MySQL에서 MongoDB로의 전환: 핵심 차이점과 전략
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MySQL에 익숙한 내가 MongoDB를 만나다.

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

  • 대상자_정보: MySQL 기반 개발자, NoSQL 전환 과정에 관심 있는 중급 이상 개발자
  • 난이도: 중간 (SQL과 NoSQL의 차이점 이해 필요)

핵심 요약

  • MySQL과 MongoDB의 핵심 차이점:
  • MongoDB는 스키마 없는 유연한 데이터 모델로, ALTER TABLE 없이 즉시 필드 추가 가능
  • Aggregation Pipeline이 SQL의 JOIN/GRPUP BY를 대체하며, 단계별 데이터 처리 가능
  • MongoDB Compass 활용:
  • MySQL의 phpMyAdmin 대체 도구로, 컬렉션 브라우징 및 쿼리 실행 지원
  • 데이터 모델링 전략:
  • 비정규화(임베딩) 방식으로 JOIN 없이도 성능 향상 가능

섹션별 세부 요약

1. **스키마 유연성과 즉각적인 필드 추가**

  • MongoDB는 복잡한 ALTER TABLE 없이 view_count, tags 필드 즉시 추가 가능
  • JSON 기반 데이터 저장: API에서 받은 JSON을 그대로 저장 가능 (insertOne 사용)
  • 장점: 기획 변경 시 즉시 대응 가능, 복잡한 JOIN 없이 풍부한 데이터 표현

2. **Aggregation Pipeline의 실전 적용**

  • SQL의 GROUP BY 대체:

```javascript

{ $group: { "_id": "$author.name", "post_count": { $sum: 1 } } }

```

  • 단계별 처리:
  • $match → 필터링
  • $group → 집계
  • $sort → 정렬
  • 디버깅 효율성: 각 단계별 중간 결과 확인 가능

3. **MongoDB Compass 활용 사례**

  • MySQL GUI 도구 대응
  • 테이블 브라우징 → 컬렉션 브라우징
  • SQL 쿼리 실행 → MongoDB 쿼리 실행
  • 템플릿 기반 쿼리 저장:

```json

"오늘_생성_데이터": { "createdAt": { $gte: "TODAY_START" } }

```

4. **정규표현식과 데이터 검증**

  • 유연한 패턴 매칭:

```javascript

"content": { $regex: "(?=.MongoDB)(?=.실무)", $options: "i" }

```

  • 필수 필드 누락 검사:

```javascript

$or: [{ "title": { $exists: false } }, { "author.name": { $exists: false } }]

```

5. **데이터 모델링 전략 비교**

  • MySQL 방식(정규화): 별도 테이블 분리(users, posts)
  • MongoDB 방식(비정규화):

```json

"author": { "id": ObjectId("..."), "name": "김머호", "email": "..." }

```

  • 장점: JOIN 없이도 성능 향상, 자주 조회되는 데이터 임베딩

결론

  • MongoDB 활용 팁:
  • Aggregation Pipeline은 단계별 처리로 디버깅 효율성 향상
  • 스키마 유연성JSON 기반 모델이 현대 웹 개발에 적합
  • JOIN 대체 전략: 비정규화(임베딩)로 성능 최적화
  • MySQL과 MongoDB 적절한 선택: 관계형 데이터는 MySQL, 유연한 데이터 처리는 MongoDB