[Backend] Pymongo를 이용한 mongoDB와의 통신

mongoDB란?

mongoDB는 NoSQL 기반의 document 지향 데이터베이스입니다.

MySQL과 같은 관계형 데이터베이스가 아니며 SQL을 사용하지 않습니다.

기존 관계형 데이터베이스와 mongoDB에서 사용되는 용어는 다음과 같이 대입됩니다.

관계형이 아니기 때문에 mongoDB는 데이터를 더 유연하게 다룰 수 있고 확장성이 좋은 것이 장점입니다.

또한 데이터의 생김새들이 제각각이더라도 데이터베이스 Schema에 맞춰서 작업할 필요가 없는 Schema-less한 구조이기 때문에 대용량 데이터 작업에도 강점을 가지고 있습니다.

mongoDB & pymongo 설치

mongoDB를 사용하기 위해서는 첫 번째로 mongoDB를 설치해주셔야합니다.

설치는 아래 링크에서 하실 수 있습니다.

https://www.mongodb.com/try/download/community

python에서 mongoDB와 연동하기 위해서는 pymongo라는 라이브러리가 필요합니다.

설치는 아래와 같이 하시면 됩니다.

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$ pip install pymongo

pymongo 연결하기

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from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('localhost', 27017)

if __name__ == "__main__":
    print(client.list_database_names())

python에서 mongoDB에 연결하려면 먼저 MongoClient 객체를 생성해야 합니다.

이때 넘겨주어야할 파라미터는 실행할 서버의 IP 주소와 port 번호 두 가지를 넘겨주면 됩니다.

이 파라미터 대신 서버의 URI를 적어주어도 됩니다.

결과는 아래와 같이 나옵니다.

지금 test_db로 나와있는 것은 제가 테스트하면서 만들어 놓은 db이고 원래는 admin, config, local 이 세 가지가 기본적으로 나오게 됩니다.

이를 확인하셨다면 정상적으로 mongoDB에 연결되었다고 볼 수 있습니다.

그럼 mongoDB안에 있는 데이터베이스에 접근하는 방법은 무엇일까요?

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db = client.test_db
db = client["test_db"]

두 개의 구문은 같은 동작을 합니다.

mongodb에 접근하는 방법은 두 가지 방법이 있습니다.

하나는 메소드 형태로 접근하는 방법과 나머지는 string 형태로 접근하는 방법입니다.

이는 collection에서도 똑같이 작동합니다.

아래 두 개의 구문은 같은 동작을 합니다.

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collection = db.test_collection
collection = db["test_collection"]

mongoDB에 데이터 추가, 조회, 수정, 삭제

이제 collection에 접근하는 방법을 알았으니 데이터를 추가해보도록 합시다.

데이터를 추가하는 방법은 아래와 같습니다.

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data = {
        "text": "Hello World!",
        "date": "2021-07-30"
    }

db = client["data_db"]
collection = db["data_collection"]

inserted_id = collection.insert_one(data).inserted_id

mongoDB에서는 데이터를 json으로 다루기 때문에 dictionary 형태의 데이터를 준비합니다.

그리곤 pymongo에서 제공하는 insert_one() 함수를 사용하면 쉽게 데이터를 넣을 수 있습니다.

만약 해당 이름의 데이터베이스나 collection이 없다면 자동으로 생성되니 따로 생성하실 필요는 없습니다.

이때 id가 따로 지정되어 있지 않다면 자동으로 _id 가 생성됩니다.

그것을 받을 수 있는 것이 inserted_id인데 값은 아래와 같이 나옵니다.

해당 _id는 ObjectId 타입으로 document 내에 자동으로 생성이 됩니다.

얼핏보면 그저 랜덤하게 나온 문자열 같지만 _id는 해당 document가 생성된 시간에 대한 정보를 담고 있습니다.

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from bson import ObjectId

ObjectId("6103b602b01f0d727bcca409").generation_time

bson 라이브러리(pymongo 설치 시 같이 설치)에서 ObjectId를 import 하신 후 _id 가 언제 생성됐는지 generation_time 을 통하여 구할 수 있습니다.

이를 통해 데이터를 최신순으로 불러오거나 특정 날짜에 쓰여진 글을 가져올 수 있습니다.

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db = client["data_db"]
collection = db["data_collection"]

collection.find_one({"_id": ObjectId("6103b602b01f0d727bcca409")})

위 코드는 특정 _id의 document를 찾아주는 역할을 합니다.

결과는 아래와 같이 나옵니다.

주의하실 점은 _id로 찾으실땐 string 타입이 아닌 ObejctId 타입으로 찾아줘야한다는 것입니다.

또한 쿼리문 없이 collection.find_one() 만 실행시켜줄 경우 가장 처음 만들어진 document를 반환합니다.

find_one() 함수 자체가 가장 처음 만나는 결과를 반환해주는 것이라 그런 특성이 있는 것 같습니다.

만약 다량의 데이터를 찾고 싶다면 collection.find() 함수를 사용하면 되고, 결과는 iterable한 Cursor 타입이 반환됩니다.

해당 함수는 쿼리문에 부합하는 조건을 가진 데이터를 모두 반환해주는 것입니다.

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collection.update_one({"_id": ObjectId("6103b602b01f0d727bcca409")}, {"$set": {"text": "Goodbye World!"}})
collection.find_one({"_id": ObjectId("6103b602b01f0d727bcca409")})

위 코드는 해당 _id를 가진 document의 text라는 field를 Goodbye World!로 수정하라는 뜻입니다.

결과는 위와 같습니다.

update_one의 쿼리문 뒤 인자는 update 라는 인자인데 이 인자는 {"$set":{수정할 내용 dictionary}} 의 형태로 작동합니다.

마찬가지로 update_many() 함수로 조건에 맞는 다수의 문서를 업데이트합니다.

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collection.update_one({"text": "Hello Hello World!"}, update={"$set": {"text": "Goodbye World!"}}, upsert=True)

update_one() 함수에는 upsert 라는 인자가 있습니다.

이는 해당 조건이 없으면 update 라는 인자의 내용을 가진 document를 생성하라는 뜻입니다.

저희의 collection에는 text 가 Hello Hello World! 인 documnet는 없기 때문에 위와 같이 새로운 document를 생성해주는 것을 확인할 수 있습니다.

해당 코드의 update 인자에는 text 에 관한 내용밖에 없으므로 date field는 없는 document가 생성되었습니다.

참고로 update() 함수도 있긴하지만 deprecated한 상태라 update_one() 과 update_many() 를 사용하는게 좋아보입니다.

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collection.delete_one({"_id": ObjectId("6103bf33785e866dc3e5f530")})
collection.find_one({"_id": ObjectId("6103bf33785e866dc3e5f530")})

이제 date field가 없는 데이터를 삭제하고 싶으니 삭제해봅시다.

delete_one() 함수에 해당 _id 를 가진 document를 삭제하라고 한 뒤 find_one() 함수를 이용하여 찾아보면 해당 document를 찾을 수 없기 때문에 None이 반환됩니다.

데이터 삭제도 마찬가지로 delete_many() 함수로 조건에 맞는 다량의 데이터를 삭제할 수 있습니다.

마무리

지금까지 mongoDB와 python에서 이를 사용하게 해주는 pymongo 라이브러리를 알아보았습니다.

기본적인 데이터 추가, 조회, 수정, 삭제에 대해 알아보았는데, 이를 이용하여 간단하게 데이터베이스를 사용하고 싶을때 손쉽게 사용할 수 있을 것 같네요!

참고: https://coding-start.tistory.com/273

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