MongoDB

mongo (mongo.exe) : 서버 접속 (몽고 쉘 실행)
- mongo를 수행한다는 건 스크립트 명령을 수행하기 위한 서버 접속
mongod (mongod.exe) : 서버 구동(서버 실행)
mongoimport (mongoimport.exe)
- import 역할을 가진 실행 파일 가지고 넣겠다.
  -> 그냥 cmd 후 사용 가능한 이유? 환경 변수 설정.
NoSQL 은 구조화된 SQL이 아니다 라는 뜻.(Not Only SQL)
-> SQL이 아니다. 라는 뜻은 아니다.
show dbs : 현재 database확인
db.hostInfo() : 현재 host 정보 확인. (현재 구동시키고 있는 서버 정보)

[RDBMS vs NoSQL]

RDBMS

스키마
- 데이터베이스 사용에 있어서의 규칙, *제약사항 존재.
- 효율적으로 공간을 사용
무결성으로 인한 데이터가 들어간다는 확신과(무결성 보장) 보완성이 뛰어남
NoSQL
제약 사항이 없고, 데이터를 무더기로 넣는 느낌
데이터의 빠른 처리가 가능
Sharding(샤딩) : 데이터 분할 저장
Replica Set(복제 셋) : 데이터 복제 세트 (백업, 복구)

[Scale-Up vs Scale-Out]

Scale-Up

수직 확장, 성능 확장, H/W(장비 성능 확장)
유지 비용이 비교적 변화가 적다.
장애 발생 시 전체 영향을 줄 수 있다.
Scale-Out
수평 확장, 지속 확장
유지 비용이 확장 대수에 따라 변화가 크다.
장애 발생 시 전체 영향의 가능성이 적다.

collections

문서 기반이기 때문에 collections로 불러옴.
show collections
- 컬렉션 정보 확인

[메소드]

find()

db.COLLECTION_NAME.find()
SQL의 SELECT와 같은 역할
형태
- find( {조건절} , {필드} )
ObjectId 필드
- 객체 식별자, 내부 검색을 위함.
- 기본 값 UUID 지정

// SELECT * FROM employees; 
db.employees.find() -> 스크립트 함수 호출
db.employees.find().pretty()

// SELECT ename, empno FROM employee;
db.employees.find(
    {},
    {ename: 1, empno:1}
)

.pretty() 를 붙이면 보기 편하게 정렬됨.
- db.COLLECTION_NAME.find().pretty()

createCollection()

db.createCollection(name, options)
- 컬렉션 생성
- CREATE TABLE emp (…)
- data type이 없기때문에 지정해주지 않음.

db.createCollection(
    name : 생성할 컬렉션의 이름,
    options : (선택) 메모리 관련 옵션 지정
        capped(Boolean)
        : true인 경우 고정된 크기의 컬렉션
        size option 설정 필수
        size over 시 오래된 항목을 덮어 씌움
    autoIndexID(Boolean)
        : true 시 자동으로 _id Field 값 지정
    size(Number)
        : capped의 크기를 지정 (capped = true)
    max (Number)
        : 최대 document의 개수
)

ex)
db.createCollection(
    "members",
    {
        capped : true,
        size: 2100000000,
        max : 500000
    }
)

capped
- 데이터의 유지를 하지 않는다.
  크기 21억 바이트가 채워지면, 데이터를 모두 지우고 사용.
  false라면 이어서 붙여서 사용.

drop

db.COLLECTION_NAME.drop()
컬렉션 삭제
결과는 true, false로 나옴.

insert

db.COLLECTION_NAME.insert(document)
컬렉션 데이터 삽입
- INSERT INTO emp(empno, ename) VALUES (1001, “cafe”)
- WriteResult({ “nInserted” : 1 }) : 결과가 1개 insert 됨.

db.employees.insert(
    {empno:7369, ename:"SMITH", job: "CLERK", 
    hiredate: "17-12-1980", salary: 800, deptno: 20}
)

컬렉션을 생성하지 않고 삽입하면 자동으로 컬렉션을 생성
- ex) 굳이 employees 라는 collection을 만들어주지 않아도 자동으로 생성된다.

update

기존의 데이터를 수정하는 방식
db.COLLECTION_NAME.update(SELECTION_CRITERIA, UPDATED_DATA)

db.employees.update(
    { "ename":"SMITH" }, 
    { $set:{"ename":"UPDATE_DATA"} }
)

save

기존의 데이터에 덮어 씌우는 방식
db.COLLECTION_NAME.save({_id:ObjectId(), NEW_DATA})

// 기존 ObjectId가 존재 한다면 덮어 씌우는 방식으로 동작
db.employees.save(
    {
        "_id":ObjectId("5e8a8befea8aac01d2a56036"), 
        "ename":"SAVE_DATA", "height":170
    }
)
// 기존 ObjectId가 존재하지 않으면, 새로 추가하는 방식으로 동작
db.employees.save(
    {
        "_id":ObjectId("5e8a8befea8aac01d2a56044"), 
        "ename":"SAVE_DATA", "height":190
    }
)

limit

조회할 데이터 개수 제한
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER)

db.employees.find().limit(2)

skip

조회할 데이터 시작 부분을 설정
db.COLLECTION_NAME.find().skip(NUMBER)
db.COLLECTION_NAME.find().limit(NUMBER).skip(NUMBER)

db.employees.find().skip(2)
db.employees.find().limit(3).skip(1)

sort

데이터 정렬
db.COLLECTION_NAME.find().sort({ : SORT_NUMBER })

db.employees.find().sort({ "sal" : 1 })
db.employees.find({}, {"sal":1, _id:0}).sort({"sal":-1})
// 급여를 내림차순으로 정렬하되, 부서 번호를 오름차순으로
db.employees.find({}, {"sal":1, _id:0, "deptno":1}).sort({"sal":-1, deptno:1})

조건 연산자

{ : }
- Equality
- db.COLLECTION_NAME.find({“name”:”latte”})
- sql > WHERE name = “latte”
{ : {$lt:}}
- Less Than
- db.COLLECTION_NAME.find({“age”:{$lt:7}})
- sql > WHERE age < 6 …
{ : {$ne:}}
- Not Equals
- db.COLLECTION_NAME.find({“age”:{$ne:3}})
- sql > WHERE age != 3

[JSON Data import]

mongoimport --db [데이터베이스 이름]
            --collection [컬렉션 이름]
            --type [데이터 형식]
            --drop[] // 기존에 같은 이름의 collection이 있으면 삭제하고 import
            --file"[파일 이름.확장자]"

mongoimport --db test --collection zipcode --type json --drop --file zipcode.json

mongoimport(명령어, 실행 파일)
- mongoimport.exe
- MongoDB 설치 경로의 bin 폴더에 존재
– file “[파일 이름.확장자]”
- 파일 경로 (불러들일 파일의 전체 경로 및 상대 경로)
mongoimport.exe를 실행하기 위해 필요한 경로는 환경 변수에 등록.
- 어디 기준이든 mongoimport를 수행할 수 있다.

-------------------------------------------------------------
***
mongo.exe   (mongo)       - 서버 접속 (쉘 실행)
mongod.exe   (mongod)      - 서버 구동 (서버 실행)
mongoimport.exe (mongoimport) - 불러오기 (import)
그냥 cmd 후 사용 가능한 이유? 환경변수를 설정했기 때문에!
-------------------------------------------------------------

[연산자]

[비교 연산자]

$eq   해당 값과 일치하는 값
$ne   해당 값과 일치하지 않은 값
$gt   해당 값보다 큰 값
$gte   해당 값보다 크거나 같은 값
$lt   해당 값보다 작은 값
$lte   해당 값보다 작거나 같은 값
$in   해당 배열에 포함되어 있는 값
$nin   해당 배열에 포함되어 있지 않은 값

[논리 연산자]

$or   조건 중 하나라도 true -> false
$and   조건 모두가     true -> true
$not   조건이         true -> false, false -> true
$nor   조건 모두가    false -> true

예시

// SELECT * FROM employees WHERE sal > 2000 OR sal < 1000;
db.employees.find(
    { $and: [
        {sal : {$gt:1000}},
        {deptno : {$lt:30}}
        ]   
    }
)

// SELECT * FROM employees WHERE sal > 2000 OR sal < 1000;
db.employees.find(
    { $or: [
        {sal : {$gt:2000}},
        {sal : {$lt:1000}}
        ]
    }
)

// SELECT * FROM employees WHERE deptno = 30 ORDER BY ename DESC;
db.employees.find(
    {
        deptno: 30
    }
).sort({ename:1}).pretty()

sort({ename:1}) : 오름 차순
sort({ename:-1}) : 내림 차순

// SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE sal > 2500;
db.employees.find(
    {
        sal: {$gt:2500}
    }
).count()

.count() : 갯수 세기

// SELECT * FROM employees WHERE deptno IN(10,30)
db.employees.find(
    {
        deptno: {$in :[10, 30]} // deptno가 10, 30인 것만.
    }
)

// SELECT * FROM employees WHERE ename LIKE '%A%'
// -> A포함
db.employees.find(
    {
        ename: /A/
    }
)
// SELECT * FROM employees WHERE ename LIKE '%S'; 
// -> S로 끝남
db.employees.find(
    {
        ename: /S$/
    }
)

해당 필드의 존재 유무 검사

// Q. empno 필드가 있는 직원
db.employees.find(
    {
        empno: {$exists: true}
    }
) 

해당 필드의 타입 검사
- 1: double
  2: String
  3: Object
  4: Array
  …

// Q. 해당 필드의 데이터 타입이 1번인 직원만 조회
db.employees.find(
    {
        comm: {$type: 1}
    }
)

Aggregate

집계 함수
내부 문서 연산 시 속도를 빠르게 처리
- RDBMS에서의 min, sum, max, …
$match : 연결 연산자 (WHERE, HAVING)
$project : 결과를 투영(SELECT)
$group : 그룹화(GROUP BY)

// 부서별 급여 합계
db.employees.aggregate([
    { $group: {_id:"$deptno", total_sal: {$sum: "$sal"}} },
    { $project:{_id:1,total_sal:1} }
])
// GROUP BY deptno, SUM(sal) AS total_sal

// 부서번호가 30인 직원의 직업별 총 급여
db.employees.aggregate([
    { $match: {deptno:30} },
    { $group: {_id:"$job", total_sal: {$sum: "$sal"} } },
    { $project: {id_:1, total_sal:1} }
])

aggregation framework

변경 연산자(결과 반영)
$add
- 두 개의 값을 합산
$subtract
- 두 개의 값의 차이 결과
$multiply
- 두 개의 값을 곱한 결과
$devide
- 두 개의 값을 나눈 결과
$mod
- 첫 번째 값을 두 번째 값으로 나눈 나머지 값
$ifNull
- null 검사
- ifNull:[“$comm”, 0]
  comm이 Null이면 0으로, 아니면 원래 값.

Mongodb(1)

MongoDB

[RDBMS vs NoSQL]

RDBMS

NoSQL

[Scale-Up vs Scale-Out]

Scale-Up

Scale-Out

collections

[메소드]

find()

createCollection()

drop

insert

update

save

limit

skip

sort

조건 연산자

[JSON Data import]

[연산자]

[비교 연산자]

[논리 연산자]

예시

Aggregate

aggregation framework