문서 데이터베이스 (Document Databases)

문서 데이터베이스는 유연한 자체 설명 문서 형식으로 데이터를 저장하고 검색하는 일종의 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 데이터 모델에서 문서는 일반적으로 JSON(JavaScript Object Notation), BSON(Binary JSON), XML 또는 기타 유사한 형식을 사용하여 표현됩니다. 문서 데이터베이스는 반정형 및 비정형 데이터를 처리하도록 설계되어 데이터 표현 및 스키마 진화에 유연성을 제공합니다.

다음은 문서 데이터베이스의 몇 가지 주요 특성입니다.

1. 문서 구조: 문서 데이터베이스의 데이터는 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사한 컬렉션으로 구성됩니다. 각 문서는 키-값 쌍 또는 키-필드 쌍을 포함하는 독립적인 단위이며 값 또는 필드는 다양한 유형(문자열, 숫자, 배열, 중첩 문서 등)일 수 있습니다. 컬렉션 내의 문서는 스키마 유연성을 허용하는 다양한 구조를 가질 수 있습니다.

2. 유연한 스키마: 문서 데이터베이스는 동적 스키마 진화를 허용합니다. 즉, 컬렉션 내의 각 문서는 서로 다른 필드 또는 구조 집합을 가질 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 데이터 모델링이 더 쉬워지고 미리 정의된 스키마 없이도 시간 경과에 따른 데이터 요구 사항의 변화를 수용할 수 있습니다.

3. 풍부한 쿼리: 문서 데이터베이스는 강력한 쿼리 기능을 제공합니다. 필드 값, 중첩 필드, 범위, 정규 표현식 및 복잡한 표현식을 기반으로 하는 쿼리를 지원합니다. 이를 통해 특정 기준에 따라 데이터를 유연하고 효율적으로 검색할 수 있습니다.

4. 인덱싱: 문서 데이터베이스는 일반적으로 쿼리 성능을 최적화하기 위한 인덱싱 메커니즘을 제공합니다. 데이터 검색 속도를 높이기 위해 특정 필드 또는 필드 조합에 인덱스를 만들 수 있습니다.

5. 확장성: 문서 데이터베이스는 데이터를 여러 노드에 분산하여 수평적으로 확장할 수 있습니다. 대량의 데이터와 높은 처리량 요구 사항을 처리하기 위해 샤딩 및 복제를 위한 기본 제공 메커니즘을 제공합니다.

6. 사용 사례: 문서 데이터베이스는 콘텐츠 관리 시스템, 전자 상거래 플랫폼, 실시간 분석, 블로깅 플랫폼 및 사용자 생성 콘텐츠를 다루는 애플리케이션을 포함한 광범위한 사용 사례에 매우 적합합니다. 진화하는 데이터 구조와 복잡한 쿼리 요구 사항이 있는 시나리오에 특히 유용합니다.

널리 사용되는 문서 데이터베이스로는 MongoDB, Couchbase, Elasticsearch, Apache CouchDB 및 RavenDB가 있습니다.

문서 데이터베이스는 유연성, 확장성 및 풍부한 쿼리 기능을 제공하므로 반정형 또는 비정형 데이터를 처리하고 동적 스키마 적응이 필요한 애플리케이션에 유용한 선택입니다.