조용한 개발 노트

이 시리즈에서는 Spring Data MongoDB를 기준으로 MongoDB의 설계, 조회, 성능, 운영까지 전반을 살펴봤습니다.마지막으로 남은 질문은 이것입니다.“그래서, MongoDB는 언제 써야 하고언제 쓰지 말아야 할까?”이 글은 MongoDB의 기능을 더 소개하기보다는, 선택의 기준을 명확히 정리하는 데 목적이 있습니다.이 글에서 정리할 내용MongoDB가 잘 맞는 문제 유형MongoDB를 피해야 하는 상황RDB와 MongoDB를 함께 쓰는 전략실무에서 쓰기 좋은 판단 체크리스트1) MongoDB가 잘 맞는 경우MongoDB는 다음과 같은 문제를 풀 때 강점을 가집니다.1. 읽기 모델이 명확한 경우화면/API 단위로 필요한 데이터가 정해져 있고조인 없이 한 번에 읽을 수 있는 구조라면MongoD..

앞선 12편에서는 MongoDB Auditing을 통해 데이터 변경의 추적과 책임을 다뤘습니다. 이번 편에서는 운영 환경에서 MongoDB를 사용할 때 성능 문제를 어떻게 감지하고, 무엇을 봐야 하는지를 정리합니다.MongoDB 성능 문제는 보통“어느 날 갑자기 느려졌다”라는 형태로 발견됩니다. 하지만 실제로는 그 전에 이미 여러 신호가 나타나고 있는 경우가 대부분입니다.이번 편에서 다룰 내용MongoDB 성능 이슈의 특징가장 먼저 확인해야 할 지표느린 쿼리를 찾는 방법Index와 성능 지표의 관계실무에서의 점검 순서1) MongoDB 성능 문제의 특징MongoDB 성능 이슈는 다음과 같은 특징을 가집니다.초기에는 잘 드러나지 않는다데이터가 쌓이면서 점진적으로 악화된다특정 쿼리나 특정 시간대에만 발생한다..

앞선 11편에서는 MongoDB에서의 스키마 변경과 운영 환경에서의 마이그레이션 전략을 다뤘습니다. 이번 편에서는 운영 관점에서 빠질 수 없는 주제인 Auditing을 정리합니다.Auditing은 단순히“createdAt, updatedAt을 넣는 것”이 아니라, 데이터 변경에 대한 책임과 추적 가능성을 확보하는 문제입니다.이번 편에서 다룰 내용MongoDB에서 Auditing이 필요한 이유Spring Data MongoDB Auditing 개요@CreatedDate / @LastModifiedDateAuditor(누가 변경했는가) 처리 전략실무에서 자주 하는 실수1) 왜 Auditing이 중요한가?운영 환경에서 가장 자주 받는 질문 중 하나는 이것입니다.“이 데이터, 언제 이렇게 바뀌었나요?”Audit..

앞선 10편에서는 MongoDB 트랜잭션의 한계와 언제 사용해야 하는지를 정리했습니다. 이번 편에서는 운영 환경에서 MongoDB를 사용할 때 피할 수 없는 문제인 스키마 변경(Schema Migration)을 다룹니다.MongoDB를 쓰다 보면 이런 말을 자주 듣습니다.“Mongo는 스키마가 없어서 마이그레이션이 필요 없다”하지만 실제 운영 환경에서는 이 말이 가장 위험한 오해가 되곤 합니다.이번 편에서 다룰 내용MongoDB에서 스키마란 무엇인가?스키마 변경이 어려워지는 이유대표적인 스키마 변경 유형운영 환경에서 쓰는 마이그레이션 전략실무에서 반드시 지켜야 할 원칙1) MongoDB에도 스키마는 존재한다MongoDB는 DB 레벨에서 스키마를 강제하지 않을 뿐, 애플리케이션 레벨의 스키마는 반드시 존재..

앞선 9편에서는 대량 처리와 Bulk Operation을 다뤘습니다. 이번 편에서는 MongoDB를 사용할 때 가장 많은 오해가 생기는 주제인 Transaction을 정리합니다.특히 RDB와 JPA에 익숙한 개발자라면 다음과 같은 질문을 자연스럽게 하게 됩니다.“MongoDB에서도 @Transactional을 써도 되나?”“어디까지가 안전한 트랜잭션 범위인가?”이 글의 목표는 MongoDB 트랜잭션을 쓰는 방법보다, 언제 써도 되고 언제 쓰면 안 되는지를 구분하는 것입니다.이번 편에서 다룰 내용MongoDB 트랜잭션의 등장 배경MongoDB 트랜잭션의 조건Spring Data MongoDB에서 트랜잭션 사용하기Bulk Operation과 트랜잭션의 관계실무에서의 판단 기준1) MongoDB는 원래 트랜잭..

앞선 8편에서는 MongoDB의 집계 도구인 Aggregation Pipeline을 살펴봤습니다. 이번 편에서는 조회가 아닌, 대량의 데이터를 어떻게 효율적으로 쓰고 수정할 것인가라는 문제를 다룹니다.MongoDB를 운영하다 보면 반드시 이런 순간을 마주하게 됩니다.“수천~수만 건을 한 번에 수정해야 한다”“데이터 구조가 바뀌어서 전체 문서를 보정해야 한다”이때 단순 반복 저장(save) 방식은 성능과 안정성 모두에서 위험한 선택이 될 수 있습니다.이번 편에서 다룰 내용대량 처리가 문제가 되는 이유save / saveAll의 한계Bulk Operation의 개념Spring Data MongoDB에서 Bulk 사용하기실무에서의 적용 기준1) 왜 대량 처리가 문제가 되는가?MongoDB는 단일 문서 단위의 ..

앞선 7편에서는 MongoDB 조회 전략을 Query Method → MongoTemplate 흐름으로 정리했습니다. 이번 편에서는 단순 조회를 넘어, 집계·통계·가공이 필요한 순간에 등장하는 Aggregation Pipeline을 다룹니다.Aggregation은 MongoDB에서 “조회 결과를 가공하는 공식적인 방법”에 가깝습니다.이번 편에서 다룰 내용Aggregation이 필요한 이유Aggregation Pipeline의 개념주요 Stage의 역할Spring Data MongoDB에서 Aggregation 사용하기실무에서 Aggregation을 쓰는 기준1) 단순 조회로 해결되지 않는 순간다음과 같은 요구는 단순한 find 조회로는 해결하기 어렵습니다.상태별 주문 건수 집계기간별 매출 합계카테고리별 ..

앞선 6편에서는 MongoDB 성능의 핵심인 Index 설계를 다뤘습니다. 이번 편에서는 그 인덱스를 실제로 활용하는 조회(Query) 전략을 정리합니다.Spring Data MongoDB에서 조회를 구현하다 보면 다음과 같은 고민을 하게 됩니다.“이 조회는 Repository로 충분할까?”“언제부터 MongoTemplate으로 내려가야 할까?”이 글의 목표는 조회 방식을 모두 나열하는 것이 아니라, 언제 내려가야 하는지 판단 기준을 만드는 것입니다.이번 편에서 다룰 내용Query Method의 역할과 장점Query Method가 잘 맞는 조회의 특징Query Method의 한계가 드러나는 순간MongoTemplate + Criteria의 등장 이유실무에서 쓰기 좋은 선택 기준1) Query Method..

앞선 5편에서는 MongoDB 모델링의 핵심인 Embedded Document vs Reference를 다뤘습니다. 이번 편에서는 그 모델링이 실제 성능으로 이어지기 위해 반드시 이해해야 할 주제인 Index 설계를 다룹니다.MongoDB에서 인덱스는 “있으면 좋은 옵션”이 아니라, 설계를 완성하는 필수 요소에 가깝습니다.이번 편에서 다룰 내용MongoDB에서 Index가 필요한 이유Index가 없는 조회가 만들어내는 문제MongoDB Index의 기본 종류Spring Data MongoDB에서 Index 정의하기실무에서 자주 하는 실수1) MongoDB에서 Index는 왜 중요한가?MongoDB는 기본적으로 Document 단위로 데이터를 빠르게 읽는 것에 최적화되어 있습니다. 하지만 인덱스가 없다면,..

앞선 4편에서 @Document와 @Field를 통해 MongoDB에서 도메인 모델이 어떻게 시작되는지 살펴봤습니다. 이번 편에서는 MongoDB 모델링에서 가장 중요한 선택, Embedded Document와 Reference를 다룹니다.이 선택은 단순한 구현 차이가 아니라, MongoDB를 “잘 쓰는지 / RDB처럼 쓰다 망하는지”를 가르는 기준에 가깝습니다.이번 편에서 다룰 내용Embedded Document와 Reference의 차이MongoDB에서 Join이 없는 이유언제 Embedded가 맞고, 언제 Reference가 맞는가RDB 사고방식이 만드는 흔한 실수실무에서 쓰기 좋은 판단 질문1) 두 가지 모델링 방식MongoDB에서 연관된 데이터를 표현하는 방식은 크게 두 가지입니다.Embedde..