MongoDB Aggregation Framework: 실전 데이터 변환 및 분석 마스터 가이드

핵심 기술: MongoDB Aggregation Framework는 단순한 데이터 저장소를 넘어, 데이터를 효과적으로 변환하고 분석하는 강력한 도구로서, 복잡한 데이터 처리 요구사항을 데이터베이스 레벨에서 효율적으로 해결할 수 있게 합니다.

기술적 세부사항:
* 문제점: 프론트엔드에서의 복잡한 필터링, 그룹화, 계산은 성능 저하와 비효율적인 코드 작성을 야기합니다. .find() 메소드만으로는 이러한 복잡한 연산을 직접 처리하기 어렵습니다.
* 해결책: MongoDB Aggregation Pipeline은 여러 단계를 거쳐 데이터를 처리하며, 각 단계에서 데이터 변환 및 집계를 수행합니다.
* 주요 파이프라인 단계:
* $match: SQL의 WHERE 절과 유사하게 문서를 필터링합니다.
* $group: 특정 필드를 기준으로 문서를 그룹화하고 집계 함수($sum, $avg 등)를 사용하여 계산합니다.
* $sort: 지정된 필드를 기준으로 결과를 정렬합니다.
* $project: 출력될 필드를 선택, 재구성하거나 새로운 필드를 생성합니다.
* $lookup: 다른 컬렉션과 조인(JOIN)을 수행합니다.
* $unwind: 배열 필드를 각 요소별로 개별 문서로 분리합니다.
* $facet: 여러 개의 독립적인 파이프라인을 병렬로 실행합니다.
* 실제 적용 사례: 소규모 전자상거래 브랜드의 고객별, 카테고리별 매출 분석 및 상위 고객 파악을 위한 대시보드 구현에 활용되어, 프론트엔드에서 계산하는 방식 대비 응답 시간을 5-6초에서 800ms 이하로 단축시켰습니다.

개발 임팩트: 데이터 처리 로직을 데이터베이스로 이관함으로써 프론트엔드/백엔드 애플리케이션의 성능을 크게 향상시키고, 코드의 가독성과 유지보수성을 높일 수 있습니다. 복잡한 분석 요구사항을 효과적으로 처리하여 비즈니스 인사이트 도출을 가속화합니다.

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