MongoDB vs MySQL 쿼리 비교하기

MySQL과 MongoDB는 데이터를 조작하는 방식에서 근본적인 차이를 보인다.

MySQL 은 전통적인 SQL 쿼리 언어를 사용하는 반면, MongoDB는 API 호출 방식의 접근법을 취한다.

이 글에서 실제 개발에서 자주 사용되는 쿼리를 비교하며 각각의 특징과 장단점을 살펴본다.

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1. 데이터 삽입 (INSERT)

MySQL 방식

INSERT INTO users(id, name, department) VALUES(1001, '김철수', '컴퓨터');

 

MongoDB 방식

db.users.insertOne({
  id: 1001,
  name: "김철수",
  department: "컴퓨터"
});

 

핵심 차이점

MySQL : 구조화된 쿼리 언어

• 전통적인 SQL 문법 사용
• 테이블과 컬럼 구조가 명확히 정의됨
• INSERT, VALUES 키워드 사용

MongoDB : API 호출 방식

• db 라는 객체를 통해 데이터 베이스 접근
• 컬렉션(테이블에 해당)을 메서드로 호출
• JSON 형태의 문서로 데이터 삽입

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데이터 유효성 검사의 차이

MySQL: 엄격한 스키마 검증

 

-- 테이블 생성 시 제약 조건 정의
CREATE TABLE users (
    id INT NOT NULL,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    department VARCHAR(50),
    email VARCHAR(100) UNIQUE
);

-- NOT NULL 제약이 있는 필드에 값이 없으면 INSERT 실패
INSERT INTO users(id, department) VALUES(1001, '컴퓨터');
-- ERROR: Field 'name' doesn't have a default value

 

MongoDB: 스키마리스의 자유로움

// 어떤 필드가 빠져도 성공적으로 삽입
db.users.insertOne({
  id: 1001,
  department: "컴퓨터"
  // name 필드가 없어도 성공
});

// 심지어 정의되지 않은 필드도 자유롭게 추가 가능
db.users.insertOne({
  id: 1001,
  name: "김철수",
  department: "컴퓨터",
  "이게_무슨값이야": "그러게..",
  "임의의_필드": "자유롭게 추가 가능",
  "중첩된_객체": {
    "hobby": "독서",
    "skills": ["JavaScript", "Python"]
  }
});

 

 

MongoDB의 스키마리스 특성:

• 클라이언트에서 전송하는 모든 데이터가 그대로 저장
• 필드 누락이나 추가에 대한 제약 없음
• 개발 단계에서 빠른 프로토타이핑 가능

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데이터 조회 (SELECT)

MySQL 방식

 

-- 기본 조회
SELECT * FROM users WHERE department = '컴퓨터';

-- 특정 필드만 조회
SELECT id, name FROM users WHERE department = '컴퓨터';

-- 조건이 복잡한 경우
SELECT * FROM users 
WHERE department = '컴퓨터' AND name LIKE '김%'
ORDER BY id DESC
LIMIT 10;

MongoDB 방식

// 기본 조회
db.users.find({department: "컴퓨터"});

// 특정 필드만 조회 (projection)
db.users.find(
  {department: "컴퓨터"}, 
  {id: 1, name: 1, _id: 0}
);

// 조건이 복잡한 경우
db.users.find({
  department: "컴퓨터",
  name: /^김/
}).sort({id: -1}).limit(10);

 

문법 비교:

• MySQL: WHERE, ORDER BY, LIMIT 등 키워드 사용
• MongoDB: 메서드 체이닝 방식으로 조건 추가

 

 

 

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데이터 수정 (UPDATE)

MySQL 방식

-- 단일 레코드 수정
UPDATE users SET department = 'TEST' WHERE id = 1001;

-- 여러 필드 동시 수정
UPDATE users 
SET department = 'TEST', name = '김철수수정' 
WHERE id = 1001;

-- 조건에 맞는 모든 레코드 수정
UPDATE users SET department = 'IT' WHERE department = '컴퓨터';

 

// 단일 문서 수정
db.users.updateOne(
  {id: 1001},                    // 조건
  {$set: {department: "TEST"}}   // 수정할 내용
);

// 여러 필드 동시 수정
db.users.updateOne(
  {id: 1001},
  {$set: {
    department: "TEST",
    name: "김철수수정"
  }}
);

// 조건에 맞는 모든 문서 수정
db.users.updateMany(
  {department: "컴퓨터"},
  {$set: {department: "IT"}}
);

MongoDB의 업데이트 연산자:

• $set: 필드 값 설정
• $inc: 숫자 필드 증가/감소
• $push: 배열에 요소 추가
• $pull: 배열에서 요소 제거

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join 쿼리

SELECT s.name, g.course FROM users AS s JOIN grades ON s.id = grades.users_id WHERE s.name = '김철수'

 

db.users.find({name: "김철수"}, {name : 1. grades.course : 1})

 

컬렉션이 분리되어 있다면 lookup 이라는 조인하는 행위를 한다.

 

MongoDB의 철학:

• 조인(Lookup)은 성능상 비효율적
• 내장 문서 방식으로 설계하여 조인 최소화
• 한 번의 쿼리로 모든 관련 데이터 조회

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실무에서의 선택 기준

MySQL이 적합한 상황

금융 시스템

-- 계좌 이체 트랜잭션 (ACID 보장 필수)
BEGIN;
UPDATE accounts SET balance = balance - 100000 WHERE account_id = 'A001';
UPDATE accounts SET balance = balance + 100000 WHERE account_id = 'A002';
INSERT INTO transactions (from_account, to_account, amount, timestamp) 
VALUES ('A001', 'A002', 100000, NOW());
COMMIT;

 

이커머스 시스템

-- 주문 처리 시 재고 확인 및 차감
UPDATE products 
SET stock = stock - 1 
WHERE id = 1001 AND stock > 0;

-- 복잡한 주문 내역 조회
SELECT 
    o.order_id,
    u.name as customer_name,
    p.product_name,
    oi.quantity,
    oi.price
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id  
JOIN products p ON oi.product_id = p.id
WHERE o.status = 'completed';

 

MySQL의 강점:

• 데이터 구조가 명확하고 변경이 적음
• 트랜잭션 무결성이 중요
• 복잡한 관계와 제약조건 필요
• 정확성이 성능보다 우선

MongoDB가 적합한 상황

대용량 로그 시스템

// 사용자 행동 로그 - 구조가 다양하고 대용량
db.user_logs.insertOne({
  user_id: "user123",
  timestamp: new Date(),
  action: "page_view",
  page: "/products/electronics",
  device: "mobile",
  session_data: {
    browser: "Chrome",
    os: "Android",
    screen_size: "1920x1080",
    referrer: "https://google.com"
  },
  custom_events: [
    {event: "scroll", position: 50},
    {event: "click", element: "buy_button"}
  ]
});

 

콘텐츠 관리 시스템

// 블로그 포스트 - 유연한 구조
db.posts.insertOne({
  title: "MongoDB 사용기",
  content: "...",
  author: "김개발",
  tags: ["database", "mongodb", "nosql"],
  metadata: {
    word_count: 1500,
    read_time: 7,
    seo_keywords: ["mongodb", "nosql"]
  },
  comments: [
    {
      author: "댓글러",
      content: "좋은 글이네요!",
      timestamp: new Date(),
      likes: 5
    }
  ]
});

 

MongoDB의 강점:

• 데이터 구조가 자주 변경됨
• 대용량 데이터 처리 성능 중요
• 수평적 확장(샤딩) 필요
• 빠른 개발 속도 요구

쿼리 성능 비교

작업 유형	MySQL	MongoDB	설명
단순 조회	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	MongoDB가 약간 유리
복잡한 JOIN	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	MySQL이 압도적
대용량 삽입	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	MongoDB가 압도적
트랜잭션	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	MySQL이 더 안정적
집계 연산	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	비슷한 수준

 

 

개발 생산성 비교

 

측면	MySQL	MongoDB
학습 곡선	보통 (SQL 표준)	쉬움 (JavaScript 친숙)
프로토타이핑	느림 (스키마 정의 필요)	빠름 (스키마리스)
스키마 변경	어려움 (ALTER TABLE)	쉬움 (필드 추가/삭제)
디버깅	쉬움 (표준 도구)	보통 (MongoDB 전용 도구)