우리 회사의 경우, 데이터를 보여주는 방식은 크게 아래 2가지 방식이다. 모든 데이터를 그냥 화면에 보여준다. 모든 데이터를 특정기준으로 GROUP BY 해서 평균을 보여준다. 모든 데이터를 뿌리는 경우 데이터의 양이 적으면 성능에 큰 문제가 발생하지 않지만, 데이터의 양이 늘어나게 되면 화면이 무거워져 사용자의 편의성이 떨어진다. 모든 데이터를 특정기준으로 GROUP BY 해서 평균 [1. 모든 데이터를 뿌리는 경우]의 성능에 문제가 발생하면, 거의 모든 튜닝이 “GROUP BY 해서 뿌려주는 데이터를 줄이자” 방식으로 진입한다. 하지만, 이 경우, 바람직한 방식이 아니다. 이유는 데이터를 스캔하는 범위는 여전히 똑같고, 거기에 연산 작업이 추가되기 때문에 데이터를 조회하는 성능이 저하된다. “GROU..

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..