MongoDB 집계 프레임워크 활용: 실제 프로젝트에서의 성능 향상 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 중급~고급 개발자 (프론트엔드/백엔드/풀스택 개발자)
- 데이터 분석 팀 (실시간 대시보드, 리포트 생성 필요)
- 난이도: 중간 (MongoDB 기본 지식 기반)
핵심 요약
$match,$group,$sort와 같은 MongoDB 집계 파이프라인은 복잡한 필터링 및 집계 작업을 프론트엔드에서 처리하는 것보다 최대 10배 빠르게 수행- 데이터 변환을 위한 파이프라인 스테이지 (
$lookup,$unwind,$facet)는 실시간 대시보드, 리포트 생성에 필수적 $group의$sum,$avg활용으로 카테고리별 매출, 사용자 순위 계산 가능
섹션별 세부 요약
1. **집계 파이프라인의 필요성**
.find()사용 시 복잡한 조건 필터링, 집계, 조인이 불가능하며, 프론트엔드에서 계산으로 인해 성능 저하 발생- 집계 파이프라인은 데이터베이스에서 직접 계산하여 백엔드 로직 간소화 및 성능 향상 가능
- 예시: 프론트엔드에서 5~6초 소요되던 대시보드가 집계 사용 시 800ms 이내 처리
2. **주요 집계 스테이지**
$match:.find()와 유사한 조건 필터링$group:_id기준으로$sum,$avg등의 집계 수행$sort: 결과 정렬 (예: 매출 높은 카테고리 상위 노출)$lookup: SQL JOIN 유사한 다중 컬렉션 조인 가능$unwind: 배열 데이터를 개별 문서로 펼침$facet: 다중 파이프라인 병렬 처리
3. **실제 사례: 온라인 쇼핑몰 대시보드**
- 필요한 데이터: 총 매출, 카테고리별 매출, 상위 5명 고객
- 사용된 파이프라인:
```javascript
db.orders.aggregate([
{ $match: { status: "paid" } },
{ $group: { _id: "$category", totalRevenue: { $sum: "$amount" } } },
{ $sort: { totalRevenue: -1 } }
]);
```
- 결과: 카테고리별 매출 차트 생성 (프론트엔드에 데이터 전달만으로 시각화 가능)
결론
$group과$sort조합으로 카테고리별 매출, 사용자 순위 계산 가능- 프론트엔드에서 계산 대신 데이터베이스 집계 사용하여 성능 최적화
$lookup을 활용한 다중 컬렉션 조인은 복잡한 관계 처리에 필수적