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[목차]

  1. MongoDB란?
  2. MongoDB의 주요 특징
  3. MongoDB를 선택한 이유
  4. 핵심 용어 정리
  5. DB생성 및 구축 과정
  6. Postman을 활용한 MongoDB 요청 테스트

[MongoDB란?]

MongoDB

현대 데이터베이스의 혁신

  • 2009년 출시된 문서 지향적 NoSQL 데이터베이스
  • **JSON 형태(BSON)**로 데이터를 저장하고 관리할 수 있음
  • 컬렉션(Collection) 단위로 데이터를 저장




[MongoDB의 주요 특징]

  1. 문서 지향적 구조

    • 관련 데이터를 단일 문서로 저장하여 조인 연산 불필요.

  2. 수평적 확장성

    • 샤딩(Sharding) 기능을 통해 여러 서버에 데이터를 분산 저장가능.

  3. 높은 가용성

    • 복제(Replication) 기능을 활용하여 시스템 장애 시에도 서비스 운영이 가능.

  4. 유연한 스키마

    • 개발 과정에서 데이터 모델을 쉽게 변경할 수 있어 빠른 개발과 유지보수가 용이.




[MongoDB를 선택한 이유]

  1. 빠른 개발 주기

    • 유연한 스키마 덕분에 신속한 개발 및 반복적인 수정이 용이.

  2. 확장성

    • 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있으며, 수평 확장이 가능.

  3. JSON 기반 구조

    • 프론트엔드와 백엔드 간 데이터 교환이 효율적.
    • BSON(Binary JSON) 형태로 저장되어 높은 처리 성능.

  4. 클라우드 지원

    • MongoDB Atlas 등 클라우드 서비스를 통해 인프라 관리 부담의 감소.




[핵심 용어 정리]

Database

  • 여러 개의 **컬렉션(Collection)**을 모아놓은 공간
  • 예시: 학교DB, 쇼핑몰DB

Collection

  • 관련된 **문서(Document)**들의 묶음
  • SQL의 **테이블(Table)**과 유사한 역할
  • 예시: 학생정보, 주문내역

Document

  • 실제로 저장되는 데이터의 한 건 단위
  • JSON과 유사한 형태로 구성됨

Field

  • 문서 내 하나의 데이터 항목
  • 예시: name, age, major

ObjectId

  • 각 문서의 기본 키 역할을 하는 _id 필드
  • MongoDB가 자동으로 부여하는 고유 식별자

Index

  • 검색 속도를 향상시키는 데이터베이스의 기능
  • 자주 조회되는 필드에 설정하여 성능 개선

Schema

  • 문서에 저장되는 데이터의 구조와 규칙을 정의
  • Mongoose 같은 ODM에서 주로 사용




[DB생성 및 구축 과정]

(DB 컬렉션 구조)

my_db/                             # MongoDB 데이터베이스
├── users/                         # 사용자 컬렉션
│   ├── username (unique index)   # 고유 사용자 이름
│   ├── email (unique index)      # 고유 이메일 주소
│   ├── resetPasswordToken (index)# 비밀번호 재설정 토큰
│   └── createdAt                 # 생성일자 (기본값: 현재 시간)
│
├── posts/                         # 게시글 컬렉션
│   ├── title (text index)        # 제목 (최대 100자)
│   ├── content (text index)      # 본문 (마크다운 가능)
│   ├── categories (indexed)      # 카테고리 (유효성 검사 포함)
│   ├── createdAt (-1 index)      # 작성일자 (내림차순 정렬용 인덱스)
│   ├── author (ref: users)       # 작성자 참조
│   ├── tags (최대 5개)           # 태그 리스트
│   ├── attachments (최대 3개)    # 첨부파일 메타데이터 배열
│   ├── likes (ref: users)        # 좋아요 누른 사용자 목록
│   ├── comments (ref: comments)  # 댓글 ID 목록
│   └── isSolved (Boolean)        # 해결 여부 표시
│
├── comments/                      # 댓글 컬렉션
│   ├── content (maxLength: 500)  # 댓글 내용
│   ├── author (ref: users, index)# 작성자 참조
│   ├── post (ref: posts, index)  # 연결된 게시글
│   ├── parent (ref: comments)    # 대댓글 참조
│   ├── attachments (최대 2개)    # 첨부파일 배열
│   ├── likes (ref: users)        # 좋아요 누른 사용자
│   ├── isDeleted (Boolean)       # 삭제 여부
│   └── createdAt                 # 생성일자
│
├── articles/                      # 커뮤니티 게시글 컬렉션
│   ├── title (text index)        # 제목 (필수, 최대 100자)
│   ├── content (text index)      # 본문 내용 (필수)
│   ├── author (ref: users)       # 작성자 참조 (필수)
│   ├── category (enum, index)    # 카테고리 (기타 포함 5가지)
│   ├── tags (최대 5개, index)    # 태그 배열
│   ├── attachments (무제한)      # 첨부파일 배열 (메타정보 포함)
│   ├── viewCount (default: 0)    # 조회수
│   ├── likes (ref: users)        # 좋아요 누른 사용자 목록
│   ├── comments (ref: comments)  # 댓글 목록
│   ├── likeCount (virtual)       # 좋아요 수 (가상 필드)
│   ├── commentCount (virtual)    # 댓글 수 (가상 필드)
│   ├── createdAt (-1 index)      # 작성일자 (인덱스 포함)
│   └── updatedAt                 # 수정일자 (자동 생성)




(MongoDB Atlas 계정 생성 및 Cluster생성)

Atlas란?

MongoDB에서 제공하는 클라우드 기반 데이터베이스 서비스

  • AWS, Google Cloud, Azure 환경 위에 MongoDB를 손쉽게 설치 및 운영 가능
  • 개발자가 직접 서버를 설치하거나 유지보수할 필요 없이, 몇 번의 클릭만으로 데이터베이스 생성 및 관리 가능
주요 특징
  • 강력한 보안 및 백업 기능 제공
  • 모니터링, 성능 분석, 알림 시스템 내장
  • 자동 확장성 지원으로 데이터 증가에 유연하게 대응
  • 실시간 성능 상태 관리 가능
진행 단계
  1. Atlas에 계정 생성 및 등록
  2. 무료 요금제를 선택하여 클러스터 생성
  3. 보안 설정 및 네트워크 접근 허용
  4. 데이터베이스 생성 후 클라이언트에서 연결
클러스터란?

**하나 이상의 서버(노드)**로 구성된 MongoDB 데이터베이스 그룹

클러스터의 핵심 역할
  • 데이터 복제: 데이터 손실 방지 및 장애 복구
  • 수평 확장: 샤딩을 통해 대규모 데이터 처리 가능
  • 고가용성 보장: 여러 노드 중 하나가 장애 나더라도 운영 지속 가능




(Cluster연결용 문자열 확인 및 기본 설정-1)

진행단계

  1. 클러스터 연결 문자열(URI) 생성

    • MongoDB에 접속하기 위한 URI 문자열을 생성.
    • 해당 문자열에는 접속용 사용자 이름과 비밀번호가 포함.
    • Ex. mongodb+srv://<username>:<password>@cluster0.mongodb.net/myDatabase

  2. Database Access 설정

    • MongoDB에 접속할 수 있는 **사용자(DB User)**를 생성.
    • 역할(Role): 일반적으로 읽기/쓰기(Read/Write) 권한 부여.

  3. Network Access 설정

    • 클러스터에 접근할 수 있는 IP 주소 또는 IP 범위를 등록.




(Cluster연결용 문자열 확인 및 기본 설정-2)

진행단계

  • Database Access 및 Network Access 설정

  1. Database Access 설정

    • MongoDB 접속을 위한 **사용자 계정(DB User)**을 생성.
    • 역할(Role): admin 권한 부여

      모든 데이터베이스에 대한 전체 권한을 가지는 관리자 계정.

  2. Network Access 설정

    • 클러스터에 접근할 수 있는 IP 주소 또는 IP 범위를 등록.
    • 개발 환경에서는 다음과 같이 설정 가능:

      0.0.0.0/0 → 모든 IP에서 접근 허용 (개발용으로만 사용, 운영 환경에서는 제한 필요)




(MongoDB Compass 연결)

Compass란?

MongoDB에서 제공하는 공식 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 도구로,
데이터베이스를 직접 보고 관리할 수 있는 프로그램.

  • MongoDB Atlas와 연결하여 클러스터 내의 DB 및 컬렉션을 시각적으로 탐색 및 관리 가능
  • 개발자 및 운영자가 쉽게 쿼리 작성, 데이터 편집, 인덱스 설정 가능

주요 기능

  • 쿼리 작성 및 실행
  • 데이터 추가, 수정, 삭제
  • 컬렉션 및 인덱스 관리
  • 데이터 시각화 (도큐먼트 분포, 필터 등)

진행단계

  1. Atlas에서 제공받은 연결 문자열(URI)을 Compass에 입력

    • Connection 메뉴에서 연결 문자열을 입력하여 클러스터와 연결
    • Ex. mongodb+srv://<username>:<password>@cluster0.mongodb.net/

  2. 연결 완료 후, 컬렉션 생성 및 필드 추가

    • Compass에서 새로운 **컬렉션(Collection)**을 만들고,
    • 그 안에 **도큐먼트(Document)**를 추가하여 데이터를 구성

+ 컬렉션 필드란?

  • 컬렉션 안에 들어가는 실제 데이터의 항목(속성)




(컬렉션 필드 및 인덱스 설정)

진행단계

  1. 컬렉션 구성
    • Comment.js, User.js, Post.js 총 3개의 컬렉션 필드로 구성

User 컬렉션

{
  _id: ObjectId,
  username: String,       // 사용자 아이디, unique
  email: String,          // 이메일, unique
  password: String,       // 해싱된 비밀번호
  nickname: String,       // 표시 이름
  profileImage: String,   // 프로필 이미지 경로
  bio: String,            // 자기소개 (최대 500자)
  major: String,          // 전공 분야 (수학, 물리학, 화학, 생물학, 컴퓨터공학, 전자공학, 기계공학, 경영학, 경제학, 심리학, 사회학, 기타)
  website: String,        // 개인 웹사이트 URL
  socialLinks: {          // 소셜 미디어 링크
    github: String,
    twitter: String
  },
  role: String,           // 사용자 권한 (user/admin)
  resetPasswordToken: String, // 비밀번호 재설정 토큰
  resetPasswordExpire: Date,  // 토큰 만료 시간
  createdAt: Date,        // 가입 일자
  updatedAt: Date         // 정보 수정 일자
}

Posts 컬렉션

{
  _id: ObjectId,
  title: String,          // 게시글 제목 (최대 100자)
  content: String,        // 게시글 내용 (마크다운 지원)
  author: ObjectId,       // 작성자 ID (users 컬렉션 참조)
  categories: [String],   // 카테고리 배열 (수학, 물리학, 화학, 생물학, 컴퓨터공학, 전자공학, 기계공학, 경영학, 경제학, 심리학, 사회학, 기타)
  tags: [String],         // 태그 배열 (최대 5개)
  attachments: [{         // 첨부파일 배열 (최대 3개)
    filename: String,     // 서버에 저장된 파일명
    originalname: String, // 원본 파일명
    path: String,         // 파일 접근 경로
    mimetype: String,     // 파일 MIME 타입
    size: Number,         // 파일 크기 (바이트)
    uploadDate: Date      // 업로드 일시
  }],
  viewCount: Number,      // 조회수
  likes: [ObjectId],      // 좋아요한 사용자 ID 배열
  comments: [ObjectId],   // 댓글 ID 배열 (comments 컬렉션 참조)
  isSolved: Boolean,      // 해결 여부
  createdAt: Date,        // 작성 일자
  updatedAt: Date         // 수정 일자
}

Comments 컬렉션

{
  _id: ObjectId,
  content: String,        // 댓글 내용 (최대 500자)
  author: ObjectId,       // 작성자 ID (users 컬렉션 참조)
  post: ObjectId,         // 게시글 ID (posts 컬렉션 참조)
  parent: ObjectId,       // 부모 댓글 ID (대댓글인 경우, null이면 최상위 댓글)
  attachments: [{         // 첨부파일 배열 (최대 2개) - 새로 추가된 필드
    filename: String,     // 서버에 저장된 파일명 (예: a7b3c9d1.pdf)
    originalname: String, // 원본 파일명 (예: 답변자료.pdf)
    path: String,         // 파일 접근 경로 (예: /uploads/comment-attachments/a7b3c9d1.pdf)
    mimetype: String,     // 파일 MIME 타입 (예: application/pdf)
    size: Number,         // 파일 크기 (바이트)
    uploadDate: Date      // 업로드 일시
  }],
  likes: [ObjectId],      // 좋아요한 사용자 ID 배열
  isDeleted: Boolean,     // 삭제 여부
  createdAt: Date,        // 작성 일자
  updatedAt: Date         // 수정 일자
}

  1. 컬렉션 코드 작성

    • VS Code 내에서 Mongoose 스키마 기반 코드 작성 및 저장

  2. Compass에서 확인

    • MongoDB Compass에서 컬렉션 및 인덱스 자동 생성 여부 확인 가능

스키마 검증 (Schema Validation)

Mongoose에서의 스키마는 데이터 구조를 정의하고,
SQL에서의 제약조건(Constraints) 역할도 수행.

예시 제약조건

조건 설명
required 해당 필드는 반드시 존재해야 함
unique 고유한 값만 저장 가능 (중복 불가)
type String, Number 등 자료형 명시
maxlength 등 길이 제한 또는 정규식 패턴 지정 가능

인덱스 정의

Type Properties 설명
REGULAR UNIQUE 단일 인덱스, 유일한 값만 허용
REGULAR X 단일 인덱스, 중복 허용
REGULAR COMPOUND 복합 인덱스, 두 개 이상의 필드를 묶어서 인덱싱
TEXT X 텍스트 검색 전용 인덱스, title, content 등에 사용




(VSCode환경 구성)

진행단계

  1. MongoDB for VS Code 확장 프로그램 설치
  • VS Code에서 MongoDB 데이터베이스에 직접 연결하고
    데이터를 조회, 편집, 관리할 수 있도록 도와주는 공식 확장 프로그램.
  • 설치 후 .env의 연결 URI를 통해 클러스터 연결 가능
  1. Models 폴더 구성
파일명 역할
Comment.js 댓글 관련 인덱스 정의
Post.js 게시글 관련 인덱스 정의
User.js 유저 정보 관련 인덱스 정의
  1. Routes 폴더 구성
파일명 역할
commentRoutes.js 댓글 등록 API 정의
postRoutes.js 게시글 작성 API 정의
userRoutes.js 사용자 회원가입 API 정의

주의사항

  • .env 파일 관리

    • MongoDB 연결 문자열 및 비밀번호는 코드에 직접 작성하지 않고,
      .env 파일에서 별도로 관리.(보안성 향상)

  • 에러 처리 및 로깅

    • Express 앱에서 발생할 수 있는 다양한 에러(예: DB 연결 실패, 요청 오류 등)를 위해
      try-catch, 에러 핸들링 미들웨어 등을 추가.




(서버 실행)

진행단계

  • Node index.js 명령어를 통해 서버 실행

    • index.js 파일을 기준으로 Express 서버가 실행.
    • 터미널 명령어 입력: node index.js

  • 'Mongoose 라이브러리'를 통해 MongoDB 클러스터에 연결

    • MongoDB와 Node.js를 연결해주는 ODM(Object Data Modeling) 라이브러리
    • MongoDB 데이터를 다룰 때 더 쉽고, 체계적으로 작업 가능 
      mongoose.connect(process.env.MONGO_URI)
  .then(() => console.log('MongoDB 연결 성공'))
  .catch(err => console.error('MongoDB 연결 실패:', err));

  • Postman을 활용하여 서버에 요청 전송 및 확인

    • 서버 API가 제대로 작동하는지 테스트 가능
      • POST /users/register → 회원가입 요청
      • POST /posts → 게시글 등록
      • GET /comments → 댓글 목록 확인




[Postman을 활용한 MongoDB Post요청 테스트]

  • API 테스트

    • RESTful API와 MongoDB를 쉽게 연동하여 동작 여부 확인 가능.

  • CRUD 작업

    • 데이터 생성(Create), 조회(Read), 수정(Update), **삭제(Delete)**를 위한
      다양한 API 엔드포인트를 구성 및 테스트.

  • 인증 설정

    • 토큰 기반 인증을 활용하여 사용자 인증 및 권한 제어를 설정 가능.

  • 워크플로우 자동화

    • 테스트 환경에서 API 호출 순서를 미리 구성하여 자동화된 요청 흐름을 구성 가능.

Postman이란?

  • API를 테스트하고 관리할 수 있는 도구
    (웹사이트 없이도 API 서버와 직접 대화할 수 있는 메신저처럼 동작)

  • 개발자가 서버로 HTTP 요청을 보내고,
    서버의 응답 및 데이터 전송 여부를 직관적으로 확인가능.

주요 기능

  • GET, POST, PUT, DELETE 등 다양한 HTTP 요청 방식 지원
  • 요청의 헤더(Header), 본문(Body), 쿼리 파라미터 등을 자유롭게 설정 가능
  • API 응답 결과(상태 코드, 응답 본문 등)를 직관적인 UI로 시각화하여 확인 가능

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