[MongoDB] Introduction

Document Database

SQL Record

Name    age  number      satus
san     25   9273723723  A

MongoDB Document

{
    name: "san",
    age: 25,
    status: "A",
}

• Key : Value 형태
  • 여기서 name, age, status는 field이며 옆의 값들은 value로 field:value의 형태로 되어있습니다.
• Native data types
  • Document의 데이터 타입은 다양한 프로그래밍 언어의 native data types을 지원합니다.
• Embedded documents & arrays
  • 각 필드의 값들은 document, arrays, arrays of documents도 될 수 있습니다.
  • 이렇게 document내에 document 또는 array가 구성되어있는것을 Embedded documents, Embedded array라고 하는데 이러한 Embed(삽입)를 잘 활용하면 오버헤드가 큰 join연산을 줄일 수 있습니다
• Dynamic schema supports
  • 동적 스키마(Document, Collection)를 지원하여 다형성을 지원합니다. 동적 스키마란 Collection내의 문서들이 여러 형태의 데이터 타입을 지원하는것을 의미합니다.

Collection/Views/On-Demand Materialized Views

MongoDB는 document들을 collection에 저장합니다. collection은 RDBMS의 table과 비슷한 개념입니다.

추가적으로 다른 collection이나 view로 부터 Read-only View나 On-Demand Materialized Views를 만드는것을 지원합니다.

Key Features

High Performance

• 임베디드 데이터 모델(Embedded documents, arrays)을 통해 데이터 베이스 시스템에서의 I/O횟수를 줄입니다
• 인덱스를 통한 빠른 쿼리를 제공합니다.

Rich Query Language

• 필터링, 수집, 정렬, 정규표현식 등 다양한 종류의 쿼리문을 지원합니다.

High Availability

• 같은 그룸의 여러 MongoDB서버에 데이터 복제본을 저장하여 Redundancy를 제공하며 데이터 가용성을 높입니다.

Horizontal Scalability

• Sharding을 통해 높은 데이터 처리량과 매우 큰 데이터에 대한 배포를 지원합니다.

Support for Multiple Storage Engines

• MongoDB는 다음의 두가지 스토리지 엔진을 제공합니다
  • WiredTiger Storage Engine (including support for Encryption at Rest)
  • In-Memory Storage Engine.

RDBMS vs MongoDB

RDBMS	MongoDB
Table	Collection
Row	Document
Column	Field
Primary Key	_id field
Join	Embedded, Link
Group by	Aggregation