In this article, we delve into the common pitfalls that MongoDB beginners encounter when it comes to log management. One such mistake is failing to realize that logs constantly accumulate and take up precious disk space. Compounding this issue is the fact that the MongoDB installation manual and guide do not offer any guidance on log management, which can leave novice administrators struggling t..

Recently, while monitoring MongoDB, I was reminded of the importance of DML (Data Manipulation Language) - the ability to query (SELECT), modify (UPDATE), store (INSERT), and delete (DELETE) data. I had a surprising issue with MongoDB: after deleting data, the disk space was not being returned. The disk usage of our MongoDB server had reached 78%, and the MongoDB development server, which hadn't..

1. Advantages of MongoDB Index: - Using indexes in MongoDB has many advantages, such as improving data search speed. 1.Fast data retrieval: By using indexes, data can be searched quickly. Without indexes, all data needs to be searched, but with indexes, the amount of data that needs to be searched is reduced, greatly improving search speed. 2.Query optimization: When using indexes, query process..

1. mongodb index 장점 - MongoDB에서 인덱스를 사용하는 것은 데이터 검색 속도를 향상시키는 등 많은 장점이 있습니다. 1. 빠른 데이터 검색: 인덱스를 사용하면 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. 인덱스를 사용하지 않을 경우 모든 데이터를 검색해야 하지만, 인덱스를 사용하면 검색 대상 데이터가 줄어들기 때문에 검색 속도가 크게 향상됩니다. 2. 쿼리 최적화: 인덱스를 사용하면 데이터를 쿼리할 때 쿼리 처리 시간이 크게 줄어듭니다. 데이터를 검색할 때 쿼리가 수행되는 방식을 최적화하기 때문입니다. 3. 데이터 정렬: 인덱스를 사용하면 데이터를 정렬할 때 매우 빠릅니다. 인덱스가 정렬된 상태에서 데이터를 가져오므로, 추가적인 정렬 작업을 수행하지 않아도 됩니다. 4. 중복 데이터 방지:..

1. mongodb에서 lookup 은 join MongoDB에서 $lookup은 Aggregation Pipeline의 stage 중 하나로, 다른 collection에서 데이터를 가져와서 Join을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 사용하여 RDBMS의 Join 기능과 유사한 기능을 구현할 수 있습니다. 2.lookup 문법 { $lookup: { from: , localField: , foreignField: , as: }} 위의 구문에서 사용되는 각각의 파라미터는 다음과 같습니다. from: Join할 collection의 이름을 지정합니다. localField: 현재 collection의 Document에서 Join할 field의 이름을 지정합니다. foreignField: Join할 c..

1. 몽고디비 그룹바이 문법 $group 파이프라인 연산자는 MongoDB에서 집계(aggregate)를 수행하는데 사용됩니다. 이 연산자는 문서들을 그룹화하고 그룹화된 문서들의 합계, 평균, 최대, 최소 등의 값을 계산할 수 있습니다. $group 파이프라인 연산자는 다음과 같은 구문을 사용합니다. { $group: { _id: , // 그룹화할 기준 필드 : { : }, ... } } 여기서 _id 필드는 그룹화할 기준 필드를 나타내며, 는 계산된 결과를 저장할 필드를 나타냅니다. 는 계산 방법을 나타내며, 은 계산 대상 필드를 나타냅니다. 예를 들어, 다음은 orders 컬렉션에서 status 필드를 그룹화하고 각 그룹의 합계를 계산하는 쿼리입니다: db.orders.aggregate([ { $gr..