초보자를 위한 12가지 최고의 MongoDB 프로젝트 아이디어 및 주제
게시 됨: 2020-05-13MongoDB는 전 세계 프로그래머들 사이에서 인기 있는 문서 데이터베이스입니다. 이 프로그램은 구조화되지 않은 데이터를 쉽게 처리할 수 있으며 쿼리 및 인덱싱 프로세스에 확장성과 유연성을 제공합니다. 따라서 빅 데이터를 처리하고 최신 응용 프로그램을 설계하는 데 필요한 옵션입니다. MongoDB 프로젝트 는 이러한 모든 측면을 엿볼 수 있게 하고 이 데이터베이스 기술을 사용하는 방법도 보여줍니다.
목차
몽고DB 기초
전통적인 관계형 데이터베이스는 열과 행에 데이터를 저장합니다. 대조적으로, MongoDB 데이터베이스 프로그램은 데이터 개체가 컬렉션 내에서 별도의 문서로 저장되는 NoSQL 모델을 기반으로 합니다. 소프트웨어의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 임시 쿼리 지원: MongoDB는 필드, 범위 및 정규식별로 임시 쿼리 지원을 제공합니다.
- 인덱싱 유연성: 문서의 모든 필드에 대한 인덱싱을 허용하여 검색 속도를 상당히 향상시킵니다.
- 복제 지원: 동일한 데이터 세트를 호스팅하는 복제 세트를 사용하여 복제를 달성하여 데이터 가용성을 높입니다.
- 파일 저장 용이: 대용량 개체나 파일을 저장할 수 있어 기업 문서 관리에 적합합니다.
- JavaScript의 서버 측 실행 허용: 쿼리 및 집계 기능에서 Java 사용을 지원하며 실행을 위해 서버로 직접 보낼 수도 있습니다.
- 상한 컬렉션 생성: MongoDB의 고정 크기 또는 상한 컬렉션은 읽기, 생성 및 삭제 작업의 고성능을 제공합니다.
- 여러 문서에서 데이터 검색: MongoDB는 효율적인 성능을 위해 JSON 쿼리 형식과 동적 스키마를 사용합니다.
프로젝트 기반 교수법은 이러한 기능이 실제 응용 프로그램에서 어떻게 작동하는지 경험할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한 NoSQL 개발 모범 사례에 대한 지식을 습득하고 추가 시스템 언어를 선택할 수도 있습니다.
초보자 프로그래머라면 학습 요구 사항에 맞는 MongoDB 프로젝트 를 찾는 것이 까다로울 수 있습니다 . 그래서 아래에 몇 가지 참조 항목을 나열했습니다.
읽기: MongoDB 인터뷰 질문 및 답변
주요 MongoDB 프로젝트 아이디어 및 주제
1. 콘텐츠 관리 시스템
텍스트 및 HTML과 같은 콘텐츠 자산을 단일 데이터베이스로 묶으면 더 나은 사용자 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. MongoDB는 저장 및 인덱싱뿐만 아니라 콘텐츠 관리 시스템의 구조를 제어하는 데에도 탁월한 도구 세트를 가지고 있습니다. MongoDB의 "메타데이터 및 자산 관리"에서 제안한 모델을 사용하여 웹 기반 CMS를 쉽게 설계할 수 있습니다. 또한 "댓글 저장"을 사용하여 블로그 게시물에 대한 사용자 댓글을 모델링할 수 있습니다.
2. 게임 프로젝트
데이터는 비디오 게임을 작동시키는 데 필수적인 부분입니다. 게임 데이터의 몇 가지 일반적인 예에는 플레이어 프로필, 매치메이킹, 원격 측정 및 순위표가 포함됩니다.
모든 게임의 공통점은 모두 특정 목표가 있다는 것입니다. 그리고 여러 목표를 달성하거나 최종 목표에 도달하기 위해 비용을 지불해야 합니다. 여기에는 식물에 물주기, 야채 재배, 식당에서 음식 제공 등과 같은 단계가 포함될 수 있습니다.
애플리케이션에 적합한 데이터베이스를 선택할 때 최신 게임 환경의 요구 사항을 고려해야 합니다. 오늘날 비디오 게임은 온라인 및 멀티플레이어 형식으로 제공되며 엄청난 규모에 이를 수 있습니다. 또한 빠르게 변화하는 기술 세계에서 관련성을 유지하기 위해 빠르게 진화하는 것이 중요합니다. 이 시나리오에서 MongoDB는 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 새로운 기능을 플레이어 프로필에 추가하고 연결하는 기능이 있습니다. 다단계 데이터를 저장할 수 있으며 동시성을 처리할 수도 있습니다.
3. 파일 공유 시스템
프로젝트를 시작하여 Dropbox 또는 Google 드라이브와 같은 파일을 저장하고 공유하는 시스템을 만들 수 있습니다. 이러한 서비스는 대용량 파일을 메모리에 로드하지 않고도 데이터를 저장하고 검색하는 데 유용합니다.
이 프로젝트의 경우 Node.js에 서버를 작성하고 GridFS를 사용하여 MongoDB 프로그램에 파일을 저장할 수 있습니다. 그러나 더 진행하기 전에 이 사양에 대한 몇 가지 기본적인 사항을 알아야 합니다.
- 16MB 크기 제한을 초과하는 파일을 저장할 수 있습니다.
- GridFS는 파일 청크용과 파일 메타데이터용의 두 가지 컬렉션에 파일을 저장합니다.
- 파일에 대해 GridFS를 쿼리하면 드라이버가 필요에 따라 청크를 재조립합니다.
이제 이러한 GridFS 파일에 대해 광범위한 쿼리를 수행하여 임의의 섹션에서 정보에 액세스할 수 있습니다. 비디오 또는 오디오 파일의 중간으로 "건너뛰기"할 수도 있습니다.
4. 메타데이터 프로젝트
메타데이터는 다른 데이터에 대한 정보를 제공합니다. 일부 기본 메타데이터 예에는 작성자, 생성 날짜, 수정 날짜, 파일 크기 등이 포함됩니다. 100대의 카메라에서 녹화된 이미지 세트의 메타데이터를 보유하고 있다고 가정합니다. 또한 각 카메라는 하루에 100,000개의 이미지를 제공하며 각 카메라에 30일 동안 기록이 보관됩니다.
이제 특정 시간에 클릭한 모든 이미지를 가져오는 웹 응용 프로그램을 고려하십시오. 쿼리가 수행되는 방식은 다음과 같습니다.
- 카메라 선택
- 데이터 선택
- 시간 선택
- 해당 시간의 모든 이미지 가져오기
MongoDB 데이터베이스를 사용하면 이 전체 프로세스를 단순화하고 속도를 높일 수 있습니다. 이 프로그램을 사용하면 데이터를 시간별, 일별 또는 카메라별 컬렉션으로 분류하거나 집계할 수 있습니다. 이 구현을 수평으로 쉽게 확장할 수도 있습니다. 이러한 이유로 메타데이터 스키마를 설계하는 것은 학생들 이 가장 선호하는 MongoDB 프로젝트 아이디어 중 하나입니다.
또한 배우십시오: MongoDB의 CRUD 작업
5. 로깅 애플리케이션
서버는 오류, 경고, 사용자 동작 등과 같은 유용한 정보를 포함하는 많은 수의 이벤트 로그를 생성합니다. 대부분의 서버는 이 데이터를 로컬 시스템의 일반 텍스트 로그 파일에 저장합니다. 일반 텍스트 로그는 읽고 액세스할 수 있지만 이 기본 방법에는 제한이 없습니다. 전체적인 시스템 없이는 대규모 이벤트 스트림을 사용, 참조 및 분석하기가 어렵습니다.
MongoDB는 서버 로그 데이터 및 기타 유형의 머신 데이터를 위한 실용적인 스토리지 엔진입니다. Hierarchical Aggregation Method를 사용하여 원시 이벤트 데이터의 보고서를 저장, 모델링 및 처리할 수 있습니다. MongoDB에 데이터를 저장하기 위한 스키마의 경우 이벤트 데이터 형식은 프로젝트 디자인에서 중요한 고려 사항이 됩니다.
6. 공간정보
지리 공간 응용 프로그램은 지도와 데이터를 융합하여 컴퓨터를 통해 결과를 생성합니다. 목적지까지의 최단 거리를 계산하는 것부터 고객의 지리 정보를 찾는 것까지 그들은 문서 데이터베이스에 크게 의존합니다. GeoJSON 객체의 레거시 좌표 쌍으로 MongoDB에 지리 공간 데이터를 저장할 수 있습니다. 저장 및 인덱싱의 지역별 기능으로 인해 MongoDB는 위치 지향 서비스와 관련하여 최고의 선택입니다.
7. 권한 부여 및 프로파일링
LDAP 인증은 가장 널리 사용되는 MongoDB 실제 사용 사례 중 하나입니다 . 사용자가 매핑된 역할 및 관련 권한에 따라 권한이 부여되는 인증 시스템입니다. 아래 예에서 전체 메커니즘을 설명했습니다.
- 먼저 애플리케이션에 관련 인물의 이미지를 제공하고 데이터베이스에 정보를 저장하고 모델을 훈련해야 합니다.
- 그런 다음 식별 프로세스가 시작됩니다. 앱은 카메라를 사용하여 사람의 얼굴을 인식하고 정보가 서버에 저장되어 있으면 이름(빨간색)을 표시합니다.
- 그 후 정보는 MongoDB 데이터베이스와 함께 공동 검증됩니다. 데이터베이스에서 검색된 레코드는 이전에 표시된 정보와 일치해야 합니다. 그리고 만약 그렇다면, 그 사람의 이름은 녹색으로 표시됩니다.
이러한 시스템은 초대 카드를 확인할 필요가 없도록 전용 이벤트에서 사람을 인증하는 데 사용할 수 있습니다. 신청서에서 세부 사항을 확인하면 사람이 들어갈 수 있습니다.
범죄 추적, 고객 보상, 판촉 클릭률 등과 같이 시스템과 밀접하게 연관되지 않은 사람들을 위한 '프로파일링' 기능을 포함하도록 이 프로젝트를 확장할 수 있습니다. 디지털 세계에서 새로운 데이터 정보 레이어가 매일 사용자 프로필에 추가되고 있습니다. MongoDB는 이러한 연결과 진화를 캡처하는 빠른 프로그램입니다.
8. 제품 카탈로그
MongoDB는 모든 비즈니스의 제품 카탈로그를 유지 관리하는 데 적합한 솔루션입니다. 일반적으로 제품은 시간 및 비즈니스 상황에 따라 변경될 수 있는 다른 제품으로 구성됩니다. 이제 기본 제품에 둘 이상의 브랜드 또는 식별자가 있는 경우 다른 문서 데이터베이스 유형에서 수정 사항을 캡처하는 것이 어려울 것입니다. 유연한 스키마로 인해 MongoDB는 여러 전자 상거래 웹 사이트 및 제품 데이터 관리 서비스에서 사용됩니다. 이 데이터베이스 소프트웨어의 다른 중요한 기능은 다음과 같습니다.
- "재고 관리"를 사용하여 패턴을 결정하고 장바구니와 재고 간의 상호 작용 처리
- "Category Hierarchy" 보고서로 모범 사례 및 기술 설명
9. 결제 솔루션
기존의 청구 및 송장 발행 시스템은 번거롭고 정보 손실 위험에 직면해 있습니다. 또한 MongoDB 기반 솔루션은 프로세스를 자동화하고 간소화하여 효율적인 비즈니스 운영을 가능하게 합니다. 그러나 시작하기 전에 고려해야 할 몇 가지 중요한 사항이 있습니다.
모든 주문에는 제품 데이터가 있는 항목이 포함됩니다. 주문 배송 및 청구를 위한 별도의 위치가 있을 수 있습니다. 또한 주문은 여러 상태를 통해 진행될 수 있습니다. 문서를 정리할 때 이 모든 사항을 염두에 두어야 합니다. MongoDB를 사용하면 동시성을 처리하고 "하나 더 추가"와 같은 다른 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 시스템을 통해 이동하는 판매 명세서의 모든 변경 사항을 계속 확인할 수 있습니다.
다음은 본격적인 결제 대시보드 구축에 대한 단계별 설명입니다.
- Atlas Organization 내에서 금액을 시각화하기 위해 MongoDB 차트 활용
- Stitch 도구로 MongoDB 아틀라스 API를 호출하여 송장 데이터 검색
- 차트 대시보드에서 제공할 MongoDB Atlas 클러스터에 이 데이터를 삽입합니다.
- 예약된 스티치 트리거를 사용하여 자동 데이터 검색을 보장하고 대시보드를 최신 상태로 유지
10. 금융 및 투자 애플리케이션
금융 산업은 특정 문서에 다른 문서가 포함되어 있으며, 이는 차례로 더 많은 문서로 구성되는 사례로 가득합니다. 투자 수단도 같은 방식으로 구성됩니다. 대역폭 펀드이든 뮤추얼 펀드이든 펀드 펀드이든 관계없이 데이터를 병합하지 않도록 노력해야 합니다. 그리고 이를 위해 MongoDB와 같은 문서 데이터베이스를 사용하면 매우 유용할 수 있습니다.
또한 읽어보십시오: Hadoop v MongoDB: 빅 데이터를 위해 어떤 것을 선택해야 합니까?
11. 가격 데이터 가져오기 및 스트리밍
MongoDB 데이터베이스를 사용하여 세계 주요 주식 시장 지수의 가격 업데이트를 저장하는 애플리케이션을 사용해 보십시오. 기본 가정은 다음과 같습니다.
- 가격 데이터는 무작위로 생성됩니다.
- 일부 임의의 가격 데이터는 처음에 데이터베이스를 채웁니다.
무엇보다도 데이터를 저장하고 검색하려면 작동하는 MongoDB 설정이 필요합니다. 이를 위해 클라우드 서비스를 활용할 수 있습니다. 다음 단계는 데이터를 저장할 형식이나 스키마를 결정하는 것입니다. 검색과 관련하여 MongoDB의 JSON 기반 쿼리는 여러 문서의 데이터를 활성화합니다.
데이터베이스 서버가 준비되면 Python을 기반으로 구축된 서버 응용 프로그램이 필요합니다. 이 서버 API는 DB와 인터페이스하고 방송 채널에 주식 데이터를 게시합니다. 프런트 엔드에서 JavaScript UI는 최신 주가로 디스플레이를 업데이트합니다.
12. 온라인 라디오 방송국 앱
이 프로젝트에서는 널리 사용되는 온라인 라디오 앱(예: TuneIn)을 살펴볼 수 있습니다. 웹이나 모바일에서 TuneIn 앱에 액세스할 수 있습니다. 음악, 라이브 뉴스 방송, 스포츠, 팟캐스트까지 들을 수 있습니다. 이제 이 포인터를 참조로 사용하여 온라인 라디오 방송국 앱에서 원하는 기능 목록을 만드십시오. 그리고 선택한 항목에 따라 사용할 프로그래밍 언어와 데이터베이스를 결정하십시오.
개발 단계에 이르면 핵심 기능을 위한 RESTful(Representational State Transfer) API를 구축하고 MongoDB를 API 개발을 위한 NoSQL 문서 데이터베이스로 사용할 수 있습니다.
비관계형 데이터베이스의 이점과 고급 기능에 대한 업계의 인식이 높아짐에 따라 MongoDB 기술은 시장에서 엄청난 수요를 얻었습니다. MetLife, eBay, Shutterfly, Aadhar 및 기타 여러 주요 기업에서 이 시스템을 백엔드 소프트웨어로 채택했습니다. 최고의 소셜 네트워크에서도 DB 관리자, 데이터 설계자, 시스템 엔지니어 등과 같은 직책에 숙련된 데이터베이스 전문가를 고용합니다.
읽기 : 인도의 MEAN 스택 개발자 급여
결론
위의 MongoDB 프로젝트 는 이론과 실제 지식을 결합하여 구문과 기술을 다듬는 데 도움이 됩니다. 따라서 이 리소스를 활용하고 MongoDB로 웹 솔루션을 구축하는 방법을 배우십시오!
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