[MongoDB] Building with Patterns

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[MongoDB] Building with Patterns

heeble 2023. 11. 1. 21:20

본 문서는 "MongoDB Developer Center Articles"를 참고하여 작성되었습니다.
🔗 https://www.mongodb.com/developer/products/mongodb/polymorphic-pattern/

The Polymorphic Pattern

모든 컬렉션 문서가 유사하지만 완전히 동일하지 않은 구조를 가지고 있을 때
문서가 동일한 컬렉션에 있더라도 각 선수에 대한 저장된 데이터가 동일할 필요는 없음

{
  "sport": "ten_pin_bowling",
  "athlete_name": "Earl Anthony",
  "career_earnings": { value: NumberDecimal("1441061"), currency: "USD"},
  "300_games": 25,
  "career_titles": 43,
  "other_sports": "baseball"
},
{
  "sport": "tennis",
  "athlete_name": "Martina Navratilova",
  "career_earnings": { value: NumberDecimal("216226089"), currency: "USD"},
  "event": {
  	"type": "singles",
    "career_tournaments": 390,
    "career_titles": 167
  }
}

The Shema Versioning Pattern

MongoDB가 서로 다른 형태의 문서를 동일한 데이터베이스 컬렉션에 존재할 수 있도록 지원하는 특징을 활용
동일한 필드에 대해 서로 다른 필드 또는 서로 다른 필드 유형을 가진 문서가 공존할 수 있음

{
  "_id": "<ObjectId>",
  "name": "Anakin Skywalker",
  "home": "503-555-0000",
  "work": "503-555-0010"
},
{
  "_id": "<ObjectId>",
  "name": "Anakin Skywalker",
  "home": "503-555-0100",
  "work": "503-555-0110",
  "mobile": "503-555-0120"
},
{
  "_id": "<ObjectId>",
  "schema_version": "2",
  "name": "Anakin Skywalker (Retired)",
  "contact_method": [
  	{ "home": "503-555-0210" },
  	{ "work": "503-555-0220" },
    { "twitter": "@anakinskywalker" },
    { "skype" : "AlwaysWithYou" }
  ]
}

The Attribute Pattern

다음과 같은 경우에 적합

큰 문서가 많은 유사한 필드를 가지고 있지만 일부 필드는 공통 특성을 공유하며 해당 필드의 하위 집합에서 정렬 혹은 쿼리를 수행
정렬해야 하는 필드가 문서의 작은 하우 집합에서만 발견
문서 내에서 위의 두 가지 조건이 모두 충족되는 경우

➡️ 하위 집합에서 정렬 혹은 쿼리가 수행되는 경우 성능을 최적화하기 위해 모든 하위 집합을 고려하는 많은 인덱스가 발생할 수 있으나 이것은 오히려 성능을 저하시킬 수 있음

// ***************** Before patterning
{
    title: "Star Wars",
    director: "George Lucas",
    ...
    release_US: ISODate("1977-05-20T01:00:00+01:00"),
    release_France: ISODate("1977-10-19T01:00:00+01:00"),
    release_Italy: ISODate("1977-10-20T01:00:00+01:00"),
    release_UK: ISODate("1977-12-27T01:00:00+01:00"),
    ...
},
// ***************** Attribute Pattern
{
    title: "Star Wars",
    director: "George Lucas",
    ...
    releases: [
        {
        location: "USA",
        date: ISODate("1977-05-20T01:00:00+01:00")
        },
        {
        location: "France",
        date: ISODate("1977-10-19T01:00:00+01:00")
        },
        {
        location: "Italy",
        date: ISODate("1977-10-20T01:00:00+01:00")
        },
        {
        location: "UK",
        date: ISODate("1977-12-27T01:00:00+01:00")
        },
        ...
    ],
    ...
}

// Indexing may be like...
{ "releases.location": 1, "releases.date": 1}

The Bucket Pattern

사물 인터넷(IoT), 실시간 분석 또는 일반적으로 시계열 데이터와 작업할 때 효과적
데이터를 함께 묶음으로써 특정 데이터 그룹을 조직하는 것이 더 쉬워짐

// Data Example
{
  sensor_id: 12345,
  timestamp: ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
  temperature: 40
},
{
  sensor_id: 12345,
  timestamp: ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
  temperature: 40
},
{
  sensor_id: 12345,
  timestamp: ISODate("2019-01-31T10:02:00.000Z"),
  temperature: 41
}

/// Wind Up
{
  sensor_id: 12345,
  start_date: ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
  end_date: ISODate("2019-01-31T10:59:59.000Z"),
  measurements: [
    {
      timestamp: ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
      temperature: 40
    },
    {
      timestamp: ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
      temperature: 40
    },
    ...
    {
      timestamp: ISODate("2019-01-31T10:42:00.000Z"),
      temperature: 42
    }
  ],
  transation_count: 42,
  sum_temperature: 2413
}

The Outlier Pattern

일반 패턴과 다른 데이터가 있는 경우

// 일반적인 패턴
{
  "_id": ObjetId("507f1f77bcf86cd79943901"),
  "title": "A Genealogical Record of a Line of Alger",
  "author": "Ken W. Alger",
  ...,
  "customers_purchased": ["user00", "user01", "user02"]
}
// costomers_purchased의 리밋이 setting 값을 넘어선 경우
{
  "_id": ObjetId("507f1f77bcf86cd79943901"),
  "title": "A Genealogical Record of a Line of Alger",
  "author": "Ken W. Alger",
  ...,
  "customers_purchased": ["user00", "user01", "user02", ..., "user999"],
  "has_extras": "true"
}

The Computed Pattern