그룹 복제는 단일 기본 모드 또는 다중 기본 모드에서 작동합니다. 그룹 모드는 group_replication_single_primary_mode 시스템 변수로 지정되는 그룹 전체 구성 설정이며 모든 구성원이 동일해야 합니다. "ON" 설정은 기본 모드인 단일 기본 모드를 의미하며, "OFF" 설정은 다중 기본 모드를 의미합니다. 그룹의 구성원을 서로 다른 모드로 배포하는 것은 불가능합니다. 예를 들어 한 구성원은 다중 기본 모드로 구성되고 다른 구성원은 단일 기본 모드로 구성하는 것은 불가능합니다.

그룹 복제가 실행되는 동안에는 group_replication_single_primary_mode  값을 수동으로 변경할 수 없습니다 . MySQL 8.0.13부터 group_replication_switch_to_single_primary_mode() 및 group_replication_switch_to_multi_primary_mode() 기능을 사용하여 그룹 복제가 계속 실행되는 동안 그룹을 한 모드에서 다른 모드로 이동할 수 있습니다. 이러한 기능은 그룹 모드 변경 프로세스를 관리하고 데이터의 안전과 일관성을 보장합니다. 이전 릴리스에서는 그룹 모드를 변경하려면 그룹 복제를 중지하고 group_replication_single_primary_mode 모든 구성원의 값을 변경해야 합니다. 그런 다음 그룹의 전체 재부팅(를 사용하는 서버의 부트스트랩 group_replication_bootstrap_group=ON)을 수행하여 새 운영 구성에 대한 변경 사항을 구현합니다. 

1.1 Single-Primary Mode

단일 기본 모드( group_replication_single_primary_mode=ON)에서 그룹에는 읽기-쓰기 모드로 설정된 단일 기본 서버가 있습니다. 그룹의 다른 모든 구성원은 읽기 전용 모드로 설정됩니다( 사용 super_read_only=ON). 기본 서버는 일반적으로 그룹을 부트스트랩하는 첫 번째 서버입니다. 그룹에 참여하는 다른 모든 서버는 기본 서버에 대해 학습하고 자동으로 읽기 전용 모드로 설정됩니다.

단일 기본 모드에서 그룹 복제는 단일 서버만 그룹에 쓰도록 강제하므로 다중 기본 모드에 비해 일관성 검사가 덜 엄격할 수 있으며 DDL 문을 특별히 주의해서 처리할 필요가 없습니다. 이 옵션은 group_replication_enforce_update_everywhere_checks 그룹에 대한 엄격한 일관성 검사를 활성화하거나 비활성화합니다. 단일 기본 모드로 배포하거나 그룹을 단일 기본 모드로 변경하는 경우 이 시스템 변수를 로 설정해야 합니다 OFF.

기본 서버로 지정된 구성원은 다음과 같은 방법으로 변경할 수 있습니다.

이 기능은 모든 그룹 구성원이 MySQL 8.0.13 이상을 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다. 새로운 기본 서버가 자동으로 선택되거나 수동으로 지정되면 자동으로 읽기-쓰기로 설정되고 다른 그룹 구성원은 보조 서버로 유지되므로 읽기 전용입니다. 그림 20.4, “새 예비선거”는 이 과정을 보여줍니다.

그림 20.4 새로운 예비선거

새로운 기본 서버가 선택되거나 임명되면 이전 기본 서버에는 적용되었지만 아직 이 서버에는 적용되지 않은 변경 사항의 백로그가 있을 수 있습니다. 이 상황에서는 새 기본이 이전 기본을 따라잡을 때까지 읽기-쓰기 트랜잭션이 충돌을 일으키고 롤백될 수 있으며 읽기 전용 트랜잭션으로 인해 오래된 읽기가 발생할 수 있습니다. 빠른 구성원과 느린 구성원 간의 차이를 최소화하는 그룹 복제의 흐름 제어 메커니즘은 활성화되고 적절하게 조정되면 이러한 일이 발생할 가능성을 줄입니다. 흐름 제어에 대한 자세한 내용은 20.7.2절 “흐름 제어”를 참조하십시오 . MySQL 8.0.14부터는 group_replication_consistency 시스템 변수를 사용하여 그룹의 트랜잭션 일관성 수준을 구성하여 이 문제를 방지할 수도 있습니다. 설정 BEFORE_ON_PRIMARY_FAILOVER(또는 더 높은 일관성 수준)은 백로그가 적용될 때까지 새로 선택된 기본에서 새 트랜잭션을 유지합니다. 트랜잭션 일관성에 대한 자세한 내용은 섹션 20.5.3, “트랜잭션 일관성 보장”을 참조하십시오 . 흐름 제어 및 트랜잭션 일관성 보장이 그룹에 사용되지 않는 경우 클라이언트 애플리케이션을 다시 라우팅하기 전에 새 기본이 복제 관련 릴레이 로그를 적용할 때까지 기다리는 것이 좋습니다.

mysql> SELECT MEMBER_HOST, MEMBER_ROLE FROM performance_schema.replication_group_members;
+-------------------------+-------------+
| MEMBER_HOST             | MEMBER_ROLE |
+-------------------------+-------------+
| remote1.example.com     | PRIMARY     |
| remote2.example.com     | SECONDARY   |
| remote3.example.com     | SECONDARY   |
+-------------------------+-------------+

mysql> SHOW STATUS LIKE 'group_replication_primary_member'

explain()

Efficient Query & Covered Query

Covered Query

인덱스만을 사용하여 데이터를 조회할 때 Covered Query라고 한다.

예를 들어 customers collection에 name field에 인덱스를 생성한 경우,

db.customers.find({name:"홍길동"}, {_id: 0, name: 1}) 이렇게 조회한 경우에 인덱스만을 사용하여 원하는 데이터를 조회한다. 이를 Covered Query라고 한다.

MongoDB - indexes 사용법

쿼리 속도를 향상시키기 위해  인덱스를 사용한다. 인덱스는 find, update, delete 속도를 향상시킬 수 있다.

인덱스가 없을 경우 원하는 데이터를 찾기 위해서 Document 전체 데이터를 탐색해야 한다.

인덱스 유형

- 

인덱스 사용 및 최적화

Explain 

Explain 명령은 다음 명령 실행에 대한 정보를 제공합니다.

: aggregate, count, distinct, find, findAndModify, delete, mapReduce, and update.

사용예시)

db.contacts.explain().find(find({"dob.age": {$gt : 60}})

db.contacts.explain("executionStats").find({"dob.age": {$gt : 60}})

참고자료

https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/command/explain/

Create Index

db.contacts.createIndex({dob.age: 1}, { name: "<indexName>" } )

--> -1 인 경우 descending 인덱스 , 1 이면 ascending 인덱스

Create Compound Index

db.contacts.createIndex({dob.age: 1, gender: 1}, { name: "<indexName>" } )

Create Unique Index

db.contacts.createIndex({email: 1}, {inique: true}, { name: "<indexName>" } )

Using Index for Sorting

Partial Filters

Partial Index를 만들기 위해서는
db.collection.createIndex()메소드를 사용한 후, partialFilterExpression을 옵션을 사용한다.

이 경우 partialFilterExpression에 해당하는 데이터를 조회할 경우에만 인덱스를 사용한다.

partialFilterExpression 를 사용하는 이유는 인덱스 크기가 현저히 작아진다.

db.contacts.createIndex({dob.age: 1}, {partialFilterExpression: {"gender": "male"}}, { name: "<indexName>" } )

db.contacts.find({"dob.age": {$gt: 60}, gender: "male"}) 이렇게 사용해야 위에서 생성한 인덱스를 사용한다.

TTL(Time-To-Live) Index

db.sessions.createIndex({createdAt: 1}, {expireAfterSeconds: 10})

10초 후에 인덱스 및 데이터를 삭제한다. 일반 RDBMS에서 제공하는 temporary table 처럼 사용할 수 있다.

Drop Index

db.document.dropIndex(<index_name>) 또는 db.document.dropIndex(<field: 1>) 

• db.pets.dropIndex( "catIdx" ) : 인덱스 이름으로 인덱스 삭제
• db.pets.dropIndex( { "cat" : -1 } ) : fiedl 이름으로 인덱스 삭제

Compass는 MongoDB 데이터를 쿼리 및 분석할 수 있는 GUI 도구입니다.

Compass 다운로드 및 설치

https://www.mongodb.com/try/download/compass 에 접속하여 원하는 OS 환경의 소프트웨어를 다운로드 합니다.

본 문서에서는 Window10 에 msi 버전을 다운로드하여 설치하였습니다.

또는 아래 화면처럼 MongoDB 설치 시 나타나는 창에서 "Install MongoDB Compass"를 선택해서 설치할 수도 있습니다.

별다른 설정없이 바로 설치가 되고 프로그램이 수행됩니다.

MongoDB에 연결

PC에 MongoDB가 설치되어 있다면 DB 접속 URI 를 mongodb://localhost:27017 로 설정한 후 [Connect] 버튼을 클릭하면 MongoDB 에 접속됩니다.

MongoDB에 다른 데이터베이스를 생성하지 않았다면 기본적으로 admin, config, local 3개의 데이터베이스가 보입니다.

원격의 DB에 접속할 경우 

• MongoDB의 경우: mongodb://host:port/database. 호스트는 호스트 이름, IP 주소 또는 UNIX 도메인 소켓일 수 있습니다. 연결 문자열이 포트를 지정하지 않는 경우 기본 MongoDB 포트인 27017을 사용합니다.
• MongoDB Atlas의 경우: mongodb+srv://server.example.com/database. 호스트는 DNS SRV 레코드에 해당하는 호스트 이름일 수 있습니다. SRV 형식에는 포트가 필요하지 않으며 기본 MongoDB 포트인 27017을 사용합니다.

Database 생성

"Databases" 메뉴의 우측 "+" 기호를 클릭한 후 아래와 같은 화면에서 "Database Name"과 "Collection Name"을 입력한 후 [Create Database] 버튼을 클릭하여 데이터베이스와 Collection을 생성합니다.

데이터 입력

아래와 같은 화면에서 [ADD DATA] - Insert document 메뉴를 클릭합니다.

"Insert Docuement" 화면에 JSON 형식으로 key: value 형태로 값을 입력한 후 [Insert] 버튼을 클릭합니다.

JSON 형식과 테이블 형식으로 데이터를 입력할 수 있습니다.

"_id" 필드는 MongoDB에서 자동으로 입력하는 Primary Key 이며, 데이터타입은 ObjectId 타입입니다.

입력 시 ordered 옵션을 사용할 수 있습니다. 기본값은 true 입니다. insertMany로 여러 데이터 입력 시 ordered 가 true인 경우 처음 오류를 만나는 시점에서 입력을 중지합니다. 기존 데이터는 rollback하지 않습니다. 즉 순차적으로 입력합니다.

반면, ordered가 false인 경우 병렬로 데이터를 입력합니다. 그래서, 중복 오류가 발생하는 데이터를 제외하고 모두 입력됩니다.

JSON 형식 데이터 입력

TABLE 형식 데이터 입력

조회조건 입력

화면의 Filter 입력란에 { field: value} 형식으로 입력한 후 [Find] 버튼을 클릭하여 조회합니다.

Document 수정

Document 오른쪽의 연필 모양의 아이콘(Edit)을 클릭한 후, 수정하고자 하는 데이터를 수정하고, [UPDATE] 버튼을 클릭합니다. 예제에서는 홍길동을 신홍길동이라는 이름으로 변경하였습니다.

Document 삭제

Document 오른쪽의 휴지통 모양의 아이콘(Delete)을 클릭하여 Document를 삭제합니다.

전체 Document 수정 및 삭제

전체 document 수정 및 삭제는 아래의 버튼으로 수행합니다.

EXPORT DATA

- 한글 깨짐 : notepad로 연 후 다른 이름으로 저장 시 인코딩 형식을 UTF-8(BOM)으로 저장한 후 엑셀로 다시 엽니다. 또는 notepad ++ 을 사용할 경우 Encoding 메뉴에서 UTF-8 BOM을 선택한 후 저장하면 됩니다.

IMPORT DATA

- JSON or CSV file

- 

<ObjectId의 구조>

ObjectId는 3개의 영역으로 나뉘어져 있다

• 첫번째 4byte는 Unix epoch 이후 초 단위로 측정된 ObjectId의 생성을 나타내는 4바이트 타임스탬프 값
• 두번째 5byte는 프로세스당 한 번 생성 되는 5바이트 임의 값이며 이 임의 값은 기계와 프로세스에 고유
• 세번째 3byte는 임의의 값으로 초기화 되는 3바이트 증분 카운터

MongoDB에 생성

blog 데이터베이스 생성, users, posts collection 생성

> use blog

blog> db.users.insertMany([{name:"First",age:20,email:"first@a.com"}, {name:"Second",age:21,email:"second@a.com"}])
{
  acknowledged: true,
  insertedIds: {
    '0': ObjectId('65e803f125d99817df294c64'),
    '1': ObjectId('65e803f125d99817df294c65')
  }
}

blog> db.users.find()
[
  {
    _id: ObjectId('65e803f125d99817df294c64'),
    name: 'First',
    age: 20,
    email: 'first@a.com'
  },
  {
    _id: ObjectId('65e803f125d99817df294c65'),
    name: 'Second',
    age: 21,
    email: 'second@a.com'
  }
]

blog> db.posts.insertOne({title:"My first Post", text:"Thist is my first post", tags:["new", "tech"], creator:ObjectId('65e803f125d99817df294c65'), comments:[{text:"I like this post",author:ObjectId('65e803f125d99817df294c64')}]})
{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId('65e804b225d99817df294c66')
}

blog> db.posts.find()
[
  {
    _id: ObjectId('65e804b225d99817df294c66'),
    title: 'My first Post',
    text: 'Thist is my first post',
    tags: [ 'new', 'tech' ],
    creator: ObjectId('65e803f125d99817df294c65'),
    comments: [
      {
        text: 'I like this post',
        author: ObjectId('65e803f125d99817df294c64')
      }

Schema Validation

db.createCollection('posts',
{ 
    validator: { 
        $jsonSchema: { 
            bsonType: 'object', 
            required: ['title', 'text', 'creator', 'comments'], 
            properties: {
                titile: {
                    bsonType: "string",
                    description: "must be a string and required"
                },
                text: {
                    bsonType: "string",
                    description: "must be a string and required"
                },
                creator: {
                    bsonType: "objectId",
                    description: "must be a objectid and required"
                },
                comment: {
                    bsonType: "array",
                    description: "must be a array and required",
                    items: {
                        bsonType: "object",
                        required: ["text", "author"],
                        properties: {
                            text: {
                                bsonType: "string",
                                description: "must be a array and required"
                            },
                            author: {
                                bsonType: "objectId",
                                description: "must be a array and required"
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
});

데이터 모델리 시 고려해야 할 사항

- 데이터 페치 형식

- 얼마나 자주 데이터가 페치/변경되는지

-  데이터 저장 건수

- 데이터 연관성

- 데이터 중복 허용

- 데이터와 저장공간 한계

Oracle 데이터베이스에 연결하기 위한 환경 변수에는 두 가지가 있습니다. 그 중 하나는 ORACLE_SID 이고 다른 하나는  TWO_TASK 입니다.  

ORACLE_SID 는 동일한 호스트에 설치된 데이터베이스를 연결하는 데 사용되고,

TWO_TASK 는 다른 호스트에 설치된 oracle 데이터베이스를 연결하는데 사용됩니다.

TWO_TASK (또는 Windows의 LOCAL )는 원격 Oracle 서비스를 지정하는 데 사용되는 환경 변수입니다. 서비스 이름( tnsnames.ora 항목)을 지정하지 않고 SQL*Net 을 통해 원격 데이터베이스에 연결됩니다 . 프로그램에는 로컬 데이터베이스에 연결되어 있는 것처럼 보이지만 실제로는 원격 데이터베이스로 라우팅됩니다.

이 환경 변수는 Windows의 LOCAL 레지스트리 항목과 동일합니다 . ORACLE_SID 와 TWO_TASK 또는 LOCAL이 모두 정의된 경우 TWO_TASK 또는 LOCAL이 우선합니다.

TWO_TASK 사용법

윈도우 환경변수 설정 :

set LOCAL=oraservice1

유닉스/리눅스  환경변수 설정 :

$ export TWO_TASK=oraservice1
또는
$ setenv TWO_TASK oraservice1

여기서 'oraservice1'은 로컬 TNSNAMES.ORA 파일에 정의되어 있습니다.

일반적으로는 TNSNAMES.ORA 파일에 정의된 서비스 이름(연결 문자열)을 지정하여 원격 데이터베이스에 연결합니다.

아래 예제에서 'connect_str' 은 TNSNAMES.ORA 파일에 정의된 서비스 이름입니다.

$ sqlplus scott/tiger@connect_str

그러나, TWO_TASK를 설정하면 연결 문자열을 생략할 수 있습니다.

$ TWO_TASK=connect_str; export TWO_TASK
$ sqlplus scott/tiger

Visual Studio Code 내에 VS Code용 MySQL 셸을 설치하는 방법을 설명합니다.

VS Code 확장용 MySQL 셸 설치

1단계: Visual Studio Code를 연다.

2단계: 화면 좌측의 Extensions을 클릭한 후 검색란에 "MySQL Shell for VS Code"를 입력한다.

             - 아래 화면의 Extensions(①)을 클릭한 후 검색란(②)에 " MySQL Shell for VS Code"를 입력한다.

3단계: " MySQL Shell for VS Code" 확장 프로그램을 설치합니다.

            - 검색된 Extension 중 " MySQL Shell for VS Code"  [Install] 버튼을 클릭하여 설치합니다.

4단계: 설치가 완료되면 VS Code 화면의 좌측 하단에 아래와 같이 "MySQL Shell for VS Code" 아이콘을 볼 수 있다.

5단계: 설치를 완료한 후 VS Code를 재실행한다.

MySQL Shell for VS Code Components

좌측 메뉴에서 " MySQL Shell for VS Code" 아이콘을 클릭하면 아래와 같은 4개의 하위 메뉴를 볼 수 있다.

1) OPEN EDITIORS : DB 노트북, 단일 언어 스크립트, MySQL Shell 세션 편집기를 생성하고 관리 .(수정)

2) DATABASE CONNECTIONS :  DB 접속 환경을 설정할 수 있는 메뉴로 "Create New DB Connection"을 클릭한다.

아래와 같은 DB 접속 설정 화면을 볼 수 있다.

• Caption : 접속할 DB를 구분할 수 있는 임의의 명칭을 입력한다.
• Host Name or IP Address : Host명이나 IP 또는 endpoints 등을 입력한다.
• User Name : DB 계정을 입력한다.
• Store Password 버튼을 클릭하여 계정의 패스워드를 입력한다.

위의 내용이 입력되었으면 [OK] 버튼을 클릭하여 DB 접속 환경 정보를 저장한다.

아래 화면처럼 [DATABASE CONNECTIONS] Component 밑에 LocalDB 접속환경이 생성된 것을 확인할 수 있다.

DB 접속을 위해 아래 화면처럼 "Open New Database Connection" 을 클릭한다. 우측화면에 SQL 콘솔 화면이 나타나다.