MongoDB

MongoDB는 표가 아니라 문서(document) 를 저장하는 DB다. 문서 하나가 JSON 한 덩어리다.
프로젝트에서는 AI Agent 원장을 담당한다. Catalog projection, 대화, mutation, trace, 감사 기록.

용어 대응

TEXT
SQL          Mongo
표 table  →  컬렉션 collection
행 row    →  문서 document
열 column →  필드 field

기본 조회

JavaScript
db.blocks.find({ block_id: "TSM0004" })      // 필터
db.blocks.findOne({ block_id: "TSM0004" })   // 첫 한 건
db.blocks.find({}).sort({ block_id: 1 })     // 1=오름차순, -1=내림차순

가장 큰 차이 — 스키마를 강제하지 않는다

같은 컬렉션 안에서 문서마다 필드가 달라도 DB는 막지 않는다. 그래서 실무에서는 코드에서 스키마를 선언하고 부팅 시 컬렉션과 인덱스를 만든다.

Python
SCHEMA = MongoCollectionSchema(
    name="workflow_conversations",
    fields=(MongoFieldSpec("session_id", "str", True, "채팅 세션 ID"), ...),
    indexes=(MongoIndexSpec("session_id", {"unique": True}), ...),
)

DB가 안 지켜 주니 계약을 코드가 소유하는 구조다. 이게 문서 DB를 쓸 때 가장 먼저 정해야 할 규율이다.

한 줄 정리

MongoDB는 JSON 문서를 그대로 저장하고, 스키마 강제를 애플리케이션에 맡기는 DB다.

어디로 가면 되나

알고 싶은 것	노트
문서 안의 타입, `_id`, 16MB	MongoDB 문서 모델과 BSON
조회 조건 문법	MongoDB 쿼리 연산자 · MongoDB 배열 쿼리
수정 문법	MongoDB 갱신 연산자 · upsert
실제 호출 메서드	MongoDB CRUD 메서드 · MongoDB 커서와 페이지네이션
집계	MongoDB Aggregation Pipeline · MongoDB 집계 연산자
인덱스 (TTL·partial)	MongoDB 인덱스 실전
설계 판단	MongoDB 데이터 모델링
장애·예외	MongoDB 예외 처리
셸에서 확인	mongosh 실전

전체 지도는 MongoDB MOC.

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한 줄 정리

어디로 가면 되나

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