$lookup 작업 축소

내장된 문서 사용

식료품점이 두 개의 개별 컬렉션에서 일대일 재고 및 영양 정보를 추적하는 다음 예를 생각해 보세요. 각 재고 항목은 고유한 영양 성분 항목에 해당합니다. nutrition_id 필드는 테이블 형식 데이터베이스와 유사하게 inventory 컬렉션을 nutrition_facts 컬렉션에 연결합니다.

// inventory collection
{
   "name": "Pear",
   "stock": 20,
   "nutrition_id": 123, // reference to a nutrition_fact document
   ...
}
{
   "name": "Candy Bar",
   "stock": 26,
   "nutrition_id": 456,
   ...
}

// nutrition_facts collection
{
   "_id": 123,
   "calories": 100,
   "grams_sugar": 17,
   "grams_protein": 1,
   ...
}
{
   "_id": 456,
   "calories": 250,
   "grams_sugar": 27,
   "grams_protein": 4,
   ...
}

애플리케이션이 name(으)로 재고 항목에 대한 영양 정보를 요청하는 경우, 이 스키마 구조는 재고 항목의 nutrition_id 와 일치하는 항목을 찾기 위해 nutrition_facts 컬렉션의 $lookup 가 필요합니다.

대신 inventory 컬렉션에 영양 정보를 포함할 수 있습니다.

// inventory collection
{
   "name": "Pear",
   "stock": 20,
   "nutrition_facts": {
      "calories": 100,
      "grams_sugar": 17,
      "grams_protein": 1,
      ...
   }
   ...
}
{
   "name": "Candy Bar",
   "stock": 26,
   "nutrition_facts": {
      "calories": 250,
      "grams_sugar": 27,
      "grams_protein": 4,
      ...
   }
   ...
}

이렇게 하면 inventory에서 항목을 쿼리할 때 다른 쿼리나 $lookup 작업 없이도 영양 정보가 결과에 포함됩니다. 컬렉션 전체의 데이터가 일대일 관계에 있는 경우 문서 포함을 고려하세요.

배열 사용

표 형식 데이터베이스와 유사하게 야구 리그의 players 컬렉션에 있는 문서가 teams 컬렉션에 있는 문서를 참조하는 다음 예를 생각해 보세요:

// players collection
{
   "team_id": 1, // reference to a team document
   "name": "Nick",
   "position": "Pitcher"
   ...
}
{
   "team_id": 1,
   "name": "Anuj",
   "position": "Shortstop"
   ...
}

// teams collection
{
   "_id": 1,
   "name": "Danbury Dolphins"
   ...
}

애플리케이션이 팀의 선수 목록을 요청하는 경우, 이 스키마 구조는 team_id 와 일치하는 각 선수를 찾기 위해 players 컬렉션의 $lookup 가 필요합니다.

대신 팀 문서 자체의 배열에 players을(를) 나열할 수 있습니다.

// teams collection
{
    "_id": 1,
    "name": "Danbury Dolphins",
    "players": [
       {
          "name": "Nick",
          "position": "Pitcher"
          ...
       },
       {
          "name": "Anuj",
          "position": "Shortstop"
          ...
       }
    ]
}

배열을 사용하여 관련 데이터를 보유함으로써 애플리케이션은 $lookup 작업이나 다른 컬렉션에 대한 인덱스 없이도 해당 팀의 선수를 포함한 전체 team 정보를 검색할 수 있습니다. 이 경우 정보를 별도의 컬렉션에 저장하는 것보다 배열을 사용하는 것이 더 효율적입니다.

데이터 모델

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

• 포함된 데이터 모델과 정규화된 데이터 모델 간의 장단점에 대해 자세히 알아보려면 데이터 모델 설계를 참조하세요.

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

배열

MongoDB에서 배열을 쿼리하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 배열 쿼리를 참조하세요.

디자인 패턴

배열이 잘 작동하는 상황에 대해 알아보려면 다음 디자인 패턴을 참조하세요.

• 각 영화가 일부 국가에서만 개봉하는 영화 데이터와 같이 고유한 속성 조합이 있는 데이터를 처리하려면 속성 패턴을 사용합니다.

• 버킷 패턴은 시간 범위 데이터와 같이 긴밀하게 그룹화되거나 순차적인 데이터를 처리할 때 사용합니다.

• 다형성 패턴을 사용하면 여러 스포츠 종목의 선수 기록과 같이 동일한 컬렉션에서 서로 다른 형태의 문서를 처리할 수 있습니다.

비정규화된 스키마

데이터를 복제하여 스키마를 개선하는 상황에 대해 읽어 보려면 다음 디자인 패턴을 참조하세요.

• 확장 참조 패턴을 사용해 자주 읽는 데이터의 일부를 큰 문서에서 작은 문서로 복제할 수 있습니다.