파이썬 데이터베이스 프로그래밍 완전 입문: NoSQL MongoDB와 PyMongo 연동하기

파이썬 데이터베이스 프로그래밍 완전 입문
: NoSQL MongoDB와 PyMongo 연동하기

관계형 DB만 고집하다가 MongoDB를 접하고 세계가 확장된 느낌,
혹시 여러분도 그런 순간을 맞이하고 싶으신가요?

 

 

안녕하세요, 개발자 여러분!

오늘은 파이썬과 함께 MongoDB라는 NoSQL 데이터베이스를 다뤄볼 거예요.

SQL 쿼리 대신 JSON 스타일 문법으로 데이터를 다루고, 유연한 스키마 구조 덕분에 빠르게 개발할 수 있다는 점에서 MongoDB는 현대 애플리케이션에 꼭 필요한 기술 중 하나죠.

특히 초보자라면 처음엔 다소 생소할 수 있지만, PyMongo 라이브러리를 활용하면 파이썬으로도 손쉽게 MongoDB와 연동하여 데이터를 삽입하고 조회하는 실습이 가능합니다.

이 블로그에서는 MongoDB의 기초 개념부터 PyMongo를 이용한 실습까지 차근차근 따라가 보도록 할게요.

지금부터 함께 MongoDB의 매력에 빠져봅시다!

목차

1. MongoDB란 무엇인가요? 🧠 2. NoSQL과 RDBMS의 차이점 🔍 3. MongoDB 설치 및 기본 설정 🛠️ 4. PyMongo를 이용한 MongoDB 연결 방법 🔌 5. MongoDB CRUD 실습 예제 💾 6. 실무 활용 팁 및 마무리 정리 🧩

 

1. MongoDB란 무엇인가요? 🧠

MongoDB는 대표적인 NoSQL 데이터베이스 시스템이에요.

전통적인 관계형 데이터베이스와는 달리, 테이블과 행(row) 개념 없이 문서(document) 단위로 데이터를 저장합니다.

이 문서는 JSON 형식으로 표현되고, 내부적으로는 BSON(Binary JSON)으로 처리돼요.

쉽게 말하면, MongoDB는 정형화된 스키마 없이 자유롭게 데이터를 넣을 수 있는 데이터베이스예요.

개발 속도가 빠르고 유연하며, 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어서 스타트업부터 대기업까지 다양한 서비스에서 널리 사용되고 있어요.

MongoDB의 핵심 특징은?

• 문서 기반(Document-Oriented): JSON 형태로 데이터 저장, 유연한 구조
• 스키마 유연성(Schema-less): 다양한 형식의 데이터를 하나의 컬렉션에 저장 가능
• 수평 확장성(Scalability): 샤딩(Sharding) 기능을 통해 대규모 분산 저장 지원
• 고가용성(High Availability): Replica Set을 통한 자동 장애 조치(Failover)

MongoDB를 사용하는 이유는 뭘까요?

특징	이점
스키마 없는 구조	빠른 개발 가능, 데이터 구조 변경 용이
JSON 문서 기반	프론트엔드와의 자연스러운 연동
수평적 확장성	대용량 서비스에 적합
다양한 언어 지원	Python, Java, Node.js 등과 연동 쉬움

 

MongoDB는 단순한 데이터 저장을 넘어서 대규모 애플리케이션의 핵심 데이터 처리 플랫폼으로 자리 잡고 있어요.

특히 실시간 데이터 처리, 비정형 로그 수집, 사용자 맞춤형 데이터 저장 등 다양한 분야에서 유용하게 쓰이고 있죠.

다음 섹션에서는 MongoDB의 구조와 개념을 RDBMS와 비교해 보면서 더 깊이 이해해 볼게요.

NoSQL과 SQL, 뭐가 다를까요?

 

 

2. NoSQL과 RDBMS의 차이점 🔍

많은 분들이 MongoDB 같은 NoSQL을 처음 접할 때 이런 질문을 하곤 해요.

"SQL이랑 뭐가 다르지?" 사실 이건 아주 좋은 질문이에요.

두 기술은 서로 다른 목적과 철학을 갖고 있고, 사용하는 방식도 꽤나 다르거든요.

SQL vs NoSQL, 구조부터 다르다!

항목	RDBMS (SQL)	NoSQL (MongoDB)
데이터 구조	테이블 기반 (행과 열)	문서 기반 (JSON/BSON)
스키마	고정된 스키마 필요	유연한 스키마 (동적)
확장성	수직 확장 (서버 업그레이드)	수평 확장 (서버 추가)
트랜잭션	ACID 보장	기본적으로 약한 일관성, 필요 시 트랜잭션 가능
사용 예시	은행, 회계 등 정형 데이터	SNS, 로그, 사용자 프로필 등

그럼 MongoDB는 언제 쓰는 게 좋을까요?

• 빠르게 데이터 구조가 변하는 서비스 → SNS, 스타트업 MVP
• 복잡한 관계보다 개별 문서 위주의 저장 → 사용자 정보, 로그 데이터
• 데이터 수집, 분석 기반의 시스템 → IoT, 실시간 데이터 처리

요약하자면, 관계형 DB는 엄격함과 정형화에 강하고, MongoDB는 유연함과 확장성에서 강점을 갖고 있어요.

상황에 따라 적절한 선택이 중요하겠죠?

이제 MongoDB에 대해 어느 정도 감이 잡히셨나요?

다음 단계에서는 실제로 MongoDB를 설치하고 실행해 보면서 실습을 시작해 볼게요! 😊

 

 

3. MongoDB 설치 및 기본 설정 🛠️

이제 MongoDB에 대해 기본적인 개념을 익혔다면, 직접 설치해보면서 실습해볼 차례입니다.

MongoDB는 윈도우, macOS, 리눅스 모두 지원하며, 설치도 생각보다 간단해요!

이번에는 가장 많이 사용되는 Windows 기준 설치 방법과 MongoDB Compass 설정까지 함께 알아볼게요.

1️⃣ MongoDB Community 버전 설치

1. 공식 사이트(https://www.mongodb.com)에 접속하여 설치 파일을 다운로드
2. 설치 파일 실행 후, 설치 옵션은 기본값으로 두고 설치 진행
3. "Install MongoDB Compass" 옵션 체크 후 설치 완료

설치가 완료되면 MongoDB 서버가 자동으로 실행되고, 컴퓨터를 켤 때마다 자동 시작되도록 설정돼요. mongod 명령어로 서버를 실행할 수 있고, mongo 명령어로 셸을 사용할 수 있어요.

2️⃣ MongoDB Compass 설치 및 실행

• GUI 기반 MongoDB 관리 도구
• 로컬 MongoDB 서버 주소: mongodb://localhost:27017 입력
• 연결 후 데이터베이스 생성 및 컬렉션 생성 가능

3️⃣ 기본 설정 및 확인

MongoDB 설치 후,

정상적으로 실행 중인지 확인하려면 터미널(명령 프롬프트)에서 아래 명령어를 사용해보세요.

mongod --version
mongo --eval "db.stats()"

 

이제 MongoDB 서버와 GUI 툴까지 설치가 끝났다면, 다음 단계에서는 파이썬에서 MongoDB와 연결하는 방법,

즉 PyMongo 연동을 알아볼 차례예요!

 

 

4. PyMongo를 이용한 MongoDB 연결 방법 🔌

드디어 파이썬에서 MongoDB에 연결해 볼 시간입니다! 우리는 PyMongo라는 공식 라이브러리를 통해 손쉽게 MongoDB와 파이썬 간의 통신을 할 수 있어요. 이제부터는 코드를 통해 MongoDB의 세계에 진입해 봅시다 😎

1️⃣ PyMongo 설치

PyMongo는 pip 명령어로 간단히 설치할 수 있습니다.

pip install pymongo

2️⃣ 기본 연결 코드

MongoDB 서버가 로컬에서 실행 중이라면, 기본 주소는 mongodb://localhost:27017입니다.

다음은 PyMongo로 MongoDB에 연결하고, 데이터베이스와 컬렉션을 선택하는 코드입니다.

from pymongo import MongoClient

# 클라이언트 생성 및 로컬 MongoDB 연결
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")

# 'testdb'라는 데이터베이스 선택 (없으면 생성됨)
db = client['testdb']

# 'users'라는 컬렉션 선택 (없으면 생성됨)
collection = db['users']

print("MongoDB 연결 성공!")

 

위 코드를 실행하면 MongoDB에 연결되어 testdb 데이터베이스와 users 컬렉션에 접근할 수 있게 돼요.

3️⃣ MongoDB에 샘플 데이터 삽입하기

이번엔 테스트용 데이터를 하나 삽입해 봅시다.

문서는 JSON 형태로 파이썬의 딕셔너리처럼 작성해요.

# 사용자 정보 삽입
doc = {"name": "Alice", "age": 25, "email": "alice@example.com"}
collection.insert_one(doc)

print("데이터 삽입 완료!")

4️⃣ 연결 확인 팁

• Compass에서 확인하기: 데이터베이스 목록에 testdb가 생겼는지 확인
• 터미널에서 확인: mongo 셸로 접속 후 use testdb, db.users.find()

PyMongo로 연결을 성공했다면 이제 본격적으로 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 연산을 실습해볼 준비가 된 거예요!

다음 섹션에서는 MongoDB에 데이터를 저장하고 수정하고 삭제하는 등 다양한 동작을 실습해볼게요!

 

 

5. MongoDB CRUD 실습 예제 💾

이제 본격적으로 MongoDB의 핵심 기능인 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 연산을 실습해볼 시간입니다.

이 부분이 바로 실전에서 가장 자주 사용되고 중요한 부분이에요.

하나씩 차근차근 해볼게요. 🔍

1️⃣ Create - 문서 삽입

# 단일 문서 삽입
collection.insert_one({"name": "Bob", "age": 30, "email": "bob@example.com"})

# 여러 문서 한꺼번에 삽입
collection.insert_many([
    {"name": "Charlie", "age": 35},
    {"name": "Diana", "age": 28, "email": "diana@example.com"}
])

2️⃣ Read - 문서 조회

# 전체 조회
for doc in collection.find():
    print(doc)

# 조건부 조회
user = collection.find_one({"name": "Bob"})
print(user)

3️⃣ Update - 문서 수정

# 하나만 수정
collection.update_one(
    {"name": "Bob"},
    {"$set": {"age": 31}}
)

# 여러 개 수정
collection.update_many(
    {"age": {"$gt": 30}},
    {"$set": {"senior": True}}
)

4️⃣ Delete - 문서 삭제

# 하나만 삭제
collection.delete_one({"name": "Charlie"})

# 여러 개 삭제
collection.delete_many({"senior": True})

CRUD 요약

연산	함수	설명
Create	insert_one(), insert_many()	문서 삽입
Read	find(), find_one()	문서 조회
Update	update_one(), update_many()	문서 수정
Delete	delete_one(), delete_many()	문서 삭제

 

이제 MongoDB에서 가장 핵심적인 데이터 조작 기능들을 직접 해보셨어요!

직접 데이터를 넣고 바꾸고 지워보는 이 연습은 MongoDB와 친해지는데 정말 효과적입니다.

다음 단계에서는 실제 프로젝트에서 MongoDB를 어떻게 쓸 수 있을지, 팁과 함께 정리해볼게요!

 

 

MongoDB 입문을 성공적으로 마쳤다면? 🧩 

여기까지 따라오셨다면 이제 여러분은 NoSQL의 세계로 무사 입문 완료!

MongoDB는 단순한 실습을 넘어서, 실제 웹 애플리케이션이나 AI 백엔드, 로그 분석 시스템, 데이터 수집 파이프라인 등 다양한 분야에서 실전 도구로 사용됩니다.

오늘 배운 내용을 바탕으로 여러분만의 프로젝트에 MongoDB를 직접 적용해보면, 정말 빠르게 성장하고 있다는 걸 느끼게 될 거예요.

 

다음 단계로는 MongoDB Atlas를 이용해 클라우드 환경에서 MongoDB를 다뤄보거나, Flask나 FastAPI와 함께 백엔드 프로젝트를 연결해보는 것도 추천드려요!

이제 여러분은 MongoDB와 PyMongo라는 든든한 무기를 손에 넣었으니, 다양한 데이터 기반 애플리케이션 개발에 도전해보세요!

 

읽어주셔서 감사합니다 🙌

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