원래 제품과 호환되는 여러 데이터베이스를 포함한 MongoDB는 사용자 친화적인 패키지로 상당한 유연성을 제공하기 때문에 개발자들 사이에서 인기 있는 선택이 되었습니다.

• 애자일 개발을 위한 유연한 스키마: MongoDB를 사용하면 스키마 구조 및 검증 수준을 맞춤설정할 수 있습니다. 빠른 프로토타입 제작을 위해 느슨한 구조로 시작한 다음 엄격한 검증 규칙을 도입하고 애플리케이션이 성숙해짐에 따라 데이터 모델을 발전시킬 수 있습니다. 전체 데이터 구조를 미리 정의하지 않고 빠르게 빌드하고 싶다면 MongoDB의 유연성이 매우 유용할 수 있습니다.
• 적응성을 위한 수평 확장: MongoDB는 수평 확장을 위해 설계되어 데이터를 여러 노드 또는 클러스터에 분산할 수 있습니다. 이 프로세스를 '샤딩'이라고 합니다. 여러 서버에 부하를 분산하면 데이터를 빠르게 저장하거나 회수하고 수요 감소 또는 증가에 맞춰 조정할 수 있습니다.
• 고가용성: MongoDB는 고가용성과 내결함성을 위해 기본 제공되는 데이터 복제를 제공합니다. 하드웨어 장애가 발생하거나 유지보수 중에 데이터베이스 서버에 있는 데이터의 여러 사본을 통해 데이터베이스가 자동 장애 조치를 제공할 수 있습니다.

MongoDB Query Language(MQL)는 개발자, 특히 JavaScript를 아는 개발자에게 즉시 친숙하도록 설계되었습니다. 이를 통해 강력한 쿼리를 작성하여 데이터를 검색, 업데이트 또는 삭제하는 작업을 더 쉽게 시작할 수 있습니다.

다음과 같은 다양한 유형의 쿼리를 통해 필요한 정확한 데이터를 유연하게 찾을 수 있습니다.

• 필드 쿼리: 문서 전체에서 특정 값과 정확히 일치하는 항목을 찾습니다. 예를 들어 직업 필드가 정확히 '개발자'인 모든 사용자를 찾습니다.
• 범위 쿼리: 연령이 35세를 넘는 모든 사용자 등 특정 범위에 속하는 데이터를 찾습니다.
• 정규 표현식(정규식) 쿼리: 특정 패턴과 일치하는 텍스트를 찾습니다. 예를 들어 이름이 'B'로 시작하는 모든 사용자를 찾을 수 있습니다.

전반적으로 MongoDB는 전체 객체에 대한 정보를 검색하는 데 탁월합니다. 예를 들어 한 사용자의 이름, 주문 내역, 선호도 등 모든 정보를 수집하려면 모든 정보가 하나의 문서에 있을 가능성이 높습니다. 단일 쿼리로 필요한 모든 것을 빠르게 가져올 수 있습니다.

그러나 MongoDB는 고도로 구조화된 다양한 컬렉션에서 복잡한 JOIN을 요구하는 쿼리에는 덜 효율적입니다. 이러한 쿼리에는 관계형 데이터베이스가 더 적합합니다.

MongoDB는 반정형 또는 비정형 데이터에 의존하는 애플리케이션이나 데이터 모델이 계속 발전할 가능성이 높은 애플리케이션 등 다양한 애플리케이션에 적합한 데이터베이스입니다. 하지만 다른 데이터베이스 옵션도 고려하여 올바른 결정을 내리는 것이 좋습니다.

MongoDB, Apache Cassandra, SQL 데이터베이스는 모두 특정 사용 사례에 따라 고유한 이점을 제공합니다. 이제 몇 가지 차이점을 살펴보면서 애플리케이션에 적합한 옵션을 선택하는 데 도움을 드리겠습니다.

SQL 데이터베이스(예: PostgreSQL)와 NoSQL 문서 데이터베이스(예: MongoDB)는 데이터 관리에 대한 두 가지 기본적인 접근방식을 나타냅니다.

MongoDB와 달리 관계형 데이터베이스라고도 하는 SQL 데이터베이스는 데이터를 테이블로 구성합니다. 각 테이블에는 행과 열이 있는 사전 정의된 형식이 있으므로 SQL 데이터베이스는 MongoDB의 문서 형식과 비교할 때 '엄격한' 형식이라고 불리기도 합니다.

PostgreSQL과 같은 SQL 데이터베이스의 매력은 JOIN을 사용하여 복잡한 쿼리를 실행하고 여러 테이블의 정보를 매우 효율적으로 결합할 수 있다는 점입니다. 예를 들어 '지난달에 파란색 셔츠를 구매한 30세 이상의 시카고 거주 고객을 보여 줘'와 같은 쿼리를 포함할 수 있습니다.

MongoDB와 Apache Cassandra는 모두 강력한 NoSQL 데이터베이스이지만 근본적으로 다른 아키텍처를 기반으로 빌드되었으며 서로 다른 사용 사례에 최적화되어 있습니다.

Apache Cassandra는 와이드 칼럼 스토어로, 데이터를 행과 열로 구성하지만 유연한 스키마를 사용하므로 동일한 column family 내에서 행마다 다른 열을 가질 수 있습니다.

또한 여러 서버에서 대량의 데이터를 처리하고 분산 시스템 전반에서 고가용성과 높은 쓰기 성능을 제공하는 것으로도 알려져 있습니다.

MongoDB를 사용해 빌드하려면 몇 가지 경로 중에서 선택할 수 있습니다. 데이터베이스는 개발사인 MongoDB Inc.에서 직접 가져오거나 다른 제공업체의 MongoDB 호환 서비스를 사용할 수 있습니다. 호환성은 MongoDB API와 쿼리 언어(MQL)를 지원한다는 의미로, 최소한의 변경만으로 동일한 코드, 드라이버, 도구를 사용하면서 추가 기능이나 성능 이점을 누릴 수 있습니다.

가장 잘 알려진 MongoDB 호환 옵션은 다음과 같습니다.

• MongoDB 커뮤니티 및 Enterprise 버전: MongoDB의 다운로드 가능한 원본 버전입니다. 자체 인프라에서 실행할 수 있으므로 배포를 완전히 제어할 수 있습니다.
• MongoDB Atlas: MongoDB의 개발사가 제공하는 Database as a Service(DBaaS) 옵션입니다. Atlas는 모든 인프라, 확장, 백업, 보안을 처리하는 완전 관리형 클라우드 서비스입니다. Google Cloud를 비롯한 여러 클라우드 플랫폼에서 제공됩니다.
• Firestore: 운영에 대한 걱정 없이 애플리케이션 빌드에 집중하고 싶은 개발자를 위한 또 다른 완전 관리형 옵션입니다. Firestore는 아래에서 자세히 다룰 고유한 기능 모음을 제공하는 NoSQL 문서 데이터베이스입니다.
• Amazon DocumentDB: MongoDB API와 호환되는 Amazon Web Services(AWS) 관리형 데이터베이스 서비스입니다. 이미 MongoDB를 사용 중이며 AWS 인프라에서 실행하려는 애플리케이션을 위한 삽입형 대체 기능으로 설계되었습니다.
• Azure Cosmos DB: Microsoft의 전 세계에 분산된 멀티 모델 데이터베이스 서비스는 MongoDB용 API도 제공합니다. 이를 통해 익숙한 MongoDB 도구와 기술을 사용하여 Azure 클라우드 플랫폼에서 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.

Firestore는 완전 관리형 문서 데이터베이스로, AI 앱과 에이전트 생성을 위해 설계된 플랫폼인 Firebase와의 원활한 통합을 통해 클라우드 데이터 관리의 단순성을 제공합니다.

Firestore는 MongoDB 드라이버, 도구, 코드와 완전히 호환되므로 익숙한 쿼리 언어와 기능을 유지하면서 새로운 프로젝트를 시작하거나 기존 애플리케이션을 마이그레이션하기가 더 쉬워집니다.

• Google Cloud 완전 관리형: 확장, 업데이트, 백업, 보안 등 모든 운영 관리를 Google에서 처리합니다.
• 실시간 업데이트: 실시간 데이터로 사용자를 계속 연결합니다. Firestore는 실시간 데이터 동기화에 탁월하므로 채팅 애플리케이션, 공동작업 도구, 즉각적인 데이터 새로고침이 필요한 모바일 앱 등 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
• 전역 확장성: Firestore의 자동 확장 및 멀티 리전 데이터 복제를 통해 용량, 샤딩 또는 프로비저닝 스토리지를 구성할 필요 없이 성장에 손쉽게 대응하고 전 세계 사용자에게 짧은 지연 시간을 보장할 수 있습니다.
• 업계 최고 수준의 가용성 및 성능: Firestore는 최대 99.999% SLA의 업계 최고 수준의 가용성과 한 자릿수 밀리초의 읽기 지연 시간 성능을 자랑합니다.
• 벡터 데이터베이스: Firestore에서 벡터 임베딩을 저장하고 데이터 전반에 걸쳐 벡터 검색을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 최신 AI 애플리케이션과 에이전트의 기반이 되는 빠른 유사성 검색을 수행할 수 있습니다.
• 기본으로 제공되는 Google Cloud 통합: Google Cloud 및 Firebase의 일부인 Firestore는 Firebase Auth, BigQuery 및 기타 여러 강력한 서비스와 원활하게 통합됩니다.
• 낮은 사용량에 대한 무료 등급: Firestore는 무료 등급을 제공하므로 선불 비용 없이 성장함에 따라 확장하려는 스타트업이나 소규모 프로젝트에 적합합니다.