### 단계 1: 데이터 모델링 이해
RDBMS는 테이블 구조를 기반으로 하는 반면, MongoDB는 문서 기반이며 JSON과 유사한 형식을 사용합니다. 따라서, RDBMS의 테이블과 관계를 MongoDB의 문서와 컬렉션으로 변환하는 것이 첫 번째 단계입니다.
예를 들어, `Users`와 `Orders`라는 두 개의 테이블이 RDBMS에 있다고 가정해봅시다. 이를 MongoDB로 변환하면 다음과 같이 문서 구조를 가질 수 있습니다.
```sql
-- SQL에서의 테이블 구조
CREATE TABLE Users (
user_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
email VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE Orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
user_id INT,
product_name VARCHAR(100),
amount DECIMAL
);
```
위의 SQL 테이블을 MongoDB로 변환하면:
```json
// MongoDB에서의 문서 구조
{
"_id": ObjectId("507f1f77bcf86cd799439011"),
"name": "John Doe",
"email": "johndoe@example.com",
"orders": [
{
"order_id": 1,
"product_name": "Laptop",
"amount": 1299.99
},
{
"order_id": 2,
"product_name": "Mouse",
"amount": 25.99
}
]
}
```
### 단계 2: 데이터 이행
데이터를 MongoDB로 이행하는 단계입니다. 데이터 이행을 위해 `ETL(Extract, Transform, Load)` 과정을 사용할 수 있습니다. Python 스크립트를 사용하여 SQL 데이터를 읽고 MongoDB로 삽입할 수 있습니다.
```python
import pymysql
import pymongo
# MySQL Connection
sql_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='testdb')
# MongoDB Connection
mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mongo_db = mongo_client["newdb"]
mongo_collection = mongo_db["users"]
# Read from MySQL
sql_cursor = sql_conn.cursor()
sql_cursor.execute("SELECT * FROM Users")
users = sql_cursor.fetchall()
for user in users:
user_id, name, email = user
# Extracting orders for each user
sql_cursor.execute(f"SELECT order_id, product_name, amount FROM Orders WHERE user_id = {user_id}")
orders = sql_cursor.fetchall()
# Transform to MongoDB document
mongo_document = {
"name": name,
"email": email,
"orders": [{"order_id": order[0], "product_name": order[1], "amount": order[2]} for order in orders]
}
# Load to MongoDB
mongo_collection.insert_one(mongo_document)
sql_conn.close()
mongo_client.close()
```
### 단계 3: 응용 프로그램 코드 업데이트
데이터 스키마가 변경됨에 따라 응용 프로그램 코드도 업데이트되어야 합니다. MongoDB의 경우 `pymongo` 또는 `Mongoose`와 같은 드라이버를 통해 데이터에 액세스할 수 있습니다.
예를 들어, Python에서 MySQL 조회를 사용하고 있었다면:
```python
# MySQL 조회
sql_cursor.execute("SELECT * FROM Users WHERE user_id = 1")
user = sql_cursor.fetchone()
```
MongoDB로 업데이트된 코드는 다음과 같습니다:
```python
# MongoDB 조회
user = mongo_collection.find_one({"_id": 1})
```
이와 같은 방식으로 데이터 액세스 코드를 업데이트해야 합니다.
### 단계 4: 데이터 정합성 확인 및 최적화
마이그레이션이 완료된 후에는 데이터 정합성을 확인하고 쿼리가 제대로 실행되는지 검토해야 합니다. 필요한 경우 인덱스를 추가하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
```python
# MongoDB 인덱스 추가
mongo_collection.create_index([('name', pymongo.ASCENDING)])
```
MongoDB는 수평적 확장성과 비정형 데이터 처리에서 특히 강력한 장점을 가지지만, 마이그레이션 시 주의할 점은 새로운 비정형 데이터 구조에 대한 이해를 바탕으로 충분한 계획을 세우는 것입니다. 이러한 단계를 통해 RDBMS에서 MongoDB로의 원활한 전환이 가능할 것입니다.