MongoDB 아키텍처: 구조, 용어, 요구 사항 및 이점
게시 됨: 2020-12-28목차
개요
인터넷이 현대 세계 경제의 중추라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 오늘날 전 세계에서 거의 47억 명이 뉴스, 옷 쇼핑, 음식 주문, 음악 감상, 사무실 출퇴근 등을 위해 인터넷 기반 애플리케이션을 사용하여 가상 플랫폼을 사용합니다.
매일 엄청난 양의 사용자가 디지털 기여를 하고 있기 때문에 매일 엄청난 양의 비정형 데이터가 사이버 공간에서 생성되는 것은 놀라운 일이 아닙니다. MongoDB 미래 범위에 대해 자세히 알아보세요.
이로 인해 24/7 '빅 데이터' 애플리케이션을 중단 없이 저장, 제공 및 지원할 수 있는 새로운 데이터베이스 패러다임이 긴급하게 필요했습니다.
NoSQL을 입력합니다.
NoSQL 데이터베이스의 부상
느슨하게 "Not Only SQL"로 알려진 NoSQL은 고정 테이블 스키마에 의해 제약을 받는 SQL 데이터베이스의 대안입니다. NoSQL은 유연성이 뛰어나 SQL 데이터베이스의 이러한 구조적 단점을 극복하고 수평 확장이 가능합니다. NoSQL 데이터베이스는 복잡한 데이터 처리 및 관리 작업을 위한 간단하고 우아한 데이터 모델로 무장하여 개발자 생산성을 높이도록 설계되었습니다.
대체로 이러한 데이터 저장 모델은 문서, 키-값, 와이드 열 및 그래프의 4가지 유형으로 제공됩니다. 이 블로그(주요 NoSQL 데이터베이스)에서는 문서 데이터베이스 및 MongoDB 아키텍처에 중점을 둘 것입니다.
MongoDB 구조
출처: MongoDB 문서
MongoDB 아키텍처 는 유연한 데이터 모델을 따릅니다. 데이터를 삽입하기 전에 스키마 선언을 의무화하는 RDBMS와 달리 MongoDB는 고정된 문서 구조를 적용하지 않습니다.
용어
필드
문서의 키-값 쌍, 관계형 데이터베이스의 열에 해당
문서
이것은 RDBMS의 레코드와 동일합니다.
컬렉션
문서 그룹을 컬렉션이라고 합니다. 이것은 RDBMS 테이블과 유사합니다.
RDBMS와 MongoDB 아키텍처의 차이점
조인
RDBMS에서 데이터는 여러 테이블에 분산되고 함께 결합되어 단일 보기에서 액세스할 수 있습니다. 이러한 JOIN 작업은 MongoDB에서 불가능합니다. 대신 모든 데이터가 단일 컬렉션에 저장되지만 중첩 또는 포함된 문서를 통해 분리할 수 있습니다.
표준화
RDBMS는 중복 및 고아 레코드를 피하기 위해 데이터 정규화를 보증합니다. MongoDB의 유연성은 정규화의 필요성을 제거합니다.
구조
RDBS는 정확한 데이터베이스 구조가 사전에 알려진 은행 부문에서 주로 사용됩니다. MongoDB는 방대한 양의 비정형 데이터를 지원하며 클라우드, 모바일, 웹 및 빅 데이터 애플리케이션 전반으로 확장할 수 있습니다.
MongoDB 아키텍처의 필요성과 이점
MongoDB 아키텍처 는 즉시 필요한 구조적 변경을 처리할 수 있습니다. 이것은 사전에 데이터베이스 구조에 대한 가시성이 없는 시나리오에 적합합니다.
다음은 주요 이점 중 일부입니다.
문서 기반
데이터 흐름 변경 사항을 동적으로 수용하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 실시간으로 적응할 수 있습니다.
임시 쿼리 – 지정된 필드를 반환할 수 있는 강력한 쿼리 언어입니다. 또한 매우 세분화된 검색 기능을 허용합니다. (필드별, 범위별, 일반 표현식 등)
인덱싱
문서의 모든 필드를 인덱싱하여 데이터 검색 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다.
이제 MongoDB 아키텍처에 대해 자세히 살펴보겠습니다 .
그러나 그렇게 하기 전에 CAP 정리를 이해해야 합니다.
CAP 정리
CAP는 일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차의 세 가지를 나타냅니다.
이 맥락에서 각 용어가 의미하는 바를 살펴 보겠습니다.
일관성
분산 데이터베이스에 데이터를 쓰는 경우 시스템의 모든 노드에서 동일한 데이터에 언제든지 액세스할 수 있어야 합니다. 기록된 데이터의 무결성을 유지하는 것입니다.
유효성
이것은 시스템의 다운타임을 최소화하는 것입니다. 읽기/쓰기 작업은 클러스터의 모든 시스템에서 반드시 발생해야 합니다.
파티션 허용 오차 또는 내결함성
네트워크 파티션의 경우에도 원활하게 기능을 유지하는 시스템의 능력을 나타냅니다. 즉, 클러스터의 다른 부분이 서로 통신하고 효과적으로 동기화할 수 있어야 합니다.
CAP 정리에 따르면 분산 시스템에는 파티션 허용이 있어야 합니다. 어떤 네트워크 파티션도 전체 시스템을 다운시킬 수 없습니다.
즉, 분산 시스템에서 'Consistency'와 'Availability' 중 하나의 매개변수만 보장할 수 있으며, 다른 하나는 Partition Tolerance입니다.
이렇게 하면 다음과 같은 삼각형이 생성됩니다.
출처: 데이터 사이언스 페디아
MongoDB 는 시스템(CP)에 파티션이 있을 때마다 가용성보다 항상 일관성을 선택합니다. 쓰기의 정확한 실행을 보장할 수 있을 때까지 모든 쓰기 작업을 차단합니다.
몽고DB 아키텍처
MongoDB는 단일 마스터 아키텍처를 사용하므로 모든 클라이언트 측 쓰기 작업을 담당하는 기본 머신이 있습니다. 나중에 클러스터에 추가하는 다른 모든 인스턴스는 일반적으로 모든 읽기 작업을 처리하는 보조 노드를 구성합니다.
이들은 기본적으로 기본 충돌에 대한 비상 안전 장치로 기본 서버의 백업 복사본입니다.
이러한 모든 서버는 복제본 세트로 그룹화됩니다. 각각 고유한 기본 및 보조 서버가 있는 여러 개의 복제본 세트를 가질 수 있습니다.
출처: MongoDB 문서
기본 노드가 다운되는 경우 시스템은 모든 보조 노드에서 새 기본 노드를 선택합니다. 그러나 이것은 시스템 전체에서 가장 빠른 핑 응답을 받는 위치에 따라 임의로 발생합니다. 클러스터에 홀수 서버(최소 3개)가 있어야 1차 서버가 과반수로 선출될 수 있습니다.
세 대의 서버에 돈을 쓰고 싶지 않다면, 프라이머리 선출에 투표하는 것이 유일한 임무인 '중재자' 노드를 지정할 수 있습니다.
샤딩
MongoDB의 샤딩을 사용하면 빅 데이터를 여러 데이터베이스에 배포할 수 있습니다.
출처: MongoDB 문서
수백만 명의 사용자가 있는 애플리케이션이 있습니다. 샤딩을 사용하면 사용자 ID와 같은 고유 인덱스를 기반으로 이러한 사용자를 다른 복제본 세트로 분할할 수 있습니다. mongoS라는 프로세스를 사용하여 애플리케이션 서버는 구성 서버(정확히 3)와 통신하여 찾고 있는 데이터가 포함된 '샤드'를 이해합니다. mongoS는 백그라운드에서 로드 밸런서 프로세스를 실행하여 모든 샤드 간에 자동으로 로드(이 경우 사용자 수)를 균등하게 분배합니다.
결론
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이 기사가 MongoDB 아키텍처의 작동 방식과 시스템 작동 방식 을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다 . 자세한 내용은 다른 블로그를 참조하십시오.
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