🗂️ JSON 데이터를 효율적으로 처리하는 NoSQL 쿼리 구조 설계

■ 1. 배경 및 필요성

• 현대 애플리케이션은 비정형 또는 반정형 데이터(JSON, XML 등)를 대량으로 생성함
• 기존 RDBMS는 스키마 변경의 유연성 부족, JOIN 비용 증가 등의 한계 보유함
• 이를 보완하기 위해 MongoDB, Couchbase 등 JSON 기반 NoSQL 시스템 활용 증가함
• JSON 문서 기반 구조는 유연한 스키마와 중첩 구조(nested objects) 등 복잡한 계층 표현 가능함
• 그러나 데이터 구조가 복잡해질수록 비효율적 쿼리 및 성능 저하 우려 존재함
• 효율적인 쿼리 구조 설계를 통해 성능 최적화, 확장성, 유지보수성을 확보할 필요 발생함

---

■ 2. JSON 기반 NoSQL 데이터 모델 개요

• Document-Oriented 구조 채택, 하나의 문서가 객체 단위로 저장됨
• 키-값 쌍으로 구성되며, 배열 및 중첩 구조 지원
• 일반적으로 BSON(Binary JSON) 포맷으로 저장되어 검색 최적화 가능
• 각 문서는 독립적인 구조를 가지며, 스키마 강제 없음
• 다수의 문서들이 컬렉션(collection)에 저장되며, 컬렉션은 테이블 개념과 유사함

---

■ 3. NoSQL 쿼리 구조 설계 고려사항

1) 데이터 정규화 vs 비정규화 판단

• JSON 데이터 구조는 비정규화된 형태로 저장하는 것이 일반적임
• JOIN 기능이 제한적이므로 중첩 객체로 포함하거나 참조 ID를 통한 연계 필요
• 정규화는 저장 공간 절약 가능하나 쿼리 복잡도 및 성능 저하 유발함
• 반정규화 설계 시 중복 허용, 조회 성능 향상, 단일 쿼리 응답 가능

2) 쿼리 대상 필드의 인덱스 설계

• 자주 검색되는 필드, 정렬 또는 필터 조건에 사용되는 필드는 인덱스 필요
• 중첩 필드(nested field)에 대해 dot notation 기반 인덱싱 지원됨
• 복합 인덱스(multikey index)를 사용하여 배열 내부 요소에도 인덱스 적용 가능
• TTL(Time To Live), 텍스트 인덱스, 해시 인덱스 등 특수 인덱싱 기능 고려 필요

3) 중첩 및 배열 구조 쿼리 최적화

• 중첩 구조가 깊을수록 쿼리 성능 저하 발생 가능성 존재
• $elemMatch, $slice, $project 등으로 필요한 배열 요소만 추출 필요
• 전체 배열 조회보다 조건 기반 추출 쿼리 구조로 설계해야 성능 보장 가능

4) Aggregation Pipeline 기반 설계

• MongoDB 등은 Aggregation Pipeline을 통해 복잡한 분석 쿼리 수행 가능
• $match → $group → $project → $sort 순으로 파이프라인 단계 설계
• 연산 최소화, 필요 필드만 추출, 파이프라인 최적화로 성능 보장
• $lookup 연산의 사용은 신중하게 판단해야 하며, 데이터 규모가 클 경우 병목 원인

5) 읽기/쓰기 부하 균형 설계

• 읽기 집중형 서비스는 캐싱 또는 읽기 전용 replica 사용 고려
• 쓰기 집중형 구조는 샤딩(sharding)을 통한 부하 분산이 효과적
• JSON 구조 내 대용량 배열 갱신 시, 전체 덮어쓰기를 피하고 $push, $set 활용해야 효율적

---

■ 4. 쿼리 구조 최적화 예시

{
  "user_id": "U1234",
  "profile": {
    "name": "홍길동",
    "email": "hong@example.com"
  },
  "orders": [
    {
      "order_id": "O001",
      "amount": 30000,
      "date": "2024-01-01"
    },
    {
      "order_id": "O002",
      "amount": 45000,
      "date": "2024-02-01"
    }
  ]
}

• 특정 주문 ID만 조회 시

  db.users.find({ "orders.order_id": "O002" }, { "orders.$": 1 })

• 전체 주문 금액 합계 계산 시

  db.users.aggregate([
  { $unwind: "$orders" },
  { $group: { _id: "$user_id", total: { $sum: "$orders.amount" } } }
  ])

• 특정 필드에 인덱스 적용 예시

  db.users.createIndex({ "orders.order_id": 1 })

---

■ 5. NoSQL 쿼리 구조 설계 시 주의사항

• JSON 구조가 복잡할수록 직렬화/역직렬화 비용 증가
• 중첩 필드 접근 시 경로 오류 가능성 높음 → 필드 네이밍 일관성 유지 필요
• 인덱스 남용 시 쓰기 성능 저하, 공간 낭비 발생
• 문서 크기(예: MongoDB는 16MB 제한)를 초과하는 구조 설계는 지양해야 함
• 데이터 변경 패턴을 사전에 분석하여 문서 구조 및 쿼리 구조 설계 필요

---

■ 6. 결론 및 제언

• JSON 데이터는 유연성과 확장성이 강점이나, 구조적 비효율과 성능 저하 우려 상존함
• 효율적인 쿼리 구조 설계를 위해 데이터 모델링, 인덱싱, 파이프라인 최적화를 체계적으로 수행해야 함
• 데이터 접근 패턴을 분석하고, 분석 기반으로 쿼리 최적화 전략을 수립할 필요
• NoSQL 시스템별 기능 차이를 고려한 구조 설계 필요(MongoDB, Couchbase, DynamoDB 등)
• 최종적으로는 데이터 구조 ↔ 쿼리 목적 간 일치성을 확보하는 방향으로 설계 전략 정립이 중요함

---