8장: MongoDB의 데이터 모델링과 스키마 설계
데이터 모델링과 스키마 설계의 실무 원칙
MongoDB에서 데이터 모델링이란 단순히 데이터를 저장하는 방법을 넘어서, 애플리케이션의 성장과 변화에 유연하게 대처할 기반을 마련하는 작업입니다. 관계형 데이터베이스와 달리 MongoDB는 정해진 스키마 없이 각 문서가 독립적으로 구조를 가질 수 있습니다. 이 특징을 제대로 이해하고, 상황에 맞는 설계 전략을 세우는 것이 중요합니다.
플렉서블 스키마의 진정한 의미
MongoDB에서는 한 컬렉션 안에 존재하는 문서들이 서로 다른 필드, 다양한 구조를 가질 수 있습니다. 초기에는 단순한 구조로 출발해도, 서비스가 발전하면서 새로운 기능에 맞춘 필드를 자연스럽게 추가하거나, 필요 없는 속성을 점진적으로 줄일 수 있습니다. 이 유연함은 반복적인 개발 주기와 잦은 요구사항 변화에 이상적입니다.
효과적인 데이터 모델 설계 방법
성능과 확장성을 고민할 때 가장 먼저 고려해야 할 부분은 데이터 간의 연관성과 실제 접근 패턴입니다. 문서 안에 연관된 데이터를 직접 포함시킬 것인가(embedding), 혹은 여러 컬렉션으로 나누어 참조로 연결할 것인가(referencing)는 프로젝트의 요구와 쿼리 빈도에 따라 달라집니다.
임베디드(내장) 구조는 데이터 조각을 한 문서에 함께 보관해, 단일 요청으로 모든 정보를 조회하거나 수정할 수 있게 만듭니다. 예컨대, 주문 정보와 해당 주문의 상품 목록을 하나의 문서에 모아두면 주문 내역을 빠르게 조회할 수 있습니다.
참조 구조는 데이터 중복을 줄이고, 각 컬렉션의 용도를 명확히 분리하려는 경우 적절합니다. 사용자, 상품, 주문 등 분리된 엔터티에 대한 정보를 연결할 때 일반적으로 사용됩니다.
실제 현업에서는 여러 패턴을 혼합해 사용하므로, 데이터 중복 허용 범위와 쿼리 효율을 균형 있게 맞추는 것이 중요합니다.
스키마 설계의 Best Practice
애플리케이션 중심 설계: 데이터를 저장하기 전에, 서비스에서 어떻게 데이터를 읽고 쓸지 먼저 고민해야 합니다. 자주 함께 조회되는 데이터라면 한 문서에 묶어서 설계하는 것이 바람직합니다.
중복의 용인과 관리: MongoDB는 데이터 중복을 용인합니다. 하지만 무분별한 중복은 유지관리 비용을 높입니다. 언제 정보를 함께 둘지, 언제 분리할지 신중하게 결정합니다.
컬렉션 크기와 문서 크기: 문서가 지나치게 커지면 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. 반면, 지나치게 쪼개면 잦은 조인이 필요해질 수 있습니다. 실제 데이터의 분포와 처리량을 예측하여 설계하세요.
트리 구조, 다대다 관계 등 특수 패턴 활용: 복잡한 데이터 구조도 Reference와 Document 구조를 적절히 조합하면 효과적으로 표현할 수 있습니다.
유연함 속의 규율: 스키마 검증 기능 사용하기
MongoDB는 스키마가 자유롭지만, 필요하다면 JSON Schema나 컬렉션 레벨의 검증 도구로 일관성을 요구할 수도 있습니다. 실무에서는 중요한 컬렉션에 부분적으로 스키마 검증을 적용해 개발 실수나 불필요한 데이터오염을 막기도 합니다.
데이터 모델링의 성공 열쇠
MongoDB의 진정한 강점은, 프로젝트가 커질수록 구조가 함께 진화할 수 있다는 점입니다. 하지만 아무 제약 없이 확장만을 좇거나, 모든 데이터를 분리만 하려 한다면 오히려 관리가 어려워질 수 있습니다. 초기에 서비스의 특성을 잘 파악하고, 변화에 유연하게 대처할 수 있는 모델을 설계하는 것이 MongoDB 실무 활용의 핵심입니다.
