컬렉션 수 줄이기

개요

컬렉션 은 RDBMS 테이블과 유사한 MongoDB 문서의 그룹입니다. 컬렉션은 단일 데이터베이스 내에 존재합니다.

컬렉션에 문서가 포함되어 있지 않더라도 삭제 불가능한 기본 _id 인덱스 형식의 리소스 비용이 계속 발생합니다. 이 인덱스는 자체적으로(특히 소규모 컬렉션의 경우) 많은 공간을 차지하지 않지만, 수천 개의 컬렉션이 있는 경우 이러한 인덱스가 리소스를 추가하고 데이터베이스 할당에 부담을 줄 수 있습니다.

배포에 불필요하거나 많은 수의 collection이 포함되는 경우 collection 수를 줄이고 궁극적으로 애플리케이션의 리소스 요구 사항을 줄이기 위해 데이터를 재구성하는 것을 고려해야 합니다.

예제

센서에서 얻은 온도 측정값 collection을 저장하는 temperatures 데이터베이스를 생각해 보겠습니다. 센서는 오전 10시부터 오후 10시까지 30분마다 값을 측정합니다. 매일의 측정값은 읽은 날짜별로 이름이 지정된 별도의 collection에 저장됩니다.

// temperatures.march-09-2020
{
  "_id": 1,
  "timestamp": "2020-03-09T010:00:00Z",
  "temperature": 29
}
{
  "_id": 2,
  "timestamp": "2020-03-09T010:30:00Z",
  "temperature": 30
}
...
{
  "_id": 25,
  "timestamp": "2020-03-09T022:00:00Z",
  "temperature": 26
}

// temperatures.march-10-2020
{
  "_id": 1,
  "timestamp": "2020-03-10T010:00:00Z",
  "temperature": 30
}
{
  "_id": 2,
  "timestamp": "2020-03-10T010:30:00Z",
  "temperature": 32
}
...
{
  "_id": 25,
  "timestamp": "2020-03-10T022:00:00Z",
  "temperature": 28
}

날이갈수록 데이터베이스의 collection 수가 증가합니다. collection의 수가 무제한이므로 이러한 collection과 해당 인덱스를 유지 관리해야 하는 데이터베이스의 필요성이 날로 증가하고 있습니다. 데이터베이스가 결국 수천 개의 collection과 인덱스를 관리하는 점에 도달하면 성능이 저하될 수 있습니다.

또한 이 접근 방식은 여러 날에 걸친 쿼리를 쉽게 진행하지 못합니다. 여러 날의 데이터를 쿼리하여 장기간의 온도 추세를 얻으려면 $lookup 작업을 수행해야 하며, 이는 동일한 컬렉션의 데이터를 쿼리하는 것만큼 성능이 떨어집니다.

// temperatures.readings
{
  "_id": ISODate("2020-03-09"),
  "readings": [
    {
      "timestamp": "2020-03-09T010:00:00Z",
      "temperature": 29
    },
    {
      "timestamp": "2020-03-09T010:30:00Z",
      "temperature": 30
    },
    ...
    {
      "timestamp": "2020-03-09T022:00:00Z",
      "temperature": 26
    }
  ]
}
{
  "_id": ISODate("2020-03-10"),
  "readings": [
    {
      "timestamp": "2020-03-10T010:00:00Z",
      "temperature": 30
    },
    {
      "timestamp": "2020-03-10T010:30:00Z",
      "temperature": 32
    },
    ...
    {
      "timestamp": "2020-03-10T022:00:00Z",
      "temperature": 28
    }
  ]
}

불필요한 collection 확인 방법

db.getCollectionNames().length

자세히 알아보기

• MongoDB의 데이터 모델링과 유연한 스키마 모델에 대해 자세히 알아보려면 데이터 모델링 소개를 참조하세요.

• 데이터베이스 및 컬렉션에 대해 자세히 알아보려면 데이터베이스 및 컬렉션을 참조하세요 .

• 단일 문서에 관련 데이터를 포함하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 포함된 데이터 모델을 참조하세요.