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마스터링 몽고 DB 7.0 (제4판)
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마스터링 몽고 DB 7.0 (제4판)

  • 마르코 알렉센드리치
  • |
  • 제이펍
  • |
  • 2025-05-20 출간
  • |
  • 476페이지
  • |
  • 188 X 245 X 22mm
  • |
  • ISBN 9791194587217
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평

기다리고 기다리던 최고+최신 몽고DB 가이드북

몽고DB는 개발자 친화적인 방향으로 꾸준히 발전했음에도 한동안 국내에 관련 서적이 출간되지 않았다. 이 책의 원서는 몽고DB에 소속된 필진이 직접 집필한 최초의 공식 몽고DB 도서다. 원서는 출간 당시 최신 버전인 7.0을 기준으로 집필되었으나 이후 8.0 버전이 나왔고, 이에 8.0 내용을 주석 및 부록으로 보완해서 이번에 제이펍에서 출간한 한국어판 번역서가 바로 《마스터링 몽고DB 7.0(제4판)》이다.
개발자로서 몽고DB를 활용하기 위해 알아야 할 아키텍처, 개발자 도구 등 기초부터 시작한다. CRUD 쿼리, 스키마 설계와 데이터 모델링, 고급 쿼리, 집계 파이프라인, 다중 문서 ACID 트랜잭션, 인덱스 최적화 등 실무 친화적인 주제를 실습 예제와 함께 설명한다.
다음으로 몽고DB를 DBaaS로서 최대한 활용할 수 있게 하는 아틀라스 개발자 데이터 플랫폼 및 관련 제품군을 살펴본다. AI 애플리케이션에 유용한 아틀라스 벡터 검색 등 최신 제품의 활용법을 다룬다는 점이 돋보인다. 이어서 모니터링과 백업, 아틀라스 검색, 서드파티 애플리케이션과의 통합 방법을 살펴보고, RBAC 등 보안, 감사, 암호화까지 좀 더 고급 주제까지 다룬다.
국내에 출간된 모든 몽고DB 도서 중에서 다루는 범위나 전문성 면에서 최고인 책이라고 할 수 있다. 이것은 과언이 아니라 팩트다.

주요 내용
● 데이터 인사이트를 얻기 위한 고급 쿼리 실행
● 집계 파이프라인의 강력한 기능을 활용한 데이터 변환
● 다중 문서 ACID 트랜잭션으로 데이터 무결성 보장하기
● 전략적 인덱싱 기법을 사용한 쿼리 성능 최적화
● 몽고DB 아틀라스를 활용한 모니터링 및 백업
● 아틀라스 검색으로 강력한 검색 기능 사용
● 보안을 위한 RBAC, 사용자 관리, 데이터 암호화
● 투명성과 책임성을 보장하는 감사 프랙티스

목차

지은이·옮긴이 소개 xiv
기술 감수자 소개 xvii
옮긴이 머리말 xix
베타리더 후기 xxi
저자의 말 xxiv
이 책에 대하여 xxvi

CHAPTER 1 몽고DB 소개 1
1.1 누가 몽고DB를 사용하는가? 1
1.2 개발자가 몽고DB를 선호하는 이유 2
1.3 몽고DB 데이터베이스의 내재된 복잡성의 효율성 4
1.4 요약 6

CHAPTER 2 몽고DB 아키텍처 7
2.1 복제와 샤딩 8
2.2 복제 8
2.3 샤딩 17
2.4 몽고DB 7.0의 새로운 샤딩 클러스터 기능 32
2.5 요약 33

CHAPTER 3 개발자 도구 35
3.1 기술 요구사항 36
3.2 개발 도구 소개 36
3.3 몽고DB 셸 38
3.4 몽고DB CLI 44
3.5 몽고DB Compass 48
3.6 몽고DB for VS Code 53
3.7 요약 55

CHAPTER 4 몽고DB 연결 57
4.1 연결 방법 57
4.2 요약 72

CHAPTER 5 CRUD 작업과 기본 쿼리 74
5.1 기술 요구사항 74
5.2 몽고DB 기본 데이터 작업 75
5.3 루비 드라이버를 사용한 CRUD 처리 85
5.4 파이썬 드라이버를 사용한 CRUD 처리 94
5.5 정규 표현식 102
5.6 관리 기능 104
5.7 몽고DB에 관한 보안 액세스 107
5.8 몽고DB Stable API 110
5.9 요약 112

CHAPTER 6 스키마 설계와 데이터 모델링 113
6.1 관계형 데이터베이스를 위한 스키마 설계 114
6.2 몽고DB를 위한 스키마 설계 116
6.3 몽고DB의 데이터 모델링 117
6.4 몽고DB 데이터베이스 모델링: 설계 원칙과 권장 사례 122
6.5 설계 패턴과 스키마 설계 122
6.6 요약 129

CHAPTER 7 몽고DB 고급 쿼리 130
7.1 집계 프레임워크 소개 130
7.2 몽고DB의 집계가 제공하는 이점 132
7.3 집계 스테이지 133
7.4 쿼리 기술 147
7.5 인덱스와 쿼리 최적화 164
7.6 몽고DB 위치 기반 데이터 처리 169
7.7 요약 172

CHAPTER 8 집계 173
8.1 기술 요구사항 174
8.2 몽고DB 집계 프레임워크 174
8.3 기본 집계 연산자 179
8.4 모범 사례 192
8.5 요약 194

CHAPTER 9 다중 문서 ACID 트랜잭션 195
9.1 트랜잭션이 유용한 이유는 무엇인가? 196
9.2 ACID 속성 196
9.3 ACID의 몽고DB 구현 199
9.4 모범 사례 212
9.5 요약 213

CHAPTER 10 인덱스 최적화 214
10.1 인덱스 소개 215
10.2 인덱스 유형 220
10.3 인덱스 최적화 모범 사례 240
10.4 요약 240

CHAPTER 11 몽고DB 아틀라스 242
11.1 데이터베이스 서비스로서의 몽고DB 아틀라스 243
11.2 아틀라스 개발자 데이터 플랫폼 255
11.3 아틀라스 벡터 검색과 AI 애플리케이션에서의 역할 255
11.4 아틀라스 애플리케이션 서비스 259
11.5 아틀라스 데이터 API 262
11.6 아틀라스 데이터 레이크 265
11.7 아틀라스 데이터 페더레이션 266
11.8 아틀라스 스트림 프로세싱 269
11.9 아틀라스 SQL 인터페이스 272
11.10 몽고DB 아틀라스 차트 274
11.11 운영 통합: 아틀라스 쿠버네티스 오퍼레이터 277
11.12 아틀라스 CLI 280
11.13 요약 282

CHAPTER 12 몽고DB 모니터링과 백업 283
12.1 몽고DB 모니터링 283
12.2 무엇을 모니터링해야 하는가? 285
12.3 WiredTiger 메모리 사용량 모니터링 291
12.4 페이지 폴트 추적 291
12.5 작업 세트 계산 293
12.6 몽고DB 리포팅 도구 개요 294
12.7 호스팅 모니터링 도구 개요 295
12.8 몽고DB 백업 방법 297
12.9 몽고DB 모니터링과 백업의 일반적인 실수와 함정 302
12.10 요약 304

CHAPTER 13 아틀라스 검색 305
13.1 몽고DB 아틀라스 검색 306
13.2 아틀라스 검색 인덱스의 기술적 구조와 작동 방식 309
13.3 아파치 루씬 328
13.4 요약 331

CHAPTER 14 몽고DB와 애플리케이션 통합 333
14.1 기술 요구사항 333
14.2 몽고DB에서 애플리케이션 통합 334
14.3 몽고DB 쿠버네티스 오퍼레이터 336
14.4 테라폼과 몽고DB 통합 340
14.5 몽고DB와 함께 버셀 사용 344
14.6 데이터독과 몽고DB 통합하기 348
14.7 프로메테우스와 몽고DB 통합하기 353
14.8 웹훅과 몽고DB 통합하기 357
14.9 페이저듀티 통합 361
14.10 요약 365

CHAPTER 15 보안 367
15.1 인증 방법 368
15.2 역할 기반 접근 제어(RBAC) 385
15.3 요약 396

CHAPTER 16 감사 397
16.1 몽고DB 감사와 로깅 398
16.2 감사 가능한 이벤트 유형 401
16.3 몽고DB에서 감사 활성화 402
16.4 사례 연구: 규정 준수에서 감사의 역할 410
16.5 몽고DB의 감사 문제 해결 411
16.6 요약 413

CHAPTER 17 암호화 414
17.1 암호화 유형 415
17.2 전송 중 암호화 416
17.3 저장 시 암호화 421
17.4 클라이언트 측 암호화 426
17.5 요약 432

APPENDIX A 몽고DB 8.0의 새로운 기능과 개선 사항 433
A.1 지원 플랫폼과 운영체제 433
A.2 모니터링과 성능 분석 기능 향상 433
A.3 보안 기능 강화 434
A.4 샤딩 기능의 유연성 강화 434
A.5 복제 성능 개선 435
A.6 시스템 관리 기능 개선 435
A.7 성능 최적화 436
A.8 업그레이드 시 주의 사항 437

APPENDIX B 몽고DB 8.0 호환성 안내 및 주요 변경 사항 438
B.1 쿼리 동작의 새로운 변화 438
B.2 더 이상 사용되지 않는 기능들 439
B.3 성능 개선을 위한 주요 변경 사항 439
B.4 추가 개선 사항 440
B.5 마무리 440

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