SQL ↔ MongoDB 문법 대조표

SQL을 알면 MongoDB가 빨리 붙는다. 같은 질문을 두 문법으로 나란히 둔 표.

용어

하려는 것	SQL	MongoDB
전체	`SELECT * FROM blocks;`	`db.blocks.find()`
열 고르기	`SELECT block_id, name FROM blocks;`	`db.blocks.find({}, {_id:0, block_id:1, name:1})`
조건	`WHERE category = 'model'`	`find({category: "model"})`
AND	`WHERE a = 1 AND b = 2`	`find({a: 1, b: 2})`
OR	`WHERE a = 1 OR b = 2`	`find({$or: [{a:1}, {b:2}]})`
비교	`WHERE score >= 0.5`	`find({score: {$gte: 0.5}})`
범위	`WHERE score BETWEEN 0.5 AND 0.9`	`find({score: {$gte:0.5, $lte:0.9}})`
목록	`WHERE category IN ('a','b')`	`find({category: {$in: ["a","b"]}})`
부정	`WHERE category <> 'a'`	`find({category: {$ne: "a"}})`
NULL	`WHERE alias IS NULL`	`find({alias: null})` 또는 `{$exists:false}`
패턴	`WHERE name LIKE 'TSM%'`	`find({name: {$regex: "^TSM"}})`
정렬	`ORDER BY score DESC`	`.sort({score: -1})`
개수 제한	`LIMIT 10 OFFSET 20`	`.limit(10).skip(20)`
중복 제거	`SELECT DISTINCT category`	`db.blocks.distinct("category")`
개수	`SELECT COUNT(*)`	`db.blocks.countDocuments({})`

IS NULL과 {alias: null}은 완전히 같지 않다. Mongo에서는 "값이 null인 문서"와 "필드가 없는 문서"를 둘 다 잡는다. 구분하려면 {alias: {$exists: false}}를 쓴다. 스키마가 없어서 생기는 차이다.

하려는 것	SQL	MongoDB
그룹 개수	`SELECT category, COUNT(*) FROM blocks GROUP BY category;`	`aggregate([{$group: {_id:"$category", n:{$sum:1}}}])`
그룹 평균	`AVG(score)`	`{$avg: "$score"}`
묶기 전 필터	`WHERE`	`{$match: {...}}` (맨 앞)
묶은 뒤 필터	`HAVING COUNT(*) >= 3`	`{$match: {n: {$gte: 3}}}` ($group 뒤)
정렬·제한	`ORDER BY ... LIMIT`	`{$sort: {...}}, {$limit: n}`
값 모으기	`GROUP_CONCAT(x)`	`{$push: "$x"}` / `{$addToSet: "$x"}`
조인	`LEFT JOIN`	`{$lookup: {...}}`
배열 펼치기	(없음)	`{$unwind: "$arr"}`

Mermaid스크롤로 확대 · 드래그로 이동

순서가 정확히 대응한다. Mongo는 HAVING이 따로 없고 $group 뒤의 $match가 그 역할을 한다.

하려는 것	SQL	MongoDB
삽입	`INSERT INTO t (a,b) VALUES (1,2);`	`insertOne({a:1, b:2})`
여러 건	`INSERT ... VALUES (...),(...);`	`insertMany([...])`
일부 갱신	`UPDATE t SET a=1 WHERE id=9;`	`updateOne({id:9}, {$set:{a:1}})`
증가	`SET n = n + 1`	`{$inc: {n: 1}}`
전체 교체	(없음 · 모든 열 SET)	`replaceOne(filter, doc)`
upsert	`INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE`	`updateOne(..., {upsert: true})`
최초 1회만	(트리거·조건 필요)	`$setOnInsert`
삭제	`DELETE FROM t WHERE ...;`	`deleteMany({...})`
전체 비우기	`TRUNCATE TABLE t;`	`deleteMany({})` / `drop()`

하려는 것	SQL	MongoDB
테이블 생성	`CREATE TABLE ...`	(자동 생성) `createCollection`
열 추가	`ALTER TABLE ADD COLUMN`	불필요 — 그냥 넣으면 된다
인덱스	`CREATE INDEX idx ON t (a, b);`	`createIndex({a:1, b:1})`
유니크	`UNIQUE KEY`	`createIndex({a:1}, {unique:true})`
자동 만료	(없음 · 배치 삭제)	`{expireAfterSeconds: N}` (MongoDB 인덱스 실전)
제약조건	`NOT NULL` `FK` `CHECK`	없음 → 코드 책임 (Mongo 스키마 레지스트리)
실행 계획	`EXPLAIN SELECT ...`	`.explain("executionStats")`

문법은 옮길 수 있지만 설계는 옮길 수 없다. SQL 스키마를 그대로 컬렉션으로 옮기면 $lookup 지옥이 되고, Mongo 문서를 그대로 표로 펴면 열이 폭발한다.

조회·집계·쓰기 문법은 거의 1:1로 대응하고, 진짜 차이는 스키마 강제와 관계 표현에 있다.