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2013.10.10 11:19 MongoDB/Concept

MongoDB가 나오게 된 이유와 개념/구성에 대하여 알아보자



어느 방향을 선택할 것인가

  - 500만 : trend

  - 1000만 : culture

  - 2000만 : 안끼면 소외된다 

  소셜네트워크가 IT와 만나고 다시 스마트폰을 만나면서 새로운 방향을 제시하였다. 이런 방향을 지원하기 위하여 많은 OSS(Open Source Software)가 나왔고, HTTP 통신(Stateless)을 통하여 유입되는 어마어마한 사용자를 수용하기(규모의 확장) 위하여 사람들의 생각을 저장하고 활용해야 하는 필요성이 커졌다. 사람의 생각을 Key=Value로 많은 데이터를(BigData) 저장할 수 있어야 한다. 이러한 사상은 예전의 Client-Server 사상이 아닌 HTTP Web상의 통합과 유입을 처리하는 SNS(Social Network Service), SND(Social Network Data), SNG(Social Network Game) 사상으로 가고 있다. SNS는 HTTP 프로토콜을 통하여 Big Data Stream을 만들어 Real Time으로 반응하는 것이다. 



기술의 흐름에 따른 선택

1) 전통적 웹기술

  - 전통 pc application 개발 기술

  - static 기술

  - dynamic 기술


3) 모바일 기술

  - embedded 기술 (고립된 기술) : iphone, android 등 mobile application 개발 기술 또는 Sencha 기술 

  - open api 기술 : web services 기술 


4) 웹앱(WebApp) 기술 : 3세대 웹

  - SPA(스타) : single page application 기술 (javascript, json)

  - MVC framework을 client 사이트로 내림 = Fluent MVC = Stream

    (스트림은 융합을 쉽게 이루어지게 한다. 예) 디지털TV, 무인자동차) 

    + client Controller는 없다. View가 Controller를 대신한다 

    + MOV : Model + Operation + View가 있다. 여기서 Operation = Functional 이 된다. (Functional Language, Async) 

    + DRY : Don't Repeatly Yourself 반복하지 않는 프레임워크    

    



  - SNS : Modern Web = Smart Device (TV, Phone등), 반대개념 일반 Web 임

  - Real Time 기술 : websocket 기술이 들어감 

  - Javascript가 소통 언어가 되고 JSON이 데이터 포멧이 되어 end-to-end에서 커뮤니케이션의 실체가 된다. 

    + 기존 ORM-Object Relational Mapping- 기술은 사용하지 말자~~

    + client : 메모리, 브라우져 사용

    + server : 모듈 서비스. 일반 모듈의 대표는 Node.js 이고, special module = DB module    

  - Stream의 통합 : Edge 통합

    + Facebook이 초창기 사용하였으나 지금은 웹앱, mongodb를 사용하지 않는다 (초기 기술 적용에 대한 실패일까?)


  - 최종 모습

    + client : Backbone, Handlebar(mustache)

    + server : Node.js, Redis(맵데이터=view테이블), MongoDB(MapReducing, NoSQL)

      MapReduce를 통하면 BI(Business Intelegence)를 구현한다

    + bigdata : 큰단위 - Hadoop + HBase,  작은단위 - Redis + MongoDB로 보아도 된다

    + Agile 개발 : Schemaless 로 에자일 개발 프로세스에 적합하다. 작은 변화에도 기만하게 반응할 수 있다

     


MongoDB 이해하기 

  - 기존 RDB

    + join = projection 

    + 성능 optimization(최적화)를 위하여 schema와 join이 중요함 : 정규화의 필요(normalization)   

    

 

  - 현재 상황 

    + 성능 최적화를 위하여 찢어 놓았던(normalization)것을 고객 서비스를 위하여 다시 합쳐야 한다

    + SQL문이 8Kbytes 가 넘어 가고 현재 무한히 SQL을 쓸 수 있지만 늪이 된다. (튜닝을 위하여 컨설턴트가 필요해짐)

   - MongoDB

    + Table = Collection

    + Tuple = Document    

    

    


MongoDB 구성

  - Replica Set을 기본으로 가져가자 : HTTP를 통하여 묶는다 (Primary-Secondary)

  - Fail-Over를 통하여 High Availability(HA)를 충족한다 

    

  

  - Scale-Out 확장을 통하여 무한히 대응할 수 있다

    + Sharding을 통하여 데이터를 분산하여 처리하고 그안에 Replica-Set이 구성된다 

    + mongos는 router 이다     

    


  - 전체 MongoDB 구조 

    + Config Server : Replica-set, Shard 구성

    + Replica-set : Fail-Over (primary, secondary)

    + Sharding : Data Scale-out 

    

  


SNS는 이제 RealTime Stream Data 시대

  - 하나로 보이지만 여러곳에서 데이터가 통합되어 온다. 

    하기 그림에서 영상 화면 하나가 여러 곳에서 데이터가 모여져서 보여지듯이.

  - mongoDB의 GridFS가 된다 

  

   


MongoDB 개념 및 용어 정리 


MongoDB는 Service로 접근해야 한다! (애플리케이션 접근 옳지 않아~~)



<참조>

  - .Net Framework Frontier Facebook Group

  - KTH  MongoDB 어떻게 사용할 것인가?

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posted by peter yun 윤영식
TAG MongoDB
2013.07.20 17:45 MongoDB/Concept

몽고디비 설치는 구글링을 통하여 다양한 환경에서 설치하는 블로그가 많이 있으니 별도로 작성하진 않는다. 수행하는 방법을 알아보자. 두번째 MongoDB 강의를 들으면서 인지하지 못했던 것을 알게되었고, 다시 글을 리팩토링하였다. (컴퓨터 언어도 커뮤니케이션 수단, 한글/영등도 커뮤니케이션 수단! 모두 리팩토링과 반복학습이 필요하다.) 


1. MongoDB 시작하기 

[mongodb@localhost ~]$ ll

total 30536

//////////////////////////////////////////////////////////

// db01, db02, db03 디렉토리를 만든다

drwxrwxr-x. 2 mongodb mongodb     4096 Jan 18 21:29 db01

drwxrwxr-x. 2 mongodb mongodb     4096 Jan 18 21:29 db02

drwxrwxr-x. 2 mongodb mongodb     4096 Jan 18 21:29 db03

drwx------. 8 mongodb mongodb     4096 Jan 18 21:29 .


//////////////////////////////////////////////////////////

// mongod를 시작한다. 시작시 특정 dbpath를 full로 지정한다 

[mongodb@localhost ~]$ ./mongod --dbpath /home/mongodb/db01

Fri Jan 18 21:36:13 

Fri Jan 18 21:36:13 warning: 32-bit servers don't have journaling enabled by default. Please use --journal if you want durability.

Fri Jan 18 21:36:13 

Fri Jan 18 21:36:13 [initandlisten] MongoDB starting : pid=7402 port=27017 dbpath=/home/mongodb/db01 32-bit host=localhost.localdomain

Fri Jan 18 21:36:13 [initandlisten] options: { dbpath: "/home/mongodb/db01" }

Fri Jan 18 21:36:13 [initandlisten] waiting for connections on port 27017  // connection 연결 맺는 포트

Fri Jan 18 21:36:13 [websvr] admin web console waiting for connections on port 28017  // 브라우져 관리 화면



2. 새로운 창에서 RELP Prompt 수행하기 

  - REPL = Repeat Evalution Print Loop = 프린트 가능문자로 계속 수행

  - SpiderMonkey라는 JavaScript Engine을 사용한다. SpiderMonkey는 C로 만든 Gecko의 JavaScript 엔진이다 (최신버전은 V8로 변경)

[mongodb@localhost ~]$ ./mongo

MongoDB shell version: 2.2.2

connecting to: test

Welcome to the MongoDB shell.



3. 명령어 수행전 JavaScript의 Stream 이해하기 

  - Server side event = event stream = node.js = functional

    + Functional Operation ()  ==> Task Operation : stream+sequence = Task + Task = activity (Transactional)

    + activity + activity 들의 집합체 = workflow 라고 한다 

    + 즉, Task가 모여서 Activity가 되고 Activity가 모여서 Workflow가 된다 

    + Javascript Object {} ==> {key:value} 로 표현한다. 이것을 functional operation ({}) 로 한다. 

      이렇게 하면 Stream Service가 될 수 있게 한다. 

  - 괄호안의 {} 를 Atrribute라고 한다 ({}, {}, {}) = One Task가 된다 

  - {} = Anonymous Object = Closure Object = Stream Object 가 될 수 있다

  - 보다 자세한 Stream 이해는 Substack의 Stream-Handbook 보자



4. CRUD를 위한 Operator 명령어들 

  - 명령어는 javascript 코딩으로 이루어진다

  - show dbs 또는 show collections 

  - use : db open과 같다 

  - 명령어가 mysql과 유사하다 

////////////////////////////////

// 디비의 상태 정보 보기 

db.stats();

{

"db" : "test",

"collections" : 0,

"objects" : 0,

"avgObjSize" : 0,

"dataSize" : 0,

"storageSize" : 0,

"numExtents" : 0,

"indexes" : 0,

"indexSize" : 0,

"fileSize" : 0,

"nsSizeMB" : 0,

"ok" : 1

}

////////////////////////////////

// 몽고디비 서버의 상태 정보 보기 

> db.serverStatus();
{
"host" : "localhost.localdomain",
"version" : "2.2.2",
"process" : "mongod",
"pid" : 7402,
"uptime" : 2089,
"uptimeMillis" : NumberLong(2089225),
"uptimeEstimate" : 1938,
"localTime" : ISODate("2013-01-19T06:11:02.307Z"),
"locks" : {
"." : {
"timeLockedMicros" : {
"R" : NumberLong(0),
"W" : NumberLong(830)
},
"timeAcquiringMicros" : {
"R" : NumberLong(0),
"W" : NumberLong(37)
}
},
... 중략 ...
>

////////////////////////////////

// 다큐먼트를 만들어 보자

> var person = {age:11, name:'dowon', sex:true};
> person
{ "age" : 11, "name" : "dowon", "sex" : true }

////////////////////////////////

// show 명령어 dbs, collections

show dbs
local (empty)
test (empty)
show collections

////////////////////////////////

// 데이터베이스 만들기

// save 할때  생성됨 

use dowonDB  <== 1) DB open 없으면 save시에 신규 생성해줌 

switched to db dowonDB

show dbs

local (empty)

test (empty)


///////////////////////////////

// db가 현재 디비의 포인터이다

db.colles.save({age:11, name:'dowon', sex:true});  <== 2) collection 생성

show dbs

dowonDB 0.0625GB

local (empty)

test (empty)

> db.colles.find().pretty()  <== formatting 해주기 pretty()

{

"_id" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02"),

"age" : 11,

"name" : "dowon",

"sex" : true

}

> db.colles.save({age:222})

> db.colles.find()

{ "_id" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02"), "age" : 11, "name" : "dowon", "sex" : true }

{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 222 }

> db.colles.find({age:222})

{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 222 }


////////////////////////////////

// 입력 컬럼 수정하기 update({}, {})

> db.colles.update({

... age:222}, {

... $set: {age:22}})

> db.colles.find()

{ "_id" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02"), "age" : 11, "name" : "dowon", "sex" : true }

{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 22 } <==  222 에서 22 로 변경되었음 


// 새로운 document(==record) 입력

> db.colles.save({age:33, name:'sia'})

> db.colles.find()

{ "_id" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02"), "age" : 11, "name" : "dowon", "sex" : true }

{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 22 }

{ "_id" : ObjectId("5103350fdfdfcef5beb23d04"), "age" : 33, "name" : "sia" }

// 걸러네기 : MongoDB의 결과값은 Map으로 나온다

> db.colles.find().skip(1).limit(1)

{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 22 }

> db.colles.find().skip(1)

{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 22 }

{ "_id" : ObjectId("5103350fdfdfcef5beb23d04"), "age" : 33, "name" : "sia" }


// 새로운 값 입력 

> db.colles.insert({value:4});

> db.colles.insert({value:5});

> db.colles.insert({value:6});

> db.colles.insert({value:7});

> db.colles.insert({value:1});

> db.colles.insert({value:2});

> db.colles.insert({value:0});

> db.colles.find().skip(1).forEach(printjson) <== 새로운 값입력후 forEach 사용하기 
{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("5103350fdfdfcef5beb23d04"), "age" : 33, "name" : "sia" }
{ "_id" : ObjectId("51033646dfdfcef5beb23d05"), "value" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("51033649dfdfcef5beb23d06"), "value" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5103364cdfdfcef5beb23d07"), "value" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("51033652dfdfcef5beb23d08"), "value" : 7 }

/////////////////////////////////
// property operator 사용하기 
> db.colles.find({value: {$gt: 4}})  <== mongodb의 $는 operator가 된다. {$gt: 4}는 property operation이다
{ "_id" : ObjectId("51033649dfdfcef5beb23d06"), "value" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5103364cdfdfcef5beb23d07"), "value" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("51033652dfdfcef5beb23d08"), "value" : 7 }
// 입력
> db.colles.insert({values: [a, b, c, d]});
Fri Jan 25 18:02:09 ReferenceError: a is not defined (shell):1
> db.colles.insert({values: ['a', 'b', 'c', 'd']});
> db.colles.insert({values: ['b', 'c']});
> db.colles.insert({values: ['d']});
> db.colles.insert({values: ['a', 'c']});
 db.colles.insert({values: ['a', 'c'], value:'dowon'});

> db.colles.find({values: {$in: ['a']}})  <== a가 포함됨 
{ "_id" : ObjectId("51033933dfdfcef5beb23d0c"), "values" : [ "a", "b", "c", "d" ] }
{ "_id" : ObjectId("51033955dfdfcef5beb23d0f"), "values" : [ "a", "c" ] }
{ "_id" : ObjectId("51033984dfdfcef5beb23d10"), "values" : [ "a", "c" ], "value" : "dowon" }
> db.colles.find({values: {$nin: ['a']}}) <== a만 안포함 not in
{ "_id" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02"), "age" : 11, "name" : "dowon", "sex" : true }
{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("5103350fdfdfcef5beb23d04"), "age" : 33, "name" : "sia" }
{ "_id" : ObjectId("51033646dfdfcef5beb23d05"), "value" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("51033649dfdfcef5beb23d06"), "value" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5103364cdfdfcef5beb23d07"), "value" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("51033652dfdfcef5beb23d08"), "value" : 7 }
{ "_id" : ObjectId("51033679dfdfcef5beb23d09"), "value" : 1 }
{ "_id" : ObjectId("5103367cdfdfcef5beb23d0a"), "value" : 2 }
{ "_id" : ObjectId("51033683dfdfcef5beb23d0b"), "value" : 0 }
{ "_id" : ObjectId("5103393ddfdfcef5beb23d0d"), "values" : [ "b", "c" ] }
{ "_id" : ObjectId("5103394cdfdfcef5beb23d0e"), "values" : [ "d" ] }

> db.colles.find({values: {$nin: ['a']}}, {_id:0}) <== _id값은 제외하고 출력
{ "age" : 11, "name" : "dowon", "sex" : true }
{ "age" : 22 }
{ "age" : 33, "name" : "sia" }
{ "value" : 4 }
{ "value" : 5 }
{ "value" : 6 }
{ "value" : 7 }
{ "value" : 1 }
{ "value" : 2 }
{ "value" : 0 }
{ "values" : [ "b", "c" ] }
{ "values" : [ "d" ] }

> db.colles.find({values: {$size: 2}}, {values: 1, _id: 0}) <== _id는 출력하지 말고 values 출력
{ "values" : [ "b", "c" ] }
{ "values" : [ "a", "c" ] }
{ "values" : [ "a", "c" ] }

> db.colles.find({value: {$exists: true}}, {value: 1, values: 1, _id: 0}) <== value 컬럼 있는 것만  출력
{ "value" : 4 }
{ "value" : 5 }
{ "value" : 6 }
{ "value" : 7 }
{ "value" : 1 }
{ "value" : 2 }
{ "value" : 0 }
{ "values" : [ "a", "c" ], "value" : "dowon" }

////////////////////////////////

// 저장된 디렉토리 정보

// BSON으로 저장된다 

[mongodb@localhost ~]$ cd db01
[mongodb@localhost db01]$ ll
total 65552
-rw-------. 1 mongodb mongodb 16777216 Jan 18 22:30 dowonDB.0
-rw-------. 1 mongodb mongodb 33554432 Jan 18 22:30 dowonDB.1
-rw-------. 1 mongodb mongodb 16777216 Jan 18 22:30 dowonDB.ns
-rwxrwxr-x. 1 mongodb mongodb        5 Jan 18 21:36 mongod.lock
drwxrwxr-x. 2 mongodb mongodb     4096 Jan 18 22:30 _tmp

////////////////////////////////

// 컬렉션 내역 찾기 

db.colles2.find();
{ "_id" : ObjectId("50fa3ef3a33733093b8f462f"), "age" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("50fa3ef7a33733093b8f4630"), "age" : 22 }
{ "_id" : ObjectId("50fa3efaa33733093b8f4631"), "age" : 33 }
{ "_id" : ObjectId("50fa3f0aa33733093b8f4632"), "age" : 44, "name" : "young" }
db.colles2.find({age:11});
{ "_id" : ObjectId("50fa3ef3a33733093b8f462f"), "age" : 11 }

> db.colles.find({$where : "this.value > 3"});
{ "_id" : ObjectId("51033646dfdfcef5beb23d05"), "value" : 4 }
{ "_id" : ObjectId("51033649dfdfcef5beb23d06"), "value" : 5 }
{ "_id" : ObjectId("5103364cdfdfcef5beb23d07"), "value" : 6 }
{ "_id" : ObjectId("51033652dfdfcef5beb23d08"), "value" : 7 }
> db.colles.find({$where : "this.value > 3"}, {_id:0});
{ "value" : 4 }
{ "value" : 5 }
{ "value" : 6 }
{ "value" : 7 }

// 마치 Procedure처럼 코딩을 한  Callback function을 파라미터로 넣어준다.
> var func = function() {  return this.value > 3; } 
> db.colles.find(func, {_id:0});
{ "value" : 4 }
{ "value" : 5 }
{ "value" : 6 }
{ "value" : 7 }

////////////////////////////////
// 도큐먼트를 객체로 가져와 컬럼(변수) 출력하기
> var dw=db.colles.find({age:11});
> dw[0].name  <== javascript의 객체로 얻어와 컬렉션(배열) 형식으로 변수(컬럼) 출력가능
dowon
> var dw=db.colles.find({age:11});
> dw[0]
{
"_id" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02"),
"age" : 11,
"name" : "dowon",
"sex" : true
}

////////////////////////////////
// RDMS처럼 join 만들기 
> db.colles2.save({age:1, otherid: dw[0]._id}); <== colles 컬렉션의 _id값을 colles 컬렉션에 연결하기 
> db.colles2.find()
{ "_id" : ObjectId("510342f4dfdfcef5beb23d12"), "age" : 1, "otherid" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02") }
> var dw2 = db.colles2.find({_id : ObjectId("510342f4dfdfcef5beb23d12")})
> dw2[0].otherid
ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02")

////////////////////////////////

// 인덱스를 만들고 find 하면 

// 인덱스를 참조함

// 인덱스를 바로 execution 하여 처리 할 수 있다. 따라서 몽고디비에서는 인덱스를 무한대로 만들 수 있다

// Execution 되고서 사라지는 것이다. 메모리 휘발성이다 

db.colles2.ensureIndex({age:1});  <--- execution으로 바로 인덱스를 생성함 
db.colles2.find({age:44});  <--- index 참조
{ "_id" : ObjectId("50fa3f0aa33733093b8f4632"), "age" : 44, "name" : "young" }



5. 심화 CRUD : update, index

////////////////////////////////

// $exists 오퍼레이터 사용하기 

> db.colles.save({_id: 1, names: ['yun', 'dowon', 'young', 'sik'], qtd: 3})

> db.colles.save({_id: 2, names: ['jung', 'si', 'a', 'yab'], qtd: 3})

> db.colles.save({_id: 3, names: ['yun', 'suk', 'kyung'], qtd: 4})

> db.colles.save({_id: 4, names: ['yun', 'kyung', 'su'], qtd: 4})

> db.colles.save({_id: 4, names: ['ahn', 'chul', 'su'], qtd: 5})

> db.colles.save({_id: 4, names: ['moon', 'jea', 'in'], qtd: 5})

> db.colles.find()

{ "_id" : ObjectId("510331d0dfdfcef5beb23d02"), "age" : 11, "name" : "dowon", "sex" : true }

{ "_id" : ObjectId("510332c0dfdfcef5beb23d03"), "age" : 22 }

{ "_id" : ObjectId("5103350fdfdfcef5beb23d04"), "age" : 33, "name" : "sia" }

{ "_id" : ObjectId("51033646dfdfcef5beb23d05"), "value" : 4 }

{ "_id" : ObjectId("51033649dfdfcef5beb23d06"), "value" : 5 }

{ "_id" : ObjectId("5103364cdfdfcef5beb23d07"), "value" : 6 }

{ "_id" : ObjectId("51033652dfdfcef5beb23d08"), "value" : 7 }

{ "_id" : ObjectId("51033679dfdfcef5beb23d09"), "value" : 1 }

{ "_id" : ObjectId("5103367cdfdfcef5beb23d0a"), "value" : 2 }

{ "_id" : ObjectId("51033683dfdfcef5beb23d0b"), "value" : 0 }

{ "_id" : ObjectId("51033933dfdfcef5beb23d0c"), "values" : [ "a", "b", "c", "d" ] }

{ "_id" : ObjectId("5103393ddfdfcef5beb23d0d"), "values" : [ "b", "c" ] }

{ "_id" : ObjectId("5103394cdfdfcef5beb23d0e"), "values" : [ "d" ] }

{ "_id" : ObjectId("51033955dfdfcef5beb23d0f"), "values" : [ "a", "c" ] }

{ "_id" : ObjectId("51033984dfdfcef5beb23d10"), "values" : [ "a", "c" ], "value" : "dowon" }

{ "_id" : ObjectId("51033df5dfdfcef5beb23d11"), "values" : [ "a", "b", "c", "v" ] }

{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik" ], "qtd" : 3 }

{ "_id" : 2, "names" : [ "jung", "si", "a", "yab" ], "qtd" : 3 }

{ "_id" : 3, "names" : [ "yun", "suk", "kyung" ], "qtd" : 4 }

{ "_id" : 4, "names" : [ "moon", "jea", "in" ], "qtd" : 5 }


// 불필요한 값이 나온다 

> db.colles.find({}, {names:1, _id:0})

{ }

{ }

... {} 중략 ...

{ }

{ "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik" ] }

{ "names" : [ "jung", "si", "a", "yab" ] }

{ "names" : [ "yun", "suk", "kyung" ] }

{ "names" : [ "moon", "jea", "in" ] }


// $exists 오퍼레이터를 사용한다 

> db.colles.find({names: {$exists: true}}, {names:1, _id:0})

{ "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik" ] }

{ "names" : [ "jung", "si", "a", "yab" ] }

{ "names" : [ "yun", "suk", "kyung" ] }

{ "names" : [ "moon", "jea", "in" ] }


////////////////////////////////

// update 명령  ({1}, {2}) : {1} - 찾는 조건 find, {2} - 업데이트 값

> db.colles.update({_id: 1}, {$inc: {qtd:1}})
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik" ], "qtd" : 4 }
> db.colles.update({_id: 1}, {$inc: {qtd:1}})
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik" ], "qtd" : 5 }
> db.colles.update({_id: 1}, {$inc: {qtd:1}})
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik" ], "qtd" : 6 }

// 값 증가시키기 
> db.colles.update({_id: 3}, {$inc: {qtd:10}})
> db.colles.find({_id: 3})
{ "_id" : 3, "names" : [ "yun", "suk", "kyung" ], "qtd" : 14 }
> db.colles.update({_id: 3}, {$inc: {qtd:10}})
> db.colles.find({_id: 3})
{ "_id" : 3, "names" : [ "yun", "suk", "kyung" ], "qtd" : 24 }

// 배열에 넣기 
> db.colles.update({_id: 1},{$push: {names:'jung2'}})
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik", "jung2" ], "qtd" : 6 }
// 이걸 pushAll로 하지 않고 push로 하면 배열로 들어감
> db.colles.update({_id: 1},{$pushAll: {names:['jung2', 'kim', 'choi']}}) 
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik", "jung2", "jung2", "kim", "choi" ], "qtd" : 6 }
> db.colles.update({_id: 1},{$push: {names:['jung3', 'kim3', 'choi3']}})
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "dowon", "young", "sik", "jung2", "jung2", "kim", "choi", [ "jung3", "kim3", "choi3" ] ], "qtd" : 6 }  <== 여러개를 push로 할 경우 별도 배열로 들어감 

// 배열에서 제거하기 
// $pop : 0, 1로 앞단, 뒷단에서 빼기만을 지정가능
// $pull : 컬럼을 지정하여 특정 컬럼을 빼기. 자바스크립트의 Array.slice 와 유사 
> db.colles.update({_id: 1}, {$pull: {names: 'dowon'}}) 
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "young", "sik", "jung2", "jung2", "kim", "choi", [ "jung3", "kim3", "choi3" ] ], "qtd" : 6 }

// 컬럼 넣고 빼기
> db.colles.update({_id: 1}, {$set: {qtddd:4}})
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "young", "sik", "jung2", "jung2", "kim", "choi", [ "jung3", "kim3", "choi3" ] ], "qtd" : 6, "qtddd" : 4 }
> db.colles.update({_id: 1}, {$unset: {qtddd:4}})
> db.colles.find({_id: 1})
{ "_id" : 1, "names" : [ "yun", "young", "sik", "jung2", "jung2", "kim", "choi", [ "jung3", "kim3", "choi3" ] ], "qtd" : 6 } <== qtddd 컬럼이 제거됨


////////////////////////////////

// Index 사용하기 : 1 - ascending, 0 - descending

> db.colles.ensureIndex({value:1}) 

> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles2", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "value" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles", "name" : "value_1" } <== 추가됨 
> db.colles.find({value:1}).explain()
{
"cursor" : "BtreeCursor value_1", <== BasicCursor에서 BtreeCursor로 바뀌었다 
"isMultiKey" : false,
"n" : 1,
"nscannedObjects" : 1,
"nscanned" : 1,
"nscannedObjectsAllPlans" : 1,
"nscannedAllPlans" : 1,
"scanAndOrder" : false,
"indexOnly" : false,
"nYields" : 0,
"nChunkSkips" : 0,
"millis" : 0,
"indexBounds" : {
"value" : [
[
1,
1
]
]
},
"server" : "localhost.localdomain:27017"
}

> db.colles.find({value:1})  <== index에서 가져오게 된다 
{ "_id" : ObjectId("51033679dfdfcef5beb23d09"), "value" : 1 }

// index 삭제하기 
> db.colles.dropIndex({value: 1})
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles2", "name" : "_id_" }

// duplicate(중복)되지 않은 index 만들기. 
// unique index는 사용하면 key 개념이 된다
// sparse(희소) index는 값이 없는 것은 저장하지 않는다 
> db.colles.ensureIndex({value:1}, {sparse: true, unique:true, dropDup:true, background:true})
> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles2", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "value" : 1 }, "unique" : true, "ns" : "dowonDB.colles", "name" : "value_1", "sparse" : true }

// Shard와 같이 여러 부분에 걸쳐 동일 명령을 내리고 싶다면 runCommand를 사용한다
> db.runCommand({dropIndexes:'colles', index: {value:1}});
{ "nIndexesWas" : 2, "ok" : 1 }
> db.system.indexes.find()
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles", "name" : "_id_" }
{ "v" : 1, "key" : { "_id" : 1 }, "ns" : "dowonDB.colles2", "name" : "_id_" }


  - {} 브레이스의 집합체 = 몽고디비의 데이터


<참조>

  - MongoDB operation 메뉴얼

  - 간단한 CRUD

  - Index 만들기 (한글 번역)

  - MongoDB Query Pattern 트랜잭션처리를 중심으로

  - MongoDB $where 조건 

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posted by peter yun 윤영식
2013.01.24 21:56 MongoDB/Concept

원본 데이터로 부터 데이터를 수집하고 이를 데이터베이스에 저장한 후에 레포팅 가공을 할 경우 MongoDB를 사용한 예를 보도록 하자


1) MongoDB의 Scale-out을 통하여 Sharding에 대한 아키텍쳐 Case


  - 데이터를 수집하는 Collection Server의 Write에 대하여 Scaleble Writes가 가능해 진다 

  - 레포팅 서버로 부터 데이터를 읽어오는 것에 유연하게 대처한다 

  - 각 내역은 Mongos를 통하여 routing 되어서 여러 MongoD의 Master를 통하여 Sharding 된다 


2) MongoDB를 통해서 실시간 분석을 수행하는 방법

    

3) 실시간 Logging 저장소로써 MongoDB를 사용할 경우 아키텍쳐


  - HTTP 로그 Header 정보를 key:value 도큐먼트로 저장 

  - Filtering하여 화면에 출력 

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posted by peter yun 윤영식
TAG MongoDB
2012.12.29 14:12 MongoDB/Concept

몽고디비설치를 하고 사용해보자. 설치전 몽고의 기본 개념을 읽고 시작하자


MongoDB는 웹 애플리케이션과 인터넷 기반을 위해 설계된 데이터베이스 관리 시스템이다. 데이터 모델과 지속성 전략은 높은 읽기/쓰기 효율과 자동 장애조치(failover)를 통한 확장의 용이성을 염두에 두고 만들어졌다. 애플리케이션에서 필요한 데이터베이스 노드가 하나거나 혹은 그 이상이거나에 관계없이 MongoDB는 놀라울 정도로 좋은 성능을 보여준다. 관계 데이터베이스를 확장하는 데 어려움을 겪었던 적이 있다면 이것은 대단한 뉴스일 것이다.



1. 설치후 4개파일 별도 디렉토리에 copy 

  + mongodb 폴더 안에 4개 파일 copy

  + mongo.exe : 쉘 / mongod.exe : 서버 / mongofiles.exe : gridFS 빅데이터 핸들링 / mongos.exe : 라우터 서버

[dowon@localhost mongodb]$ ls

bsondump      mongodump    mongooplog    mongosniff  THIRD-PARTY-NOTICES

GNU-AGPL-3.0  mongoexport  mongoperf     mongostat

mongo         mongofiles   mongorestore  mongotop

mongod        mongoimport  mongos        README

[dowon@localhost mongodb]$ pwd

/home/dowon/MongoDB/mongodb <- binary files 위치

[dowon@localhost mongodb]$ cd ..

[dowon@localhost MongoDB]$ pwd

/home/dowon/MongoDB

[dowon@localhost MongoDB]$ ls

db01  db02  db03  mongodb  <- 디렉토리들

[dowon@localhost MongoDB]$ 




2. 별도 디렉토리 만들고 서버 시작

  + mDB01, mDB02, mDB03 디렉토리를 만듦 : Replica Set을 만들 것이다. 

  + 서버 시작하기 

[dowon@localhost mongodb]$ ./mongod --dbpath /home/dowon/MongoDB/db01 &

[1] 5840

[dowon@localhost mongodb]$ Fri Dec 28 19:39:42 

Fri Dec 28 19:39:42 warning: 32-bit servers don't have journaling enabled by default. Please use --journal if you want durability.

Fri Dec 28 19:39:42 

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] MongoDB starting : pid=5840 port=27017 dbpath=/home/dowon/MongoDB/db01 32-bit host=localhost.localdomain

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] 

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] ** NOTE: when using MongoDB 32 bit, you are limited to about 2 gigabytes of data

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] **       see http://blog.mongodb.org/post/137788967/32-bit-limitations

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] **       with --journal, the limit is lower

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] 

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] db version v2.2.2, pdfile version 4.5

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] git version: d1b43b61a5308c4ad0679d34b262c5af9d664267

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] build info: Linux domU-12-31-39-01-70-B4 2.6.21.7-2.fc8xen #1 SMP Fri Feb 15 12:39:36 EST 2008 i686 BOOST_LIB_VERSION=1_49

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] options: { dbpath: "/home/dowon/MongoDB/db01" }

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] Unable to check for journal files due to: boost::filesystem::basic_directory_iterator constructor: No such file or directory: "/home/dowon/MongoDB/db01/journal"

Fri Dec 28 19:39:42 [websvr] admin web console waiting for connections on port 28017

Fri Dec 28 19:39:42 [initandlisten] waiting for connections on port 27017



3. 쉘사용하기 : JavaScript 코딩을 통하여 작업을 한다. 

   (명령뒤에 s 붙으면 목록이다, MongoDB는 자바스크립트 엔진인 extended Spidermonkey shell을 탑재함)

[dowon@localhost mongodb]$ ./mongo

MongoDB shell version: 2.2.2

connecting to: test

Fri Dec 28 19:45:29 [initandlisten] connection accepted from 127.0.0.1:44889 #2 (1 connection now open)

> 2+3

5

> 'hello dowon'

hello dowon

> var dowon = function() {

... return 'hi youngsik. what are you doing now?'

... }

> dowon()

hi youngsik. what are you doing now?


  - {} : 자바스크립 객체이다. anonymous function이고 일반 find() 시퀀스에 "어나너머스 자바스크립트 객체" = 클로저(Closure) 하나를 집어 넣은 것이다. 

> use peopleDB  // 데이터베이스 만들기

switched to db peopleDB

> db // db 명이 peopleDB를 referencing 한다

peopleDB

> show dbs

local (empty)

test (empty)

> db.people.save({age:37, name:'dowon', sex:'male'})  // collection (table) 만들기. JavaScript객체-JSON

Fri Dec 28 19:53:25 [FileAllocator] allocating new datafile /home/dowon/MongoDB/db01/peopleDB.ns, filling with zeroes...

Fri Dec 28 19:53:25 [FileAllocator] creating directory /home/dowon/MongoDB/db01/_tmp

Fri Dec 28 19:53:25 [FileAllocator] done allocating datafile /home/dowon/MongoDB/db01/peopleDB.ns, size: 16MB,  took 0.012 secs

Fri Dec 28 19:53:25 [FileAllocator] allocating new datafile /home/dowon/MongoDB/db01/peopleDB.0, filling with zeroes...

Fri Dec 28 19:53:25 [FileAllocator] done allocating datafile /home/dowon/MongoDB/db01/peopleDB.0, size: 16MB,  took 0.002 secs

Fri Dec 28 19:53:25 [FileAllocator] allocating new datafile /home/dowon/MongoDB/db01/peopleDB.1, filling with zeroes...

Fri Dec 28 19:53:25 [FileAllocator] done allocating datafile /home/dowon/MongoDB/db01/peopleDB.1, size: 32MB,  took 0.001 secs

Fri Dec 28 19:53:25 [conn2] build index peopleDB.people { _id: 1 }

Fri Dec 28 19:53:25 [conn2] build index done.  scanned 0 total records. 0 secs

Fri Dec 28 19:53:25 [conn2] insert peopleDB.people keyUpdates:0 locks(micros) w:201336 200ms

> show dbs  // collection을 만들때 즉, save 할때 데이터베이스가 생성된다 

local (empty)

peopleDB 0.0625GB

test (empty)

> show collections // collections (테이블)보기

people

system.indexes

> db.people.find()

{ "_id" : ObjectId("50de69359db888890e4126da"), "age" : 37, "name" : "dowon", "sex" : "male" }

> var person=[age:22]

Fri Dec 28 19:55:55 SyntaxError: missing ] after element list (shell):1

> var person={age:22};

> db.people.save(person) // 변수로 차기도 가능

> db.people.find()

{ "_id" : ObjectId("50de69359db888890e4126da"), "age" : 37, "name" : "dowon", "sex" : "male" }

{ "_id" : ObjectId("50de6a0e9db888890e4126db"), "age" : 22 }

> db.people.find({age:22})

{ "_id" : ObjectId("50de6a0e9db888890e4126db"), "age" : 22 }


  - index 넣고 확인하기 

1 : ascending

0 : descending 


> db.people.ensureIndex({age:1});

Fri Dec 28 20:17:20 [conn2] build index peopleDB.people { age: 1.0 }

Fri Dec 28 20:17:20 [conn2] build index done.  scanned 2 total records. 0.002 secs

> db.people.ensureIndex({name:0});

Fri Dec 28 20:17:26 [conn2] build index peopleDB.people { name: 0.0 }

Fri Dec 28 20:17:26 [conn2] build index done.  scanned 2 total records. 0.002 secs

> db.people.getIndexes();

[

{

"v" : 1,

"key" : {

"_id" : 1

},

"ns" : "peopleDB.people",

"name" : "_id_"

},

{

"v" : 1,

"key" : {

"age" : 1

},

"ns" : "peopleDB.people",

"name" : "age_1"

},

{

"v" : 1,

"key" : {

"name" : 0

},

"ns" : "peopleDB.people",

"name" : "name_0"

}

]


  - help 명령 보기 : 펑션이 이미 정의되어 있다

> db.people.help()

DBCollection help

db.people.find().help() - show DBCursor help

db.people.count()

db.people.copyTo(newColl) - duplicates collection by copying all documents to newColl; no indexes are copied.

db.people.convertToCapped(maxBytes) - calls {convertToCapped:'people', size:maxBytes}} command

db.people.dataSize()

db.people.distinct( key ) - e.g. db.people.distinct( 'x' )

db.people.drop() drop the collection

db.people.dropIndex(index) - e.g. db.people.dropIndex( "indexName" ) or db.people.dropIndex( { "indexKey" : 1 } )

db.people.dropIndexes()

db.people.ensureIndex(keypattern[,options]) - options is an object with these possible fields: name, unique, dropDups

db.people.reIndex()

db.people.find([query],[fields]) - query is an optional query filter. fields is optional set of fields to return.

                                             e.g. db.people.find( {x:77} , {name:1, x:1} )

db.people.find(...).count()

db.people.find(...).limit(n)

db.people.find(...).skip(n)

db.people.find(...).sort(...)

db.people.findOne([query])

db.people.findAndModify( { update : ... , remove : bool [, query: {}, sort: {}, 'new': false] } )

db.people.getDB() get DB object associated with collection

db.people.getIndexes()

db.people.group( { key : ..., initial: ..., reduce : ...[, cond: ...] } )

db.people.insert(obj)

db.people.mapReduce( mapFunction , reduceFunction , <optional params> )

db.people.remove(query)

db.people.renameCollection( newName , <dropTarget> ) renames the collection.

db.people.runCommand( name , <options> ) runs a db command with the given name where the first param is the collection name

db.people.save(obj)

db.people.stats()

db.people.storageSize() - includes free space allocated to this collection

db.people.totalIndexSize() - size in bytes of all the indexes

db.people.totalSize() - storage allocated for all data and indexes

db.people.update(query, object[, upsert_bool, multi_bool]) - instead of two flags, you can pass an object with fields: upsert, multi

db.people.validate( <full> ) - SLOW

db.people.getShardVersion() - only for use with sharding

db.people.getShardDistribution() - prints statistics about data distribution in the cluster

db.people.getSplitKeysForChunks( <maxChunkSize> ) - calculates split points over all chunks and returns splitter function


* MongoDB Tutorial 시작하기

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posted by peter yun 윤영식
TAG MongoDB
2012.12.29 12:23 MongoDB/Concept

> MongoDB 아키텍쳐

- Replica Set : Fail-Over용 백업 Primary가 죽으면 Secondary가 primary가 됨 = Shard 1개를 의미한다. - auto fail-over 가 된다.

  primary와 secondary 각각 데이터 파일을 가지고 있다. secondary는 사용할 수 없다. primary만 서비싱

- MongoDB는 HTTP 즉 World Wid Web(WWW) 상의 모든 데이터를 연결시키는 것과 같다. 상상을 해보자 MongoDB는 웹상의 데이터가 합쳐지고  관리되어 지도록 만들었다는데 의미가 있다. 


- primary와 secondary 자체도 머신이 분리 될 수 있다. 당연히 shard 들도 머신 분리 될 수 있다. 

  Replica Set = Shard 이다 




- shard에 전체 데이터를 나누어 갖는다. mongos(몽고스)가 routing 한다. 즉, client는 mongos로 접속한다.

  * mongoos (몽구스)는 Node.js와 연결하는 driver이다. 

- replica, shard는 disk 서비스이다. memcached 같은 것은 memory 서비스이다. 



- 3개월에 한번씩 major version upgrade 

- 데이터베이스 = 중복되지 않는 데이터들의 집합체

- CAP 개념 : NoSQL의 CAP



> MongoDB 특징

  - Agile and Scalable : 신속하고 확장 가능한 개발을 위한 저장소

    + Agility : 실시간으로 변경된다. Schemeless 이다. 

    + Scalable : 무한 확장 가능하다.  

  - 무조건 64bit로 사용하여 무한 메모리를 사용할 수 있다. 메모리 관리는 OS가 하도록 한다. 32bit는 4G만 사용할 수 있다.

  - High Availability 

  - Auto Sharding 

  - Rich Query : human readerble & 인간의 뇌구조 key=value 즉, 문제=해결

  - Full Indexing 

  - Fast In-Place Update : CRUD 

  - Map/Reduce : version 2.2 의 핵심. MongoDB 자체가 M/R하던가 Hadoop으로 M/R를 주던가 한다. 결국은 Hadoop으로 간다.

    * 참조 : JayData

  - GridFS : BSon = binary json 형태로 저장.


* 10gen 기본개념 소개자료


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posted by peter yun 윤영식
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