대용량 문서의 크기 줄이기

개요

데이터베이스에 대용량 문서를 저장하면 RAM 및 대역폭이 과도하게 사용될 수 있습니다. MongoDB는 작업 세트라고 하는 자주 액세스하는 데이터를 RAM에 보관합니다. 작업 세트가 RAM 할당량을 초과하면 대신 디스크에서 데이터를 검색해야 하므로 성능이 저하됩니다.

가장 빈번한 쿼리가 해당 쿼리에 필요한 것보다 훨씬 더 많은 정보가 포함된 문서에 대한 것이라면 추가 컬렉션에 대한 참조를 사용하여 더 작은 문서로 스키마를 재구성하는 것이 좋습니다. 데이터를 더 많은 컬렉션으로 나누고 자주 액세스하는 데이터에 대해 더 작은 문서를 사용하면 작업 세트의 전체 크기를 줄이고 성능을 개선할 수 있습니다.

예시

홈페이지에 가장 최근에 개봉한 영화 50편의 제목과 해당 포스터 이미지의 목록을 표시하는 영화 카탈로그 웹사이트를 생각해 보세요. 홈페이지에서 사용자는 영화를 클릭하여 추가 세부 정보를 볼 수 있습니다.

웹사이트는 movies 컬렉션의 영화에 대한 정보를 저장합니다. 각 영화 문서에는 해당 영상에 사용할 수 있는 모든 정보가 포함되어 있습니다.

// movies collection
{
    "_id": 123,
    "title": "2001: A Space Odyssey",
    "poster": <url>,
    "director": "Stanley Kubrick",
    "release_year": 1968,
    "box_office_usd": 146000000,
    "countries_released": [
        "United States",
        ...
    ],
    "cast": [
        "Keir Dullea",
        ...
    ],
    "crew": [
         "Ray Lovejoy",
         ...
    ],
    ...
}

이 예시에서 웹사이트가 가장 자주 수행하는 쿼리는 가장 최근에 개봉한 영화 50편의 title 및 poster을(를) 찾는 것입니다. 모든 영화 정보를 쿼리하는 대신 movie collection을 두 개의 개별 collection인 movies와 movie_metadata로 분할하는 것이 좋습니다. collection은 movie 문서의 _id와(과) 연결되어 있습니다.

// movies collection
{
    "_id": 123,
    "title": "2001: A Space Odyssey",
    "poster": <url>
}

// movie_metadata collection
{
    "_id": <object_id>,
    "movie_id": 123, // reference to a movies document
    "director": "Stanley Kubrick",
    "release_year": 1968,
    "box_office_usd": 146000000,
    "countries_released": [
        "United States",
        ...
    ],
    "cast": [
        "Keir Dullea",
        ...
    ],
    "crew": [
         "Ray Lovejoy",
         ...
    ],
    ...
}

이렇게 하면 웹사이트에서 최신 영화 50편과 해당 포스터를 쿼리할 때 필요한 정보만 로드합니다. 사용자가 영화를 클릭하면 사이트는 해당 영화와 관련된 movie_metadata 문서를 찾기 위해 또 다른 쿼리를 수행합니다. 이 새 스키마는 가장 빈번한 쿼리가 훨씬 더 작은 문서를 반환하기 때문에 원본보다 성능이 더 좋습니다.

사용 사례, 특히 가장 자주 수행하는 작업을 고려하고 작업 세트를 효율적으로 사용하는 스키마를 설계하세요.

자세히 알아보기

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

• 참조를 사용해 스키마를 모델링하는 방법에 관한 자세한 내용은 문서 참조를 통한 일대다 관계 모델링을 참조하세요.

• MongoDB는 또한 데이터 모델링에 대한 무료 MongoDB 대학 과정: MongoDB용 데이터 모델링을 제공합니다.