다형성 데이터
MongoDB 는 유연한 데이터 모델을 사용하므로 단일 컬렉션 의 문서가 동일한 구조를 가질 필요가 없습니다. 다형성 데이터는 문서 필드나 데이터 유형이 다양한 단일 컬렉션 의 데이터입니다.
일반적으로 컬렉션 의 문서는 구조가 비슷하지만 애플리케이션 에 따라 약간의 차이가 포함될 수 있습니다. 유사하고 동일하지 않은 문서를 단일 컬렉션 으로 그룹 하려면 다형성 및 상속 스키마 설계 패턴을 사용할 수 있습니다.
이러한 스키마 설계는 문서 형태에 따라 데이터를 저장하는 대신 쿼리 액세스 패턴을 기반으로 데이터를 저장하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
사용 사례
Scenario | 디자인 패턴 적용 |
|---|---|
애플리케이션 이 다양한 스포츠의 프로 운동 선수를 추적합니다. 쿼리는 모든 운동 선수에 액세스 하지만 각 선수에 대해 저장된 속성은 스포츠에 따라 다릅니다. | 다형성 패턴 을 사용하여 운동 선수를 단일 컬렉션 으로 그룹 합니다. 문서의 모양이 다르지만 단일 쿼리 로 문서에 액세스할 수 있습니다. |
애플리케이션 이 서점의 책을 추적합니다. 책은 ebook, 인쇄물, 오디오북 등 다양한 형태로 제공될 수 있습니다. 모든 책은 title, author 및 genre 의 필드를 주식 하지만 형식에 따라 다른 필드가 추가로 있습니다. | 상속 패턴 을 사용하여 책을 단일 컬렉션 으로 그룹 합니다. 각 책 형식은 book 상위 엔터티의 하위 엔터티로, 모든 형식에서 title, author 및 genre 의 공유 필드를 제공합니다. 하위 엔터티의 추가 필드에도 불구하고 상위 엔터티의 공유 필드를 사용하면 단일 컬렉션 으로 그룹화할 수 있습니다. |