IT 서적 & 강좌

[교육] MDB

바이수 2023. 3. 10. 12:54
  • 0) MongoDB 웨비나 (2020/10/15 오후 2시)
    • 아젠다
      • MongoDB에 대해서 잘못 알려진 주요 8가지 항목
      • MongoDB를 올바르게 사용하기 위한 가이드
      • 효율성 / 생산성 향상을 위한 몇 가지 팁과 요령
      • Live Q&A
    • 8가지
      • 1. MongoDB is v4.4 : 버전이 오를수록~ 엄청난 발전을 하고 있다…
      • 2. The Json database : Json 효과적인 전송 , Bson 효율적인 저장.
      • 3. No transactions : 트랜잭션 제공한다.
      • 4. no relationships : $lookup 을 통해서, 쪼인도 가능하다.
      • 5. Mongobd is about sharding
        •  mdb는 멀티쓰레드라, 멀티코어 고사양 서버 한대가 더 유리할수있다.
        • 하드웨서 성능 퍼포먼스를 최대한 뽑는식으로…
        • 엄청난 대용량이 아니면, 굳이 샤드를 쪼겔 필요는 없다.
      • 6.MongoDB is Insecure : 안전하다…
      • 7. MongoDB Loses Data : 데이터 유실? 체크포인팅/저널링 과정에서… 극단적 경우만~
      • 8. MongoDB is really easy : 쉽다? 막쓰다보면~ 어렵지
  • 1) Atlas Intro (2021)
    • ...
  • 2) xxx (2022)
  • 3) Introduce MongoDB (2023)
  • 3) Storage and Retrieval 1&2
    • insertMany() : ordered , unordered 옵션
    • cursor : limit, skip = 일단 데이터를 다 가져온뒤~ 버리는 구조라... 안티패턴 조심해야!
    • Array specific query operators : $all, $size, $elemMatch
    • Expressive Queries :
      • 예) .find({ $expr: { $gt: ["$tomatoes.viewer.rating" ,"$imdb.rating"] } })
    • Update Document : $set, $unset, $inc +-, $mul *, $min, $max,
    • Array updates : $push, $pop, $pull, $pullAll, $addToSet,
      • 예) .updateOne({name:"n18"}, { $push : {track_arr : { artist: "SKY", title: "Love"} }})
    • Updateing_ Locking 및 Concurrency : 업데이트 시를... 충돌적인 상황을 피하기 위함.
      • 업데이트 직전의 시간or해시값 등의 변화유무를 조건으로 -> 덮어씌는지 판단하는식도 있음.
      • 직접 그런 로직을 개발해야하는 건가?
      • (트랜젝션 차원 write conflict 하는게 더 좋지않나?)
    • Overwriting documents replaceOne() : 그냥 어퍼치기 (성능적으로 문제?)
    • Updating Arrays : 특정, 매칭, 전체, ...
    • Update Array <- $each $push and $sort&$slice
      • Push&Sort 새로운 데이터가 계속 들어와도... 순서가 유지되는 배열을 만드는 로직을... 쿼리 한방으로 해결!
      • 즉! 해당 배열필드가, 항상 순서와 크기를 유지할수있도록~ 손쉽게 sort slice 옵션 제공.
      • 순서 크기만 바꾸고 싶다면, 빈 배열로 push update 해라는 식으로 안내됨.
      • 왜? push 에 이런 기능이 있지??? -> 그냥 업계에서 많이 필요로 해서... 제공 해주는거 같음ㅎ
      • 자료구조 차원이나, mdb 쿼리 문법철학적 차원의 이야기는 아닌것ㅋ
      • 예제)
        • > db.a.insertOne({ "name" : "Tom", "hrs" : [ 4, 1, 3 ] })
        • > db.a.updateOne({name: "Tom"}, {$push: {hrs: {$each : [2,9], $sort: -1, $slice: 4}}})
        • { "name" : "Tom", "hrs" : [ 9, 4, 3, 2 ] }
    • Expressive Updates : 특정 표현식? 을 처리하는 업데인트 ? $set ... $multiply ...
    • Upsert : ...
    • findOneAndUpdate() : ...
  • 3) Indexes and Optimization
    • 인덱스란? 필드의 다규먼트에 해당하는 포인터를 정렬된 형태로 저장하고 있는 별도의 저장공간.
    • (쿼리시에... 인덱스는 무조건 하나만 쓸수있다... 새삼스럽게)
    • PlanCache : 쿼리에 사용할 인덱스 해줌. (데이터가 변함에 따라, 쿼리의 work량 등등으로 최적의 인덱스로 해줌)
    • .explain() : 매 쿼리에 확인 습관...
      • nReturned 와 "전체doc수" 및 "전체key수" 의 '비율' 로 판단하면 됨.
    • 종류 : single-field, compound, multikey, geospatial, wildcard (text는 Deprecated -> Atlas Search 으로!!!)
      • single-field : 다양한 타입
        • (Object 필드는 그 값이 통체로) (unique 중복방지) (partial 특정조건만) (sparse 비추) (hashed 비트리X) (TTL)
        • index prefix compression : 인텍스 크기를 줄이기 위한 노력.
      • multikey : 배열타입
        • 배열 요소마다 인덱스 하면서 어마하게 커짐) (...)
      • compound : 구성할 필드 순서가 매우 중요!
        • 예: 한국>부산>해운대
        • Equality - sorting - range 순의 조합이 젤 좋다고 함!
        • 음... BTree 이면 range 가 가능한 구조인데, 되긴되는거 아님?
        • 걍 탐색비용 줄이는 효과?
        • (걍 선빵 날리고, 정렬된 데이터의 특정 범위를 가져온다는 전략?)
      • geospatial : ...
      • wildcard : user.* 식으로... user.name, user.age, ... 등등 스키마 프리한 상황에 좋을수있음;;;
  • 3) Replication  
    • ...
  • 3) Sharding
    • 몽고도 샤드는 마찬가지다...
    • 몽구스가 Range 라우팅을 해주겠지만, 당연히 성능에 차이는 있다.
    • lookup 또한, 사실상 다른 샤드와 쪼인을 하는거라, V6 에서 지원은 하겠지만... 그렇게 쓰면 안된다.
  • 3) Schema Design (+모델링)
    • BSON
      • Binary Serialized Object Notation (http://bsonspec.org/spec.html)
      • Type, Fieldname, <data-length>, Data 형식
      • Language Object<->Binary<->Object
    • Docs Vs Arrays : ...
    • Container types : Document + Array
    • RDBMS Vs Document model
      • Normal Form (Design based on the data, not the usage)
      • Many Patterns (Designed for a usage pattern)
    • Payload field Vs Processing field : ...
    • Design Patten
      • Attribute : array에? 고정된 형태의 필드 키 를 잡아서 활용???
      • Extended Ref : 참조할 doc 를 그시점에 복사해서 가져오기.
      • Subset : 필요할 doc 들 중에서 쓸꺼만 미리 셋팅해 잘쓰고, 그 doc 가 변화되면... 그걸 매번 또 반영해준다.
      • Bucket : time-seires 같은 대량의 데이터는, 대강 (시별 일별 ...) 단위로 한 doc 에 싸그리 몰아넣는 방식.
      • Computed : Write 때 -> 통계수치를 미리 계산하는 로직 -> aggr 파이프라인 태워, 미리 만듬 -> Read 때 바로씀
      • Schema Versioning : 데이터의 버젼에 따라 application 단에서 처리를 달리하고? 최신버전으로 지속적 마이그래이션?
  • 3) Aggregation 
    • ...
  • 3) Q&A
    • Q: aggrgate 파이프라인 lookup 5번 Vs 걍 find 로 5번 :
      • A: 기본적으로 find가 더 빠른데... aggr 는 한번 쿼리로 할수있는 장점.
    • Q: lookup 을 왠만하면 줄여라 :
      • A: 인덱스 기반으로 쿼리 된 뒤 -> 그 Doc Stream 이 -> 하나씩 lookup 인덱스로 병렬쪼인 되는식 이라함.
    • API 스펙과 딱맞게 모델링하는게 좋흡니다.
    • 임베드 시키는걸 두려워 하지 마세요. 그냥 application 단에서 잘 합치고, 씽크 잘 하세요.
    • Q: 리젼이 달라서 쿼리 속도가 느리다.
      • A: 리플리카 Read 빠르게 하는 옵션을 적극 활용.
    • Q: 문자열 like 검색 :
      • 정규식 쿼리는 느림... term 단위로 나누어 필드를 추가하고 인덱스를 걸어서 해결 해 볼수는 있음
      • 모든 데이터를 빠르게 찾는건... 어떠한 db 도 불가능.
      • 최대한 범위를 줄일수있는 필드를 인덱스로 강제 하는게 좋음. (제약을 많이 두어라)
    • Q: 유한한 쿠폰 findAndupdate() 쿼리
      • A: coupon < 100 인  조건으로 find 한것을 -> inc 업데이트 하는식은 -> 음... 말이 되는거 같습니다!
      • 조건부로 업데이트 하는 쿼리 전략 -> 충돌 오버플로우 방지 -> 쿠폰의 최대 발급량을 보장 해 줄수 있다.
      • MDB 는 씽글 쓰레드라 각각 쿼리들의 atmoic 이 보장됨
  • Atlas
    • Atlas Search
      • 무료이니... 서치 인덱스 마음껏 테스트 해보라
      • 요구사항이 그냥 검색 인데... 그걸 디비쿼리를 하결하는건 미련한 짓.
    • Trigger
      • 이벤트를 확실히 만들어 준다!?
      • 이후 프로세싱은 알아서 잘 밀리지 않게...  mq buf 를 잘 활용 해 보던가...
  • ...

-끝-

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