[DB] MongoDB: 문서 DB, WiredTiger, replica set, aggregation

2026년 6월 25일 · 수정 2026년 6월 25일 · 📖 약 1분 · 432자/단어 #mongodb #nosql #document #database

정의

MongoDB 는 BSON (binary JSON) 문서 기반 NoSQL DB. schema-less 라기보다 flexible schema. 2026 시점 Atlas (managed) 가 대다수.

핵심 개념

RDB	MongoDB
Database	Database
Table	Collection
Row	Document (BSON)
Column	Field
Index	Index (B-tree)
JOIN	`$lookup` (aggregation)
Foreign key	없음 (수동 관리)

문서 모델

{
  "_id": ObjectId("..."),
  "name": "koa",
  "email": "koa@x.com",
  "addresses": [
    { "type": "home", "city": "Seoul" },
    { "type": "work", "city": "SF" }
  ],
  "tags": ["admin", "pro"],
  "createdAt": ISODate("2026-06-25T00:00:00Z")
}

nested + 배열 자유로움. non-join read 가 빠름.

WiredTiger 스토리지 엔진

flowchart TB
    Op[op] --> WT[WiredTiger]
    WT --> Cache["메모리 cache (~50% RAM)"]
    WT --> Journal["Journal (WAL)"]
    WT --> Snappy[Snappy 압축]
    WT --> DataFiles[(BTree 데이터 파일)]

B-tree 인덱스.
Document-level locking (이전 글로벌 lock 에서 진화).
Snappy / Zstd 압축.

Replica Set

flowchart LR
    P[(Primary)] -->|oplog| S1[(Secondary 1)]
    P -->|oplog| S2[(Secondary 2)]
    Client -->|write| P
    Client -->|"read (옵션)"| S1
    Client -->|"read (옵션)"| S2

1 primary + N secondary.
자동 failover (election).
읽기 분산 옵션 (read preference).

Sharding

flowchart TB
    Client --> Mongos["mongos<br/>(라우터)"]
    Mongos --> Config[(Config Servers)]
    Mongos --> Shard1[(Shard 1)]
    Mongos --> Shard2[(Shard 2)]
    Mongos --> Shard3[(Shard 3)]

shard key 로 분산.
hashed, ranged, zone 정책.
chunk 단위 자동 balancing.

Aggregation Pipeline

db.orders.aggregate([
  { $match: { status: "paid" } },
  { $lookup: { from: "users", localField: "userId", foreignField: "_id", as: "user" } },
  { $unwind: "$user" },
  { $group: { _id: "$user.country", total: { $sum: "$amount" } } },
  { $sort: { total: -1 } },
  { $limit: 10 },
]);

Stage	의미
`$match`	WHERE
`$project`	SELECT
`$group`	GROUP BY
`$sort`	ORDER BY
`$limit` / `$skip`	LIMIT / OFFSET
`$lookup`	LEFT JOIN
`$unwind`	배열 분해
`$facet`	다중 sub-pipeline
`$bucket`	범위 그룹화

TIP

aggregation 순서 최적화: $match 와 $project 를 최대한 일찍. 인덱스 활용 + 처리량 감소.

Index

종류	의미
Single field	단일
Compound	다중
Multikey	배열 필드
Text	full-text
2dsphere	공간
Hashed	sharding 친화
Wildcard	임의 필드
TTL	자동 만료

db.orders.createIndex({ userId: 1, createdAt: -1 });
db.events.createIndex({ createdAt: 1 }, { expireAfterSeconds: 86400 });

Transactions (4.0+, 4.2+ sharded)

const session = db.startSession();
session.startTransaction();
try {
  await coll1.updateOne({ _id: 1 }, { $inc: { x: 1 } }, { session });
  await coll2.insertOne({ ... }, { session });
  await session.commitTransaction();
} catch (e) {
  await session.abortTransaction();
}

CAUTION

과거 MongoDB = 트랜잭션 없음 이미지가 강했으나, 4.0+ 부터 multi-document ACID. Sharded 트랜잭션은 비용 큼, document 안에 묶을 수 있으면 그게 정통.

흔한 함정

WARNING

_id 의 ObjectId 가 random 으로 clustered index 미친 분포 = MongoDB 는 _id index 의 random 분포 가 의도. 옛 PK 사고 패턴.
join 이 무거움 = $lookup 은 NoSQL 답지 않은 비용. 임베드 (embedding) 가 정통 패턴.
transaction 남용 = single document 안의 동작은 항상 atomic. transaction 은 진짜 필요할 때만.
shard key 잘못 선택 = 재선택 가능 했지만 옛 버전은 불가. write 분포가 균등하지 않은 키 가 가장 큰 함정.