MongoDB - Map Reduce: 초보자 가이드

안녕하세요, 미래의 MongoDB 마스터 여러분! 오늘 우리는 MongoDB의 Map Reduce 세계로 흥미로운 여정을 떠납니다. 프로그래밍에 처음이라면 걱정하지 마세요 - 나는 여러분의 친절한 안내자가 되어 단계별로 모든 것을 설명해드리겠습니다. 커피 한 잔을 들고, 이제 시작해봅시다!

MongoDB - Map Reduce

Map Reduce는 무엇인가요?

먼저 MongoDB의 구체적인 내용에 들어가기 전에 Map Reduce가 무엇인지 이해해보겠습니다. 큰 가방 안에 빨간색, 파란색, 그린색 보석이 많이 섞여져 있다고 가정해봅시다. Map Reduce는 친구들이 도와주는 것처럼 생각해보세요:

한 명의 친구(맵퍼)는 보석을 꺼내고 그 색을 외칩니다.
다른 친구들(리듀서)은 각각의 색을 세기 시작합니다.
마지막에는 각 색의 총 수를 얻습니다.

이것이 Map Reduce의 핵심입니다 - 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 요약하는 방법입니다.

MongoDB에서의 MapReduce 명령어

이제 MongoDB에서 Map Reduce를 어떻게 사용할 수 있는지 보겠습니다. MongoDB에서 Map Reduce 연산의 기본 구조는 다음과 같습니다:

db.collection.mapReduce(
function() { emit(key, value); },  // 맵 함수
function(key, values) { return reduceFunction; },  // 리듀스 함수
{
out: <output>,
query: <query>,
sort: <sort>,
limit: <limit>
}
)

이게 무서워 보일 수 있지만, 조금씩 풀어 설명해드리겠습니다!

맵 함수

맵 함수는 우리가 처리하고 싶은 데이터를 결정하는 곳입니다. 친구가 보석의 색을 외치는 것과 같습니다. 각 문서에 대해 emit() 함수를 사용하여 키와 값을 출력합니다.

예를 들어, 우리가 작가별로 책의 수를 세고 싶다면:

function() {
emit(this.author, 1);
}

이 함수는 "각 책에 대해 작가의 이름과 숫자 1을 외친다"고 말합니다.

리듀스 함수

리듀스 함수는 특정 키에 대해 발생된 모든 값을 결합합니다. 친구들이 각 색을 세는 것과 같습니다.

우리의 책 예제에서:

function(key, values) {
return Array.sum(values);
}

이 함수는 "각 작가에 대해 모든 1을 더한다"고 말합니다.

옵션

옵션 객체는 우리의 Map Reduce 연산을 맞춤화할 수 있게 해줍니다:

out: 결과를 어디에 저장할지
query: 입력 문서를 필터링
sort: 입력 문서를 정렬
limit: 처리할 문서의 수를 제한

MapReduce 사용하기

이제 모든 것을 한데 모아 실제 예제를 보겠습니다. 가정해 봅시다. 우리는 판매 데이터 컬렉션을 가지고 있으며, 각 제품의 총 판매금액을 계산하고 싶습니다.

먼저 몇 가지 샘플 데이터를 만들어보겠습니다:

db.sales.insertMany([
{ product: "Widget A", quantity: 5, price: 10 },
{ product: "Gadget B", quantity: 2, price: 20 },
{ product: "Widget A", quantity: 3, price: 10 },
{ product: "Gizmo C", quantity: 1, price: 30 },
{ product: "Gadget B", quantity: 4, price: 20 }
]);

이제 Map Reduce를 사용하여 총 판매금액을 계산해보겠습니다:

db.sales.mapReduce(
// 맵 함수
function() {
emit(this.product, this.quantity * this.price);
},
// 리듀스 함수
function(key, values) {
return Array.sum(values);
},
// 옵션
{
out: "product_sales"
}
)

이를 쪼개보면:

맵 함수는 각 문서의 판매 금액을 계산하고 제품 이름을 키로 발생시킵니다.
리듀스 함수는 각 제품에 대해 모든 판매 금액을 합산합니다.
결과를 새로운 컬렉션 "product_sales"에 저장합니다.

결과를 확인하기 위해:

db.product_sales.find()

다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다:

{ "_id" : "Widget A", "value" : 80 }
{ "_id" : "Gadget B", "value" : 120 }
{ "_id" : "Gizmo C", "value" : 30 }

와우! 우리는 Map Reduce를 사용하여 각 제품의 총 판매금액을 성공적으로 계산했습니다.

언제 Map Reduce를 사용할까요?

Map Reduce는 강력하지만 항상 가장 적합한 도구는 아닙니다. 다음과 같은 시나리오에서 Map Reduce가 빛을 발합니다:

집계 파이프라인으로는 할 수 없는 복잡한 집계
메모리에 맞지 않는 대량의 데이터를 처리할 때
MongoDB의 쿼리 언어에서는 수행할 수 없는 연산을 수행할 때

그러나 간단한 작업의 경우, MongoDB의 집계 파이프라인이 더 빠르고 간편하게 사용할 수 있습니다.

결론

축하합니다! MongoDB의 Map Reduce로 첫 걸음을 내디디셨습니다. 우리는 기본적인 내용을 다루었지만, 더 많은 것을 탐구할 수 있습니다. 자전거 타는 것을 배우는 것처럼, Map Reduce를 마스터하려면 연습이 필요합니다. 실험하고 실수를 두려워하지 마세요 - 그게 우리가 배우는 방법입니다!

마무리하며, Map Reduce 연산의 주요 구성 요소를 요약한 표를 제공합니다:

구성 요소	설명	예제
맵 함수	각 문서를 처리하고 키-값 쌍을 발생시킴	`function() { emit(this.author, 1); }`
리듀스 함수	각 키에 대해 값을 결합	`function(key, values) { return Array.sum(values); }`
Out	결과를 저장할 곳	`{ out: "product_sales" }`
Query	입력 문서를 필터링	`{ query: { price: { $gt: 10 } } }`
Sort	입력 문서를 정렬	`{ sort: { price: 1 } }`
Limit	처리할 문서의 수를 제한	`{ limit: 1000 }`

계속 연습하고, 호기심을 유지하면, 얼마 지나지 않아 Map Reduce 마법사가 될 것입니다! 행복한 코딩을 기원합니다!

Credits: Image by storyset