MongoDB를 사용하는 이유
👉 ”MongoDB는 유연하고 확장성 높은 Opensource Document 지향 Database”
| SQL | NoSQL | |
|---|---|---|
| 구조 | Table에 row 단위로 데이터 저장 | Collection에 Document 단위로 데이터 저장 |
| 종류 | MySQL, Oracle 등 | • MongoDB : Document Store |
| • redis : Key-Value Store | ||
| • HBASE : Wide-Column Store | ||
| • neo4j : Graph Store | ||
| 장점 | • 데이터 중복을 방지할 수 있음 | |
| • Join 성능이 좋음 | ||
| • 복잡하고 다양한 쿼리가 가능 | ||
| • 잘못된 입력을 방지할 수 있음 | • 데이터 접근성과 가시성이 좋음 | |
| • Join 없이 조회가 가능해 응답속도가 일반적으로 빠름 | ||
| • 스키마 변경에 공수가 적음 | ||
| • 스키마가 유연 → 데이터 모델을 App의 요구사항에 맞게 데이터를 수용할 수 있음 | ||
| • HA와 Sharding에 대한 솔루션을 자체적으로 지원하고 있어 Scale-Out이 간편 | ||
| • 확장 시 Application의 변경사항이 없음 | ||
| 단점 | • 하나의 레코드를 확인하기 위해 여러 테이블을 Join하여 가시성이 떨어짐 | |
| • 스키마가 엄격해서 변경에 대한 공수가 큼 | ||
| • Scale-Out이 가능하지만, 설정이 어려움 | ||
| • 확장할 때 마다 App단의 수정이 필요 | ||
| • 전통적으로 Scale-Up 위주로 확장함 | • 데이터의 중복이 발생할 수 있음 | |
| • 스키마가 자유롭지만, 스키마 설계를 잘 해야 성능저하를 피할 수 있음 |
Database → Collection → Document → Field 순으로 구조가 형성됨
