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Web Application Folder Structure for Spring MVC Web Projects

dev/spring framework2017. 2. 13. 23:51

The article lists down two most commonly used folder structure for a Spring MVC/Hibernate based web application project. In fact, this folder structure could be used with any other MVC framework like Spring. Following are different two folder structures described later in this article:

  • Eclipse-based Web Application (Dynamic Web Project)
  • Maven-based Web Application Project
Eclipse-based Web Application (Dynamic Web Project)

As per this Eclipse page, Dynamic web projects contain dynamic Java EE resources such as servlets, JSP files, filters, and associated metadata, in addition to static resources such as images and HTML files. Following is how the folder structure looks like on the disk:

  • src
    • packages (com.orgid.abc)
  • WebContent
    • CSS/JS Folders (Publicly accessible; DO NOT Put them within WEB-INF)
    • META-INF (Manifest.mf)
    • WEB-INF
      • lib (Consists of Spring, Hibernate and dependent libraries)
      • views (depends upon the configuration in spring-servlet.xml)
      • web.xml
      • spring-servlet.xml (Spring related configuration)
      • hibernate.cfg.xml (Hibernate related configuration)

Following is the sample screenshot of how it looks within Eclipse:

Dynamic Web Project Folder Structure

Maven-based Web Application Project

Following is the standard folder structure one would find in many of the web applications. It is  also the directory layout expected by Maven and the directory layout created by Maven. The details about this folder structure could be found on the Maven Apache page. The directory structure is primarily laid down based on two code groupings:

  • src/main: Main build artifact consisting of Java code, configuration files, filters, scripts, application libraries etc. All these artifacts are placed within “src/main” and sub-folders as java, webapp, resources, filters, configs, scripts. It looks like following:”
  • src/test: Test build artifact consisting of unit test code. The unit tests code is placed within folder such as “src/test/java”.

Following is the minimum folder structure based on above description that would be enough to run your hello world Spring MVC/Hibernate application:

  • src/main/java: Consists of source code
  • src/main/webapp: Consists of libraries, configuration files, resources etc.
    • CSS/JS Folders (Publicly accessible; DO NOT put them within WEB-INF)
    • META-INF (Manifest.mf)
    • WEB-INF
      • lib  (Consists of Spring, Hibernate and dependent libraries)
      • views (Depends upon the configuration in spring-servlet.xml)
      • web.xml
      • spring-servlet.xml (Spring related configuration)
      • hibernate.cfg.xml (Hibernate related configuration)
  • src/test/java: Consists of unit test code

If you are working on Maven based project, you could adopt the Maven-based folder structure. Build tools such as Gradle work like charm. However, Gradle could easily be configured to work with Eclipse-based dynamic web project folder structure. This will be discussed in later articles. Rookies could start with Eclipse-based folder structure.


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Anti-OOP: if를 피하는 법

dev2017. 2. 1. 13:56

http://meetup.toast.com/posts/94


Anti-OOP: if를 피하는 법

목차

쇼핑몰 할인정책
Step 1. 메서드 추출
Step 2. 핵심 인터페이스 추출
Step 2-2. Factory
enum 기반 리팩토링
Step 3. 도메인 객체(Entity) 기반 리팩터링
Bonus Step 3-2. With Mybatis
결론

실제 개발을 진행하다 보면 if-else 구문이나 switch-case 구문을 정말 많이 사용하게 됩니다. 논리적 사고 방식을 기반으로 할 시 분기 처리는 필수적인 영역인데 이 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 하지만 절차적 프로그래밍에서 객체지향적 프로그래밍으로 패러다임 전환이 일어나면서 로직 분기문은 과거 절차적 프로그래밍의 유산으로 객체지향적 사고방식을 방해하는 요소 중 하나가 되었습니다.

제가 현업에서 업무를 진행할 시 팀원들에게 가장 많이 하는 말 중에 하나가 "가능한 분기문을 없애야 한다." 입니다. 그런데 해당 내용에 대해서 말로써 표현을 하려고 하니 이해가 힘든 부분이 있어서 이렇게 포스팅을 하게 되었습니다.

단순 반복적인 분기문을 최소화하려는 노력을 기울이면 그 대가로 객체지향적 사고와 코드 를 얻을 수 있습니다.

좀더 일반화하면 DRY(중복배제)를 지키려고 하는 -boiler plate한 코드를 줄이려는- 노력을 하다 보면 그 해답 중 하나인 객체지향적 사고방식 을 얻을 수 있습니다.

아래 예제를 통해서 알아보겠습니다.

쇼핑몰 할인정책

많은 분들이 이해하기 쉬운 쇼핑몰 도메인으로 예제를 꾸며 보았습니다.

같은 종류의 분기처리가 코드 곳곳에서 중복해서 발생하는데 처리하는 도메인 로직은 미묘하게 다른 경우가 많죠.
실제 아래와 같은 코드를 현업에서 정말 많이 볼 수 있습니다.

아래 예제는 할인정책을 분기로 처리하는 코드 입니다.

public class PaymentService {
    // 실시간 할인내역 확인
    public Discount getDiscount(...) {
        // 상품금액
        long productAmt = ...;
        // 할인코드 (NAVER:네이버검색-10%, DANAWA:다나와검색-15% FANCAFE:팬카페-1000원)
        String discountCode = ...;

        // 할인금액
        long discountAmt = 0;
        if ("NAVER".equals(discountCode)) {   // 네이버검색 할인
            discountAmt = productAmt * 0.1;
        } else if ("DANAWA".equals(discountCode)) { // 다나와검색 할인
            discountAmt = productAmt * 0.15;
        } else if ("FANCAFE".equals(discountCode)) {  // 팬카페인입 할인
            if (productAmt < 1000)  // 할인쿠폰 금액보다 적은경우
                discountAmt = productAmt;
            else
                discountAmt = 1000;
        }
        return Discount.of(discountAmt, ...);
    }

    // 결제처리
    public void payment(...) {
        // 상품금액
        long productAmt = ...;
        // 할인코드 (NAVER:네이버검색-10%, DANAWA:다나와검색-15% FANCAFE:팬카페-1000원)
        String discountCode = ...;

        // 결제금액
        long paymentAmt = 0;
        if ("NAVER".equals(discountCode)) {   // 네이버검색 할인
            paymentAmt = productAmt * 0.9;
        } else if ("DANAWA".equals(discountCode)) { // 다나와검색 할인
            paymentAmt = productAmt * 0.85;
        } else if ("FANCAFE".equals(discountCode)) {  // 팬카페인입 할인
            if (productAmt < 1000)  // 할인쿠폰 금액보다 적은경우
                paymentAmt = 0;
            else
                paymentAmt = productAmt - 1000;
        } else {
            paymentAmt = productAmt;
        }
        ...
    }
    ...

같은 유형의 분기문이 메서드 곳곳에서 발견됩니다.

위와 같은 코드가 보이면 일반적으로 중복 제거를 위해서 메서드 추출을 통한 리팩토링을 하게 됩니다.

Step 1. 메서드 추출

public class PaymentService {
    // 실시간 할인내역 확인
    public Discount getDiscount(...) {
        // 상품금액
        long productAmt = ...;
        // 할인코드 (NAVER:네이버검색-10%, DANAWA:다나와검색-15% FANCAFE:팬카페-1000원)
        String discountCode = ...;

        // 할인금액
        long discountAmt = getDiscountAmt(discountCode, productAmt);
        ...
    }

    // 결제처리
    public void payment(...) {
        // 상품금액
        long productAmt = ...;
        // 할인코드 (NAVER:네이버검색-10%, DANAWA:다나와검색-15% FANCAFE:팬카페-1000원)
        String discountCode = ...;

        // 결제금액
        long paymentAmt = productAmt - getDiscountAmt(discountCode, productAmt);
        ...
    }

    private long getDiscountAmt(String discountCode, long productAmt) {
        long discountAmt = 0;
        if ("NAVER".equals(discountCode)) {   // 네이버검색 할인
            discountAmt = productAmt * 0.1;
        } else if ("DANAWA".equals(discountCode)) { // 다나와검색 할인
            discountAmt = productAmt * 0.15;
        } else if ("FANCAFE".equals(discountCode)) {  // 팬카페인입 할인
            if (productAmt < 1000)  // 할인쿠폰 금액보다 적은경우
                discountAmt = productAmt;
            else
                discountAmt = 1000;
        }
        return discountAmt;
    }
    ...

위와 같이 getDiscountAmt 메서드 추출을 하는 것만으로 코드의 중복이 제거되고 깔끔해졌습니다.

하지만 우리의 목표는 여기가 아닙니다. 위와 같은 메서드 추출은 기존 절차적 프로그래밍에서 가능한 리팩토링 기법입니다. 여기에서 중요한 것은 getDiscountAmt, 즉 '할인에 관한 정책 분기를 결제 서비스 객체의 책임으로 두는 것이 맞느냐' 입니다. 할인과 결제는 분리되는 것이 나은 것 같습니다.

두 관계를 더 구체적으로 톺아보면 쇼핑몰 도메인상 할인과 결제가 연관관계(Association)를 가지고는 있으며, 강결합이 아닌 유연성을 가져야 합니다.

또한 이 객체뿐만 아니라 다른 객체에서 할인 로직을 사용할 시에는 getDiscountAmt 메서드가 또 중복으로 발생하게 됩니다. if-else도 같이 중복되겠죠.

여기에서부터 추상화 시각 이 필요합니다. 추상화 시각을 바탕으로 추상화할 영역을 추출해야 합니다. 추상화를 시도할 시 책임(역할)을 기반으로 분리할 도메인 로직의 핵심을 집어내야 합니다. 현재 예제에서 분리할 도메인 로직은 바로 할인 입니다. 할인 로직의 핵심은 바로 할인금액을 구하는 것이라고 할 수 있죠. 즉 getDiscountAmt가 분리할 핵심적인 행위(메서드)가 되며, 추상화 시키면(interface) 되는 것입니다.

추후에 설명 드리겠지만 여기에서 행하는 추상화는 바로 일반화가 되겠습니다.

이제 할인할 수 있는(할인금액을 구하는 것) 추상화를 기반으로 해당 인터페이스를 추출하겠습니다. 구현을 간단히 설명하면 각 할인정책이 하나의 클래스로 분리된다고 보시면 됩니다. 이러한 리팩토링 기법을 인터페이스 추출 이라고 부릅니다.

기본적으로 클래스 추출 후 다형성이 요구될 경우 인터페이스 추출을 하지만 클래스 추출 과정은 생략하였습니다. 
클래스 추출 자체가 강결합이고 `SRP`(책임분리)만 충족할 뿐 더 중요한 `OCP`(유연성)는 만족하지 못하기 때문입니다.

객체지향 5원칙 SOLID: https://ko.wikipedia.org/wiki/SOLID

Step 2. 핵심 인터페이스 추출

public interface Discountable {
    /** 할인없음 */
    Discountable NONE = new Discountable() {
        @Override
        public long getDiscountAmt(long originAmt) {
            return 0;
        }
    };

    long getDiscountAmt(long originAmt);
}

class NaverDiscountPolicy implements Discountable {
    @Override
    public long getDiscountAmt(long originAmt) {
        return originAmt * 0.1;
    }
}

class DanawaDiscountPolicy implements Discountable {
    @Override
    public long getDiscountAmt(long originAmt) {
        return originAmt * 0.15;
    }
}

class FancafeDiscountPolicy implements Discountable {
    private long discountAmt = 1000L;

    @Override
    public long getDiscountAmt(long originAmt) {
        if (originAmt < discountAmt)
            return originAmt;
        return discountAmt;
    }
}

public class PaymentService {
    // 실시간 할인내역 확인
    public Discount getDiscount(...) {
        // 상품금액
        long productAmt = ...;
        // 할인코드 (NONE:할인없음, NAVER:네이버검색-10% 할인, FANCAFE:팬카페-1000원 할인)
        String discountCode = ...;
        // 할인정책
        Discountable discountPolicy = getDiscounter(discountCode);

        // 할인금액
        long discountAmt = discountPolicy.getDiscountAmt(productAmt);
        ...
    }

    // 결제처리
    public void payment(...) {
        // 상품금액
        long productAmt = ...;
        // 할인코드 (NONE:할인없음, NAVER:네이버검색-10% 할인, FANCAFE:팬카페-1000원 할인)
        String discountCode = ...;
        // 할인정책
        Discountable discountPolicy = getDiscounter(discountCode);

        // 결제금액
        long paymentAmt = productAmt - discountPolicy.getDiscountAmt(productAmt);
        ...
    }

    private Discountable getDiscounter(String discountCode) {
        if ("NAVER".equals(discountCode)) {   // 네이버검색 할인
            return new NaverDiscountPolicy();
        } else if ("DANAWA".equals(discountCode)) { // 다나와검색 할인
            return new DanawaDiscountPolicy();
        } else if ("FANCAFE".equals(discountCode)) {  // 팬카페 할인
            return new FancafeDiscountPolicy();
        } else {
            return Discountable.NONE;
        }
    }
    ...

인터페이스를 적절하게 추출하였으나, 팩토리 메서드가 해당 객체 내에 있기 때문에 아직 완벽하게 클라이언트 (PaymentService) 객체와 할인 구상클래스가 강결합 상태입니다. 현재 상태로 봐서는 메서드 추출 시점과 비교해 별로 나아진 점이 없네요. 아직 리팩토링이 부족합니다.

getDiscounter(String) 팩토리 메서드. 즉 할인정책을 생성하는 메서드도 분리해야 할 것 같습니다. 이번에도 이전과 마찬가지로 인터페이스 추출을 시도할 건데 여기에서 분리할 것은 바로 할인 정책 생성 입니다.

정책 생성의 책임을 가지는 Factory로 분리하겠습니다.

Step 2-2. Factory

/** 할인 생성 팩토리 */
public interface DiscounterFactory {
    Discountable getDiscounter(String discountName);
}

public class SimpleDiscounterFactory implements DiscountFactory {
    @Override
    Discountable getDiscounter(String discountName) {
        if ("NAVER".equals(discountCode)) {   // 네이버검색 할인
            return new NaverDiscountPolicy();
        } else if ("DANAWA".equals(discountCode)) { // 다나와검색 할인
            return new DanawaDiscountPolicy();
        } else if ("FANCAFE".equals(discountCode)) {  // 팬카페 할인
            return new FancafeDiscountPolicy();
        } else {
            return Discountable.NONE;
        }
    }
}

    DiscounterFactory discounterFactory = new SimpleDiscounterFactory();

    // 실시간 할인내역 확인
    public Discount getDiscount(...) {
        ...
    }

    // 결제처리
    public void payment(...) {
        ...
    }

    private Discountable getDiscounter(String discountCode) {
        return discounterFactory.getDiscounter(discountCode);
    }

이제야 깔끔하게 역할이 분리되었으며, 추상화를 바탕으로 유연함의 기틀이 마련되었습니다.
호출할 때마다 생성 메서드가 호출하는 부분이 마음에 들지 않으면 초기화 지연기법이나 Client(PaymentService) 생성과 동시에 초기화 시키는 방법을 사용하는 것을 추천합니다. 하지만 여기에서는 내용이 방대해질 수 있어서 성능최적화에 대한 내용은 생략하도록 하겠습니다.

리팩토링 후 정리

역할(책임)

  • 결제: PaymentService
  • 할인: Discountable
  • 할인생성: DiscounterFactory

유연성확보(기존과 동일)

DIP를 통해서 강결합의 구상클래스가 아니라 유연한 인터페이스를 바탕으로 객체 의존성 확보

클래스 다이어그램

ClassDiagram-AntiOOP-Factory

위 패턴을 사용하면 코드 중복을 없애기 위해 90% 이상 템플릿 메서드 패턴 을 병행해서 사용하게 됩니다. 위 예제는 템플릿 메서드 패턴을 적용할 필요가 없어서 사용하지 않았습니다.

참고로 템플릿 메서드 패턴은 자바에서 귀중한 상속(extends)을 사용하기 때문에 주의를 요합니다. 주류적인 행위(상속을 통한 일반화에 부합)에 대한 것이 아니면 해당 패턴을 사용하는 것보다는 구성을 통한 위임(전략패턴) 을 이용하는 것을 추천 합니다.

Template method 패턴 : https://en.wikipedia.org/wiki/Template_method_pattern

결론

이정도로 리팩토링를 해도 '객체지향적이다' 라고 말할 수 있습니다. 만약 새로운 할인 정책이 추가되면 PaymentService와 같은 클라이언트들은 변경할 필요 없이 Discountable를 확장하여 새로운 할인정책 구상클래스를 추가하고, SimpleDiscounterFactory에 else if 하나만 추가하면 기능 확장이 가능한 것입니다.

하지만 OCP를 만족하지는 못했습니다. 비록 PaymentService에 대해서 변경은 없지만
이미 구현된 SimpleDiscounterFactory 에서 변경이 발생하기 때문입니다. (else-if 추가해야 함)

다른 방법으로 가능할 것 같으나, 글쓴이의 시간과 능력이 그것까지 가기에는 아직 무리여서 다음 스텝에서 OCP를 확인하시면 좋을 것 같습니다.

또 다른 시선

잠깐 다른 방향으로 리팩토링을 해보는 것도 알아보겠습니다.

만약 다루는 속성(데이터)이 정적이라면 Factory 대신 enum을 사용하는 것을 고려해봐도 좋습니다.

enum 기반 리팩토링

@Getter
public enum DiscountPolicy implements Discountable {
    /** 네이버 할인 */
    NAVER(10, 0L) {
        @Override
        public long getDiscountAmt(long originAmt) {
            return originAmt * this.discountRate / 100;
        }
    },
    /** 다나와 할인 */
    DANAWA(15, 0L) {
        @Override
        public long getDiscountAmt(long originAmt) {
            return originAmt * this.discountRate / 100;
        }
    },
    /** 팬카페 할인 */
    FANCAFE(0, 1000L) {
        @Override
        public long getDiscountAmt(long originAmt) {
            if (originAmt < this.discountAmt)
                return originAmt;
            return this.discountAmt;
        }
    }
    ;
    private final int discountRate;
    private final long discountAmt;

    DiscountPolicy(int discountRate, long discountAmt) {
        this.discountRate = discountRate;
        this.discountAmt = discountAmt;
    }
}

public class PaymentService {
    // 실시간 할인내역 확인
    public Discount getDiscount(...) {
        ...
    }

    // 결제처리
    public void payment(...) {
        ...
    }

    private Discountable getDiscounter(String discountCode) {
        if (discountCode == null)
            return Discountable.NONE;
        try {
            return DiscountPolicy.valueOf(discountCode);
        } catch (IllegalArgumentException iae) {
            throw new NotSupportedDiscount("Not found discountCode : " + discountCode,
            iae);
        }
    }
    ...

위와 같이 enum별로 할인 인터페이스를 구현하게 만들어서 깔끔한 코드를 만들 수 있습니다. 이전의 Factory과는 달리 분기문 자체가 아예 필요 없고, 확장도 enum 상수를 하나 구현하면 되므로, 더 나아 보입니다. 거기에다가 enum 상수 추가 만으로도 그 외에 코드 변경 없이 확장(신규 할인정책 추가)이 가능하므로 OCP를 만족한다고 볼 수 있습니다.

하지만 위에서도 언급했다시피 데이터가 정적, 즉 변화할 가능성이 없는 객체를 다룰 경우에만 사용하는 것이 좋습니다.

단점을 살펴보면

enum 사용 시 단점

  • enum이기 때문에 상태가 변화할 수 없다.
  • 상속이나 확장이 일부 제한되기 때문에 유연성이 조금 떨어진다.

만약 예를 들어서 네이버의 할인율이 10%인데 갑자기 15%로 변경될 경우 어플리케이션을 다시 배포해야 합니다.
물론 위 Factory을 이용할 경우에도 마찬가지입니다만, 조금 더 개선하면 유연하게 대응할 수 있습니다.

다음 예제를 통해서 알아봅시다.

Step 3. 도메인 객체(Entity) 기반 리팩토링

@Entity
@Inheritance
public abstract class AbstractDiscounter implements Discountable {
    @Id @GeneratedValue @Column
    private long id;
    @Column
    private String code;
    @Column
    private String name;
}

/** 할인율 */
@Entity
@DiscriminatorValue("RATE")
public class RateDiscounter extends AbstractDiscounter {
    @Column
    private int rate;

    @Override
    public long getDiscountAmt(long originAmt) {
        return originAmt * rate / 100;
    }
}

/** 금액할인 */
@Entity
@DiscriminatorValue("AMT")
public class AmtDiscounter extends AbstractDiscounter {
    @Column
    private long amt;

    @Override
    public long getDiscountAmt(long originAmt) {
        if (originAmt < amt)
            return originAmt;
        return amt;
    }
}

실제 테이블에 저장된 데이터

JPA의 상속 관계 매핑 전략 중 기본이 되는 단일 테이블 전략(SINGLE_TABLE)를 이용하였습니다.

Discounter 테이블

*iddtype*codenamerateamt
1RATENAVER네이버100
2RATEDANAWA다나와150
3AMTFANCAFE팬카페01000

*가 표기된 칼럼은 값이 Unique하다

/** 다형성 Repository */
@Repository
public interface DiscounterRepository<T extends AbstractDiscounter>
        extends JpaRepository<T, Long> {
    /** 할인코드로 할인 조회 */
    T findByCode(String code);
}

/**
 * 이름은 Factory 이지만 유효성 체크와 기본 전략 중복제거를 위한 헬퍼클래스
 * 기존 코드 일관성을 위해서 그대로 유지했지만 실제 사용시에는 다른 명칭으로 사용요망
 */
@Component
public class SimpleDiscounterFactory implements DiscounterFactory {
    @Autowired
    private DiscounterRepository<AbstractDiscounter> discounterRepository;

    @Override
    public Discountable getDiscounter(String discountCode) {
        if (discountCode == null)
            return Discountable.NONE;
        AbstractDiscounter discounter = discounterRepository.findByCode(discountCode);
        return discounter == null ? Discountable.NONE : discounter;
    }
}

예제 흐름상 Factory를 남겨두었으나 PaymentService에서 바로 DiscounterRepository를 주입 받아서 쓰는 것이 의미상 더 명확합니다.

@Service
public class PaymentService {
    @Autowired
    DiscounterFactory discounterFactory;
    // 실시간 할인내역 확인
    public Discount getDiscount(...) {
        ...
    }

    // 결제처리
    public void payment(...) {
        ...
    }

    private Discountable getDiscounter(String discountCode) {
        return discounterFactory.getDiscounter(discountCode);
    }
    ...

Java8, 스프링 프레임워크와 JPA를 사용한다는 가정으로 예제코드를 표현했습니다.

with JPA

  • 변경하는 값을 조회하기 위해서 Repository를 사용하였습니다.
  • 다형성을 위해서 상속 관계 매핑 을 이용하였습니다.

상속 관계 클래스 다이어그램

ClassDiagram-AntiOOP-SSR

현업에서는 복잡한 도메인 로직이 많습니다. 위 예와 같이 만약 네이버 할인이 15%로 변경할 경우 이전과 같은 방식으로 구현할 시에는 어플리케이션을 재배포해야 대응이 가능합니다. 근본적인 원인은 엔터프라이즈 어플리케이션에서 대부분의 객체는 상태가 언제나 쉽게 변하는(mutable) 객체(Entity-도메인 객체) 이기 때문입니다.

도메인 로직을 품은 객체의 상태가 정적인 경우는 거의 없습니다.

변하지 않는 것은 모든 것은 변한다는 사실뿐이다. -톰피터스

이렇게 구성하면 분기문으로 처리할 내용을 각각의 Entity 객체로 분리해서 처리하면 되어서 분기문을 최소화(또는 제거)할 수 있으며, 자주 변하는 요구사항과 객체 상태의 변화(할인정책 변화)에 대해서도 유연하게 대응할 수 있게 됩니다.

숨겨진 리팩토링

코드를 잘 보시면 RateDiscounter(할인율), AmtDiscounter(금액할인) 두 개의 구상 클래스가 있는 것이 확인됩니다. 기존에 NaverDiscountPolicy, DanawaDiscountPolicy를 보면 할인율을 통한 할인이라는 같은 로직을 갖는 클래스였는데, 각각 구현되는 것을 분류를 통해서 RateDiscounter로 추상화 시킨 것입니다.

만약 구글 20% 할인 같은 정책이 추가되면 Discounter 테이블에 해당 정책을 하나 추가하면 됩니다. 전혀 코드 변경 없이 정책 확장이 가능하게 되는 것입니다. 그리고 해당 할인금액을 조회하는 행위(메서드)도 Entity 안에 있기 때문에 객체지향의 근본인 연관된 상태와 행위가 가지는 객체가 되어서 더욱 응집력이 높아집니다.

Bonus Step 3-2. With Mybatis

현재 현업에서는 아직도 Mybatis 같은 SQL매퍼를 이용하거나, jdbc기반으로 사용하는 곳이 많습니다. 반환타입으로 Map가 아닌 DTO를 사용하신다면 이용할 수 있는 예제도 보너스로 준비해 보았습니다.

불행하게도 Mybatis를 사용할 경우 상속관계를 표현하려면 상당한 추가 작업이 요구되는데, 대부분의 경우 그런 과정을 사용하지 않고 Data 기반으로 구현하기 때문에 Step 3 예제와는 다른 방식으로 분기처리를 풀어보겠습니다.

기본적으로 테이블 구조는 동일하게 가겠습니다. 어차피 상속을 표현하기 힘들기 때문에 대부분 단일 테이블 형태를 사용합니다.

Discounter 테이블

*iddtype*codenamerateamt
1RATENAVER네이버100
2RATEDANAWA다나와150
3AMTFANCAFE팬카페01000

테이블과 연관된 DTO를 하나 생성하고 Discounter 인터페이스를 구현하게 합니다.
Mybatis Dao 구현 코드는 생략하겠습니다.

@Data
public class DiscounterDto implements Discountable {
    public Long id;
    public String dtype;
    public String code;
    public String name;
    public int rate;
    public long amt;

    @Override
    public long getDiscountAmt(long originAmt) {
        if ("RATE".equals(dtype)) {
            return originAmt * rate / 100;
        } else if ("AMT".equals(dtype)) {
            if (originAmt < amt)
                return originAmt;
            return amt;
        } else {
            return 0;
        }
    }
}

Mybatis를 사용할 경우 대부분 객체의 상태(속성)만 관리를 하고 연관되는 행위는 다른 컴포넌트나 Service 계층에서 직접 핸들링하는 경우가 많습니다. 하지만 생각을 전환해서 이렇게 DTO(하지만 실질적으로는 Entity 성격이 강함) 내에 두는 것이 좋다고 봅니다.

하지만 if절이 또 여기에서 생기네요.

enum 정책으로 리팩터링

enum DiscountType {
    /** 할인율 */
    RATE {
        @Override
        public long getDiscountAmt(DiscounterDto dto, long originAmt) {
            return originAmt * dto.getRate() / 100;
        }
    },
    /** 금액할인 */
    AMT {
        @Override
        public long getDiscountAmt(DiscounterDto dto, long originAmt) {
            if (originAmt < dto.amt)
                return originAmt;
            return dto.amt;
        }
    },
    /** 할인금액 반환(위임받음) */
    abstract long getDiscountAmt(DiscounterDto dto, long originAmt);
}

@Data
public class DiscounterDto implements Discountable {
    public Long id;
    // myabtis도 커스텀컨버터를 이용해서 String - enum 간 변환이 가능하다.
    public DiscountType dtype;
    public String code;
    public String name;
    public int rate;
    public long amt;

    @Override
    public long getDiscountAmt(long originAmt) {
        return dtype.getDiscountAmt(this, originAmt);
    }
}

다시 강조하지만 객체의 상태는 동적이지만 객체의 행위는 정적입니다. 행위에 인자가 동적이어서 행위를 통해서 객체의 상태가 행위의 반환이 변경될 뿐이지 행위 자체는 정적이라고 보시면 됩니다. 간단하게 예를 들어서 A + B = C 일 때 A, B, C와 같은 값은 변하지만 + 즉, 더하기 연산은 변하지 않습니다. - JVM 메모리 구조 중에 Method Area 가 왜 정적 영역에 있는가도 위 내용과 연결됩니다. -

이러한 정적인 영역인 할인계산 부분을 enum 정책으로 관리하고 DTO에서 위임하면 됩니다.

중요한 것은 비록 ORM을 사용하지 않더라도 도메인 로직을 Entity 객체 내에 담자 라는 것입니다.

이렇게 구성하면 추후 새로운 정책 추가/변경, 모델(테이블스키마)이 변경되더라도 어느 정도의 유연성은 확보할 수 있습니다.

결론

궁극적으로 분기문을 없앨 수는 없습니다. 특히 유효성 체크와 같은 분기문은 계속 유지되어야 합니다. 제가 위에서 말하는 것은 도메인 로직을 분기하는 분기문을 복수 번 반복하게 하는 것이 아니라 최소 1번 또는 하나의 구상 클래스 내에서 복수 번 관리하게 되어서 같은 종류의 로직 분기문이 코드 곳곳에서 발생하는 것을 방지하기 위해 노력하자 이며, 이를 위한 패턴과 리팩터링 과정을 보여주고 싶었습니다.

  • Domain model 에 응집력있는 행위(메서드)를 추가하자
  • 객체지향적 프로그래밍을 통해서 로직분기문을 최소화하는 노력을 기울이면 유연하고 응집력 있는 코드를 얻음

P.S. 좋은 분기문에 대한 것은 http://redutan.github.io/2016/04/01/good-if을 참고해주세요.

테스트 가능한 예제코드

https://github.com/redutan/anti-oop.git

참고

  • 리팩토링 [Martin Fowler]
  • 소프트웨어 개발의 지혜(Agile Software Development) [Robert C. Martin]
  • 클린코드 [Robert C. Martin]
  • 이펙티브 자바 2판 [Joshua Bloch]
  • 디자인패턴 [GoF]
  • 객체지향의 사실과 오해 [조영호]
  • 자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 [김영한]


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정리

dev/NoSQL 모델링2017. 1. 26. 16:21

뭘써야하는가?


Radis : in-memory

Cassandra : equal 쿼리에서 고성능, range 쿼리 불가

Hbase : equal, range 쿼리, row key partion 스캔 가능

MongoDB : 우리 DB를 모두 document화, 인덱스설정, 애자일한 특성 (prototype 구현시)

                , 샤드키 선정 신경 많이 써야함. 샤드키 변경불가능함



때에 따라서 비정규화와 정규화를 혼용

MongoDB : 처음에 정규화 → 비정규화



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XML vs JSON

dev2017. 1. 26. 09:31

 

XML

JSON 

SIZE 

↑

↓

Web App 접근성 

↓

↑ 

Schema

○ xsn

△ 


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카산드라

dev/NoSQL 모델링2017. 1. 25. 17:12

[cas@s1 ~]$ ./cassandra/bin/cqlsh

Connected to Test Cluster at localhost:9160.

[cqlsh 4.1.1 | Cassandra 2.0.13 | CQL spec 3.1.1 | Thrift protocol 19.39.0]

Use HELP for help.

cqlsh> use testdb

   ... 

   ... 

   ... 

   ... ;

cqlsh:testdb> 

cqlsh:testdb> 

cqlsh:testdb> 

cqlsh:testdb> CREATE TABLE products (

          ...   productid  int,

          ...   productname  varchar,

          ...   price int,

          ...   PRIMARY KEY (productid)

          ... );







package com.multi.cas.jdbc1;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;


public class InsertBulkData {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
	    Class.forName("org.apache.cassandra.cql.jdbc.CassandraDriver");
	    //Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:cassandra://localhost:9160/testdb");
	    Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:cassandra://192.168.56.101:9160/testdb");
	    
	    String sql = "INSERT INTO products (productid, productname, price) VALUES (?, ?, ?)";
	    PreparedStatement pstmt =  con.prepareStatement(sql);
	    
	    for (int i=1; i <= 3000; i++) {
	    	pstmt.setInt(1, i);
	    	pstmt.setString(2, "아이패드" + i);
	    	pstmt.setInt(3, 1000+(500*(i % 10)));
	    	pstmt.executeUpdate();
	    }

	    pstmt.close();
	    con.close();
	    
	    System.out.println("Row 생성 완료!!");
	}
}





cqlsh:testdb> 

cqlsh:testdb> 

cqlsh:testdb> CREATE INDEX idx_price ON products(price);

cqlsh:testdb> 

cqlsh:testdb> 

cqlsh:testdb> SELECT * FROM products WHERE productid IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);


 productid | price | productname

-----------+-------+-------------

         1 |  1500 |   아이패드1

         2 |  2000 |   아이패드2

         3 |  2500 |   아이패드3

         4 |  3000 |   아이패드4

         5 |  3500 |   아이패드5

         6 |  4000 |   아이패드6

         7 |  4500 |   아이패드7

         8 |  5000 |   아이패드8

         9 |  5500 |   아이패드9

        10 |  1000 |  아이패드10


(10 rows)


cqlsh:testdb> SELECT * FROM products WHERE productid=1;


 productid | price | productname

-----------+-------+-------------

         1 |  1500 |   아이패드1


(1 rows)


cqlsh:testdb> SELECT * FROM products WHERE productid IN (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) AND price = 3000;

Bad Request: Select on indexed columns and with IN clause for the PRIMARY KEY are not supported

cqlsh:testdb> SELECT * FROM products WHERE price = 3000 LIMIT 10;


 productid | price | productname

-----------+-------+--------------

      1584 |  3000 | 아이패드1584

       114 |  3000 |  아이패드114

      2744 |  3000 | 아이패드2744

      2524 |  3000 | 아이패드2524

       744 |  3000 |  아이패드744

      2074 |  3000 | 아이패드2074

      2354 |  3000 | 아이패드2354

       214 |  3000 |  아이패드214

      1224 |  3000 | 아이패드1224

       144 |  3000 |  아이패드144


(10 rows)


cqlsh:testdb> 










CREATE TABLE products2 ( productid  int, type  varchar,

  productname  varchar, price int,

  PRIMARY KEY (type, productid)

);



UPDATE products2 SET productname='맥북에어2' WHERE type='C';

에러 발생 : primary key의 일부분인 productid에 대해 EQ 연산이 포함되지 않았음.

=> 멀티update 허용 X

=> 한 row에서 여러개 update안됨



카산드라 모델링은 힘들다

요구사항이 바뀌어야 하는 상황이면 미침.











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NoSql 모델링 기법

dev/NoSQL 모델링2017. 1. 25. 13:25

정렬기능 들어가면 카산드라는 OUT

스키마가 자주 바뀌는 경우 : HBASE, 카산드라 OUT


Cassandra : java 로 구현

Cassandra의 c++구현 : scylla, http://www.scylladb.com/



시계열에 강한 db도 있다




타밀어




https://en.wikipedia.org/wiki/Time_series_database




[계층적모델링]

Tree Aggregation

p300








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Shard Cluster

dev/NoSQL 모델링2017. 1. 25. 10:51

mongodb는 샤딩이 필수가 아님





[mongodb@s1 mongodb]$ ./bin/mongos --configdb s2:20000,s3:20000,s4:20000 --chunkSize 1 --port 27017

2017-01-25T10:51:52.972+0900 [mongosMain] MongoS version 2.6.9 starting: pid=10689 port=27017 64-bit host=s1.test.com (--help for usage)

2017-01-25T10:51:52.973+0900 [mongosMain] db version v2.6.9

2017-01-25T10:51:52.973+0900 [mongosMain] git version: df313bc75aa94d192330cb92756fc486ea604e64

2017-01-25T10:51:52.973+0900 [mongosMain] build info: Linux build20.nj1.10gen.cc 2.6.32-431.3.1.el6.x86_64 #1 SMP Fri Jan 3 21:39:27 UTC 2014 x86_64 BOOST_LIB_VERSION=1_49

2017-01-25T10:51:52.973+0900 [mongosMain] allocator: tcmalloc

2017-01-25T10:51:52.973+0900 [mongosMain] options: { net: { port: 27017 }, sharding: { chunkSize: 1, configDB: "s2:20000,s3:20000,s4:20000" } }

2017-01-25T10:51:53.203+0900 [mongosMain] SyncClusterConnection connecting to [s2:20000]

2017-01-25T10:51:53.203+0900 [mongosMain] SyncClusterConnection connecting to [s3:20000]

2017-01-25T10:51:53.205+0900 [mongosMain] SyncClusterConnection connecting to [s4:20000]

2017-01-25T10:51:53.373+0900 [mongosMain] scoped connection to s2:20000,s3:20000,s4:20000 not being returned to the pool

2017-01-25T10:51:53.583+0900 [mongosMain] SyncClusterConnection connecting to [s2:20000]

2017-01-25T10:51:53.584+0900 [LockPinger] creating distributed lock ping thread for s2:20000,s3:20000,s4:20000 and process s1.test.com:27017:1485309113:1804289383 (sleeping for 30000ms)

2017-01-25T10:51:53.584+0900 [LockPinger] SyncClusterConnection connecting to [s2:20000]

2017-01-25T10:51:53.585+0900 [mongosMain] SyncClusterConnection connecting to [s3:20000]

2017-01-25T10:51:53.586+0900 [mongosMain] SyncClusterConnection connecting to [s4:20000]

2017-01-25T10:51:53.586+0900 [LockPinger] SyncClusterConnection connecting to [s3:20000]

2017-01-25T10:51:53.588+0900 [LockPinger] SyncClusterConnection connecting to [s4:20000]

2017-01-25T10:51:54.283+0900 [LockPinger] cluster s2:20000,s3:20000,s4:20000 pinged successfully at Wed Jan 25 10:51:53 2017 by distributed lock pinger 's2:20000,s3:20000,s4:20000/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383', sleeping for 30000ms

2017-01-25T10:51:54.491+0900 [mongosMain] distributed lock 'configUpgrade/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804b9967a58ec329a19f3

2017-01-25T10:51:54.495+0900 [mongosMain] starting upgrade of config server from v0 to v5

2017-01-25T10:51:54.495+0900 [mongosMain] starting next upgrade step from v0 to v5

2017-01-25T10:51:54.495+0900 [mongosMain] about to log new metadata event: { _id: "s1.test.com-2017-01-25T01:51:54-588804ba967a58ec329a19f4", server: "s1.test.com", clientAddr: "N/A", time: new Date(1485309114495), what: "starting upgrade of config database", ns: "config.version", details: { from: 0, to: 5 } }

2017-01-25T10:51:54.666+0900 [mongosMain] creating WriteBackListener for: s2:20000 serverID: 000000000000000000000000

2017-01-25T10:51:54.714+0900 [mongosMain] creating WriteBackListener for: s3:20000 serverID: 000000000000000000000000

2017-01-25T10:51:54.787+0900 [mongosMain] creating WriteBackListener for: s4:20000 serverID: 000000000000000000000000

2017-01-25T10:51:55.071+0900 [mongosMain] writing initial config version at v5

2017-01-25T10:51:55.160+0900 [mongosMain] about to log new metadata event: { _id: "s1.test.com-2017-01-25T01:51:55-588804bb967a58ec329a19f6", server: "s1.test.com", clientAddr: "N/A", time: new Date(1485309115160), what: "finished upgrade of config database", ns: "config.version", details: { from: 0, to: 5 } }

2017-01-25T10:51:55.242+0900 [mongosMain] upgrade of config server to v5 successful

2017-01-25T10:51:55.369+0900 [mongosMain] distributed lock 'configUpgrade/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:51:56.240+0900 [mongosMain] scoped connection to s2:20000,s3:20000,s4:20000 not being returned to the pool

2017-01-25T10:51:56.242+0900 [mongosMain] waiting for connections on port 27017

2017-01-25T10:51:56.276+0900 [Balancer] about to contact config servers and shards

2017-01-25T10:51:56.276+0900 [Balancer] SyncClusterConnection connecting to [s2:20000]

2017-01-25T10:51:56.277+0900 [Balancer] SyncClusterConnection connecting to [s3:20000]

2017-01-25T10:51:56.278+0900 [Balancer] SyncClusterConnection connecting to [s4:20000]

2017-01-25T10:51:56.280+0900 [Balancer] config servers and shards contacted successfully

2017-01-25T10:51:56.280+0900 [Balancer] balancer id: s1.test.com:27017 started at Jan 25 10:51:56

2017-01-25T10:51:56.283+0900 [Balancer] SyncClusterConnection connecting to [s2:20000]

2017-01-25T10:51:56.284+0900 [Balancer] SyncClusterConnection connecting to [s3:20000]

2017-01-25T10:51:56.285+0900 [Balancer] SyncClusterConnection connecting to [s4:20000]

2017-01-25T10:51:56.761+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804bc967a58ec329a19f8   <- 분산락 획득

2017-01-25T10:51:56.899+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:03.123+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804c2967a58ec329a19f9

2017-01-25T10:52:03.226+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:09.534+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804c9967a58ec329a19fa

2017-01-25T10:52:09.673+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:15.885+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804cf967a58ec329a19fb

2017-01-25T10:52:16.023+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:22.322+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804d6967a58ec329a19fc

2017-01-25T10:52:22.461+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:24.495+0900 [LockPinger] cluster s2:20000,s3:20000,s4:20000 pinged successfully at Wed Jan 25 10:52:24 2017 by distributed lock pinger 's2:20000,s3:20000,s4:20000/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383', sleeping for 30000ms

2017-01-25T10:52:28.700+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804dc967a58ec329a19fd

2017-01-25T10:52:28.838+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:35.139+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804e2967a58ec329a19fe

2017-01-25T10:52:35.278+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:41.543+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804e9967a58ec329a19ff

2017-01-25T10:52:41.683+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:47.911+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804ef967a58ec329a1a00

2017-01-25T10:52:48.014+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:54.274+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' acquired, ts : 588804f6967a58ec329a1a01

2017-01-25T10:52:54.345+0900 [Balancer] distributed lock 'balancer/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383' unlocked. 

2017-01-25T10:52:54.759+0900 [LockPinger] cluster s2:20000,s3:20000,s4:20000 pinged successfully at Wed Jan 25 10:52:54 2017 by distributed lock pinger 's2:20000,s3:20000,s4:20000/s1.test.com:27017:1485309113:1804289383', sleeping for 30000ms


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Replica set

dev/NoSQL 모델링2017. 1. 25. 10:10

Replica set 는 홀수개를 운영해야함

- 노드가 짝수개밖에 없으면, 포트번호로 추가지정가능


Primary : 

Secondary : 

Arbiter : heart bit 역할, 부하거의 없음




cd ~/mongodb

rm -rf data/db

mkdir -p data/db

./bin/mongod --dbpath data/db  --replSet test1 --oplogSize 1





C:\mongodb\bin>mongo.exe s1:27017

2017-01-25T09:36:31.983+0900 Hotfix KB2731284 or later update is not installed, will zero-out data files

MongoDB shell version: 2.6.12

connecting to: s1:27017/test

> use admin

switched to db admin

> rs.initiate()

{

        "info2" : "no configuration explicitly specified -- making one",

        "me" : "s1.test.com:27017",

        "info" : "Config now saved locally.  Should come online in about a minute.",

        "ok" : 1

}

>

test1:PRIMARY>

test1:PRIMARY> rs.con

rs.conf(        rs.config(      rs.constructor

test1:PRIMARY> rs.conf()

{

        "_id" : "test1",

        "version" : 1,

        "members" : [

                {

                        "_id" : 0,

                        "host" : "s1.test.com:27017"

                }

        ]

}

test1:PRIMARY> cfg = rs.conf()

{

        "_id" : "test1",

        "version" : 1,

        "members" : [

                {

                        "_id" : 0,

                        "host" : "s1.test.com:27017"

                }

        ]

}

test1:PRIMARY> cfg.members[0].host = "s1:27017";

s1:27017

test1:PRIMARY> rs.reconfig(cfg);

2017-01-25T09:40:17.336+0900 DBClientCursor::init call() failed

2017-01-25T09:40:17.338+0900 trying reconnect to s1:27017 (192.168.56.101) failed

2017-01-25T09:40:17.340+0900 reconnect s1:27017 (192.168.56.101) ok

reconnected to server after rs command (which is normal)


test1:PRIMARY> rs.add("s2:27017");

{ "ok" : 1 }

test1:PRIMARY> rs.addArb("s3:27017");

{ "ok" : 1 }

test1:PRIMARY> rs.conf()

{

        "_id" : "test1",

        "version" : 4,

        "members" : [

                {

                        "_id" : 0,

                        "host" : "s1:27017"

                },

                {

                        "_id" : 1,

                        "host" : "s2:27017"

                },

                {

                        "_id" : 2,

                        "host" : "s3:27017",

                        "arbiterOnly" : true

                }

        ]

}

test1:PRIMARY> rs.status()

{

        "set" : "test1",

        "date" : ISODate("2017-01-25T00:41:16Z"),

        "myState" : 1,

        "members" : [

                {

                        "_id" : 0,

                        "name" : "s1:27017",

                        "health" : 1,

                        "state" : 1,

                        "stateStr" : "PRIMARY",

                        "uptime" : 613,

                        "optime" : Timestamp(1485304834, 1),

                        "optimeDate" : ISODate("2017-01-25T00:40:34Z"),

                        "electionTime" : Timestamp(1485304638, 1),

                        "electionDate" : ISODate("2017-01-25T00:37:18Z"),

                        "self" : true

                },

                {

                        "_id" : 1,

                        "name" : "s2:27017",

                        "health" : 1,

                        "state" : 2,

                        "stateStr" : "SECONDARY",

                        "uptime" : 43,

                        "optime" : Timestamp(1485304834, 1),

                        "optimeDate" : ISODate("2017-01-25T00:40:34Z"),

                        "lastHeartbeat" : ISODate("2017-01-25T00:41:15Z"),

                        "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2017-01-25T00:41:16Z"),

                        "pingMs" : 0,

                        "syncingTo" : "s1:27017"

                },

                {

                        "_id" : 2,

                        "name" : "s3:27017",

                        "health" : 1,

                        "state" : 7,

                        "stateStr" : "ARBITER",

                        "uptime" : 42,                                                            <= Arbiter는 OPtime 없음

                        "lastHeartbeat" : ISODate("2017-01-25T00:41:16Z"),

                        "lastHeartbeatRecv" : ISODate("2017-01-25T00:41:16Z"),

                        "pingMs" : 0

                }

        ],

        "ok" : 1

}

test1:PRIMARY>


use test

for (var i=0; i < 10000; i++) {

   db.user.save({name:"john"+i, age:20 + (i%10) })

}



C:\mongodb\bin>mongo.exe s2:27017

2017-01-25T09:44:49.448+0900 Hotfix KB2731284 or later update is not installed, will zero-out data files

MongoDB shell version: 2.6.12

connecting to: s2:27017/test

test1:SECONDARY>

test1:SECONDARY> use test

switched to db test

test1:SECONDARY> db.user.findOne()

2017-01-25T09:45:12.489+0900 error: { "$err" : "not master and slaveOk=false", "code" : 13435 } at src/mongo/shell/query.js:131

test1:SECONDARY> rs.slaveOk();

test1:SECONDARY> db.user.findOne()

{

        "_id" : ObjectId("5887f4bc514b2dcdfa1a4554"),

        "name" : "john0",

        "age" : 20

}

test1:SECONDARY> db.user.insert({name :"obama", age:60});

WriteResult({ "writeError" : { "code" : undefined, "errmsg" : "not master" } })

test1:SECONDARY>






[Oplog]

test1:PRIMARY> use test

switched to db test

test1:PRIMARY> db.user.insert({ name :'gdhong', age:20})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

test1:PRIMARY> db.user.update({name:'gdhong'}, { $set : { age:30 }})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

test1:PRIMARY>

test1:PRIMARY> use local

switched to db local

test1:PRIMARY>

test1:PRIMARY> db.oplog.rs.find().sort({ts:-1}).limit(2).pretty();

{

        "ts" : Timestamp(1485305312, 1),

        "h" : NumberLong("-2545699453346556688"),

        "v" : 2,

        "op" : "u",

        "ns" : "test.user",

        "o2" : {

                "_id" : ObjectId("5887f5df514b2dcdfa1a6c64")

        },

        "o" : {

                "$set" : {

                        "age" : 30

                }

        }

}

{

        "ts" : Timestamp(1485305311, 1),

        "h" : NumberLong("-4829261684578901723"),

        "v" : 2,

        "op" : "i",

        "ns" : "test.user",

        "o" : {

                "_id" : ObjectId("5887f5df514b2dcdfa1a6c64"),

                "name" : "gdhong",

                "age" : 20

        }

}





[Primary 죽이기]

2017-01-25T09:52:21.070+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.103:52089 #57 (5 connections now open)

2017-01-25T09:52:32.578+0900 [conn56] end connection 192.168.56.102:57793 (4 connections now open)

2017-01-25T09:52:32.579+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.102:57795 #58 (5 connections now open)

^C2017-01-25T09:52:45.426+0900 [signalProcessingThread] got signal 2 (Interrupt), will terminate after current cmd ends

2017-01-25T09:52:45.427+0900 [signalProcessingThread] now exiting

2017-01-25T09:52:45.427+0900 [signalProcessingThread] dbexit: 

2017-01-25T09:52:45.427+0900 [signalProcessingThread] shutdown: going to close listening sockets...

2017-01-25T09:52:45.427+0900 [signalProcessingThread] closing listening socket: 7

2017-01-25T09:52:45.427+0900 [signalProcessingThread] closing listening socket: 8

2017-01-25T09:52:45.427+0900 [signalProcessingThread] removing socket file: /tmp/mongodb-27017.sock

2017-01-25T09:52:45.428+0900 [signalProcessingThread] shutdown: going to flush diaglog...

2017-01-25T09:52:45.428+0900 [signalProcessingThread] shutdown: going to close sockets...

2017-01-25T09:52:45.428+0900 [signalProcessingThread] shutdown: waiting for fs preallocator...

2017-01-25T09:52:45.428+0900 [signalProcessingThread] shutdown: lock for final commit...

2017-01-25T09:52:45.428+0900 [signalProcessingThread] shutdown: final commit...

2017-01-25T09:52:45.430+0900 [conn2] end connection 192.168.56.1:49553 (4 connections now open)

2017-01-25T09:52:45.430+0900 [conn11] end connection 192.168.56.102:57746 (4 connections now open)

2017-01-25T09:52:45.431+0900 [conn57] end connection 192.168.56.103:52089 (4 connections now open)

2017-01-25T09:52:45.431+0900 [conn58] end connection 192.168.56.102:57795 (4 connections now open)

2017-01-25T09:52:45.433+0900 [signalProcessingThread] shutdown: closing all files...

2017-01-25T09:52:45.434+0900 [signalProcessingThread] closeAllFiles() finished

2017-01-25T09:52:45.434+0900 [signalProcessingThread] journalCleanup...

2017-01-25T09:52:45.434+0900 [signalProcessingThread] removeJournalFiles

2017-01-25T09:52:45.473+0900 [signalProcessingThread] shutdown: removing fs lock...

2017-01-25T09:52:45.493+0900 [signalProcessingThread] dbexit: really exiting now



[client1]
test1:PRIMARY>
2017-01-25T09:52:57.649+0900 DBClientCursor::init call() failed
>


[client2]
test1:SECONDARY>
test1:PRIMARY>


다시 살리면

[mongodb@s1 mongodb]$ ./bin/mongod --dbpath data/db  --replSet test1

2017-01-25T09:55:18.797+0900 [initandlisten] MongoDB starting : pid=9101 port=27017 dbpath=data/db 64-bit host=s1.test.com

2017-01-25T09:55:18.812+0900 [initandlisten] db version v2.6.9

2017-01-25T09:55:18.813+0900 [initandlisten] git version: df313bc75aa94d192330cb92756fc486ea604e64

2017-01-25T09:55:18.813+0900 [initandlisten] build info: Linux build20.nj1.10gen.cc 2.6.32-431.3.1.el6.x86_64 #1 SMP Fri Jan 3 21:39:27 UTC 2014 x86_64 BOOST_LIB_VERSION=1_49

2017-01-25T09:55:18.813+0900 [initandlisten] allocator: tcmalloc

2017-01-25T09:55:18.813+0900 [initandlisten] options: { replication: { replSet: "test1" }, storage: { dbPath: "data/db" } }

2017-01-25T09:55:18.841+0900 [initandlisten] journal dir=data/db/journal

2017-01-25T09:55:18.841+0900 [initandlisten] recover : no journal files present, no recovery needed

2017-01-25T09:55:18.864+0900 [initandlisten] waiting for connections on port 27017

2017-01-25T09:55:18.974+0900 [rsStart] replSet I am s1:27017

2017-01-25T09:55:18.974+0900 [rsStart] replSet STARTUP2

2017-01-25T09:55:18.974+0900 [rsSync] replSet SECONDARY

2017-01-25T09:55:18.975+0900 [rsMgr] replSet can't see a majority, will not try to elect self

2017-01-25T09:55:18.977+0900 [rsHealthPoll] replset info s2:27017 thinks that we are down

2017-01-25T09:55:18.977+0900 [rsHealthPoll] replSet member s2:27017 is up

2017-01-25T09:55:18.977+0900 [rsHealthPoll] replSet member s2:27017 is now in state PRIMARY

2017-01-25T09:55:18.981+0900 [rsHealthPoll] replset info s3:27017 thinks that we are down

2017-01-25T09:55:18.981+0900 [rsHealthPoll] replSet member s3:27017 is up

2017-01-25T09:55:18.981+0900 [rsHealthPoll] replSet member s3:27017 is now in state ARBITER

2017-01-25T09:55:19.456+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.102:58213 #1 (1 connection now open)

2017-01-25T09:55:20.133+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.103:52538 #2 (2 connections now open)

2017-01-25T09:55:20.150+0900 [conn2] end connection 192.168.56.103:52538 (1 connection now open)

2017-01-25T09:55:20.150+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.103:52539 #3 (3 connections now open)

2017-01-25T09:55:20.456+0900 [conn1] end connection 192.168.56.102:58213 (1 connection now open)

2017-01-25T09:55:20.457+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.102:58214 #4 (2 connections now open)

2017-01-25T09:55:23.976+0900 [rsBackgroundSync] replSet syncing to: s2:27017

2017-01-25T09:55:23.978+0900 [rsBackgroundSync] replset setting syncSourceFeedback to s2:27017

2017-01-25T09:55:28.462+0900 [conn4] end connection 192.168.56.102:58214 (1 connection now open)

2017-01-25T09:55:28.463+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.102:58216 #5 (2 connections now open)

2017-01-25T09:55:33.806+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.1:49562 #6 (3 connections now open)

2017-01-25T09:55:46.169+0900 [conn3] end connection 192.168.56.103:52539 (2 connections now open)

2017-01-25T09:55:46.169+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.103:52541 #7 (3 connections now open)

2017-01-25T09:55:58.482+0900 [conn5] end connection 192.168.56.102:58216 (2 connections now open)

2017-01-25T09:55:58.483+0900 [initandlisten] connection accepted from 192.168.56.102:58218 #8 (3 connections now open)






C:\mongodb\bin>mongo.exe s1:27017

2017-01-25T09:55:33.809+0900 Hotfix KB2731284 or later update is not installed, will zero-out data files

MongoDB shell version: 2.6.12

connecting to: s1:27017/test

test1:SECONDARY>






test1:SECONDARY> db.isMaster()

{

        "setName" : "test1",

        "setVersion" : 4,

        "ismaster" : false,

        "secondary" : true,

        "hosts" : [

                "s1:27017",

                "s2:27017"

        ],

        "arbiters" : [

                "s3:27017"

        ],

        "primary" : "s2:27017",

        "me" : "s1:27017",

        "maxBsonObjectSize" : 16777216,

        "maxMessageSizeBytes" : 48000000,

        "maxWriteBatchSize" : 1000,

        "localTime" : ISODate("2017-01-25T01:01:12.168Z"),

        "maxWireVersion" : 2,

        "minWireVersion" : 0,

        "ok" : 1

}


저작자표시

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4. Document Database

dev/NoSQL 모델링2017. 1. 24. 11:45

mongoDB (오픈소스)

수정 (DB내부엔진 바꿈,프렉탈인덱스,트렌젝션기능추가) -> TokuMX


TokuMX

https://www.percona.com/blog/2013/10/31/introducing-tokumx-transactions-for-mongodb-applications/



로깅분석

1. 

Fluentd로 apache log를 MongoDB에 저장하기

http://www.sjune.net/archives/1164



2.

flume mongodb

http://tomining.tistory.com/58


MongoDB 스토리지엔진 종류

1. MMapV1 : 읽기전용

2. WiredTiger : 쓰기에 적합



update시 단편화문제발생

document(row한개) 크기가 16M로 제한

tombstone 으로 인해 주기적인 compaction 일어남

특히 MMapV1에서 발생






drwxrwxr-x. 5 mongodb mongodb 4096 2015-04-30 09:52 mongodb-linux-x86_64-2.6.9

-rwxr--r--. 1 mongodb mongodb  412 2015-04-30 09:28 startrs-all.sh  <--replica set

-rw-r--r--. 1 mongodb mongodb  494 2015-04-23 23:55 startrs-all.sh~

-rwxr--r--. 1 mongodb mongodb 1104 2015-04-30 09:29 startsh-all.sh  <---sharding

-rw-r--r--. 1 mongodb mongodb 1266 2015-04-24 00:18 startsh-all.sh~

-rw-rw-r--. 1 mongodb mongodb   27 2015-04-24 00:23 stop-mongos.js

-rwxr--r--. 1 mongodb mongodb  213 2015-04-23 23:56 stoprs-all.sh

-rw-rw-r--. 1 mongodb mongodb  213 2015-04-23 23:56 stoprs-all.sh~

-rwxr--r--. 1 mongodb mongodb  537 2015-04-24 00:27 stopsh-all.sh

-rwxr--r--. 1 mongodb mongodb   35 2015-04-24 00:10 test.sh

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2013-09-10 19:20 공개

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2015-04-30 09:48 다운로드

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2013-09-10 19:20 문서

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2013-09-10 19:25 바탕화면

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2013-09-10 19:20 비디오

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2013-09-10 19:20 사진

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2013-09-10 19:20 음악

drwxr-xr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2013-09-10 19:20 템플릿

[mongodb@s1 ~]$ 




[MongoDB 윈도우 설치]

https://www.mongodb.com/download-center#previous


custom






[server]

[mongodb@s1 data]$ ll

합계 12

drwxrwxr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2015-04-30 09:48 config

drwxrwxr-x. 4 mongodb mongodb 4096 2015-04-30 09:57 rs

drwxrwxr-x. 2 mongodb mongodb 4096 2015-04-30 09:48 sh

[mongodb@s1 data]$ cd ..

[mongodb@s1 mongodb]$ mkdir -p data/db

[mongodb@s1 mongodb]$ ll

합계 72

-rw-r--r--. 1 mongodb mongodb 34520 2015-03-23 23:49 GNU-AGPL-3.0

-rw-r--r--. 1 mongodb mongodb  1359 2015-03-23 23:49 README

-rw-r--r--. 1 mongodb mongodb 17793 2015-03-23 23:49 THIRD-PARTY-NOTICES

drwxrwxr-x. 2 mongodb mongodb  4096 2015-04-30 09:48 bin

drwxrwxr-x. 6 mongodb mongodb  4096 2017-01-24 14:16 data

drwxrwxr-x. 5 mongodb mongodb  4096 2015-04-30 09:52 logs

[mongodb@s1 mongodb]$ ./bin/mongod --dbpath data/db --port 27017

2017-01-24T14:16:56.125+0900 [initandlisten] MongoDB starting : pid=7449 port=27017 dbpath=data/db 64-bit host=s1.test.com

2017-01-24T14:16:56.126+0900 [initandlisten] db version v2.6.9

2017-01-24T14:16:56.127+0900 [initandlisten] git version: df313bc75aa94d192330cb92756fc486ea604e64

2017-01-24T14:16:56.127+0900 [initandlisten] build info: Linux build20.nj1.10gen.cc 2.6.32-431.3.1.el6.x86_64 #1 SMP Fri Jan 3 21:39:27 UTC 2014 x86_64 BOOST_LIB_VERSION=1_49

2017-01-24T14:16:56.127+0900 [initandlisten] allocator: tcmalloc

2017-01-24T14:16:56.127+0900 [initandlisten] options: { net: { port: 27017 }, storage: { dbPath: "data/db" } }

2017-01-24T14:16:56.171+0900 [initandlisten] journal dir=data/db/journal

2017-01-24T14:16:56.171+0900 [initandlisten] recover : no journal files present, no recovery needed

2017-01-24T14:16:58.138+0900 [initandlisten] preallocateIsFaster=true 10.54

2017-01-24T14:17:00.585+0900 [initandlisten] preallocateIsFaster=true 7.26

2017-01-24T14:17:03.648+0900 [initandlisten] preallocateIsFaster=true 11.68

2017-01-24T14:17:03.648+0900 [initandlisten] preallocateIsFaster check took 7.477 secs

2017-01-24T14:17:03.648+0900 [initandlisten] preallocating a journal file data/db/journal/prealloc.0

2017-01-24T14:17:06.274+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 178257920/1073741824 16%

2017-01-24T14:17:09.543+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 220200960/1073741824 20%

2017-01-24T14:17:13.312+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 272629760/1073741824 25%

2017-01-24T14:17:16.120+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 325058560/1073741824 30%

2017-01-24T14:17:19.078+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 367001600/1073741824 34%

2017-01-24T14:17:22.826+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 429916160/1073741824 40%

2017-01-24T14:17:25.598+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 471859200/1073741824 43%

2017-01-24T14:17:28.308+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 524288000/1073741824 48%

2017-01-24T14:17:31.689+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 555745280/1073741824 51%

2017-01-24T14:17:34.126+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 597688320/1073741824 55%

2017-01-24T14:17:37.166+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 650117120/1073741824 60%

2017-01-24T14:17:40.235+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 702545920/1073741824 65%

2017-01-24T14:17:43.297+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 744488960/1073741824 69%

2017-01-24T14:17:46.119+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 796917760/1073741824 74%

2017-01-24T14:17:49.165+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 838860800/1073741824 78%

2017-01-24T14:17:52.092+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 891289600/1073741824 83%

2017-01-24T14:17:55.872+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 954204160/1073741824 88%

2017-01-24T14:17:58.377+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 1006632960/1073741824 93%

2017-01-24T14:18:01.616+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 1059061760/1073741824 98%

2017-01-24T14:18:13.577+0900 [initandlisten] preallocating a journal file data/db/journal/prealloc.1

2017-01-24T14:18:16.652+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 209715200/1073741824 19%

2017-01-24T14:18:19.132+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 241172480/1073741824 22%

2017-01-24T14:18:22.079+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 283115520/1073741824 26%

2017-01-24T14:18:26.163+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 346030080/1073741824 32%

2017-01-24T14:18:29.537+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 408944640/1073741824 38%

2017-01-24T14:18:32.146+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 450887680/1073741824 41%

2017-01-24T14:18:35.092+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 503316480/1073741824 46%

2017-01-24T14:18:38.321+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 545259520/1073741824 50%

2017-01-24T14:18:41.095+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 943718400/1073741824 87%

2017-01-24T14:18:44.374+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 985661440/1073741824 91%

2017-01-24T14:18:47.297+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 1038090240/1073741824 96%

2017-01-24T14:18:59.778+0900 [initandlisten] preallocating a journal file data/db/journal/prealloc.2

2017-01-24T14:19:02.814+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 220200960/1073741824 20%

2017-01-24T14:19:05.201+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 251658240/1073741824 23%

2017-01-24T14:19:08.728+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 325058560/1073741824 30%

2017-01-24T14:19:11.209+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 367001600/1073741824 34%

2017-01-24T14:19:14.466+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 408944640/1073741824 38%

2017-01-24T14:19:17.531+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 461373440/1073741824 42%

2017-01-24T14:19:20.547+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 513802240/1073741824 47%

2017-01-24T14:19:24.037+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 576716800/1073741824 53%

2017-01-24T14:19:27.904+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 639631360/1073741824 59%

2017-01-24T14:19:31.266+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 702545920/1073741824 65%

2017-01-24T14:19:34.062+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 744488960/1073741824 69%

2017-01-24T14:19:37.130+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 796917760/1073741824 74%

2017-01-24T14:19:40.110+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 838860800/1073741824 78%

2017-01-24T14:19:43.639+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 891289600/1073741824 83%

2017-01-24T14:19:46.081+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 933232640/1073741824 86%

2017-01-24T14:19:49.477+0900 [initandlisten] File Preallocator Progress: 975175680/1073741824 90%

2017-01-24T14:19:54.710+0900 [initandlisten] allocating new ns file data/db/local.ns, filling with zeroes...

2017-01-24T14:19:54.913+0900 [FileAllocator] allocating new datafile data/db/local.0, filling with zeroes...

2017-01-24T14:19:54.913+0900 [FileAllocator] creating directory data/db/_tmp

2017-01-24T14:19:54.946+0900 [FileAllocator] done allocating datafile data/db/local.0, size: 64MB,  took 0.009 secs

2017-01-24T14:19:55.005+0900 [initandlisten] build index on: local.startup_log properties: { v: 1, key: { _id: 1 }, name: "_id_", ns: "local.startup_log" }

2017-01-24T14:19:55.007+0900 [initandlisten] added index to empty collection

2017-01-24T14:19:55.019+0900 [initandlisten] command local.$cmd command: create { create: "startup_log", size: 10485760, capped: true } ntoreturn:1 keyUpdates:0 numYields:0  reslen:37 308ms

2017-01-24T14:19:55.028+0900 [initandlisten] waiting for connections on port 27017







[client]

C:\mongodb\bin>mongo s1:27017

2017-01-24T14:20:35.732+0900 Hotfix KB2731284 or later update is not installed,

will zero-out data files

MongoDB shell version: 2.6.12

connecting to: s1:27017/test

Welcome to the MongoDB shell.

For interactive help, type "help".

For more comprehensive documentation, see

        http://docs.mongodb.org/

Questions? Try the support group

        http://groups.google.com/group/mongodb-user

> show dbs

admin  (empty)

local  0.078GB

> db

test

> use test

switched to db test

> db.createCollection("users")

{ "ok" : 1 }

> db.users.insert({name:"홍길동", userid:"gdhong", email:"gdhing@a.com"})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.users.insert({name:"이몽룡", userid:"mrlee", email:"mrlee@a.com"})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("5886e523f4b5739d5d8617bc"), "name" : "홍길동", "userid" : "gdhong", "email" : "gdhing@a.com" }

{ "_id" : ObjectId("5886e523f4b5739d5d8617bd"), "name" : "이몽룡", "userid" : "mrlee", "email" : "mrlee@a.com" }

> db.users.find()



_id <--- PK역할, 입력안하면 자동으로 주어진다 (절대중복되지 않는값)


> db.users.insert({_id:"chsung", name:"성춘향", userid:"mrlee", email:"mrlee@a.com

db.users.insert({_id:"chsung", name:"성춘향", userid:"mrlee", email:"mrlee@a.com"})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.users.find()

{ "_id" : ObjectId("5886e523f4b5739d5d8617bc"), "name" : "홍길동", "userid" : "gdhong", "email" : "gdhing@a.com" }

{ "_id" : ObjectId("5886e523f4b5739d5d8617bd"), "name" : "이몽룡", "userid" : "mrlee", "email" : "mrlee@a.com" }

{ "_id" : "chsung"                                         , "name" : "성춘향", "userid" : "mrlee", "email" : "mrlee@a.com" }

>





[실행]

db.users.update({_id:"chsung"}, {name:"최서원"})

// UPDATE users SET name='최서원' where _id='chsung'


[결과]

> db.users.update({_id:"chsung"}, {name:"최서원"})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.users.find()                              "})

{ "_id" : ObjectId("5886e523f4b5739d5d8617bc"), "name" : "홍길동", "userid" : "gdhong", "email" : "gdhing@a.com" }

{ "_id" : ObjectId("5886e523f4b5739d5d8617bd"), "name" : "이몽룡", "userid" : "mrlee", "email" : "mrlee@a.com" }

{ "_id" : "chsung", "name" : "최서원" }

<= 나머지 컬럼은 날아감



[mongodb는 기본이 멀티업데이트가 아님]

> db.a1.insert({_id:1, name:"a", v:10})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.a1.insert({_id:2, name:"a", v:10})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.a1.insert({_id:3, name:"b", v:10})

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.a1.find()

{ "_id" : 1, "name" : "a", "v" : 10 }

{ "_id" : 2, "name" : "a", "v" : 10 }

{ "_id" : 3, "name" : "b", "v" : 10 }

> db.a1.update({name:"a"}, {$set:{v:20}})

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.a1.find()

{ "_id" : 1, "name" : "a", "v" : 20 }

{ "_id" : 2, "name" : "a", "v" : 10 }

{ "_id" : 3, "name" : "b", "v" : 10 }

> db.a1.update({name:"a"}, {$set:{v:40}}, {multi:true})

WriteResult({ "nMatched" : 2, "nUpserted" : 0, "nModified" : 2 })

> db.a1.find()

{ "_id" : 1, "name" : "a", "v" : 40 }

{ "_id" : 2, "name" : "a", "v" : 40 }

{ "_id" : 3, "name" : "b", "v" : 10 }



※ 주의 multi 수행하다가 중간에 실패나면 이전건을 롤백하지 않음.

   트랜젝션을 쓰려면 TokuMX를 쓰면됨




[upsert]

테이블 미리 안만들어도됨


> show collections

a1

system.indexes

users

> db.pageviews.update({ _id : 'http://naver.com' }, { $inc : { hits : 1} }, { upsert:true });

WriteResult({

        "nMatched" : 0,

        "nUpserted" : 1,

        "nModified" : 0,

        "_id" : "http://naver.com"

})

> db.pageviews.update({ _id : 'http://daum.net' }, { $inc : { hits : 1} }, { upsert:true });

WriteResult({

        "nMatched" : 0,

        "nUpserted" : 1,

        "nModified" : 0,

        "_id" : "http://daum.net"

})

> db.pageviews.update({ _id : 'http://naver.com' }, { $inc : { hits : 1} }, { upsert:true });

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.pageviews.update({ _id : 'http://daum.net' }, { $inc : { hits : 1} }, { upsert:true });

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.pageviews.update({ _id : 'http://daum.net' }, { $inc : { hits : 1} }, { upsert:true });

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.pageviews.find();

{ "_id" : "http://naver.com", "hits" : 2 }

{ "_id" : "http://daum.net", "hits" : 3 }

>




[addToSet]

> db.users.insert({

...   _id : "A001", name : "홍길동",

...   phones : { home : "02-2211-5678", office : "02-3429-1234" },

...   email : [ "gdhong@hotmail.com", "gdhong@gmail.com" ]

... })

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.users.update({ _id:"A001" }, { $addToSet : { email : "gdhong1@daum.net" } }

)

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.users.update({ _id:"A001" }, { $addToSet : { email : "gdhong2@daum.net" } }

)

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.users.update({ _id:"A001" }, { $addToSet : { email : "gdhong3@daum.net" } }

)

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })

> db.users.update({ _id:"A001" }, { $addToSet : { email : "gdhong3@daum.net" } }

)

WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 0 })

> db.users.find({ _id:"A001" })

{ "_id" : "A001", "name" : "홍길동", "phones" : { "home" : "02-2211-5678", "office" : "02-3429-1234" }, "email" : ["gdhong@hotmail.com", "gdhong@gmail.com", "gdhong1@daum.net", "gdhong2@daum.net", "gdhong3@daum.net" ] }

> db.users.find({ _id:"A001" }).pretty()

{

        "_id" : "A001",

        "name" : "홍길동",

        "phones" : {

                "home" : "02-2211-5678",

                "office" : "02-3429-1234"

        },

        "email" : [

                "gdhong@hotmail.com",

                "gdhong@gmail.com",

                "gdhong1@daum.net",

                "gdhong2@daum.net",

                "gdhong3@daum.net"

        ]

}









> db.scores.insert({ _id:1, kor : 80 })

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.scores.insert({ _id:2, kor : 90 })

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.scores.insert({ _id:3, kor : null })

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.scores.insert({ _id:4, eng : null })

WriteResult({ "nInserted" : 1 })

> db.scores.find()

{ "_id" : 1, "kor" : 80 }

{ "_id" : 2, "kor" : 90 }

{ "_id" : 3, "kor" : null }

{ "_id" : 4, "eng" : null }


> db.scores.find({ kor : null })

{ "_id" : 3, "kor" : null }

{ "_id" : 4, "eng" : null }

> db.scores.find({ eng : null })

{ "_id" : 1, "kor" : 80 }

{ "_id" : 2, "kor" : 90 }

{ "_id" : 3, "kor" : null }

{ "_id" : 4, "eng" : null }


필드가 없는것도 null로 인식

> db.scores.find({ eng : { $in : [ null ], $exists : true } });

{ "_id" : 4, "eng" : null }



[난이도高]

//도시 이름이 A또는 B로 시작하고 마지막이 C로 끝나는 것들

db.zipcodes.find({ city : /^(A|B)\w+C$/})








[MongoDB는 Javascript]

> db.serverBuildInfo()

{

        "version" : "2.6.9",

        "gitVersion" : "df313bc75aa94d192330cb92756fc486ea604e64",

        "OpenSSLVersion" : "",

        "sysInfo" : "Linux build20.nj1.10gen.cc 2.6.32-431.3.1.el6.x86_64 #1 SMP Fri Jan 3 21:39:27 UTC 2014 x86_64 BOOST_LIB_VERSION=1_49"

,

        "loaderFlags" : "-fPIC -pthread -Wl,-z,now -rdynamic",

        "compilerFlags" : "-Wnon-virtual-dtor -Woverloaded-virtual -fPIC -fno-strict-aliasing -ggdb -pthread -Wall -Wsign-compare -Wno-unkn

own-pragmas -Winvalid-pch -pipe -Werror -O3 -Wno-unused-function -Wno-deprecated-declarations -fno-builtin-memcmp",

        "allocator" : "tcmalloc",

        "versionArray" : [

                2,

                6,

                9,

                0

        ],

        "javascriptEngine" : "V8",

        "bits" : 64,

        "debug" : false,

        "maxBsonObjectSize" : 16777216,

        "ok" : 1

}

>

> function add(x,y) { return x+y;}

> add(3,5)

8




위도,경도 메르카토르 도법

지구는 둥글다를 왜곡

삼각함수를 사용해서 보정

RDB에서는 인덱싱이 안됨

=> MongoDB에서는 가능






[Map / Reduce]

- map : 비정형 데이터를 집계가능한 형식으로 만드는 작업

- reduce : 집계

정형데이터에서는 reduce만 하면됨


map -> suffling (sort&merge) -> reduce

※ suffling 은 신경쓸필요없고, 자동으로 수행됨


[주의사항]

- map 결과가 단1건이면, shuffling, reduce를 수행하지 않음

 ☞  map 의 형식과 reduce의 형식이 다르기때문에

      map결과와 reduce결과 형식을 일치하도록 작성



1. finalize 형식 정의             : A001 -> {avg:xxxx}

2. reduce결과형식 정의        : A001 -> {sum:xxx, count:xxx}

3. shuffling결과형식 정의      : A001 -> [{sum:90, count:1}, ... ]

4. map결과형식 정의           : A001 -> {sum:90, count:1}



db.words.drop()

db.words.insert({sentence : "peter Piper picked a peck of pickled peppers"})

db.words.insert({sentence : "A peck of pickled peppers Peter Piper picked"})

db.words.insert({sentence : "If Peter Piper picked a peck of Peppers"})

db.words.insert({sentence : "Where's the peck of pickled peppers Peter Piper picked"})



<<word count 예제>>

3. map : peter -> { count: 1 }                 <-- 처음만들때는 무조건 1

4. shuffling : peter -> [ { count: 1 }, ... ]

2. reduce : peter -> { count: 3 }

1. finalize : peter -> { count: 3 }


function m1() {

   var arr = this.sentence.match(/\w+/g);

   for (var i=0; i < arr.length;i++) {

      emit(arr[i].toLowerCase(), { count:1 })

   }

}


//peter -> [ { count: 1 }, ... ]

function r1(key, values) {

  var result = { count: 0 };

  for (var i=0; i < values.length;i++) {

     result.count += values[i].count;

  }

  return result;

}


db.words.mapReduce(m1, r1, {

   out : { replace : "words_count" }

})


db.words_count.find()




var str = "간장 공장 공장장은 '김'공장장이다!!";

var pat = /\w/g;

var pat = /[\wㄱ-힣]+/g;

arr = str.match(pat);

arr


\w : alphanumeric 한글자, 공백이나 특수문자는 아님

[\wㄱ-힣]+ : 한글포함이 반복됨


[결과]

var str = "간장 공장 공장장은 '김'공장장이다!!";

undefined

var pat = /[\wㄱ-힣]+/g;

undefined

arr = str.match(pat);

["간장", "공장", "공장장은", "김", "공장장이다"]

arr

["간장", "공장", "공장장은", "김", "공장장이다"]


집계가능한 용도로 모델링하는 것이 중요하다



[NASDAQ]

C:\mongodb\bin>mongorestore.exe -h s1 --port 27017 c:\dev\nasdaq_sample

2017-01-24T16:41:08.783+0900 Hotfix KB2731284 or later update is not installed, will zero-out data files

connected to: s1:27017

2017-01-24T16:41:08.929+0900 c:\dev\nasdaq_sample\nasdaq\stocks.bson

2017-01-24T16:41:08.929+0900    going into namespace [nasdaq.stocks]

2017-01-24T16:41:11.002+0900            Progress: 9092992/750052968     1%      (bytes)

2017-01-24T16:41:14.251+0900            Progress: 19918261/750052968    2%      (bytes)

2017-01-24T16:41:17.101+0900            Progress: 29909825/750052968    3%      (bytes)

2017-01-24T16:41:20.003+0900            Progress: 42407251/750052968    5%      (bytes)

2017-01-24T16:41:23.003+0900            Progress: 58681487/750052968    7%      (bytes)

2017-01-24T16:41:26.086+0900            Progress: 63798371/750052968    8%      (bytes)

2017-01-24T16:41:29.108+0900            Progress: 73152623/750052968    9%      (bytes)

2017-01-24T16:41:32.005+0900            Progress: 79128372/750052968    10%     (bytes)

2017-01-24T16:41:35.000+0900            Progress: 96903040/750052968    12%     (bytes)

2017-01-24T16:41:38.002+0900            Progress: 115410417/750052968   15%     (bytes)

2017-01-24T16:41:41.683+0900            Progress: 116454449/750052968   15%     (bytes)

2017-01-24T16:41:44.001+0900            Progress: 130005048/750052968   17%     (bytes)

2017-01-24T16:41:47.001+0900            Progress: 148398590/750052968   19%     (bytes)

2017-01-24T16:41:50.123+0900            Progress: 159381342/750052968   21%     (bytes)

2017-01-24T16:41:53.065+0900            Progress: 173415869/750052968   23%     (bytes)

2017-01-24T16:42:00.215+0900            Progress: 175421083/750052968   23%     (bytes)

2017-01-24T16:42:03.000+0900            Progress: 188876049/750052968   25%     (bytes)

2017-01-24T16:42:06.000+0900            Progress: 204628648/750052968   27%     (bytes)

2017-01-24T16:42:09.036+0900            Progress: 210788252/750052968   28%     (bytes)

2017-01-24T16:42:12.002+0900            Progress: 222725060/750052968   29%     (bytes)

2017-01-24T16:42:15.000+0900            Progress: 239431171/750052968   31%     (bytes)

2017-01-24T16:42:18.001+0900            Progress: 253006817/750052968   33%     (bytes)

2017-01-24T16:42:21.263+0900            Progress: 267103909/750052968   35%     (bytes)

2017-01-24T16:42:24.014+0900            Progress: 272515559/750052968   36%     (bytes)

2017-01-24T16:42:27.104+0900            Progress: 282074952/750052968   37%     (bytes)

2017-01-24T16:42:30.000+0900            Progress: 286790464/750052968   38%     (bytes)

2017-01-24T16:42:33.001+0900            Progress: 301513564/750052968   40%     (bytes)

2017-01-24T16:42:36.021+0900            Progress: 305570408/750052968   40%     (bytes)

2017-01-24T16:42:39.002+0900            Progress: 322243276/750052968   42%     (bytes)

2017-01-24T16:42:42.001+0900            Progress: 340147269/750052968   45%     (bytes)

2017-01-24T16:42:45.154+0900            Progress: 358229088/750052968   47%     (bytes)

2017-01-24T16:42:48.001+0900            Progress: 367959593/750052968   49%     (bytes)

2017-01-24T16:42:51.001+0900            Progress: 378383614/750052968   50%     (bytes)

..................

2017-01-24T16:44:31.001+0900            Progress: 731941556/750052968   97%     (bytes)

2017-01-24T16:44:34.002+0900            Progress: 749895846/750052968   99%     (bytes)

4308303 objects found

2017-01-24T16:44:34.035+0900    Creating index: { key: { _id: 1 }, ns: "nasdaq.stocks", name: "_id_" }

2017-01-24T16:44:35.361+0900 c:\dev\nasdaq_sample\nasdaq\symbols.bson

2017-01-24T16:44:35.361+0900    going into namespace [nasdaq.symbols]

5960 objects found

2017-01-24T16:44:35.648+0900    Creating index: { key: { _id: 1 }, ns: "nasdaq.symbols", name: "_id_" }



> use nasdaq

switched to db nasdaq

> db.stocks.findOne()

{

        "_id" : ObjectId("4d094f58c96767d7a0099d49"),

        "exchange" : "NASDAQ",

        "stock_symbol" : "AACC",

        "date" : "2008-03-07",

        "open" : 8.4,

        "high" : 8.75,

        "low" : 8.08,

        "close" : 8.55,

        "volume" : 275800,

        "adj close" : 8.55

}

>



SELECT stock_symbol, AVG(close), MAX(close)

FROM stocks

WHERE stock_symbol LIKE 'GO%'

GROUP BY stock_symbol


3. map : "GOOG" -> { sum: this.close, count:1, max:this.close }

4. shuffling : "GOOG" -> [{ sum: xxx, count:xxx, max:xxx }, ... ]

2. reduce : "GOOG" -> { sum: xxx, count:xxx, max:xxx }

1. finalize : "GOOG" -> { avg : xxxx, max:xxxx }


function m2() {

   emit(this.stock_symbol, { sum: this.close, count:1, max:this.close });

}


//"GOOG" -> [{ sum: xxx, count:xxx, max:xxx }, ... ]

function r2(key, values) {

   var result = { sum:0, count:0, max:0 };

   for (var i=0; i < values.length;i++) {

      if (result.max < values[i].max)  result.max = values[i].max;

      result.sum += values[i].sum;

      result.count += values[i].count;

   }

   return result;

}


db.stocks.createIndex({ stock_symbol:1 })


2017-01-24T16:57:10.639+0900 [conn2] build index on: nasdaq.stocks properties: { v: 1, key: { stock_symbol: 1.0 }, name: "stock_symbol_1", ns: "nasdaq.stocks" }

2017-01-24T16:57:10.657+0900 [conn2] building index using bulk method

2017-01-24T16:57:13.009+0900 [conn2] Index Build: 285900/4308303 6%

2017-01-24T16:57:16.000+0900 [conn2] Index Build: 1346300/4308303 31%

2017-01-24T16:57:22.649+0900 [conn2] Index Build: 2618300/4308303 60%

2017-01-24T16:57:25.000+0900 [conn2] Index Build: 3228300/4308303 74%

2017-01-24T16:57:28.000+0900 [conn2] Index Build: 3873300/4308303 89%

2017-01-24T16:57:41.000+0900 [conn2] Index: (2/3) BTree Bottom Up Progress: 3856900/4308303 89%

2017-01-24T16:57:42.370+0900 [conn2] done building bottom layer, going to commit

2017-01-24T16:57:57.544+0900 [PeriodicTaskRunner] task: DBConnectionPool-cleaner took: 334ms

2017-01-24T16:57:57.588+0900 [PeriodicTaskRunner] task: WriteBackManager::cleaner took: 22ms

2017-01-24T16:58:13.275+0900 [conn2] build index done.  scanned 4308303 total records. 62.606 secs



use nasdaq


> db.stocks.mapReduce(m2, r2, {
...    out : { replace : "avgmax" },
...    query : { stock_symbol : /^GO/ },
...    finalize : function(key, red) {
...        red.avg = red.sum /red.count;
...        delete red.sum;
...        delete red.count;
...        return red;
...    }
... })
{
        "result" : "avgmax",
        "timeMillis" : 1589,
        "counts" : {
                "input" : 8047,
                "emit" : 8047,
                "reduce" : 88,
                "output" : 8
        },
        "ok" : 1
}



> db.avgmax.find()

{ "_id" : "GOAM", "value" : { "max" : 16.06, "avg" : 3.6048161574313795 } }

{ "_id" : "GOLD", "value" : { "max" : 55.65, "avg" : 20.228447909284228 } }

{ "_id" : "GOLF", "value" : { "max" : 11.49, "avg" : 7.4655319148936155 } }

{ "_id" : "GOOD", "value" : { "max" : 22.19, "avg" : 17.606393728222997 } }

{ "_id" : "GOODO", "value" : { "max" : 22.45, "avg" : 21.802142857142854 } }

{ "_id" : "GOODP", "value" : { "max" : 26.81, "avg" : 24.28254641909813 } }

{ "_id" : "GOOG", "value" : { "max" : 741.79, "avg" : 389.0802908277405 } }

{ "_id" : "GORX", "value" : { "max" : 7.69, "avg" : 3.0498910081744017 } }



[Aggregation]

> db.stocks.aggregate([{

...   "$match" : { "stock_symbol" : /^GO/,

...           "date" : { "$gte" : "2006-01-01", "$lte" : "2006-12-31" } }

... },{

...   "$project" : { "stock_symbol":1, "close":1 }

... }, {

...   "$group" : {

...     "_id" : "$stock_symbol",

...     "max" : { "$max" : "$close" },

...     "avg" : { "$avg" : "$close" }

...   }

... }, {

...   "$sort" : { "stock_symbol" : 1 }

... }]);

{ "_id" : "GORX", "max" : 4.88, "avg" : 3.912828685258964 }

{ "_id" : "GOOG", "max" : 509.65, "avg" : 411.1852988047812 }

{ "_id" : "GOODP", "max" : 26.01, "avg" : 25.600874999999984 }

{ "_id" : "GOOD", "max" : 22.19, "avg" : 19.394780876494014 }

{ "_id" : "GOLF", "max" : 10.56, "avg" : 8.820661764705884 }

{ "_id" : "GOLD", "max" : 26.32, "avg" : 20.593386454183268 }

{ "_id" : "GOAM", "max" : 9.84, "avg" : 3.908924302788845 }







db.students.insert( { _id:1, student: "Richard Gere", 

     courses: ['Music', 'Korean', 'Mathematics'] });

db.students.insert( { _id:2,  student: "Will Smith", 

     courses: ['English', 'Korean', 'Science', 'Music'] });

db.students.insert( { _id:3,  student: "Barack Obama", 

     courses: ['Music', 'Theatre', 'Dance'] });

db.students.insert( { _id:4,  student: "Mitt Romney", 

     courses: ['History', 'English', 'Science', 'Korean'] });

db.students.insert( { _id:5,  student: "Tommy Lee Jones", 

     courses: ['Arts', 'Mathematics', 'Dance'] });



var start = new Date();

db.students.aggregate([

   {

       $project : { _id:0, s:"$student", cs : "$courses" }

   },

   {

       $unwind : "$cs"

   },

   {

        $group : {

           _id: "$cs",

           students : { $addToSet : "$s" }

        }

   }

])

var end = new Date();

print(end-start);



[GUI]

https://mongobooster.com/

요즘 뜨고있음

모니터링 도구 내장




[Java Driver : Jongo]


package com.multi.jongo.test;


import java.net.UnknownHostException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;


import org.jongo.Jongo;

import org.jongo.MongoCollection;


import com.mongodb.DB;

import com.mongodb.MongoClient;

import com.multi.jongo.test.vo.Person;

import com.multi.jongo.test.vo.Score;


public class JongoClient {


public static void main(String[] args) throws UnknownHostException {

DB db = new MongoClient("s1:27017").getDB("test2");

Jongo jongo = new Jongo(db);

MongoCollection persons = jongo.getCollection("persons");

List<String> emails1 = new ArrayList<String>();

emails1.add("gdhong@gmail.com");

emails1.add("gdhong123@yahoo.com");

Person p1 = new Person("gdhong", "홍길동", new Score(100,70,60,90), emails1);

persons.insert(p1);

List<String> emails2 = new ArrayList<String>();

emails2.add("mrlee@hotmail.com");

emails2.add("mrlee121@gmail.com");

Person p2 = new Person("mrlee", "이몽룡", new Score(80,90,70,70), emails2);

persons.insert(p2);

System.out.println("test2 에 쓰기 완료!!");


}


}





Spring Mongo pdf 로 검색하면

- maven dependency 확인가능

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