MongoDB 스키마 모범 사례

스키마는 쿼리 패턴에 따라 설계되었습니다. 고주파에서 확인 된 데이터는 포함되며 참조는 독립적으로 업데이트됩니다. 2. 임베딩은 작은 쌍에 적합하며 참조는 빅 데이터 또는 빈번한 업데이트에 적합합니다. 3. 확장으로 인한 움직임을 피하기 위해 문서 크기를 제어하고 성장하는 데이터 모음을 개별적으로 구축하십시오. 4. 정확한 색인 설계, 느린 쿼리를 분석하며 복합 및 오버레이 인덱스를 잘 활용합니다. 5. 나중에 유지 보수에서 혼란을 피하기 위해 필드 명명의 스타일과 유형을 통합하십시오. 이러한 관행은 MongoDB 성능 장점을 활용하고 구조를 효율적이고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.

MongoDB의 스키마를 설계하는 것은 전통적인 관계형 데이터베이스만큼 "일대일에 맞는"것이 아닙니다. 더 융통성이 있지만 갇히기가 더 쉽습니다. 방금 SQL에서 MongoDB로 전환 한 경우 본능적으로 "테이블 구조를 모방"하고 싶을 수도 있지만, 이는 종종 중첩 문서, 어레이, 집계 성능 등과 같은 MongoDB의 장점을 상실합니다.

다음은보다 효율적이고 유지 관리 가능한 구조를 작성하는 데 도움이되는 실용적이고 입증 된 MongoDB 스키마 디자인 모범 사례 입니다.

✅ 1. 쿼리 모드에 따른 설계 스키마 (쿼리 구동 설계)

MongoDB의 핵심 개념은 다음과 같습니다. 스키마는 데이터 자체의 논리적 관계가 아닌 읽기 및 쓰기 작업 주위에 설계되어야합니다 .

• 사용자와 주문 정보를 함께 쿼리 해야하는 경우 → 주문을 사용자 문서 ( embedded )에 포함시켜야합니다.
• 주문 데이터가 거대하거나 개별적으로 업데이트되는 경우 → references 사용은 쿼리를 $lookup 와 연결하십시오.

? 제안:

• 먼저 고주파 쿼리 (예 : /users/:id/orders )를 나열하십시오.
• 포함 또는 인용 여부를 결정하십시오
• 명확한 성능 또는 일관성 요구 사항이없는 한 "표준화"를 위해 문서를 분할하지 마십시오.

✅ 2. 참조를 합리적으로 포함하는 것과 참조를 사용하십시오

? 팁 :
임베드 어레이는 수십 개의 주소를 가진 사용자와 같은 "소량 쌍"에 적합합니다. 그러나 주문에 수천 개의 항목 항목이있는 경우 별도의 세트로 분할하는 것을 고려해야합니다.

✅ 3. 문서 크기 제어 (문서 성장 방지)

MongoDB 문서 캡은 16MB이지만 이것이 유일한 한계는 아닙니다. 문서 성장은 성능 저하로 이어질 것입니다 !

• 새 배열 요소 (예 : 로그, 댓글)를 삽입하면 문서가 더 커집니다.
• MongoDB는 문서 위치를 이동해야 할 수도 있습니다 (원래 공간이 충분하지 않은 경우) "문서 재배치"라고 불리는 것은 매우 느립니다!

✅ 솔루션 :

• 데이터 성장 (채팅 레코드, 작동 로그)의 경우 별도의 컬렉션 작성
• 고정 크기 로그를 저장하려면 capped collection 사용하십시오 (이전 데이터를 자동으로 제거)
• 또는 "Time Sharding"전략을 사용하여 낮/월별 하위 수집을 만듭니다 (예 : logs_2024_10 ).

✅ 4. 인덱스 디자인이 정확해야합니다. 맹목적으로 추가하지 마십시오.

MongoDB 인덱스는 가능한 한 많지 않으며 각 인덱스는 다음과 같습니다.

• 메모리를 취합니다
• 영향 쓰기 속도 (삽입/업데이트 중에 인덱스를 유지해야합니다)

? 올바른 방법 :

• 느린 쿼리 로그 분석 ( db.setProfilingLevel(2) )
• .explain("executionStats") 사용하여 쿼리가 인덱스에 도달하는지 확인하십시오.
• 복합 색인 순서 { userId: 1, createdAt: -1 } 매우 중요합니다.
• 덮은 쿼리는 문서 자체를 검색하지 않고 인덱스에서 직접 결과를 반환 할 수 있습니다.

✅ 5. 명명 및 일관된 유형 (나중에 유지 보수 충돌을하지 마십시오)

MongoDB는 "Modeless"이지만 팀워크에는 계약이 있어야합니다.

• 필드 이름은 스타일로 통합되어 있습니다 (예 : created_at 또는 createdAt ? 하나를 선택하고 고수 함)
• 동일한 필드 유형은 동일해야합니다 (예 : 문서가 없으면 age 숫자이고 일부는 줄입니다).
• 필드의 의미를 설명하기 위해 의견이나 문서를 추가하십시오 (특히 복잡한 중첩 구조)

그렇지 않으면 당신은 다음과 같습니다.

 db.users.findone ({age : "25"}) // 찾을 수 없습니까? 다른 사람은 번호 (25)를 저장하기 때문에

요약하려면 :

• 포함 또는 참조? 확인 방법에 따라 다릅니다
• 너무 크지 말고 "확장"하지 마십시오.
• 색인이 정확하고 쌓지 마십시오
• 이름과 유형은 통일되어야합니다. 그렇지 않으면 팀원과 자신이 속일 것입니다.

이것들은 이론적이지 않지만 실제 프로젝트에서 반복적으로 검증 된 경험입니다. MongoDB는 유연하지만 잘 사용되지 않으면 느립니다. 디자인 전에 더 많은 질문을하십시오. "이 데이터를 가장 자주 읽는 방법은 무엇입니까?" - 대답은 스키마 방향입니다.

기본적 으로이 모든 것은 복잡하지 않지만 무시하기 쉽습니다.

위 내용은 MongoDB 스키마 모범 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!