MongoDB는 어떤 고급 aggregation 기능을 제공하나요?

Question

Accepted Answer

기본 stage를 넘어, MongoDB의 aggregation 프레임워크는 강력한 고급 기능을 제공합니다 — `$facet`(한 번에 여러 pipeline), `$bucket`(범위로 그룹화), 윈도우 함수(`$setWindowFields`), `$graphLookup`(재귀/그래프 쿼리) 등 — 정교한 분석과 데이터 처리를 위한 것입니다.

## $facet — 한 쿼리에 여러 pipeline

```js
// 같은 데이터에 여러 aggregation을 한 번에 실행
db.products.aggregate([
  { $facet: {
      byCategory: [{ $group: { _id: "$category", count: { $sum: 1 } } }],
      priceStats: [{ $group: { _id: null, avg: { $avg: "$price" } } }],
      topRated:   [{ $sort: { rating: -1 } }, { $limit: 5 }]
  }}
]);
// → 한 쿼리가 세 결과를 모두 반환 (대시보드/faceted 검색에 훌륭)
```

`$facet`은 단일 패스에서 여러 aggregation을 계산합니다 — 대시보드와 faceted 검색(예: 필터 개수 + 결과 + 통계를 함께)에 이상적입니다.

## $bucket / $bucketAuto — 범위로 그룹화

```js
// document를 범위별 버킷으로 그룹화 (히스토그램처럼)
db.products.aggregate([
  { $bucket: {
      groupBy: "$price",
      boundaries: [0, 50, 100, 500, 1000],   // 가격 범위
      default: "1000+",
      output: { count: { $sum: 1 } }
  }}
]);
```

## 윈도우 함수 ($setWindowFields)

```js
// 누적 합계, 이동 평균, 순위 (SQL 윈도우 함수처럼)
db.sales.aggregate([
  { $setWindowFields: {
      partitionBy: "$region",
      sortBy: { date: 1 },
      output: { runningTotal: { $sum: "$amount", window: { documents: ["unbounded", "current"] } } }
  }}
]);
```

`$setWindowFields`는 윈도우 함수 기능(누적 합계, 이동 평균, 순위)을 제공합니다 — SQL 윈도우 함수에 해당하는 MongoDB의 것입니다.

## $graphLookup — 재귀/그래프 순회

```js
// 계층/그래프 관계 순회 (예: 조직도, 카테고리 트리)
db.employees.aggregate([
  { $graphLookup: {
      from: "employees", startWith: "$reportsTo",
      connectFromField: "reportsTo", connectToField: "_id",
      as: "managementChain"
  }}
]);
```

`$graphLookup`은 관계를 재귀적으로 순회합니다 — 계층과 그래프 유사 데이터용입니다(SQL의 재귀 CTE와 유사).

## 왜 중요한가

MongoDB의 고급 aggregation 기능을 이해하는 것은 **정교한 데이터 분석과 처리**에 가치 있는 senior 수준 지식이며, 기본 aggregation pipeline 위에 쌓입니다.

기본 stage가 일반적인 분석을 처리하지만, 고급 기능은 진정으로 유용한 강력한 능력을 가능하게 합니다: **`$facet`**(단일 패스에서 여러 aggregation 실행 — 필터 개수, 결과, 통계를 효율적으로 함께 필요로 하는 대시보드와 faceted 검색에 이상적, 흔한 실제 요구), **`$bucket`/`$bucketAuto`**(범위/히스토그램으로 그룹화 — 분포와 분석에 유용), **윈도우 함수(`$setWindowFields`)**(누적 합계, 이동 평균, 순위 — SQL 윈도우 함수에 해당하는 MongoDB의 것으로, 단순 그룹화로는 불가능한 시계열과 비교 분석 가능), **`$graphLookup`**(계층/그래프 관계의 재귀 순회 — 조직도나 카테고리 트리처럼, SQL의 재귀 CTE와 유사).

이 기능들은 MongoDB가 그렇지 않으면 데이터를 애플리케이션 코드나 별도 분석 시스템으로 가져와야 할 복잡한 분석 및 데이터 처리 요구사항을 처리하게 합니다.

이들을 이해하는 것은 고급 MongoDB 능력을 반영하며 정교한 요구(대시보드, faceted 검색, 시계열 분석, 계층 데이터)에 aggregation 프레임워크를 데이터베이스에서 직접 활용하게 합니다.

복잡한 분석과 데이터 처리가 MongoDB의 가치 있는 용도이고, 고급 aggregation 기능($facet, $bucket, 윈도우 함수, $graphLookup)이 정교한 요구사항(faceted 대시보드, 분포, 누적 계산, 그래프 순회)을 처리하는 강력하고 효율적인 방법을 제공하므로, 고급 aggregation을 이해하는 것은 MongoDB 사용을 기본 쿼리에서 강력한 데이터베이스 내 분석으로 끌어올리는 가치 있는 senior 수준 지식이며, 고급 MongoDB 기술의 상징이자 MongoDB에서 직접 정교한 분석을 필요로 하는 데이터 집약적 애플리케이션에 관련된 주제입니다.