온라인 아카이브 구성

Atlas에서 Clusters 프로젝트의 페이지로 이동합니다.

1. 아직 표시되지 않은 경우 다음 목록에서 원하는 프로젝트가 포함된 조직을 선택합니다. 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴.

2. 아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Projects 메뉴에서 원하는 프로젝트를 선택합니다.

3. Clusters 페이지가 아직 표시되지 않은 경우 사이드바에서 Database를 클릭합니다.

   클러스터 페이지가 표시됩니다.

Online Archive 클러스터의 페이지로 이동합니다.

1. 클러스터 이름을 클릭합니다.

2. Online Archive 탭을 클릭합니다.

   Online Archive 페이지가 표시됩니다.

컬렉션을 위한 온라인 아카이브 구성을 시작하세요.

컬렉션에 대한 온라인 아카이브를 구성하려면 다음을 클릭합니다.

• Configure Online Archive 버튼을 클릭합니다.

• Add Archive 버튼을 이어서 클릭합니다.

계속하려면 를 검토하고 Online Archive Overview 을 클릭합니다.Next

Archiving Rule 다음 정보를 제공하여 을 만듭니다.

1. 데이터베이스 이름, 점(.) 구분 기호, 컬렉션 이름(즉, <database>.<collection>)을 포함하는 컬렉션 네임스페이스를 Namespace 필드에 지정합니다.

   온라인 아카이브가 생성된 후에는 네임스페이스를 수정할 수 없습니다.

2. 아카이브된 데이터를 저장할 클라우드 제공자 리전을 선택합니다.

   팁

   다른 지역을 선택하면 더 높은 데이터 전송 비용이 발생할 수 있으므로 가능하면 클러스터와 동일한 리전을 선택하는 것이 좋습니다.

   Atlas는 클러스터가 배포된 클라우드 제공자를 기반으로 클라우드 제공자 리전을 표시합니다. 멀티 클라우드 클러스터의 경우 Atlas는 우선 순위가 가장 높은 제공자의 클라우드 제공자 리전을 표시합니다. Atlas는 클러스터가 배포된 리전과 거의 또는 정확히 일치하는 리전 옆에 을(를) 표시합니다.

   AWS

   Azure

   GCP

   AWS에 배포된 Atlas cluster의 경우 다음 리전 중 하나를 선택할 수 있습니다.

   Data Federation 리전	AWS 리전
   미국 버지니아주	미국 동부 1(us-east-1)
   미국 오리건주	us-west-2
   브라질 상파울루	sa-east-1
   아일랜드	유럽 서부-1
   영국 런던	유럽 서부-2
   독일 프랑크푸르트	eu-central-1
   도쿄, 일본	ap-northeast-1
   인도 뭄바이	ap-south-1
   싱가포르	아시아 태평양 남동부 1(AP-SOUTH-EAST-1)
   호주 시드니	아시아 태평양 남동부 2(AP-SOUTH-EAST-2)
   캐나다 몬트리올	ca-central-1

   Azure 에 배포된 Atlas 클러스터의 경우, 클러스터에 다른 클라우드 제공자를 사용하는 다른 Online Archive가 없는 경우에만 Azure 리전을 선택할 수 있습니다. 클러스터의 기존 Online Archive가 보관된 데이터를 저장하기 위해 AWS 또는 Google Cloud를 사용하는 경우, 해당 클러스터의 새 Online Archive에 대해 AWS 또는 Google Cloud 리전만 선택할 수 있습니다.

   참고

   Azure 에 배포된 클러스터의 경우 AWS 또는 Google Cloud를 사용하는 기존 Online Archive가 있고 이를 삭제하는 경우 Azure 를 사용하는 새 Online Archive를 만들 수 있기 전에 5일을 기다려야 합니다. 이 5일 기간 동안 새 온라인 아카이브를 만들려고 시도하면 여전히 원래 선택한 클라우드 제공자가 기본값으로 사용됩니다.

   Azure에 배포된 Atlas cluster의 경우 다음 리전 중 하나를 선택할 수 있습니다.

   Data Federation 리전	Azure 리전
   미국 버지니아주	US_EAST_2
   네덜란드	EUROPE_WEST

   Google Cloud에 배포된 Atlas 클러스터의 경우, 클러스터에 다른 클라우드 제공자를 사용하는 다른 Online Archive가 없는 경우에만 Google Cloud 리전을 선택할 수 있습니다. 클러스터의 기존 온라인 아카이브가 보관된 데이터를 저장하기 위해 AWS 또는 Azure 를 사용하는 경우, 해당 클러스터의 새 온라인 아카이브에 대해 AWS 또는 Azure 리전만 선택할 수 있습니다.

   참고

   Google Cloud에 배포된 클러스터의 경우, AWS 또는 Azure 를 사용하는 기존 Online Archive가 있고 이를 삭제하는 경우, 5일을 기다려야 Google Cloud를 사용하는 새 Online Archive를 만들 수 있습니다. 이 5일 기간 동안 새 온라인 아카이브를 만들려고 시도하면 여전히 원래 선택한 클라우드 제공자가 기본값으로 사용됩니다.

   Google Cloud에 배포된 Atlas 클러스터의 경우 다음 리전 중 하나를 선택할 수 있습니다.

   Data Federation 리전	Google Cloud 리전
   벨기에	europe-west1
   미국 아이오와주	us-central1

   참고

   Atlas에서 온라인 아카이브를 생성한 후에는 스토리지 리전을 수정할 수 없습니다.

3. 보관하려는 컬렉션 유형에 따라 보관할 문서 선택 기준을 지정합니다.

   표준 컬렉션

   time series 컬렉션

   표준 collection의 경우 Atlas 사용자 인터페이스의 Date Match 또는 Custom Criteria 탭에서 보관할 문서를 선택하기 위한 기준을 지정합니다.

   날짜 일치

   사용자 지정 기준

   날짜 필드와 일 수 조합을 사용하여 collection에서 문서를 선택하려면:

   • collection의 문서에서 이미 인덱싱된 날짜 필드를 지정합니다. 중첩된 필드를 지정하려면 점 표기법을 사용합니다.

   • Atlas cluster에 데이터를 보관할 일 수를 지정합니다.

   • 지정된 날짜 필드의 날짜 형식을 선택합니다.

     다음 형식 중 하나를 선택하는 경우 지정된 날짜 필드의 값은 BSON types long 이어야 합니다.

     • EPOCH_SECONDS

     • EPOCH_MILLIS

     • EPOCH_NANOSECONDS

     중요

     Online Archive가 생성되면 날짜 필드를 수정할 수 없습니다.

   사용자 지정 필터를 사용하여 컬렉션에서 문서를 선택하려면 실행할 유효한 JSON 필터를 지정합니다. Atlas는 지정된 사용자 지정 필터를 db.collection.find(filter) 명령과 함께 사용합니다. 빈 문서 인수({})를 사용하여 모든 문서를 반환할 수는 없습니다. 다음 예제와 같이 $expr 과 같은 MongoDB Atlas 연산자 를 사용하여 모든 애그리게이션 연산자를 활용할 수 있습니다.

   참고

   다음 예에서는 모든 문서에 날짜/시간 값이 있는 bucket_end_date 필드가 포함되어 있다고 가정합니다. 다음 예에서 Atlas는 bucket_end_date 필드를 포함하지 않는 모든 문서와 bucket_end_date 이 날짜/시간 값이 아닌 모든 문서를 보관합니다.

   예제

   이 사용자 지정 필터 예시에서 현재 날짜가 문서의 bucket_end_date 필드에 있는 날짜를 초과하는 경우 Atlas는 현재 날짜에서 30일(밀리초 단위로 지정)을 뺀 다음 그 수 일, 시간, 분 이후의 데이터를 보관합니다.

   {
     "$expr": { "$lte": [
       "$bucket_end_date",
       { "$subtract": [ "$$NOW", 2592000000 ] }
     ] }
   }

   이 사용자 지정 필터 예시에서 현재 날짜가 objectId 안의 날짜를 초과하면 Atlas는 현재 날짜에서 30일(밀리초 단위로 지정)을 뺀 다음 그 수의 일, 시간, 분 이후의 데이터를 보관합니다.

   {
     "$expr": {
       "$lte": [
         {"$toDate": "$_id"},
         { "$subtract": [ "$$NOW", 2592000000 ] }
       ]
     }
   }

   사용자 지정 필터에 $expr 을 사용하는 경우 Atlas cluster가 데이터 보관에 인덱스를 사용하지 못할 수 있습니다.

   참고

   $NOW MongoDB 4 을(를) 실행하는 Atlas 클러스터에서만 지원됩니다.2 이상.

   time series 컬렉션에 문서를 보관하려면 This is a Time-Series Collection 확인란을 선택하고 다음을 지정합니다.

   • 각 time series 문서의 날짜가 포함된 필드의 이름입니다. 이는 time series 컬렉션의 timeField 에 해당해야 합니다. 중첩된 필드를 지정하려면 점 표기법 을 사용합니다. 온라인 아카이브가 생성된 후에는 시간 필드를 수정할 수 없습니다.

   • Atlas cluster에 데이터를 보관할 일수입니다.

   • 지정된 날짜 필드의 날짜 형식입니다. 날짜 필드 값은 ISODate 형식이어야 합니다.

   참고

   Atlas는 인덱스 충분성 쿼리를 실행하여 보관 프로세스의 효율성을 측정합니다. 반환된 문서 수에 맞춰 스캔된 문서의 수가 10개 이상안 경우 쿼리 결과는 Index Sufficiency Warning(을)를 트리거합니다. 이러한 경고는 효율적인 보관 프로세스에 필요한 인덱스가 부족함을 나타냅니다. 날짜 기반 보관의 경우 날짜 필드를 인덱싱해야 합니다. 표현식을 사용하는 사용자 지정 기준의 경우 Atlas가 먼저 값을 변환한 후 쿼리와 비교하여 값을 평가할 수 있습니다.

Online Archive에 데이터를 저장할 일수와 Atlas가 보관 작업을 실행할 기간을 지정합니다.

1. (선택 사항) Deletion Age Limit을(를) 지정합니다.

   기본적으로 Atlas는 보관된 데이터를 삭제하지 않습니다. 하지만 Deletion Age Limit를 지정할 경우 7 ~ 9125일 (25년)을 지정하여 보관된 데이터를 보관할 수 있습니다. Atlas는 여기에서 지정한 일수가 지나면 보관된 데이터를 삭제합니다. 이 데이터 만료 규칙은 Deletion Age Limit를 설정한 후 24 시간 후에 적용됩니다.

   경고

   Atlas에서 데이터를 삭제하면 데이터를 복구할 수 없습니다.

2. (선택 사항) Schedule Archiving Window을(를) 지정합니다.

   기본적으로 Atlas는 주기적으로 쿼리를 실행하여 데이터를 아카이브합니다. 하지만 Schedule Archiving Window 키를 토글하여 Atlas에서 데이터를 보관하려는 기간을 명시적으로 스케줄링할 수 있습니다. 다음을 지정할 수 있습니다.

   • 빈도. 매일, 특정 요일 또는 매월 특정 날짜에 작업을 실행하도록 선택할 수 있습니다. 매월 29일, 30일, 31일에 데이터 아카이빙 작업을 예약하려는 경우, Atlas는 이러한 날짜가 없는 달(예: 2월)에는 아카이빙 작업을 실행하지 않습니다.

   • 시간 창, 시간 단위. Atlas가 데이터 보관 작업을 실행하는 기간을 선택하세요. 최소 2시간을 지정해야 합니다. 실행 중인 작업이 이 기간 동안 완료되지 않을 경우, Atlas는 완료될 때까지 해당 작업을 계속 실행합니다.

Next 가장 일반적으로 쿼리되는 필드를 지정하려면 을 클릭합니다.

컬렉션에서 가장 자주 쿼리되는 두 가지 필드를 지정하여 온라인 아카이브에 파티션을 생성하세요.

/title/plot/released

/genres/title

/title/plot/released

• AWS 에서 지원되는 문자만 포함된 필드를 선택합니다. 피해야 할 문자에 대해 자세히 알아보려면 객체 키 이름 만들기 를 참조하세요. . Atlas는 지원되지 않는 문자가 포함된 문서를 건너뛰고 보관하지 않습니다.

• 다형성 데이터를 포함하지 않는 필드를 선택합니다. Atlas는 컬렉션에서 10개의 문서를 샘플링하여 파티션 필드의 데이터 유형을 결정합니다. 문서의 지정된 필드 값이 동일한 컬렉션에 있는 다른 문서의 값과 일치하지 않으면 Atlas는 문서를 보관하지 않습니다.

• 자주 쿼리하는 필드를 선택하고 첫 번째 위치에서 가장 자주 쿼리하는 필드부터 마지막 위치에서 가장 적게 쿼리하는 필드까지 순서대로 정렬합니다. 예를 들어, 날짜 필드를 자주 쿼리하는 경우 날짜 필드를 첫 번째 위치에 두십시오. 그러나 다른 필드를 자주 쿼리하는 경우 해당 필드가 첫 번째 위치에 있어야 합니다.

Atlas에서 지원하는 파티션 속성 유형은 다음과 같습니다.

• date

• double

• int

• long

• objectId

• string

• boolean

지원되는 파티션 속성 유형에 대해 자세히 알아보려면 파티션 속성 유형을 참조하세요.

파티션은 쿼리 성능을 향상하지만 이러한 필드를 포함하지 않는 쿼리는 모든 보관 문서의 전체 컬렉션 스캔이 필요하므로 시간이 오래 걸리고 비용이 증가합니다. 파티션이 Atlas Data Federation에서 쿼리 성능을 향상하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 S3의 Data Structure를 참조하세요.

온라인 아카이브 설정을 검토하고 확인하려면 Next 을 클릭합니다. 다음과 같은 보관 규칙 설정을 검토할 수 있습니다.

• 데이터베이스 및 컬렉션의 이름

• 클라우드 제공자 및 클라우드 제공자 리전 이름

• 날짜 필드의 이름(Date Match에만 해당)

• Atlas 클러스터에 데이터를 보관하는 일수(Date Match에만 해당)

• 보관된 데이터를 삭제할 수 있는 기간(일수)

• 데이터 보관 빈도 및 기간

• 보관할 데이터를 식별하는 데 사용할 사용자 지정 쿼리(Custom Criteria에만 해당)

• 파티션 필드

필요한 경우 Back을 클릭하여 이러한 설정을 수정합니다.

표시된 쿼리를 복사하고 mongosh 셸에 실행하여 5 단계에서 정의한 규칙의 기준과 일치하는 문서를 확인합니다. 쿼리에서 explain 을 실행하여 인덱스를 사용하는지 확인할 수 있습니다. 필드가 인덱싱되지 않은 경우 다음 단계로 진행하여 인덱스를 생성합니다. 필드가 이미 인덱싱된 경우 11 단계로 건너뜁니다.

(선택 사항) 표시된 쿼리를 mongosh 에 복사하고 실행하여 필요한 인덱스를 생성합니다. 이렇게 하면 최적의 성능을 위해 데이터가 인덱싱됩니다.

보관 규칙을 검증하고 확인합니다.

1. Confirm an online archive 탭에서 Begin Archiving 클릭합니다.

2. Begin Archiving 창에서 Confirm을(를) 클릭합니다.