이 랩에서는 MongoDB 데이터베이스에 데이터를 삽입하는 기본적인 기술을 배우게 됩니다. 단일 및 다중 문서를 삽입하고, 잠재적인 오류를 처리하며, MongoDB 셸 (mongosh) 을 사용하여 데이터 무결성을 확인하는 연습을 하게 됩니다.
이 랩은 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 작업 중 "Create" 작업에 중점을 둡니다. 간단한 서점 데이터베이스를 처음부터 구축하면서 NoSQL 환경에서 필수적인 데이터 관리 작업을 직접 경험하게 됩니다. 이를 통해 MongoDB 에서 데이터를 효과적으로 추가하고 관리하는 방법에 대한 탄탄한 이해를 갖추게 될 것입니다.
첫 번째 단계에서는 MongoDB 서버에 연결하고, 데이터베이스와 컬렉션을 생성한 다음, 첫 번째 문서를 삽입합니다. MongoDB 는 데이터를 유연한 JSON 과 유사한 문서 형태로 저장하므로 복잡한 데이터 구조를 쉽게 표현할 수 있습니다.
먼저 MongoDB Shell 을 사용하여 로컬 MongoDB 인스턴스에 연결합니다. 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다.
mongosh> 프롬프트가 표시되면 MongoDB Shell 에 접속하여 데이터베이스에 연결된 것입니다.
다음으로 bookstore라는 새 데이터베이스로 전환합니다. 데이터베이스가 존재하지 않으면 MongoDB 는 데이터를 처음 저장할 때 자동으로 생성합니다.
use bookstore출력 결과는 bookstore 데이터베이스로 전환되었음을 확인시켜 줍니다.
switched to db bookstore이제 books라는 새 컬렉션에 단일 문서를 삽입합니다. 컬렉션은 MongoDB 문서들의 그룹으로, 관계형 데이터베이스의 테이블과 거의 동일합니다. insertOne() 메서드는 컬렉션에 단일 문서를 추가합니다.
db.books.insertOne({
title: "The Great Gatsby",
author: "F. Scott Fitzgerald",
year: 1925,
genres: ["Classic", "Fiction"],
stock: 10
});성공적으로 삽입되면 MongoDB 는 작업이 확인되었음을 알리고 새로 삽입된 문서의 고유한 _id를 제공하는 문서를 반환합니다.
{
acknowledged: true,
insertedId: ObjectId("652f8d3e111a2b3c4d5e6f78")
}_id는 MongoDB 가 모든 문서에 대해 자동으로 생성하는 고유 식별자로, 컬렉션의 각 문서를 고유하게 식별할 수 있도록 보장합니다.
문서를 하나씩 삽입하는 것은 비효율적일 수 있습니다. 여러 문서를 한 번에 추가하기 위해 MongoDB 는 insertMany() 메서드를 제공합니다. 이는 데이터베이스로의 네트워크 왕복 횟수를 줄이는 벌크 삽입 (bulk insert) 작업으로 알려져 있습니다.
이 단계에서는 단일 명령으로 books 컬렉션에 세 권의 책을 더 추가합니다. 여전히 mongosh 셸에 있고 bookstore 데이터베이스로 전환되었는지 확인하십시오.
문서 객체 배열을 전달하는 insertMany() 메서드를 사용합니다.
db.books.insertMany([
{
title: "1984",
author: "George Orwell",
year: 1949,
genres: ["Dystopian", "Science Fiction"],
stock: 15
},
{
title: "To Kill a Mockingbird",
author: "Harper Lee",
year: 1960,
genres: ["Classic", "Fiction"],
stock: 5
},
{
title: "Pride and Prejudice",
author: "Jane Austen",
year: 1813,
genres: ["Romance", "Classic"],
stock: 12
}
]);출력 결과는 작업이 승인되었음을 확인하고 방금 삽입한 세 개의 문서 각각에 대한 _id 값을 나열합니다.
{
acknowledged: true,
insertedIds: {
'0': ObjectId("652f8e3e111a2b3c4d5e6f79"),
'1': ObjectId("652f8e3e111a2b3c4d5e6f7a"),
'2': ObjectId("652f8e3e111a2b3c4d5e6f7b")
}
}문서가 추가되었는지 확인하려면 컬렉션의 총 문서 수를 셀 수 있습니다.
db.books.countDocuments();결과는 4여야 합니다. 이는 이전 단계의 문서 하나와 방금 추가한 세 개의 문서를 나타냅니다.
4데이터를 삽입한 후에는 데이터를 검색하고 검토하는 것이 다음 논리적인 단계입니다. 이는 데이터가 올바르게 저장되었는지 확인하고 데이터베이스에서 읽는 애플리케이션을 구축하는 데 중요합니다. MongoDB 는 이를 위해 강력한 find() 메서드를 제공합니다.
books 컬렉션의 모든 문서를 검색하려면 인자 없이 find() 메서드를 사용합니다.
db.books.find();이 명령은 현재 컬렉션에 있는 네 개의 문서를 모두 나열합니다. 출력 결과가 길 수 있지만, 모든 것을 한 번에 볼 수 있는 좋은 방법입니다.
더 자주 사용되는 경우는 특정 기준과 일치하는 문서를 찾는 것입니다. 1950 년 이전에 출판된 모든 책을 찾으려면 $lt (less than) 연산자를 사용한 쿼리 필터를 사용할 수 있습니다.
db.books.find({ year: { $lt: 1950 } });이 쿼리는 "The Great Gatsby", "1984", "Pride and Prejudice"의 문서를 반환합니다.
때로는 전체 문서가 아닌 문서의 특정 필드만 필요한 경우가 있습니다. 이를 프로젝션 (projection) 이라고 합니다. "Classic" 장르의 모든 책의 title과 author만 검색하려면 find()의 두 번째 인자로 프로젝션 문서를 추가할 수 있습니다.
db.books.find({ genres: "Classic" }, { title: 1, author: 1, _id: 0 });프로젝션 문서에서 1은 "이 필드 포함"을 의미하고 0은 "이 필드 제외"를 의미합니다. 기본적으로 _id 필드는 항상 포함되므로 _id: 0으로 명시적으로 제외합니다.
출력 결과는 제목과 저자의 깔끔한 목록입니다.
[
{ "title": "The Great Gatsby", "author": "F. Scott Fitzgerald" },
{ "title": "To Kill a Mockingbird", "author": "Harper Lee" },
{ "title": "Pride and Prejudice", "author": "Jane Austen" }
]데이터 무결성은 모든 데이터베이스에 매우 중요합니다. 이를 강제하는 한 가지 방법은 중복 항목을 방지하는 것입니다. 이 단계에서는 고유 인덱스를 생성하는 방법과 MongoDB 가 이 제약 조건을 위반하려는 시도를 어떻게 처리하는지 알아보겠습니다.
컬렉션에 있는 두 권의 책이 동일한 제목을 가질 수 없도록 합니다. 이를 위해 title 필드에 고유 인덱스를 생성합니다.
db.books.createIndex({ title: 1 }, { unique: true });출력 결과는 생성된 인덱스의 이름을 확인합니다.
title_1이제 고유 인덱스가 설정되었으므로 컬렉션에 이미 존재하는 제목, 예를 들어 "1984"를 가진 문서를 삽입해 보겠습니다.
db.books.insertOne({
title: "1984",
author: "George Orwell",
year: 1949,
genres: ["Dystopian", "Science Fiction"],
stock: 20
});이 작업은 실패합니다. MongoDB 는 E11000 오류 코드가 포함된 MongoBulkWriteException을 발생시킵니다. 이는 중복 키 위반을 나타냅니다. 이것은 예상된 동작이며 고유 인덱스가 올바르게 작동하고 있음을 확인합니다.
MongoBulkWriteException: E11000 duplicate key error collection: bookstore.books index: title_1 dup key: { title: "1984" }애플리케이션에서는 프로그램 충돌 대신 이러한 오류를 우아하게 처리하기 위해 try...catch 블록으로 이러한 데이터베이스 작업을 감싸야 합니다. mongosh 셸에서도 이를 시뮬레이션할 수 있습니다.
try {
db.books.insertOne({
title: "1984",
author: "George Orwell"
});
} catch (e) {
print("Error inserting document:", e.message);
}이 명령은 예외를 잡고 사용자 친화적인 오류 메시지를 출력하여 잠재적인 삽입 실패를 처리하는 강력한 방법을 보여줍니다.
MongoDB 는 유연한 스키마로 알려져 있지만, 스키마 유효성 검사를 사용하여 문서에 특정 구조를 강제할 수 있습니다. 이를 통해 컬렉션의 모든 문서가 정의된 규칙 집합을 준수하도록 하여 데이터 품질과 일관성을 향상시킬 수 있습니다.
이 마지막 단계에서는 books 컬렉션에 유효성 검사기 (validator) 를 추가합니다. 이 유효성 검사기는 모든 문서에 title, author, year 필드를 요구하며, 이러한 필드에 대한 특정 데이터 유형 및 범위를 강제합니다.
collMod (modify collection) 명령을 사용하여 유효성 검사기를 추가합니다.
db.runCommand({
collMod: "books",
validator: {
$jsonSchema: {
bsonType: "object",
required: ["title", "author", "year"],
properties: {
title: {
bsonType: "string",
description: "must be a string and is required"
},
author: {
bsonType: "string",
description: "must be a string and is required"
},
year: {
bsonType: "int",
minimum: 1000,
maximum: 2024,
description: "must be an integer between 1000 and 2024"
}
}
}
}
});{ ok: 1 } 출력은 유효성 검사기가 성공적으로 적용되었음을 확인합니다.
이제 규칙을 위반하는 문서를 삽입하여 유효성 검사기를 테스트해 보겠습니다. 이 문서에는 허용된 범위를 벗어난 year가 있습니다.
db.books.insertOne({
title: "The Hobbit",
author: "J.R.R. Tolkien",
year: 999
});삽입은 실패하며 MongoDB 는 문서가 유효성 검사에 실패했음을 설명하는 오류 메시지를 반환합니다.
MongoBulkWriteException: Document failed validation이는 스키마 유효성 검사 규칙이 활성화되어 데이터 무결성을 효과적으로 보호하고 있음을 확인합니다. 이 강력한 기능은 NoSQL 데이터베이스의 유연성과 데이터 유효성 검사의 안정성을 결합합니다.
이 실습에서는 MongoDB 컬렉션에 데이터를 삽입하는 핵심 기술을 성공적으로 학습했습니다. insertOne()을 사용하여 단일 문서를 삽입하는 것으로 시작하여, 효율적인 insertMany() 벌크 (bulk) 작업을 통해 여러 문서를 추가했습니다.
또한 find() 및 countDocuments()를 사용하여 데이터를 쿼리하고 확인하는 연습을 했습니다. 가장 중요하게는 데이터 무결성을 보장하는 두 가지 주요 방법, 즉 중복을 방지하기 위한 고유 인덱스 생성과 일관된 문서 구조를 강제하기 위한 스키마 유효성 검사 구현을 탐구했습니다. 이러한 기술은 MongoDB 를 사용하여 견고하고 안정적인 애플리케이션을 구축하는 데 필수적입니다.
