JSON Schema 유효성 검사 지정
JSON Schema는 JSON 문서에 주석을 달고 유효성을 검사할 수 있는 어휘입니다. JSON schema를 사용하여 사람이 읽을 수 있는 형식으로 필드에 대한 유효성 검사 규칙을 지정할 수 있습니다.
호환성
다음 환경에서 호스팅되는 배포에 JSON schema 유효성 검사를 사용할 수 있습니다.
MongoDB Atlas: 클라우드에서의 MongoDB 배포를 위한 완전 관리형 서비스
MongoDB Enterprise: MongoDB의 구독 기반 자체 관리 버전
MongoDB Community: MongoDB의 소스 사용 가능 무료 자체 관리 버전
Context
MongoDB는 핵심 사양과 유효성 검사 사양을 비롯한 JSON schema 초안 4를 지원하지만, 몇 가지 차이점이 있습니다. 자세한 내용은 확장 및 생략을 참조하세요.
JSON Schema에 대한 자세한 내용은 공식 웹사이트를 참조하세요.
제한 사항
다음의 스키마 유효성 검사를 지정할 수 없습니다:
admin
,local
,config
데이터베이스 컬렉션
collection에서 클라이언트 측 필드 수준 암호화 또는 Queryable Encryption 을 활성화한 경우 유효성 검사에는 다음 제한 사항이 적용됩니다.
CSFLE의 경우
collMod
를 실행할 때 libmongocrypt 라이브러리는 명령에 지정된 JSON 암호화 스키마를 선호합니다. 이렇게 하면 아직 스키마가 없는 컬렉션에 스키마를 설정할 수 있습니다.Queryable Encryption의 경우 암호화된 필드를 포함하는 JSON schema로 인해 쿼리 분석 오류가 발생합니다.
단계
이 예에서는 students
유효성 검사 규칙이 있는 컬렉션을 만들고 유효하지 않은 문서를 삽입하려고 시도한 후 결과를 관찰합니다.
MongoDB 배포에 연결합니다.
mongosh
를 사용하여 로컬 MongoDB 인스턴스 또는 MongoDB Atlas 배포서버에 연결하려면 배포서버에 연결 또는 mongosh를 통해 연결의 단계를 참조하세요.
유효성 검사를 사용하는 컬렉션을 생성합니다.
mongosh
에서 다음 명령을 실행하여 students
컬렉션을 만들고 $jsonSchema
연산자를 사용하여 스키마 유효성 검사 규칙을 설정합니다.
db.createCollection("students", { validator: { $jsonSchema: { bsonType: "object", title: "Student Object Validation", required: [ "address", "major", "name", "year" ], properties: { name: { bsonType: "string", description: "'name' must be a string and is required" }, year: { bsonType: "int", minimum: 2017, maximum: 3017, description: "'year' must be an integer in [ 2017, 3017 ] and is required" }, gpa: { bsonType: [ "double" ], description: "'gpa' must be a double if the field exists" } } } } } )
팁
제목 및 설명 필드로 규칙 명확히 하기
규칙이 명확하지 않은 경우 title
및 description
필드를 사용하여 유효성 검사 규칙에 대한 설명을 제공할 수 있습니다. 문서가 유효성 검사에 실패하면 MongoDB는 오류 출력에 이러한 필드를 포함합니다.
유효성 검사를 통해 유효하지 않은 문서를 방지하는지 확인합니다.
다음 명령을 실행합니다. 삽입 작업이 실패하는 이유는 gpa
필드가 정수형태인데, validator
가 이 필드를 double
형태로 요구하기 때문입니다.
db.students.insertOne( { name: "Alice", year: Int32( 2019 ), major: "History", gpa: Int32(3), address: { city: "NYC", street: "33rd Street" } } )
MongoServerError: Document failed validation Additional information: { failingDocumentId: ObjectId("630d093a931191850b40d0a9"), details: { operatorName: '$jsonSchema', title: 'Student Object Validation', schemaRulesNotSatisfied: [ { operatorName: 'properties', propertiesNotSatisfied: [ { propertyName: 'gpa', description: "'gpa' must be a double if the field exists", details: [ { operatorName: 'bsonType', specifiedAs: { bsonType: [ 'double' ] }, reason: 'type did not match', consideredValue: 3, consideredType: 'int' } ] } ] } ] } }
팁
기본값 으로 mongosh
는 중첩된 객체를 최대 6단계 깊이까지 인쇄합니다. 중첩된 모든 객체를 전체 깊이로 인쇄하려면 inspectDepth
를 Infinity
로 설정하다 합니다.
config.set("inspectDepth", Infinity)
유효한 문서를 쿼리합니다.
문서가 성공적으로 삽입되었는지 확인하려면 다음 명령을 실행하여 students
컬렉션을 쿼리합니다.
db.students.find()
[ { _id: ObjectId("62bb413014b92d148400f7a5"), name: 'Alice', year: 2019, major: 'History', gpa: 3, address: { city: 'NYC', street: '33rd Street' } } ]
팁
Atlas 배포에 연결되어 있는 경우, Atlas UI에서 문서를 보고 필터링할수도 있습니다.
추가 정보
JSON Schema 유효성 검사와 쿼리 연산자 유효성검사를 결합할 수 있습니다.
예를 들어 이 스키마 유효성 검사를 사용하는 sales
컬렉션을 생각해 보겠습니다.
db.createCollection("sales", { validator: { "$and": [ // Validation with query operators { "$expr": { "$lt": ["$lineItems.discountedPrice", "$lineItems.price"] } }, // Validation with JSON Schema { "$jsonSchema": { "properties": { "items": { "bsonType": "array" } } } } ] } } )
sales
컬렉션의 문서에 대해 다음과 같은 규칙을 적용하는 유효성 검사가 이루어집니다:
lineItems.discountedPrice
lineItems.price
보다 작아야 합니다. 이 규칙은$lt
연산자를 사용하여 지정됩니다.items
필드는 배열이어야 합니다. 이 규칙은$jsonSchema
를 사용하여 지정됩니다.
자세히 알아보기
JSON schema에서 허용되는 키워드의 전체 목록을 보려면 사용 가능한 키워드를 참조하세요.
특정 필드에 포함할 수 있는 값을 제한하려면 허용된 필드 값 지정을 참조하세요.
JSON Schema 유효성 검사 관련 문제를 방지하려면 JSON Schema 유효성 검사를 위한 팁을 참조하세요.