몽고DB 회사 소개¶

몽고DB Compass - MongoDB의 GUI

몽고DB Compass는 MongoDB의 공식 그래픽 사용자 인터페이스입니다. MongoDB 데이터를 시각적 쿼리 건물, 실시간 성능 지표 및 종합 스키마 분석으로 탐색하고 조작하는 직관적 인 방법을 제공합니다.

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기본 연결¶

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연결 구성¶

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연결 문제 해결¶

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Database 운영¶

데이터베이스 만들기¶

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Database 정보¶

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Compass를 통한 데이터베이스 운영¶

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회사소개¶

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수집 Schema 분석¶

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문서 작업¶

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문서 검증¶

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Query 빌더¶

Visual Query 빌더¶

오프화이트

고급 쿼리¶

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Query 성능¶

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Query 역사¶

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협력기관¶

파이프 빌더¶

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진보된 파이프라인 가동¶

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시간 시리즈 의회¶

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Pipeline 최적화¶

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Schema 분석¶

자동 Schema 팟캐스트¶

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Schema 검증 규칙¶

```javascript // Generate validation rules from schema // Compass can suggest JSON Schema based on analysis

{ "$jsonSchema": { "bsonType": "object", "required": ["name", "email", "created_at"], "properties": { "name": { "bsonType": "string", "minLength": 1, "maxLength": 100, "description": "User's full name" }, "email": { "bsonType": "string", "pattern": "^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}$", "description": "Valid email address" }, "age": { "bsonType": "int", "minimum": 0, "maximum": 150, "description": "User's age in years" }, "address": { "bsonType": "object", "required": ["street", "city"], "properties": { "street": {"bsonType": "string"}, "city": {"bsonType": "string"}, "zipcode": { "bsonType": "string", "pattern": "^[0-9]{5}(-[0-9]{4})?$" }, "coordinates": { "bsonType": "array", "items": {"bsonType": "double"}, "minItems": 2, "maxItems": 2 } } }, "tags": { "bsonType": "array", "items": {"bsonType": "string"}, "uniqueItems": true, "maxItems": 10 }, "created_at": { "bsonType": "date", "description": "Account creation timestamp" }, "last_login": { "bsonType": ["date", "null"], "description": "Last login timestamp" } } } } ```의 경우

Data Quality 분석¶

```javascript // Compass identifies data quality issues:

// 1. Missing required fields { "field": "email", "issue": "missing", "affected_documents": 150, "percentage": 1.5 }

// 2. Type inconsistencies { "field": "age", "issue": "mixed_types", "types_found": ["string", "number"], "affected_documents": 45, "percentage": 0.45 }

// 3. Invalid formats { "field": "email", "issue": "invalid_format", "pattern_expected": "email", "affected_documents": 23, "percentage": 0.23 }

// 4. Outliers { "field": "price", "issue": "outliers", "outlier_threshold": 3, // Standard deviations "outlier_values": [999999, -100], "affected_documents": 12 }

// 5. Duplicate values in unique fields { "field": "username", "issue": "duplicates", "duplicate_count": 5, "affected_documents": 10 }

// Data profiling summary { "total_documents": 10000, "total_fields": 25, "data_quality_score": 0.92, // 92% quality score "issues": [ {"type": "missing_values", "count": 150}, {"type": "type_inconsistency", "count": 45}, {"type": "format_violations", "count": 23}, {"type": "outliers", "count": 12}, {"type": "duplicates", "count": 5} ] } ```에 대하여

Schema 진화 추적¶

```javascript // Track schema changes over time // Compass can compare schemas between time periods

{ "schema_comparison": { "baseline_date": "2023-01-01", "current_date": "2023-12-01", "changes": [ { "field": "phone_number", "change_type": "added", "first_seen": "2023-03-15", "adoption_rate": 0.85 }, { "field": "legacy_id", "change_type": "deprecated", "last_seen": "2023-06-30", "remaining_documents": 150 }, { "field": "status", "change_type": "type_changed", "old_type": "string", "new_type": "number", "migration_progress": 0.75 } ] } }

// Schema versioning recommendations { "recommendations": [ { "type": "cleanup", "description": "Remove deprecated field 'legacy_id'", "affected_documents": 150, "priority": "low" }, { "type": "migration", "description": "Complete type migration for 'status' field", "affected_documents": 2500, "priority": "medium" }, { "type": "validation", "description": "Add validation for new 'phone_number' field", "priority": "high" } ] } ```의 경우

인덱스 관리¶

공지사항¶

```javascript // Compass Index tab shows: // - Existing indexes // - Index usage statistics // - Index size and performance // - Index creation/deletion tools

// Index information displayed: { "name": "email_1", "keys": {"email": 1}, "size": "2.5 MB", "usage": { "ops": 15420, "since": "2023-01-01T00:00:00Z" }, "properties": ["unique", "sparse"], "background": true, "partialFilterExpression": {"email": {"$exists": true}} } ```에 대하여

공지사항¶

```javascript // Single field index db.collection.createIndex({"email": 1})

// Compound index db.collection.createIndex({"category": 1, "price": -1})

// Text index db.collection.createIndex({"title": "text", "description": "text"})

// Geospatial index db.collection.createIndex({"location": "2dsphere"})

// Partial index db.collection.createIndex( {"email": 1}, { "partialFilterExpression": { "email": {"$exists": true, "$ne": null} } } )

// Unique index db.collection.createIndex( {"username": 1}, {"unique": true} )

// Sparse index db.collection.createIndex( {"phone": 1}, {"sparse": true} )

// TTL index (Time To Live) db.collection.createIndex( {"expireAt": 1}, {"expireAfterSeconds": 3600} // 1 hour )

// Background index creation db.collection.createIndex( {"large_field": 1}, {"background": true} )

// Index with collation db.collection.createIndex( {"name": 1}, { "collation": { "locale": "en", "strength": 2, "caseLevel": false } } ) ```의 경우

Index 성능 분석¶

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Index 최적화¶

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성능 모니터링¶

실시간 성능 지표¶

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느린 가동 감시¶

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자원 활용¶

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성능 경고¶

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수입/ 수출¶

데이터 가져 오기¶

```javascript // Import formats supported by Compass: // 1. JSON (MongoDB Extended JSON) // 2. CSV // 3. TSV (Tab-separated values)

// JSON import example: [ { "_id": {"$oid": "507f1f77bcf86cd799439011"}, "name": "John Doe", "email": "john@example.com", "age": 30, "created_at": {"$date": "2023-12-01T10:30:00Z"} }, { "_id": {"$oid": "507f1f77bcf86cd799439012"}, "name": "Jane Smith", "email": "jane@example.com", "age": 25, "created_at": {"$date": "2023-12-01T11:00:00Z"} } ]

// CSV import configuration: { "delimiter": ",", // Field delimiter "newline": "\n", // Line delimiter "quote": "\"", // Quote character "escape": "\", // Escape character "header": true, // First row contains headers "skipEmptyLines": true, // Skip empty lines "encoding": "utf8", // File encoding "typeInference": true, // Auto-detect data types "fieldMapping": { // Map CSV columns to MongoDB fields "user_name": "name", "user_email": "email", "user_age": "age" }, "typeMapping": { // Specify field types "age": "number", "created_at": "date", "is_active": "boolean" } }

// Import options: { "stopOnError": false, // Continue on import errors "ordered": false, // Unordered bulk insert (faster) "upsert": false, // Update existing documents "upsertFields": ["email"], // Fields to match for upsert "batchSize": 1000, // Documents per batch "numInsertionWorkers": 1, // Parallel workers "writeConcern": { "w": 1, // Write concern "j": true // Journal acknowledgment } } ```의 경우

데이터 수출¶

```javascript // Export formats supported by Compass: // 1. JSON (MongoDB Extended JSON) // 2. CSV

// Export configuration: { "format": "json", // json or csv "query": { // Filter documents to export "status": "active", "created_at": { "$gte": {"$date": "2023-01-01T00:00:00Z"} } }, "projection": { // Select fields to export "name": 1, "email": 1, "created_at": 1, "_id": 0 }, "sort": { // Sort exported documents "created_at": -1 }, "limit": 10000, // Limit number of documents "skip": 0, // Skip documents "includeSystemFields": false, // Include _id and other system fields "jsonFormat": "canonical" // canonical, relaxed, or legacy }

// CSV export options: { "format": "csv", "delimiter": ",", "quote": "\"", "escape": "\", "header": true, // Include column headers "flattenArrays": true, // Convert arrays to comma-separated strings "flattenObjects": true, // Flatten nested objects "dateFormat": "iso", // iso, epoch, or custom format "nullValue": "", // How to represent null values "undefinedValue": "", // How to represent undefined values "maxDepth": 3 // Maximum nesting depth for flattening }

// Flattened object example: // Original: {"user": {"name": "John", "address": {"city": "NYC"}}} // Flattened: {"user.name": "John", "user.address.city": "NYC"}

// Array flattening example: // Original: {"tags": ["mongodb", "database", "nosql"]} // Flattened: {"tags": "mongodb,database,nosql"} ```의 경우

대량 작업¶

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Migration 도구¶

```javascript // Database migration using Compass:

// 1. Export from source { "source": { "connection": "mongodb://source-server:27017", "database": "source_db", "collections": ["users", "orders", "products"] }, "export": { "format": "json", "includeIndexes": true, "includeCollectionOptions": true, "batchSize": 1000 } }

// 2. Transform data (if needed) { "transformations": [ { "collection": "users", "operations": [ {"rename": {"old_field": "new_field"}}, {"remove": ["deprecated_field"]}, {"convert": {"date_string": {"to": "date", "format": "YYYY-MM-DD"}}} ] } ] }

// 3. Import to destination { "destination": { "connection": "mongodb://dest-server:27017", "database": "dest_db", "createCollections": true, "createIndexes": true }, "import": { "mode": "insert", // insert, upsert, replace "batchSize": 1000, "ordered": false } }

// Migration validation: { "validation": { "compareDocumentCounts": true, "compareSampleDocuments": 100, "validateIndexes": true, "validateCollectionOptions": true, "generateReport": true } } ```의 경우

최고의 연습¶

성과 모범 사례¶

```javascript // 1. Query optimization // Use indexes for frequently queried fields db.collection.createIndex({"status": 1, "created_at": -1})

// Use projection to limit returned fields db.collection.find( {"status": "active"}, {"name": 1, "email": 1, "_id": 0} )

// Use limit for large result sets db.collection.find({"category": "electronics"}).limit(100)

// 2. Index strategy // Create compound indexes for multi-field queries db.collection.createIndex({"category": 1, "price": -1, "rating": -1})

// Use partial indexes for sparse data db.collection.createIndex( {"premium_features": 1}, {"partialFilterExpression": {"premium_features": {"$exists": true}}} )

// 3. Aggregation optimization // Place $match early in pipeline [ {"$match": {"status": "active"}}, // Filter first {"$lookup": {...}}, // Then join {"$group": {...}} // Then aggregate ]

// Use $project to reduce data size [ {"$match": {"category": "electronics"}}, {"$project": {"name": 1, "price": 1}}, // Only needed fields {"$group": {"_id": "$brand", "avg_price": {"$avg": "$price"}}} ]

// 4. Connection management // Use connection pooling { "maxPoolSize": 10, "minPoolSize": 2, "maxIdleTimeMS": 30000, "waitQueueTimeoutMS": 5000 }

// 5. Memory usage optimization // Monitor working set size // Keep frequently accessed data in memory // Use appropriate data types (int32 vs int64) ```를 호출합니다.

보안 모범 사례¶

```javascript // 1. Authentication and authorization // Use strong passwords // Enable authentication // Create application-specific users with minimal privileges

// 2. Network security // Use SSL/TLS for connections { "ssl": true, "sslValidate": true, "sslCA": "/path/to/ca.pem", "sslCert": "/path/to/client.pem" }

// Restrict network access // Use VPN or private networks // Configure firewall rules

// 3. Data encryption // Enable encryption at rest // Use field-level encryption for sensitive data // Encrypt backups

// 4. Audit logging // Enable audit logging { "auditLog": { "destination": "file", "format": "JSON", "path": "/var/log/mongodb/audit.log", "filter": { "atype": {"$in": ["authenticate", "authCheck", "createUser", "dropUser"]} } } }

// 5. Regular security updates // Keep MongoDB and Compass updated // Monitor security advisories // Implement security patches promptly ```의 경우

데이터 모델링 최고의 연습¶

```javascript // 1. Document structure design // Embed related data that is accessed together { "_id": ObjectId("..."), "user": { "name": "John Doe", "email": "john@example.com", "address": { "street": "123 Main St", "city": "New York", "zipcode": "10001" } }, "orders": [ { "order_id": "ORD-001", "date": ISODate("2023-12-01"), "total": 99.99 } ] }

// 2. Reference related data that changes frequently { "_id": ObjectId("..."), "user_id": ObjectId("..."), // Reference to users collection "product_id": ObjectId("..."), // Reference to products collection "quantity": 2, "price": 49.99, "order_date": ISODate("2023-12-01") }

// 3. Use appropriate data types { "price": NumberDecimal("99.99"), // Use Decimal128 for currency "quantity": NumberInt(5), // Use Int32 for small integers "timestamp": ISODate("2023-12-01"), // Use Date for timestamps "is_active": true, // Use Boolean for flags "tags": ["mongodb", "database"] // Use Arrays for lists }

// 4. Avoid deep nesting (limit to 3-4 levels) // Good: { "user": { "profile": { "preferences": { "theme": "dark" } } } }

// Bad (too deep): { "level1": { "level2": { "level3": { "level4": { "level5": "value" } } } } }

// 5. Consider document size limits (16MB max) // Use GridFS for large files // Split large documents into smaller ones // Use references for large arrays ```로

모니터링 및 유지¶

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제품정보¶

몽고DB Compass는 MongoDB 데이터베이스 관리 및 개발이 더 접근 가능하고 효율적인 강력한 그래픽 인터페이스입니다. 이 속임수 시트는 기본 작업에서 고급 관리에 이르기까지 Compass의 포괄적 인 범위를 제공합니다.

** 키 강도:** - Visual Interface: Mongo의 직관적 GUI DB 운영 - Schema Analysis: 자동 스키마 발견 및 검증 - ** 쿼리 빌더 : 성과 통찰력을 가진 시각적인 질문 건축 - **Aggregation Pipeline: 단계별 미리보기를 가진 비주얼 파이프라인 빌더 - Performance Monitoring: 실시간 메트릭 및 느린 작동 분석 - **Index 관리 **: Visual Index 작성 및 최적화 도구

** 최고의 사용 사례:** - Mongo의 DB 데이터베이스 탐험 및 관리 - Query 개발 및 최적화 - Schema 분석 및 검증 - 성능 모니터링 및 문제 해결 - Data import/export 가동 - 개발 및 테스트 환경

** 중요 고려 사항 : ** - 성능은 매우 큰 컬렉션에 영향을 줄 수 있습니다. - 몇몇 진보된 특징은 MongoDB를 요구합니다 Atlas 통합 - 일반 업데이트는 최신 기능에 권장됩니다. - Proper 연결 보안을 구성해야 합니다. - Index 권고는 시행하기 전에 유효해야 합니다.

이 속임수 시트에 명시된 관행과 기법을 따라 MongoDB Compass를 효과적으로 사용할 수 있습니다. DB 데이터베이스는 데이터베이스 운영에서 성능, 보안 및 데이터 무결성을 유지하고 있습니다.

<문서> 기능 copyToClipboard () 이름 * const 명령어 = document.querySelectorAll('code'); let allCommands = ''; 명령. forEach(cmd =>의 경우 모든Commands +=cmd.textContent + navigator.clipboard.write텍스(allCommands); alert('모든 명령은 클립보드에 복사!'); 이름 *

함수 생성PDF() { 창. 인쇄 (); 이름 *

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