일치하는 댓글만 반환 db.blog.posts.find({"comments.name": "bob"}, {"comments.$": 1}) ``` 4️⃣ 내장 도큐먼트에 쿼리하기 내장 도큐먼트에 쿼리할 때는 가능하다면 특정 키로 쿼리하는 방법이 좋다. * 도큐먼트 전체를 대상으로 정확히 일치시키는 방법이 아니므로 스키마가 변경되더라도 모든 쿼리가 정상적으로 작동 * 내장 도큐먼트의 키를 쿼리할 때는 점 표기법을 사용 ```sql db.people.find({"name.first": "Joe", "name.last": "Schmoe"}) ``` 모든 키를 지정하지 않고도 조건을 정확하게 묶으려면 "`$elemMatch`"를 사용 * 조건을 부분적으로 지정해 배열 내에서 하나의 내장 도큐먼트를 찾게 해준다. * "$elemMatch"를 사용해 조건을 그룹화할 수 있다. * 내장 도큐먼트에서 두 개 이상의 키의 조건 일치 여부를 확인할 때만 필요 ```sql db.blog.find({ "comments": { "$elemMatch": {"author": "joe", "source": {"$gte": 5}} } }) ``` ### $where 쿼리 "`$where`" 절을 사용해 임의의 자바스크립트를 쿼리의 일부분으로 실행하면 (거의) 모든 쿼리를 표현 가능 * 도큐먼트 내 두 키의 값을 비교하는 쿼리에 가장 자주 사용 * 일반 쿼리보다 훨씬 느리니 반드시 필요한 경우가 아니면 사용하지 말자. * 몽고DB 3.6에 쿼리 언어로 집계 표현식을 사용할 수 있는 `$expr`을 사용하자 * 자바스크립트를 실행하지 않아 더 빠른 쿼리 ### 커서 > 데이터베이스는 커서를 사용해 find의 결과를 반환 셸에서 커서를 생성하려면 컬렉션에 도큐먼트를 집어넣고 쿼리한 후 결과를 지역 변수에 할당 * 결과를 한 번에 하나씩 볼 수 있다는 장점 * 결과를 얻으려면 커서의 next 메서드를 사용하고, 다른 결과가 있는지 확인하려면 hasNext 사용 ```bash > var cursor = db.collection.find() > while (cursor.hasNext()) { obj = cursor.next() // ... } ``` cursor 클래스는 자바스크립트 반복자 인터페이스를 구현해서 forEach 반복문에 사용 가능 ```bash > var cursor = db.people.find(); > cursor.forEach(function(x)) { print(x.name); }; ``` 1️⃣ 제한, 건너뛰기, 정렬 결과 개수를 제한하려면 find 호출에 `limit` 함수를 연결 * N개의 결과만 반환 ```sql db.c.find().limit(3) ``` `skip`은 `limit`와 유사하게 동작 * 조건에 맞는 결과 중 처음 N개를 건너뛴 나머지를 반환 ```sql db.c.find().skip(3) ``` `sort`는 객체를 매개변수로 받는다. ```sql // "username"은 오름차순으로, "age"는 내림차순으로 정렬 db.c.find().sort({username : 1, age : -1}) // 가격을 내림차순으로 정렬해 한 페이지당 50개씩 결과를 보이기 db.stock.find({"desc": "mp3"}).limit(50).sort({"price": -1}) // 다음 페이지를 클릭하면 더 많은 결과가 보이도록 db.stock.find({"desc": "mp3"}).limit(50).skip(50).sort({"price": -1}) ``` ⚠️ 하지만.. 큰 수를 건너뛰면 비효율적 . **비교 순서** 데이터형이 섞여 있는 키는 미리 정의된 순서에 따라 정렬 * 최솟값 * null * 숫자(int, long, double, decimal) * 문자열 * 객체/도큐먼트 * 배열 * 이진 데이터 * 객체 ID * 불리언 * 날짜 * 타임스템프 * 정규 표현식 * 최댓값 2️⃣ 많은 수의 건너뛰기 피하기 > 도큐먼트 수가 적을 때는 skip을 사용해도 무리가 없지만, skip은 생략된 결과물을 모두 찾아 폐기하므로 결과가 많으면 느려진다. > > 대부분의 데이터베이스틑 skip을 위해 인덱스 안에 메타데이터를 저장하지만 몽고DB는 아직 해당 기능을 지원하지 않는다. > > 따라서 많은 수의 건너뛰기는 피해야 한다. **skip을 사용하지 않고 페이지 나누기** * 쿼리에 따라 skip을 사용하지 않는 방법을 찾을 수 있다. * 예를 들어 "date"를 내림차순으로 정렬해 도큐먼트를 표시할 경우 ```sql var page1 = db.foo.find().sort({"date": -1}).limit(100) // 마지막 도큐먼트의 "date" 값을 사용해 다음 페이지를 가져온다. var latest = null; // 첫 페이지 보여주기 while(page1.hasNext()) { latest = page1.next() display(latest); } // 다음 페이지 가져오기 var page2 = db.foo.find({"date" : {"$lt" : latest.date}}); page2.sort({"date" : -1}).limit(100) ```