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태그: MongoDB

MongoDB Aggregation

MongoDB의 Aggregation은 각 스테이지가 순차적으로 처리되며, 그 결과를 다음 스테이지로 전달하면서 사용자의 요청을 처리한다. 그래서 각 스테이지들의 배열 순서는 처리 성능에 많은 영향을 미친다. 예를 들어, 필요한 도큐먼트만 필터링 하는 스테이지는 데이터를 그룹핑하는 스테이지보다 앞쪽에 위치해야 그룹핑해야 할 도큐먼트의 건수를 줄일 수 있고, Aggregation의 성능을 높일 수 있다. aggregation 파이프라인의 각 단계에서는 다음과 같은 연산자들을 제공한다. $project: 출력 도큐먼트상에 배치할 필드를 지정한다. $match: 처리될 도큐먼트를 선택하는 것. find()와 비슷한 역할을 수행한다. $limit: 다음 단계에 전달될 도큐먼트의 수를 제한한다. $skip: 지정된

insert와 upsert insert: 무조건 insert upsert: 있으면 update 없으면 insert 아틀라스에서 예전 데이터를 S3로 옮겨주는 기능을 지원함. 데이터가 S3에 있어도 조인등 쿼리가 문제없이 됨. 실무에선 이력 데이터를 남겨야 하는 경우가 많아서 유용하게 사용 mongoDB에선 mutex를 지원하지 않기 때문에 writeConflict 예외처리(재시도 로직)이 필요함 projection Terminal window db.&x3C;콜렉션 이름>.find({},{"&x3C;표시할 field>":1, "&x3C;표시하지 않을 field>":0}) {}는 첫번째 인자인 검색 쿼리 "_id"는 입력하지 않을 경우, default로 나옴. 나머지는 입력하지 않을 경우,

MongoDB의 Atlas Search는 Atlas 클러스터에서 데이터의 세밀한 텍스트 인덱싱과 쿼리를 가능하게 한다. Atlas Search는 데이터베이스에 별도의 검색 시스템을 추가하지 않고도 고급 검색 기능을 사용할 수 있도록 한다. Atlas Search는 여러 종류의 텍스트 분석기 옵션, $search와 $searchMeta 같은 Atlas Search 집계 파이프라인 단계를 다른 MongoDB 집계 파이프라인 단계와 함께 사용하는 풍부한 쿼리 언어, 그리고 점수 기반 결과 순위 지정을 제공한다. 개념 인덱싱 검색에서 인덱스는 쉽게 검색할 수 있는 형식으로 데이터를 분류하는 데이터 구조다. 검색 인덱스는 전체 컬렉션을 스캔하지 않고도 주어진 용어를 포함하는 문서를 더 빠르게 검색할 수 있게 한다.

BinData is binary data object that use in mongoDB. BinData consists of subType and base64str. Terminal windowhelp miscb = new BinData(subtype,base64str) create a BSON BinData value The BSON BinData datatype is represented via class BinData in the shell, each value represent specipic kind. like below : binary ::= int32 subtype (byte*) Binary - The int32 is the number of bytes in the (byte*).s

mongoDB는 C++로 짜여진 오픈소스 데이터베이스이다. 문서지향(Document-Oriented)적이며 뛰어난 확장성과 성능을 자랑한다. 일반 RDBMS에서의 Tuple/Row 대신, Document라는 용어를 사용한다. 각 Document는 키과 값으로 이뤄져있으며 Join이라는 개념을 Embedded Documents로 대체한다. 특징 MongoDB의 특성으로는 다음과 같은 것들이 있다. NoSQL 스키마 프리(Schema-Free) 비 관계형 데이터베이스 특징설명Document-oriented storageMongoDB는 database collections documents 구조로 document는 key-valu

MongoDB Document로 POJO 상속받기

REPO 코드를 짜던중, Document로 설정할 객체가 POJO를 상속받는 구조가 필요해졌다. Querydsl과 mongoDB 설정에 대한 이해 부족으로 긴 삽질을 경험했다. 첫번째 시도 : 생성자로 받기 class DocumentJpaEntity( id: UUID, year: Int, writer: WriterInfoElement, status: DocumentStatus, introduce: IntroduceElement, skillSet: MutableList&x3C;String>, projectList: MutableList&x3C;ProjectElement>, awardList: MutableList&x3C;AwardElement>, certific

MongoDB 스키마설계 고려사항

The best approach to design is to represent the data the way your application sees it”당신의 어플리케이션이 바라보는 관점에서 설계하는 것이 가장 좋은 접근(설계) 방법이다.”Kristina Chodorow, (2019) MongoDB: the Definitive Guide: O’Reily RDB에서의 스키마 설계는 (application이나 query와는 무관하게) entity를 정의하고 정규화를 통해 중복을 없애는 정형화된 프로세스를 따른다. 이에 비해, MongoDB는 application 관점에서 수행되는 query의 성능을 고려하여 유연한 설계를 필요로 한다. mongoDB 설계에서 고려해야 할 사항들을 살펴보자. Access P

MongoDB 유저관리

계정 관리 사용자 계정은 MongoDB 내부에 생성 된 Database마다 별도로 관리된다. Database의 계정 정보는 db.system.users 컬렉션에 저장된다. 계정의 전체 목록을 확인하고 싶다면 mongosh 명령어를 사용하거나 getUsers 메소드를 사용할 수 있다. Terminal window mongosh 명령어> show users MongoDB 메소드> db.getUsers() show usersdb.getUsers()"> getUsers 메소드는 db.system.users 컬렉션을 쿼리해서 반환한다. show users 명령어는 getUsers가 반환한 결과를 가공하여 출력한다. 하단에 ok: 1의 유무로 구분할 수 있다. 따라서 계정 정보를 관리하기 위해서는 사용할 Data