한빛미디어

몽고DB(MongoDB)는 도큐멘트(Document) 모델 기반, NoSQL 제품이다.

여기서 도큐멘트의 의미는 Word 파일과 같은 일반적인 문서가 아닌 Key-Value 형태의 데이터 한 쌍을 의미한다.

​

현업에서도 몽고DB 커뮤니티 버전을 대용량 데이터 서비스에 사용한 적이 있는데, 한빛미디어에서 출간한 몽고DB 완벽 가이드(3판)을 읽다 보니 상용 버전(commericial ver.)에는 더욱 풍부한 기능이 존재함을 알 수 있었다.

이 도서는 도큐멘트 DB의 가장 큰 특징인 도큐멘트, 컬렉션의 소개로부터 시작하여 도큐멘트의 삽입, 삭제, 갱신과 같은 기본적인 CRUD 방식, 쿼리 방법, 인덱싱, 특수 인덱싱등을 전반부에서 다루고 있다.

중반부에서는 쿼리, 인덱싱, 트랜잭션과 같은 중급 내용과 후반부에서는 몽고DB를 사용할 애플리케이션의 설계와 고급 관리 기술을 다룬다,

​

내용의 흐름은 다음과 같다.

● 몽고DB 소개

● 도큐멘트

● 컬렉션

● 데이터베이스

● 몽고DB 쉘

● 쿼리

● 인덱싱

● 집계 프레임워크

● 트랜잭션

● 애플리케이션 설계(스키마, 정규화, 최적화, 일관성)

● 복제 셋

● 샤딩

● 보안(인증, 권한, 전송 계층 암호화)

● 영속성

● 서버 관리(시작/중지, 모니터링, 백업, 배포)

​

MongoDB는 협업에서도 지리 데이터 서비스에 많이 활용되고 있는 것으로 유명한데, 6장에서 공간 정보 인덱스와 전문 검색을 위한 인덱스, TTL 인덱스 등, 인덱싱에 많은 부분을 할애하였다. 실제로 국내에서도 교통 관련 서비스에서 몽고DB를 사용하고 있다고 들은 적 있다.

9장 애플리케이션 설계에서는 스키마 설계 고려 사항, 정규화, 일관성 등을 다루었고 10장에서는 복제 셋(replication set)을 생성하고 설정하는 방법을 다루었다.

대용량 DB에서 가장 중요한 점은 일관성과 성능이라고 할 수 있는데 복제 셋의 경우 성능과 백업을 모두 지원하는 유일한 방식이기 때문에 매우 중요한 내용이라 할 수 있다.

​

PART 4는 아예 샤딩(sharding)을 다루었는데 데이터의 크기가 점점 늘어나면 질의가 느려지고, 전반적인 애플리케이션 성능에 영향을 주게 된다. 이때 성능 개선을 위해 진행 가능한 방법 중 하나가 데이터를 분류하여 쪼개고 관련 있는 그룹에서만 데이터 조회를 하는 샤딩이라 할 수 있다.

​

이 책의 가장 큰 특징은 그리 두껍지 않는 분량이지만 몽고DB의 모든 기능을 모두 깊이 있게 다루었다는 점이다. APPENDIX에서는 몽고DB의 설치와 BJSON, Wire Protocol과 같이 DB 내부적으로 구성되는 방식의 기술을 설명하는 부록 파트도 있다.

​

번역서다 보니 한국 저자들이 쓴 책의 아기자기함보다는 묵직한 팩트 위주의 간결한 설명이 주 내용을 이룬다. 예를 들어 특정 기술에 대해 자세한 다이어그램을 제시하여 그림으로 설명하는 친절한(?) 방식보다는 해당 기술의 설명에 많은 문장을 할애하는 방식을 사용한다. 책에서 다루는 설정 파일의 예제 및 소스 코드가 충실히 제공되기 때문에 개발자나 DBA가 따라 하기에 무리 없어 보인다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."