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'''MongoDB'''

MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로, 데이터를 문서(Document) 형태로 저장하는 비관계형 데이터베이스다. BSON(Binary JSON) 형식으로 데이터를 저장하며, 스키마가 고정되어 있지 않고 유연하게 데이터를 다룰 수 있다.

== MongoDB의 역사 ==
2007년에 10gen이라는 회사에서 처음 개발되었고, 2009년에 공개되었다. 이후 MongoDB Inc.로 사명을 바꾸고, 계속해서 성능과 기능을 개선해왔다. MongoDB는 현재 클라우드 기반 데이터베이스 서비스인 MongoDB Atlas도 제공한다.

== MongoDB의 특징 ==

# '''스키마 유연성''': 데이터가 문서 기반으로 저장되기 때문에 스키마가 유연하여, 구조가 다른 데이터를 같은 컬렉션에 저장할 수 있습니다.
# '''수평적 확장성''': MongoDB는 샤딩을 통해 데이터베이스를 여러 서버에 분산하여 처리할 수 있습니다.
# '''고성능''': 대규모 데이터 처리와 고속 쓰기/읽기 성능을 제공합니다.
# '''BSON 형식''': JSON과 유사한 바이너리 포맷을 사용해 데이터 크기를 줄이고, 다양한 데이터 타입을 지원합니다.
# '''풍부한 쿼리 기능''': 복잡한 쿼리를 지원하며, 인덱싱 및 집계 기능을 통해 효율적으로 데이터를 조회할 수 있습니다.
# '''복제 및 고가용성''': MongoDB는 복제를 통해 데이터의 가용성과 내구성을 보장합니다.

== MongoDB 데이터 구조 ==

# '''데이터 저장 형태''': MongoDB는 데이터를 BSON 포맷으로 저장하고, JSON 형태로 조회할 수 있어 직관적이다. 예를 들어, e-커머스 애플리케이션에서 제품 정보를 <code>{ "name": "Laptop", "price": 1200, "specs": {"cpu": "i7", "ram": "16GB"} }</code> 형태로 저장할 수 있다.
# '''쿼리 예시''': MongoDB는 복잡한 쿼리를 지원한다. 예를 들어, 사용자의 주문 내역을 필터링할 때 <code>db.orders.find({ "user_id": 12345, "status": "delivered" })</code>와 같은 쿼리로 데이터를 조회할 수 있다.

== 샤딩 ==
MongoDB의 샤딩은 데이터베이스가 커지면서 한 서버에 데이터를 모두 저장하기 어려운 경우, 데이터를 여러 서버(샤드)로 분산 저장하는 방법이다. 샤딩을 통해 MongoDB는 수평적 확장을 가능하게 하며, 대규모 데이터를 처리하는 애플리케이션에서 성능을 유지하는 데 유리하다. 예를 들어, 대규모 온라인 상거래 시스템에서 `order_id` 필드를 샤드 키로 설정해 주문 데이터를 분산시킬 수 있다. 고객이 주문을 할 때, Mongos가 적절한 샤드에 주문 데이터를 저장하고, 나중에 그 데이터를 조회할 때도 빠르게 해당 샤드로 접근해 결과를 가져올 수 있다.

MongoDB의 샤딩은 대규모 데이터를 처리하는 시스템에서 필수적인 기능이지만, 샤드 키와 클러스터 구성을 잘못 설정하면 성능이 떨어질 수 있으니 신중한 설계가 필요하다.

=== 샤딩의 주요 개념 ===

* '''샤드(Shard)'''  
** 각 샤드는 데이터의 일부를 저장하는 독립적인 MongoDB 서버다. 샤드는 서로 다른 데이터를 저장하며, 각 샤드는 자신이 처리할 데이터에만 책임이 있다. 이는 수평적 확장을 가능하게 하며, 데이터가 늘어남에 따라 새로운 샤드를 추가할 수 있다.
* '''샤드 키(Shard Key)'''
** 데이터를 여러 샤드에 나눠 저장하기 위해서는 기준이 필요하다. 이 기준이 되는 것이 바로 '''샤드 키'''이다. 샤드 키는 컬렉션 내의 특정 필드로, MongoDB는 이 키를 기준으로 데이터를 분산시킨다. 샤드 키를 잘못 선택하면 데이터가 고르게 분산되지 않아 성능 저하가 발생할 수 있다.  
*** 예를 들어, `user_id` 같은 필드를 샤드 키로 사용하면 사용자가 고르게 분산될 수 있지만, 날짜 필드를 샤드 키로 사용하면 특정 날짜에 쏠림 현상이 발생할 수 있다.
* '''Config 서버'''
** 샤딩을 관리하는 데 필요한 메타데이터(샤드 구성, 샤드 키 등)를 저장하고, 클러스터의 상태를 관리하는 서버다. Config 서버는 샤드의 위치와 데이터를 어떻게 분배할지에 대한 정보를 저장하며, 클러스터에 필수적인 요소다.
* '''몽고스(Mongos)'''  
** Mongos는 샤드 클러스터에서의 라우터 역할을 한다. 클라이언트는 Mongos를 통해 데이터베이스에 접근하며, Mongos는 적절한 샤드로 요청을 라우팅한다. 클라이언트는 MongoDB가 샤딩되어 있다는 것을 알 필요 없이, Mongos가 데이터 요청을 각 샤드에 전달하고 결과를 취합한다.

=== 샤딩의 장점 ===

* '''수평적 확장'''
** 데이터나 트래픽이 많아질 경우, 더 많은 샤드를 추가하여 데이터베이스의 크기나 처리 능력을 확장할 수 있다. 이는 서버 성능을 개선할 수 있는 경제적 방법이다.
* '''성능 향상'''
** 여러 서버에 데이터가 분산되므로, 한 서버에서 처리할 데이터 양이 줄어들어 성능이 향상된다. 샤딩을 통해 읽기/쓰기 작업이 병렬로 처리되며, 큰 쿼리도 여러 샤드에 분산되어 더 빠르게 처리될 수 있다.
* '''높은 가용성'''  
** 샤딩과 복제를 함께 사용할 경우, 데이터 손실 위험이 줄어들고 가용성이 향상된다. 샤드 중 하나에 장애가 발생해도 다른 샤드들이 계속 작동할 수 있다.

=== 샤드 키 선택 시 고려 사항 ===

* '''균형된 데이터 분배'''  
** 샤드 키는 데이터가 고르게 분산될 수 있도록 설계해야 한다. 특정 샤드에 데이터가 몰리면 그 샤드가 과부하가 걸리며 성능이 저하된다.
* '''쿼리 효율성'''  
** 샤드 키는 자주 사용되는 쿼리에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 특정 필드에 대해 자주 검색하는 경우, 그 필드를 샤드 키로 사용하면 검색 속도가 빨라질 수 있다. 그러나 적절하지 않은 샤드 키는 쿼리 성능을 저하시킬 수 있다.