MongoDB Shell

mongosh를 사용하면 데이터베이스와 컬렉션을 생성, 조회, 삭제하는 작업을 대화형으로 수행할 수 있다. 현재 사용 중인 데이터베이스를 확인하려면 db 명령어를 입력한다. 새로운 데이터베이스로 전환하거나 생성하기 위해서는 use <데이터베이스_이름> 명령어를 사용한다. 이 명령어는 지정한 이름의 데이터베이스가 존재하지 않더라도 즉시 해당 데이터베이스 컨텍스트로 전환하며, 이후에 컬렉션에 첫 번째 데이터를 삽입할 때 실제로 생성된다.

컬렉션을 관리하는 기본 명령어로는 db.createCollection()과 db.getCollectionNames() 등이 있다. db.createCollection()을 사용하면 특정 이름으로 새로운 컬렉션을 명시적으로 생성할 수 있으며, 옵션을 지정하여 캡드 컬렉션을 만들거나 유효성 검사 규칙을 설정할 수 있다. 시스템에 존재하는 모든 컬렉션의 목록을 보려면 db.getCollectionNames()를 실행하면 된다. 불필요한 컬렉션을 삭제할 때는 db.<컬렉션_이름>.drop() 메서드를, 현재 작업 중인 전체 데이터베이스를 삭제하려면 db.dropDatabase() 명령어를 사용한다.

데이터베이스와 컬렉션의 상태 정보를 확인하는 데 유용한 명령어도 제공된다. db.stats() 명령은 현재 데이터베이스의 문서 수, 데이터 크기, 인덱스 크기 등 상세한 통계 정보를 보여준다. 특정 컬렉션에 대한 유사한 통계는 db.<컬렉션_이름>.stats()로 확인할 수 있다. 또한 show dbs 명령을 실행하면 접근 가능한 모든 데이터베이스의 리스트와 그 크기를 한눈에 볼 수 있어, 데이터베이스 관리 작업을 효율적으로 수행하는 데 도움이 된다.

MongoDB Shell에서의 CRUD 연산은 데이터를 생성, 조회, 갱신, 삭제하는 핵심 작업을 수행한다. 이는 데이터베이스와 상호작용하는 가장 기본적이면서도 필수적인 기능을 제공한다.

데이터 생성은 insertOne() 또는 insertMany() 메서드를 사용한다. insertOne()은 단일 문서를 컬렉션에 추가하며, insertMany()는 여러 문서를 배열로 묶어 한 번에 삽입할 수 있다. 이 과정에서 문서는 JSON과 유사한 BSON 형식으로 저장된다.

데이터 조회는 find() 메서드가 주로 사용된다. 특정 조건을 만족하는 문서를 검색할 때는 find() 메서드의 첫 번째 인자로 쿼리 조건 객체를 전달한다. 모든 문서를 조회하려면 빈 객체 {}를 인자로 사용한다. 조회 결과의 가독성을 높이기 위해 pretty() 메서드를 체이닝하여 사용할 수 있다.

데이터 갱신은 updateOne(), updateMany(), replaceOne() 메서드로 이루어진다. updateOne()과 updateMany()는 $set, $inc 같은 업데이트 연산자를 사용해 문서의 특정 필드만 수정한다. 반면 replaceOne()은 문서 전체를 새로운 문서로 교체한다. 데이터 삭제는 deleteOne()과 deleteMany() 메서드를 통해 수행되며, 지정된 조건과 일치하는 문서를 제거한다.

MongoDB Shell에서는 find() 메서드를 사용하여 컬렉션 내 문서를 검색한다. 기본적인 쿼리는 db.컬렉션명.find({필드: 값}) 형태로 작성하며, 비교 연산자($gt, $lt), 논리 연산자($and, $or), 정규 표현식 등을 활용해 복잡한 조건을 지정할 수 있다. 결과는 커서 객체로 반환되며, pretty() 메서드를 붙여 가독성 있게 출력하거나 limit(), sort(), skip() 메서드로 결과를 제한하고 정렬할 수 있다. 특정 필드만 조회하려면 프로젝션을 사용한다.

쿼리 성능을 최적화하기 위해 인덱스를 생성하고 관리하는 기능도 제공한다. createIndex() 메서드를 사용하여 단일 필드, 복합 필드, 텍스트, 지리 공간 등 다양한 유형의 인덱스를 생성할 수 있다. 생성된 인덱스는 getIndexes()로 확인하고, explain() 메서드를 실행하여 쿼리가 어떤 인덱스를 사용하는지 분석할 수 있다. 불필요한 인덱스는 dropIndex()로 제거하여 저장 공간을 절약하고 쓰기 성능을 개선한다.

인덱스 설계는 쿼리 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 자주 조회되는 필드에 인덱스를 생성하고, 정렬이나 범위 쿼리에 자주 사용되는 복합 인덱스는 필드 순서를 신중하게 결정해야 한다. MongoDB Shell의 $indexStats 연산자를 사용하면 인덱스 사용 통계를 확인하여 최적화에 도움을 줄 수 있다.

MongoDB Shell은 기본적으로 자바스크립트 인터프리터 환경을 제공한다. 사용자는 셸 내에서 자바스크립트 문법과 객체를 자유롭게 활용하여 데이터베이스와 상호작용할 수 있다. 이는 단순한 쿼리 실행을 넘어 변수 선언, 함수 정의, 반복문 및 조건문 사용과 같은 프로그래밍 로직을 직접 작성할 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 쿼리 결과를 변수에 저장한 후 추가적인 연산을 수행하거나, 자주 사용하는 작업을 함수로 묶어 재사용하는 것이 가능하다.

이러한 자바스크립트 엔진의 활용은 데이터 조작과 관리 작업을 자동화하고 복잡한 로직을 구현하는 데 큰 장점을 제공한다. 사용자는 for 루프를 사용하여 대량의 문서를 순회 처리하거나, Array.map() 및 Array.filter() 같은 자바스크립트 배열 메서드를 활용해 쿼리 결과를 가공할 수 있다. 또한, MongoDB에서 제공하는 데이터베이스 명령어와 자바스크립트 함수를 조합하여 보다 동적이고 유연한 스크립트를 작성할 수 있다.

셸은 전역 객체로 db를 제공하며, 이 객체를 통해 현재 연결된 데이터베이스의 컬렉션에 접근한다. 모든 데이터베이스 연산은 자바스크립트 메서드 호출 형태로 이루어진다. 예를 들어 db.collection.find()는 해당 컬렉션에서 문서를 조회하는 자바스크립트 메서드이다. 이처럼 NoSQL 데이터베이스의 작업 흐름이 친숙한 프로그래밍 언어 환경 안에서 자연스럽게 구성된다.

또한, MongoDB Shell은 표준 자바스크립트 라이브러리를 대부분 지원하므로, 날짜 처리나 수학 연산과 같은 작업에도 네이티브 자바스크립트 객체와 함수를 사용할 수 있다. 이는 데이터 분석이나 일괄 업데이트 같은 관리 작업을 스크립팅할 때 매우 유용하다. 결국, MongoDB Shell의 자바스크립트 활용성은 데이터베이스 관리자와 개발자에게 강력한 대화형 도구이자 스크립팅 플랫폼의 역할을 하게 한다.

MongoDB Shell은 단순히 대화형으로 사용하는 것 외에도, 미리 작성된 스크립트 파일을 실행하는 방식으로도 활용할 수 있다. 이는 반복적인 작업을 자동화하거나, 복잡한 일련의 데이터베이스 작업을 배치 처리할 때 매우 유용하다.

스크립트 파일을 실행하는 기본 방법은 mongosh 명령어에 파일 경로를 인자로 전달하는 것이다. 예를 들어, script.js라는 파일을 실행하려면 터미널에서 mongosh script.js 명령을 입력하면 된다. 이때 스크립트 파일은 일반적인 자바스크립트 문법으로 작성되며, MongoDB Shell에서 제공하는 모든 명령어와 함수를 사용할 수 있다. 또한, 명령줄 인자를 스크립트에 전달하여 동적으로 동작을 제어할 수도 있다.

파일 기반 실행은 특히 데이터베이스 초기화, 테스트 데이터 삽입, 정기적인 백업 스크립트 실행, 복잡한 집계 파이프라인 작업 수행 등에 효과적이다. 스크립트 내에서는 데이터베이스 연결, 컬렉션 생성, CRUD 연산, 그리고 인덱싱 설정 등을 포함한 모든 관리 작업을 프로그래밍적으로 처리할 수 있다. 이를 통해 일관성 있고 오류 가능성이 낮은 운영 환경을 구축하는 데 도움이 된다.

연결 문자열은 MongoDB 데이터베이스 서버에 접속하기 위해 필요한 정보를 담은 URI 형식의 문자열이다. mongosh를 실행할 때 가장 기본적인 방법은 이 연결 문자열을 명령줄 인자로 직접 제공하는 것이다. 예를 들어, 로컬 호스트의 기본 포트(27017)에서 실행 중인 MongoDB 서버에 접속하려면 mongosh "mongodb://localhost:27017" 명령을 사용한다.

연결 문자열은 프로토콜, 호스트, 포트, 데이터베이스 이름, 그리고 선택적으로 인증 정보와 추가 옵션을 포함할 수 있다. 기본 형식은 mongodb://[사용자이름:비밀번호@]호스트[:포트][/데이터베이스][?옵션]이다. 복수의 호스트를 지정하여 레플리카셋이나 샤딩 클러스터에 연결할 수도 있으며, 이 경우 호스트 목록을 쉼표로 구분하여 나열한다.

연결 문자열의 옵션 부분에서는 SSL/TLS 사용 여부, 읽기 선호도, 연결 제한 시간, 애플리케이션 이름 등 다양한 연결 매개변수를 설정할 수 있다. 이러한 옵션들은 key=value 쌍을 앰퍼샌드(&)로 연결하여 지정한다. 또한, mongosh는 실행 시 --host, --port, --username 같은 개별 명령줄 옵션을 사용하여 연결 매개변수를 별도로 제공하는 방법도 지원한다.

MongoDB Shell에서 데이터베이스에 안전하게 연결하고 작업하기 위해서는 적절한 인증과 보안 설정이 필수적이다. 사용자는 연결 문자열에 인증 정보를 포함하거나, 연결 후 db.auth() 메서드를 사용하여 인증을 완료할 수 있다. 일반적인 방법은 mongosh를 실행할 때 --username과 --password 옵션을 함께 사용하거나, mongodb://username:password@host:port/database 형식의 연결 문자열을 직접 지정하는 것이다. 특히 프로덕션 환경에서는 SSL/TLS를 통한 암호화 연결을 강력히 권장하며, 이는 --tls 및 관련 옵션을 통해 설정할 수 있다.

MongoDB의 보안 모델은 역할 기반 접근 제어를 중심으로 구성된다. 시스템 관리자는 createUser 명령을 통해 사용자를 생성하고, read, readWrite, dbAdmin 같은 미리 정의된 역할을 부여하거나, 특정 컬렉션과 작업에 대한 권한을 세분화하여 사용자 정의 역할을 생성할 수 있다. MongoDB Shell에서는 db.getUser()나 db.getRole() 같은 메서드로 현재 권한 설정을 확인하고, db.updateUser()로 사용자 정보를 수정하는 등 사용자와 역할을 관리하는 다양한 명령을 제공한다.

또한 Shell은 로컬 시스템의 보안을 위해 실행된 명령 이력을 .mongoshrc.js 파일에 저장하거나, 스크립트 파일을 통해 자격 증명을 하드코딩하지 않고 환경 변수로 관리하는 등의 보안 모범 사례를 지원한다. 중요한 관리 작업을 수행할 때는 mongosh를 안전 모드에서 실행하거나, 네트워크 방화벽을 통해 데이터베이스 포트에 대한 접근을 제한하는 등의 추가 조치가 필요하다.

MongoDB Shell(mongosh)은 집계 파이프라인을 구성하고 실행하는 데 유용한 도구이다. 집계 파이프라인은 데이터 처리 파이프라인 개념을 적용하여, 여러 단계를 거쳐 컬렉션의 문서들을 처리하고 변환하며, 최종적으로 집계된 결과를 반환한다. 각 단계는 입력 문서 스트림을 받아 처리한 후, 다음 단계로 새로운 문서 스트림을 출력하는 방식으로 작동한다.

집계 파이프라인의 주요 단계로는 $match, $group, $sort, $project, $lookup 등이 있다. $match 단계는 SQL의 WHERE 절과 유사하게 문서를 필터링한다. $group 단계는 지정된 키를 기준으로 문서를 그룹화하고, $sum, $avg 같은 집계 함수를 사용하여 계산을 수행한다. $lookup 단계는 다른 컬렉션과의 조인 연산을 가능하게 하여 관계형 데이터를 처리하는 기능을 제공한다.

MongoDB Shell에서는 db.collection.aggregate() 메서드를 사용하여 파이프라인을 실행한다. 메서드의 인자로는 각 단계를 정의한 객체의 배열을 전달한다. 예를 들어, 특정 조건을 만족하는 문서를 필터링한 후, 카테고리별로 판매량을 합산하고 결과를 정렬하는 복잡한 쿼리를 단일 파이프라인으로 구성할 수 있다. 이는 여러 번의 개별 쿼리를 실행하는 것보다 효율적이며, 서버 측에서 대부분의 작업을 처리하므로 네트워크 비용을 줄일 수 있다.

집계 파이프라인은 데이터 분석과 리포팅에 매우 강력한 기능이다. 데이터 웨어하우스의 ETL 과정과 유사하게, 원시 데이터를 여러 단계를 거쳐 가공하여 비즈니스 인사이트를 얻는 데 활용된다. MongoDB Shell을 통해 이러한 파이프라인을 대화형으로 작성하고 테스트하며, 결과를 즉시 확인할 수 있어 개발 및 데이터 탐색 과정을 용이하게 한다.

MongoDB Shell(mongosh)은 MongoDB 4.0 버전부터 도입된 트랜잭션 기능을 지원한다. 이를 통해 여러 컬렉션에 걸친 일련의 데이터베이스 연산을 하나의 논리적 작업 단위로 묶어 실행할 수 있다. 트랜잭션은 모든 연산이 성공적으로 커밋되거나, 하나라도 실패할 경우 전체 연산이 롤백되는 ACID 특성을 보장하여 데이터의 일관성을 유지하는 데 핵심적이다.

트랜잭션은 session.startTransaction() 메서드로 시작하며, 이후 실행되는 CRUD 연산들은 해당 세션에 연결된다. 모든 작업이 완료된 후 session.commitTransaction()을 호출하여 변경 사항을 영구적으로 적용하거나, 오류 발생 시 session.abortTransaction()을 호출하여 모든 변경을 취소할 수 있다. 이 과정은 자바스크립트 구문을 사용하여 스크립트 형태로 작성하고 실행하는 것이 일반적이다.

트랜잭션 사용 시 주의할 점은, MongoDB의 분산 아키텍처 상 트랜잭션이 레플리카 세트 또는 샤딩된 클러스터 환경에서 제한적으로 적용된다는 것이다. 또한, 트랜잭션 내에서 생성된 컬렉션은 트랜잭션이 커밋되기 전까지는 일반적인 쿼리로 조회할 수 없다. 성능에 미치는 영향을 고려하여 꼭 필요한 다중 문서 수정 작업에만 사용하는 것이 권장된다.

MongoDB Shell은 데이터베이스의 성능 상태를 확인하고 최적화하는 데 유용한 다양한 명령어와 기능을 제공한다. 성능 모니터링의 핵심은 시스템의 현재 상태를 실시간으로 파악하고, 병목 현상을 일으킬 수 있는 쿼리나 인덱스 문제를 식별하는 데 있다.

주요 모니터링 명령어로는 db.currentOp()와 db.serverStatus()가 있다. db.currentOp()는 데이터베이스에서 현재 실행 중인 모든 작업을 보여주며, 오래 실행되거나 리소스를 많이 소모하는 쿼리를 식별하는 데 사용된다. db.serverStatus()는 MongoDB 인스턴스의 전반적인 상태, 메모리 사용량, 네트워크 연결 수, 락 경합과 같은 통계 정보를 제공한다. 또한 explain() 메서드를 쿼리에 적용하면 해당 쿼리의 실행 계획을 상세히 분석할 수 있어, 인덱스 사용 여부나 문서 스캔 수를 확인하여 비효율적인 쿼리를 튜닝할 수 있다.

성능 문제를 지속적으로 추적하기 위해 MongoDB Shell은 프로파일링 기능을 지원한다. db.setProfilingLevel() 명령어를 사용하여 슬로우 쿼리를 특정 임계값 이상으로 걸러내어 system.profile 컬렉션에 기록할 수 있다. 이렇게 수집된 프로파일링 데이터를 분석하면 애플리케이션에서 자주 발생하는 성능 저하 패턴을 발견할 수 있다. 또한 top 명령어는 각 데이터베이스 및 컬렉션 별로 발생한 읽기/쓰기 작업의 누적 시간을 보여주어, 부하가 집중되는 부분을 파악하는 데 도움을 준다.

이러한 모니터링 도구들을 효과적으로 활용하려면 인덱스 사용 현황을 정기적으로 점검해야 한다. db.collection.getIndexes()로 생성된 인덱스 목록을 확인하고, 사용되지 않는 인덱스는 db.collection.dropIndex()로 제거하여 불필요한 쓰기 오버헤드를 줄일 수 있다. MongoDB Shell에서의 성능 모니터링은 반응적 문제 해결을 넘어, 데이터 모델링과 쿼리 최적화를 위한 사전 예방적 인사이트를 제공하는 중요한 과정이다.