최근에는 기존의 관계형 모델과는 다른 데이터베이스 관리 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 중심에는 NoSQL이라는 개념이 있는데, 이는 데이터베이스 상호 작용에 SQL을 사용하지 않는 데이터베이스 소프트웨어를 총괄하는 용어이다. 주목할 만한 NoSQL 프로젝트 중 하나는 JSON 형태의 문서 콜렉션으로 데이터를 저장하는 오프 소스 문서 지향 데이터베이스인 MongoDB이다. MongoDB가 다른 NoSQL 데이터베이스와 다른 점은 쿼리가 매우 쉽게 변환되기 때문에 관계형 데이터베이스를 MongoDB로 쉽게 변환할 수 있는 강력한 문서 지향 쿼리 언어에 있다.
MongoDB는 C++로 작성되어 있다. MongoDB는 JSON의 2진 버전인 BSON을 사용하여, 키/값 쌍으로 데이터를 유지하는 JSON 형태의 문서에 데이터를 저장한다. MongoDB가 다른 문서 데이터베이스와 구별되는 한 가지 기능은 SQL문을 MongoDB 쿼리 함수 호출로 매우 간단하게 변환하는 기능이다. 이 기능을 이용하면 조직에서 현재 사용 중인 관계형 데이터베이스를 쉽게 마이그레이션할 수 있다. 또한, 주요 운영 체제와 프로그래밍 언어에서 사용 가능한 2진 파일과 드라이버를 사용하면 매우 간단하게 설치하여 사용할 수 있다.
MongoDB는 GNU AGPL(Affero General Public License) 버전 3.0에 따라 라이센스가 부여된 데이터베이스를 사용하는 오픈 소스 프로젝트이다. 이 라이센스는 카피레프트 제한이 소프트웨어를 사용하는 데는 적용되지 않고 배포에만 적용되는 허점을 보완한 GNU GPL의 수정 버전이다. 물론, 일반적으로 클라이언트 디바이스에 설치되지 않고 클라우드에 저장되는 소프트웨어는 이점이 중요하다. 사실상 소프트웨어가 배포되지 않기 때문에 일반 GPL을 사용하는 경우에는 라이센스 조항을 회피할 수 있다는 사실을 인식할 수 있다.
AGPL은 데이터베이스 애플리케이션 자체에만 적용되며 MongoDB의 다른 요소에는 적용되지 않는다. 개발자들이 다양한 프로그래밍 언어로 MongoDB에 연결하는 데 필요한 공식 드라이버는 Apache License Version 2.0에 따라 배포된다. MongoDB 문서는 CCL(Creative Commons license)에 따라 사용 가능하다.
문서 지향 데이터베이스는 기존의 관계형 데이터베이스와는 매우 다르다. 문서 지향 데이터베이스는 테이블과 같은 경직된 구조에 데이터를 저장하지 않고 느슨하게 정의된 문서에 데이터를 저장한다. 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS) 테이블에서는 열을 새로 추가하려면 테이블 자체의 정의를 변경해야 한다. 따라서 비록 널 값을 갖게 될지라도 열이 기존의 모든 레코드에 추가된다. 이는 RDBMS의 엄격한 스키마 기반 설계로 인한 것이다. 그러나 문서를 사용하는 경우에는 기타 모든 문서를 변경하지 않고도 개별 문서에 속성을 새로 추가할 수 있다. 이는 문서 지향 데이터베이스가 일반적으로 스키마를 사용하지 않도록 설계되기 때문이다.
또 다른 기본적인 차이점은 문서 지향 데이터베이스는 문서 간의 엄격한 관계를 제공하지 않는다는 점이다. 이러한 점은 문서 지향 데이터베이스가 스키마 없는 설계를 유지하는 데 도움이 된다. 이점은 관계에 의존하여 데이터 스토리지를 표준화하는 관계형 데이터베이스와는 매우 다른 점이다. 문서 데이터베이스에서는 "관련" 데이터를 별도의 스토리지 영역에 저장하는 대신에 문서 자체에 삽입한다. 각 참조는 추가 쿼리를 필요로 하기 때문에 이렇게 하는 것이 관련 데이터가 저장된 또 다른 문서에 참조를 저장하는 것보다 더 빠르다.
이러한 기능은 데이터가 상위 문서 안에서 독립적으로 존재하는 것이 적합한 많은 애플리케이션에서 매우 잘 동작한다. 이에 해당하는
예(MongoDB 문서에도 있음)로는 블로그 포스트와 주석이 있다. 주석은 단일 포스트에만 적용되므로 주석을 블로그 포스트와 분리해서 생각하는
것은 타당하지 않다. MongoDB에서는 블로그 포스트 문서에 해당 포스트의 주석을 저장하는 comments 속성이
있다. 관계형 데이터베이스에서는 ID가 기본 키인 주석 테이블과 포스트 테이블 그리고 주석이 속하는 포스트를 정의하는 중간 맵핑 테이블
post_comments가 존재하게 된다. 이로 인해 매우 간단해야 할 것들이 불필요하게 매우 복잡해진다.
그러나 관련 데이터를 별도로 저장해야 하는 경우에는 MongoDB에서 별도의 콜렉션을 사용하여 쉽게 이러한 작업을 수행할 수 있다. 또
다른 좋은 예는 MongoDB 문서에 고객 주문 정보를 저장하는 것이다. 일반적으로 고객 주문 정보는 고객 정보, 주문 자체, 주문 품목 및
제품 정보로 구성된다. MongoDB를 사용하면 고객, 제품 및 주문 정보를 개별 콜렉션에 저장하게 되지만, 품목 데이터는 관련된 주문 문서
안에 삽입된다. 그러면, 관계형 데이터베이스에서 사용한 것과 같은 외부 키 형태의 ID를 사용하여 제품과
고객 콜렉션을 참조한다. 이러한 하이브리드 방식은 단순하기 때문에 MongoDB는 SQL로 작업하는 데 익숙한
개발자들에게 좋은 선택이 된다. 그렇긴 하지만, 다른 콜렉션에서 데이터를 참조하는 대신에 문서 내부에 데이터를 삽입하면 성능을 대폭 개선할 수
있으므로 각각의 개별 유스 케이스를 대상으로 취해야 하는 접근 방식을 신중하게 결정해야 한다.
MongoDB는 단지 기본적인 키/값 저장소가 아니다. MongoDB의 다른 기능 중 일부를 간략하게 살펴보도록 하자.
- 공식 2진 파일은 Windows®, Mac OS X, Linux® 및 Solaris에서 사용 가능하며 소스 배포판을 이용하여 직접 빌드할 수도 있다.
- 공식 드라이버는 C, C#, C++, Haskell, Java™, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby 및 Scala에서 사용 가능하며, 다른 언어에서는 광범위한 커뮤니티 지원 드라이버를 사용할 수 있다.
- 모든 문서 속성에서 기준을 사용하여 데이터를 찾을 수 있게 하는 임시(Ad-hoc) Javascript 쿼리. 이러한 쿼리는 SQL 쿼리의 기능을 반영한 것으로 SQL 개발자는 이 쿼리를 이용하여 MongoDB 쿼리를 매우 간단하게 작성할 수 있다.
- 쿼리에서 정규 표현식 지원
- MongoDB의 쿼리 결과는
limit(),skip(),sort(),count(),distinct()및group()을 포함하여 필터링과 수집 및 정렬에 필요한 다양한 함수를 제공하는 커서에 저장된다. - 고급 수집용
map/reduce구현 - GridFS를 사용하는 대용량 파일 스토리지
- RDBMS 형태의 속성 인덱싱 지원, 여기에서는 선택된 문서 속성에서 직접 인덱스를 작성할 수 있다.
- 힌트, 설명 계획 및 프로파일링을 사용하는 쿼리 최적화 기능
- MySQL과 비슷한 마스터/슬레이브 복제
- 표준화된 데이터를 필요로 하는 참조 쿼리를 허용하는 콜렉션 기반 오브젝트 스토리지
- 자동 샤딩(Auto-sharding)을 이용한 수평적 확장
- 경쟁이 없는 고성능의 동시성을 구현하는 데 필요한 제자리 쓰기(In-place update) 기능
- 설치하지 않고도 MongoDB를 사용해 볼 수 있는 온라인 쉘
- 발행되었거나 현재 작성 중인 여러 권의 책과 상세한 문서