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몽고디비 인 액션(제2판)

   
지은이 카일 뱅커, 피터 배컴, 숀 버크, 덕 개릿, 팀 호킨스   |   출판사 주식회사 제이펍  |   발행일 2018년 05월 17일
 
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판매가 33,000원29,700원 10%
마일리지 5% 1,650원
발행일 2018-05-17
ISBN 1185890211 | 9791185890217
기타정보 번역서 | 584쪽 | 일반
예상출고일 1~2일 이내 (근무일기준)
배송비 무료배송
   
데이터베이스관리
   
이 책의 원서
  Mongodb in Action
Manning Publications | Tim Hawkins
 

빅 데이터 시대 최고의 NoSQL 데이터베이스!

《몽고디비 인 액션(제2판)》은 1판에 비해 완전히 개정되고 업데이트되었다. MongoDB 3.x와 도큐먼트 지향 데이터베이스 모델을 소개하는 이 책은 개발자에게 필요한 큰 그림과 시스템 엔지니어를 만족시키기에 충분한 하위 수준의 상세한 내용을 동시에 제공한다. 수많은 예제는 데이터 모델링의 중요한 분야에서 확신을 갖는 데 도움을 줄 것이며, 복제, 자동 샤딩, 배포 구성을 포함해서 각 기능에 대한 깊이 있는 설명은 여러분이 MongoDB 전문가로 거듭나는 데 충분할 것이다.

출판사 서평
MongoDB나 NoSQL에 경험 없는 개발자를 위한 쉽고 실전적인 입문서!
빅 데이터 시대 최고의 NoSQL 데이터베이스!

MongoDB는 도큐먼트 지향 데이터베이스이지만 빅 데이터에 대해 유연하고, 확장 가능하며, 매우 빠른 처리 속도를 갖도록 설계되었다. MongoDB는 높은 가용성을 위해 만들어졌으며, 풍부하고 동적인 스키마를 지원하며, 여러 대의 서버에 데이터를 손쉽게 분산시킬 수 있다.

《몽고디비 인 액션(제2판)》은 1판에 비해 완전히 개정되고 업데이트되었다. MongoDB 3.x와 도큐먼트 지향 데이터베이스 모델을 소개하는 이 책은 개발자에게 필요한 큰 그림과 시스템 엔지니어를 만족시키기에 충분한 하위 수준의 상세한 내용을 동시에 제공한다. 수많은 예제는 데이터 모델링의 중요한 분야에서 확신을 갖는 데 도움을 줄 것이며, 복제, 자동 샤딩, 배포 구성을 포함해서 각 기능에 대한 깊이 있는 설명은 여러분이 MongoDB 전문가로 거듭나는 데 충분할 것이다.

이 책에서 다루는 주요 내용
• 인덱스, 질의, 표준 DB 연산
• 집계와 텍스트 검색
• 맞춤형 집계와 리포트를 위한 맵-리듀스
• 확장과 높은 가용성을 위한 구성
• MongoDB 3.x에서 업데이트된 내용

책속으로
이 책은 세 부분으로 나뉜다. 첫 번째 파트는 MongoDB에 대한 상세한 서론에 해당한다. 1장은 MongoDB의 역사, 특징, 사용 예에 대한 개관이다. 2장은 명령어 셸 상에서의 튜토리얼을 통해 MongoDB의 핵심적인 개념을 설명한다. 3장은 백엔드에서 MongoDB를 사용하는 간단한 애플리케이션을 설계한다. _XX쪽

MongoDB와 비교하여 멤캐시디와 같은 단순한 키-값 저장 시스템은 종종 빠른 읽기와 쓰기를 수행한다. 하지만 MongoDB와는 달리 기본 데이터 저장 시스템으로는 거의 사용되지 않는다. 단순한 키-값 저장 시스템은 전통적인 데이터베이스 위에 위치한 캐싱 계층이나 잡 큐(job queue)와 같은 서비스를 위한 단순한 지속성 계층(persistence layer)에서 부가적으로 사용하는 것이 최선책이다. _24쪽

기억하자. MongoDB는 그 자신이 스키마를 강제하지는 않지만, 모든 애플리케이션은 데이터가 어떻게 저장되는지에 대한 기본적인 내부 기준 정도는 존재해야 한다. 이렇게 원리에 대한 연구를 바탕으로 이 장의 두 번째 부분에서는 전자상거래 스키마 설계를 살펴본다. 이 과정에서의 스키마가 RDBMS의 스키마와 어떻게 다른지 설명하고, MongoDB에서 일대다, 다대다(many-to-many)와 같이 개체 간의 관계가 어떻게 표현되는지를 배울 것이다. 여기서 주어지는 전자상거래 스키마는 이후의 장에서 논의할 쿼리, 집계, 업데이트 등에 대한 기초가 된다. _91쪽

모든 전자상거래 사이트가 재고 관리를 엄격하게 할 필요는 없다. 대부분의 아이템들은 실제의 재고량과는 상관없이 주문을 처리할 정도의 수량만 확보하면 된다. 이런 경우에 재고 관리는 예측치를 관리함으로써 쉽게 된다. 재고가 몇 개의 아이템밖에 없는 경우에만 배송 예측치를 조정한다. _214쪽

MongoDB에서 네임스페이스는 세 개의 이름 사이에 점이 있는 데이터베이스 및 컬렉션의 이름과 연결된 객체의 이름이다. 네임스페이스의 최대 길이는 123바이트이며, 앞의 예에서 인덱스의 네임스페이스를 84자까지 사용한 바 있다. _314쪽

어떤 상황이든지 테스트가 중요하다. 모든 일반적인 장애조치와 복구 시나리오를 실제와 비슷한 상황에서 테스트해 봐야 한다. 이런 상황에서 장애가 발생하는 경우에 복제 세트 설정이 어떻게 동작할 것인지를 알고 있으면 실제 상황에서 장애가 발생하더라도 동요되지 않고 이것을 처리할 수 있을 것이다. _396쪽
1부 시작하기
1장 최신 웹을 위한 도큐먼트 데이터베이스 3
1.1 인터넷에서 태어나다 6
1.2 MongoDB의 핵심 기능 7
1.2.1 도큐먼트 데이터 모델 7
1.2.2 애드혹 쿼리 11
1.2.3 인덱스 12
1.2.4 복제 14
1.2.5 속도와 내구성 14
1.2.6 확장 16
1.3 MongoDB 코어 서버와 툴 18
1.3.1 코어 서버 19
1.3.2 자바스크립트 셸 19
1.3.3 데이터베이스 드라이버 20
1.3.4 커맨드라인 툴 21
1.4 MongoDB를 사용하는 이유 22
1.4.1 MongoDB와 다른 데이터베이스 비교 23
1.4.2 사용 예와 배포 27
1.5 팁과 한계 29
1.6 MongoDB 역사 31
1.7 추가적인 자료 34
1.8 요약 35

2장 자바스크립트 셸을 통한 MongoDB 36
2.1 MongoDB 셸 경험하기 37
2.1.1 셸 시작하기 37
2.1.2 데이터베이스, 컬렉션, 도큐먼트 38
2.1.3 삽입과 질의 39
2.1.4 도큐먼트 업데이트 43
2.1.5 데이터 삭제 48
2.1.6 기타 셸 특징 49
2.2 인덱스 생성과 질의 50
2.2.1 대용량 컬렉션 생성 50
2.2.2 인덱싱과 explain( ) 52
2.3 기본적인 관리 58
2.3.1 데이터베이스 정보 얻기 58
2.3.2 명령어가 작동하는 방식 60
2.4 도움말 얻기 62
2.5 요약 64

3장 MongoDB를 이용한 프로그래밍 65
3.1 루비를 통해 보는 MongoDB 66
3.1.1 설치와 연결 66
3.1.2 루비에서 도큐먼트 삽입 68
3.1.3 쿼리와 커서 70
3.1.4 업데이트와 삭제 71
3.1.5 데이터베이스 명령어 73
3.2 드라이버 작동 원리 74
3.2.1 객체 ID 생성 74
3.3 트위터 모니터링 애플리케이션 구축 77
3.3.1 설정 77
3.3.2 데이터 수집 79
3.3.3 아카이브 열람 82
3.4 요약 86

2부 MongoDB 애플리케이션 개발
4장 도큐먼트 지향 데이터 91
4.1 스키마 설계 원리 92
4.2 전자상거래 데이터 모델 설계 94
4.2.1 스키마 기본 95
4.2.2 사용자와 주문 100
4.2.3 상품평 103
4.3 실제적 세부사항: 데이터베이스, 컬렉션, 도큐먼트 104
4.3.1 데이터베이스 104
4.3.2 컬렉션 109
4.3.3 도큐먼트와 인서트 115
4.4 요약 122

5장 쿼리 작성하기 123
5.1 전자상거래 쿼리 124
5.1.1 상품, 카테고리, 리뷰 124
5.1.2 사용자와 주문 127
5.2 MongoDB의 쿼리 언어 129
5.2.1 질의 조건과 셀렉터 129
5.2.2 쿼리 옵션 147
5.3 요약 150

6장 집계 151
6.1 집계 프레임워크 개요 152
6.2 전자상거래 집계 예제 154
6.2.1 상품, 카테고리, 리뷰 156
6.2.2 사용자와 주문 164
6.3 집계 파이프라인 연산자 168
6.3.1 $project 169
6.3.2 $group 170
6.3.3 $match, $sort, $skip, $limit 172
6.3.4 $unwind 173
6.3.5 $out 174
6.4 도큐먼트 재구성 175
6.4.1 문자열 함수 176
6.4.2 산술 함수 177
6.4.3 날짜/시간 함수 177
6.4.4 논리 함수 178
6.4.5 집합 함수 178
6.4.6 기타 함수 180
6.5 집계 파이프라인 성능에 대한 이해 181
6.5.1 집계 파이프라인 옵션 182
6.5.2 집계 파이프라인의 explain( ) 함수 182
6.5.3 allowDiskUse 옵션 186
6.5.4 집계 커서 옵션 187
6.6 기타 집계 기능 188
6.6.1 .count( )와 .distinct( ) 189
6.6.2 맵리듀스 189
6.7 요약 192

7장 업데이트, 원자적 연산, 삭제 194
7.1 도큐먼트 업데이트 195
7.1.1 대치에 의한 수정 196
7.1.2 연산자에 의한 수정 196
7.1.3 두 방법의 비교 197
7.1.4 결정: 대치 vs. 연산자 198
7.2 전자상거래 업데이트 199
7.2.1 상품과 카테고리 200
7.2.2 리뷰 205
7.2.3 주문 207
7.3 원자적 도큐먼트 프로세싱 210
7.3.1 주문 상태 전이 211
7.3.2 재고 관리 214
7.4 실제적인 세부사항: MongoDB 업데이트와 삭제 220
7.4.1 업데이트 타입과 옵션 221
7.4.2 업데이트 연산자 222
7.4.3 findAndModify 명령 233
7.4.4 삭제 234
7.4.5 동시성, 원자성, 고립 235
7.4.6 업데이트 성능 236
7.5 업데이트 연산자 리뷰 238
7.6 요약 239

3부 MongoDB 마스터하기
8장 인덱싱과 쿼리 최적화 243
8.1 인덱싱의 이론적 고찰 244
8.1.1 개념 실험 244
8.1.2 인덱싱 핵심 개념 248
8.1.3 B-트리 253
8.2 인덱싱의 실제 255
8.2.1 인덱스 타입 255
8.2.2 인덱스 관리 260
8.3 쿼리 최적화 267
8.3.1 느린 쿼리 탐지 268
8.3.2 느린 쿼리 분석 274
8.3.3 쿼리 패턴 296
8.4 요약 299

9장 텍스트 검색 300
9.1 텍스트 검색 ― 단지 패턴 매칭만은 아니다 301
9.1.1 텍스트 검색 vs. 패턴 일치 303
9.1.2 텍스트 검색 vs. 웹 페이지 검색 303
9.1.3 MongoDB 텍스트 검색 vs. 전용 텍스트 검색 엔진 306
9.2 Manning 서적 카탈로그 데이터 다운로드 310
9.3 텍스트 검색 인덱스의 정의 312
9.3.1 텍스트 인덱스 크기 313
9.3.2 인덱스 이름 지정 및 컬렉션의 모든 텍스트 필드 인덱싱 314
9.4 기본 텍스트 검색 315
9.4.1 더 복잡한 검색 317
9.4.2 텍스트 검색 스코어 320
9.4.3 텍스트 검색 스코어에 의한 결과 정렬 321
9.5 집계 프레임워크 텍스트 검색 322
9.5.1 MongoDB In Action, Second Edition은 어디에 있나? 324
9.6 텍스트 검색 언어 327
9.6.1 인덱스에서의 언어 지정 327
9.6.2 도큐먼트에서 언어 지정 329
9.6.3 검색에서 언어 지정 330
9.6.4 사용 가능한 언어 332
9.7 요약 334

10장 WiredTiger와 플러그형 스토리지 335
10.1 플러그형 스토리지 엔진 API 335
10.1.1 왜 다른 스토리지 엔진을 사용할까? 336
10.2 WiredTiger 338
10.2.1 WiredTiger로의 전환 338
10.2.2 데이터베이스를 WiredTiger로 마이그레이션 340
10.3 MMAPv1과의 비교 341
10.3.1 구성 파일 342
10.3.2 삽입 스크립트와 벤치마크 스크립트 344
10.3.3 삽입 벤치마크 결과 347
10.3.4 읽기 성능 스크립트 348
10.3.5 읽기 성능 결과 350
10.3.6 벤치마크 결론 353
10.4 플러그형 스토리지 엔진의 다른 예 354
10.5 고급 주제 355
10.5.1 플러그형 스토리지 엔진은 어떻게 동작할까? 355
10.5.2 데이터 구조 357
10.5.3 잠금 360
10.6 요약 360

11장 복제 362
11.1 복제 개관 363
11.1.1 복제의 중요성 363
11.1.2 복제의 사용 예와 한계 365
11.2 복제 세트 367
11.2.1 셋업 367
11.2.2 복제 작동 방식 376
11.2.3 관리 385
11.3 드라이버와 복제 397
11.3.1 연결과 장애조치 397
11.3.2 쓰기 concern 400
11.3.3 읽기 스케일링 402
11.3.4 태깅 404
11.4 요약 407

12장 샤딩을 통한 시스템 확장 409
12.1 샤딩 개관 410
12.1.1 샤딩이란 무엇인가? 410
12.1.2 언제 샤딩을 할 것인가? 411
12.2 샤드 클러스터 구성 요소의 이해 413
12.2.1 샤드: 애플리케이션 데이터의 저장소 414
12.2.2 mongos 라우터: 연산 라우터 414
12.2.3 설정 서버: 메타데이터의 저장소 415
12.3 샤드된 클러스터에서의 데이터 분산 416
12.3.1 샤드된 클러스터에 데이터를 분산시킬 수 있는 방법 417
12.3.2 샤드에 데이터베이스 분산 처리 418
12.3.3 컬렉션 내에서 샤딩하기 419
12.4 샘플 샤드 클러스터 구축하기 420
12.4.1 mongod와 mongos 서버 시작하기 421
12.4.2 클러스터 설정 424
12.4.3 샤딩 컬렉션 425
12.4.4 샤딩 클러스터에서의 쓰기 연산 427
12.5 샤딩 클러스터 질의 및 인덱싱 435
12.5.1 쿼리 라우팅 435
12.5.2 샤드 클러스터에서 인덱싱하기 436
12.5.3 샤드 클러스터에서의 explain( ) 437
12.5.4 샤드 클러스터에서의 집계 439
12.6 샤드 키 선택 440
12.6.1 불균형적인 쓰기(핫스팟) 441
12.6.2 분할될 수 없는 청크(낮은 수준의 세분화) 443
12.6.3 부족한 타깃팅(쿼리에 샤드 키가 없음) 444
12.6.4 이상적인 샤드 키 444
12.6.5 고유한 설계 트레이드 오프(이메일 애플리케이션) 445
12.7 실제 서비스에서의 샤딩 447
12.7.1 프로비저닝 448
12.7.2 배포 451
12.7.3 유지 보수 453
12.8 요약 459

13장 배포와 관리 460
13.1 하드웨어와 프로비저닝 461
13.1.1 클러스터 구성 461
13.1.2 배포 환경 463
13.1.3 프로비저닝 471
13.2 모니터링과 진단 473
13.2.1 로깅 473
13.2.2 MongoDB 진단 명령어 474
13.2.3 MongoDB 진단 도구 475
13.2.4 MongoDB 모니터링 서비스 478
13.2.5 외부 모니터링 애플리케이션 478
13.3 백업 479
13.3.1 mongodump와 mongorestore 480
13.3.2 데이터 파일 기반 백업 481
13.3.3 MMS 백업 482
13.4 보안 483
13.4.1 안전한 환경 483
13.4.2 네트워크 암호화 484
13.4.3 인증 487
13.4.4 복제 세트 인증 492
13.4.5 샤딩 인증 494
13.4.6 엔터프라이즈 보안 특징 494
13.5 관리 작업 494
13.5.1 데이터 들여오기와 내보내기 494
13.5.2 압축과 복구 496
13.5.3 업그레이드 497
13.6 성능 문제 해결 498
13.6.1 작업 데이터 499
13.6.2 성능 절벽 500
13.6.3 쿼리 상호작용 500
13.6.4 전문가의 도움 501
13.7 배포 체크리스트 502
13.8 요약 504

부록 A MongoDB 설치 505
A.1 설치 505
A.1.1 실제 서비스 배포 506
A.1.2 32비트 vs. 64비트 506
A.2 리눅스 506
A.2.1 이미 컴파일된 바이너리로 설치 507
A.2.2 패키지 매니저를 이용한 설치 508
A.3 맥 OS X 508
A.3.1 이미 컴파일된 바이너리 509
A.3.2 패키지 매니저를 이용한 설치 510
A.4 윈도우 511
A.4.1 컴파일된 바이너리 설치 파일을 이용한 설치 511
A.5 소스 컴파일 512
A.6 문제 해결 513
A.6.1 다른 아키텍처 513
A.6.2 데이터 디렉터리의 부재 513
A.6.3 권한의 부족 514
A.6.4 포트 바인딩 실패 514
A.7 기본 설정 옵션 515
A.8 루비 설치 516
A.8.1 리눅스와 맥 OS X 517
A.8.2 윈도우 517

부록 B 설계 패턴 518
B.1 임베드 vs. 레퍼런스 518
B.2 일대다 519
B.3 다대다 520
B.4 트리 521
B.5 작업자 큐 525
B.6 동적 속성 527
B.7 트랜잭션 529
B.8 지역성 및 선 계산 530
B.9 안티 패턴 531
B.9.1 부주의한 인덱싱 531
B.9.2 모틀리(Motley) 타입 531
B.9.3 버킷(bucket) 컬렉션 531
B.9.4 깊게 중첩된 대용량 도큐먼트 532
B.9.5 사용자당 한 컬렉션 532
B.9.6 샤드 불가능한 컬렉션 532

부록 C 이진 데이터 및 GridFS 533
C.1 간단한 이진 저장 534
C.1.1 섬네일 저장 534
C.1.2 MD5 저장 535
C.2 GridFS 536
C.2.1 루비에서의 GridFS 537
C.2.2 mongofiles 유틸리티 540

찾아보기 543
카일 뱅커(Kyle Banker)
10gen에서 수년간 MongoDB 루비 드라이버를 유지 및 관리하는 일을 수행했으며, 지금은 스타트업에서 그 기량을 발휘하고 있다.

피터 배컴(Peter Bakkum)
대규모 상용 배포 환경에서 MongoDB를 활용하여 데이터 인프라스트럭처를 구축하고 확장하는 일을 전문으로 하는 개발자다.

숀 버크(Shaun Verch)
MongoDB의 코어 서버팀에서 근무했으며, MongoDB를 Node.js와 사용하는 방법을 안내하는 온라인 교육과정인 M101JS 개발에 많은 기여를 하였다.

덕 개릿(Doug Garrett)
뉴욕에서 열린 첫 번째 MongoDB World Conference의 발표자이자 MongoDB Innovation Award for Analytics의 수상자 중 한 명이다. 지금은 Genentech Research and Early Development의 생물정보학 부서에서 소프트웨어 엔지니어로 일하고 있다.

팀 호킨스(Tim Hawkins)
야후의 유럽 검색 엔지니어링 책임자였으며, 지금은 국제화와 확장성에 중점을 둔 수석 솔루션 아키텍트로 근무하고 있다.

옮긴이 소개
김인범
SK 주식회사 C&C의 클라우드 컴퓨팅 기술팀에서 클라우드 개발 프로젝트에 참여하였으며, 현재는 통신 인프라 서비스팀에서 DBA로 일하고 있다. SK New ICT Academy에서 NoSQL 분야 강사를 겸하고 있으며, MongoDB Korea에서 다양한 사람과 소통하고 있다. 항상 재미있는 프로젝트를 찾고 있으며, 글 쓰는 일을 좋아한다. 전자책보다 종이책을 더 좋아하고, 아이돌보다 문근영을 더 좋아한다.
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