{"product_id":"154900","title":"마스터링 몽고DB 7.0","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jYDsmH38VIeT0XIiYJ5f6ZyKQ04Hz.png?v=1765082903\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003ccenter\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e마스터링 몽고DB 7.0\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/145719322\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eDescription\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책소개\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e효율적이고 안전한 고성능 애플리케이션을 만드는 데 필요한 몽고DB 기술 \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e몽고DB의 활용부터 고급 기능까지 자세히 다루는 궁극의 가이드다.\u003cbr\u003e몽고DB 아키텍처, 개발자 도구, 데이터베이스 연결로 시작해, 집계 파이프라인과 다중 문서 ACID 트랜잭션을 비롯한 고급 쿼리를 살펴보고, 아틀라스 백터 검색 등 AI 애플리케이션에 유용한 최신 기능도 소개한다.\u003cbr\u003e아틀라스 검색, RBAC, 감사, 암호화 등 고급 기술까지 깊이 있게 다루며, 몽고DB 소속 필진이 참여한 최초의 공식 도서다.\u003cbr\u003e몽고DB 전문가인 역자가 한국어판 부록으로 8.0 내용을 추가했다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cul\u003e \u003cli\u003e 책의 일부 내용을 미리 읽어보실 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cspan\u003e미리보기\u003c\/span\u003e\n\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e목차\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  지은이·옮긴이 소개 xiv\u003cbr\u003e기술 감수자 소개 xvii\u003cbr\u003e옮긴이 머리말 xix\u003cbr\u003e추천사 xxi\u003cbr\u003e베타리더 후기 xxiv\u003cbr\u003e저자의 말 xxvii\u003cbr\u003e이 책에 대하여 xxix\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 1 몽고DB 소개 1\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e1.1 누가 몽고DB를 사용하는가? 1\u003cbr\u003e1.2 개발자가 몽고DB를 선호하는 이유 2\u003cbr\u003e1.3 몽고DB 데이터베이스의 내재된 복잡성의 효율성 4\u003cbr\u003e1.4 요약 6\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 2 몽고DB 아키텍처 7\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e2.1 복제와 샤딩 8\u003cbr\u003e2.2 복제 8\u003cbr\u003e2.3 샤딩 17\u003cbr\u003e2.4 몽고DB 7.0의 새로운 샤딩 클러스터 기능 32\u003cbr\u003e2.5 요약 33\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 3 개발자 도구 35\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e3.1 기술 요구사항 36\u003cbr\u003e3.2 개발 도구 소개 36\u003cbr\u003e3.3 몽고DB 셸 38\u003cbr\u003e3.4 몽고DB CLI 44\u003cbr\u003e3.5 몽고DB Compass 48\u003cbr\u003e3.6 몽고DB for VS Code 53\u003cbr\u003e3.7 요약 55\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 4 몽고DB 연결 57\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e4.1 연결 방법 57\u003cbr\u003e4.2 요약 72\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 5 CRUD 작업과 기본 쿼리 74\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e5.1 기술 요구사항 74\u003cbr\u003e5.2 몽고DB 기본 데이터 작업 75\u003cbr\u003e5.3 루비 드라이버를 사용한 CRUD 처리 85\u003cbr\u003e5.4 파이썬 드라이버를 사용한 CRUD 처리 94\u003cbr\u003e5.5 정규 표현식 102\u003cbr\u003e5.6 관리 기능 104\u003cbr\u003e5.7 몽고DB에 관한 보안 액세스 107\u003cbr\u003e5.8 몽고DB Stable API 110\u003cbr\u003e5.9 요약 112\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 6 스키마 설계와 데이터 모델링 113\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e6.1 관계형 데이터베이스를 위한 스키마 설계 114\u003cbr\u003e6.2 몽고DB를 위한 스키마 설계 116\u003cbr\u003e6.3 몽고DB의 데이터 모델링 117\u003cbr\u003e6.4 몽고DB 데이터베이스 모델링: 설계 원칙과 권장 사례 122\u003cbr\u003e6.5 설계 패턴과 스키마 설계 122\u003cbr\u003e6.6 요약 129\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 7 몽고DB 고급 쿼리 130\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e7.1 집계 프레임워크 소개 130\u003cbr\u003e7.2 몽고DB의 집계가 제공하는 이점 132\u003cbr\u003e7.3 집계 스테이지 133\u003cbr\u003e7.4 쿼리 기술 147\u003cbr\u003e7.5 인덱스와 쿼리 최적화 164\u003cbr\u003e7.6 몽고DB 위치 기반 데이터 처리 169\u003cbr\u003e7.7 요약 172\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 8 집계 173\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e8.1 기술 요구사항 174\u003cbr\u003e8.2 몽고DB 집계 프레임워크 174\u003cbr\u003e8.3 기본 집계 연산자 179\u003cbr\u003e8.4 모범 사례 192\u003cbr\u003e8.5 요약 194\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 9 다중 문서 ACID 트랜잭션 195\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e9.1 트랜잭션이 유용한 이유는 무엇인가? 196\u003cbr\u003e9.2 ACID 속성 196\u003cbr\u003e9.3 ACID의 몽고DB 구현 199\u003cbr\u003e9.4 모범 사례 212\u003cbr\u003e9.5 요약 213\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 10 인덱스 최적화 214\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e10.1 인덱스 소개 215\u003cbr\u003e10.2 인덱스 유형 220\u003cbr\u003e10.3 인덱스 최적화 모범 사례 240\u003cbr\u003e10.4 요약 240\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 11 몽고DB 아틀라스 242\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e11.1 데이터베이스 서비스로서의 몽고DB 아틀라스 243\u003cbr\u003e11.2 아틀라스 개발자 데이터 플랫폼 255\u003cbr\u003e11.3 아틀라스 벡터 검색과 AI 애플리케이션에서의 역할 255\u003cbr\u003e11.4 아틀라스 애플리케이션 서비스 259\u003cbr\u003e11.5 아틀라스 데이터 API 262\u003cbr\u003e11.6 아틀라스 데이터 레이크 265\u003cbr\u003e11.7 아틀라스 데이터 페더레이션 266\u003cbr\u003e11.8 아틀라스 스트림 프로세싱 269\u003cbr\u003e11.9 아틀라스 SQL 인터페이스 272\u003cbr\u003e11.10 몽고DB 아틀라스 차트 274\u003cbr\u003e11.11 운영 통합: 아틀라스 쿠버네티스 오퍼레이터 277\u003cbr\u003e11.12 아틀라스 CLI 280\u003cbr\u003e11.13 요약 282\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 12 몽고DB 모니터링과 백업 283\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e12.1 몽고DB 모니터링 283\u003cbr\u003e12.2 무엇을 모니터링해야 하는가? 285\u003cbr\u003e12.3 WiredTiger 메모리 사용량 모니터링 291\u003cbr\u003e12.4 페이지 폴트 추적 291\u003cbr\u003e12.5 작업 세트 계산 293\u003cbr\u003e12.6 몽고DB 리포팅 도구 개요 294\u003cbr\u003e12.7 호스팅 모니터링 도구 개요 295\u003cbr\u003e12.8 몽고DB 백업 방법 297\u003cbr\u003e12.9 몽고DB 모니터링과 백업의 일반적인 실수와 함정 302\u003cbr\u003e12.10 요약 304\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 13 아틀라스 검색 305\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e13.1 몽고DB 아틀라스 검색 306\u003cbr\u003e13.2 아틀라스 검색 인덱스의 기술적 구조와 작동 방식 309\u003cbr\u003e13.3 아파치 루씬 328\u003cbr\u003e13.4 요약 331\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 14 몽고DB와 애플리케이션 통합 333\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e14.1 기술 요구사항 333\u003cbr\u003e14.2 몽고DB에서 애플리케이션 통합 334\u003cbr\u003e14.3 몽고DB 쿠버네티스 오퍼레이터 336\u003cbr\u003e14.4 테라폼과 몽고DB 통합 340\u003cbr\u003e14.5 몽고DB와 함께 버셀 사용 344\u003cbr\u003e14.6 데이터독과 몽고DB 통합하기 348\u003cbr\u003e14.7 프로메테우스와 몽고DB 통합하기 353\u003cbr\u003e14.8 웹훅과 몽고DB 통합하기 357\u003cbr\u003e14.9 페이저듀티 통합 361\u003cbr\u003e14.10 요약 365\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 15 보안 367\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e15.1 인증 방법 368\u003cbr\u003e15.2 역할 기반 접근 제어(RBAC) 385\u003cbr\u003e15.3 요약 396\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 16 감사 397\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e16.1 몽고DB 감사와 로깅 398\u003cbr\u003e16.2 감사 가능한 이벤트 유형 401\u003cbr\u003e16.3 몽고DB에서 감사 활성화 402\u003cbr\u003e16.4 사례 연구: 규정 준수에서 감사의 역할 410\u003cbr\u003e16.5 몽고DB의 감사 문제 해결 411\u003cbr\u003e16.6 요약 413\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCHAPTER 17 암호화 414\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e17.1 암호화 유형 415\u003cbr\u003e17.2 전송 중 암호화 416\u003cbr\u003e17.3 저장 시 암호화 421\u003cbr\u003e17.4 클라이언트 측 암호화 426\u003cbr\u003e17.5 요약 432\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAPPENDIX A 몽고DB 8.0의 새로운 기능과 개선 사항 433\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eA.1 지원 플랫폼과 운영체제 433\u003cbr\u003eA.2 모니터링과 성능 분석 기능 향상 433\u003cbr\u003eA.3 보안 기능 강화 434\u003cbr\u003eA.4 샤딩 기능의 유연성 강화 434\u003cbr\u003eA.5 복제 성능 개선 435\u003cbr\u003eA.6 시스템 관리 기능 개선 435\u003cbr\u003eA.7 성능 최적화 436\u003cbr\u003eA.8 업그레이드 시 주의 사항 437\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAPPENDIX B 몽고DB 8.0 호환성 안내 및 주요 변경 사항 438\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eB.1 쿼리 동작의 새로운 변화 438\u003cbr\u003eB.2 더 이상 사용되지 않는 기능들 439\u003cbr\u003eB.3 성능 개선을 위한 주요 변경 사항 439\u003cbr\u003eB.4 추가 개선 사항 440\u003cbr\u003eB.5 마무리 440\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e찾아보기 441 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e상세 이미지\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate5284\/MidCate003\/528320453.jpg\" border=\"0\" alt=\"상세 이미지 1\"\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e책 속으로\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  10년 전만 해도 몽고DB는 틈새시장에 불과했습니다.\u003cbr\u003e선도적인 개발자들에게만 매력적인 젊은 데이터베이스였죠.\u003cbr\u003e하지만 현재, 몽고DB는 수많은 다양한 산업에서 사용되고 있으며, 그 사용 사례는 모든 종류의 상황과 저장된 데이터 유형에 걸쳐 있습니다.\u003cbr\u003e전 세계에서 가장 큰 은행, 자동차 제조업체, 정부 기관, 게임 회사들이 몽고DB를 프로덕션 애플리케이션에 사용하고 있습니다.\u003cbr\u003e몽고DB를 사용하는 가장 유명한 기업으로는 코인베이스, 에픽게임즈, 모건 스탠리, 어도비, 테슬라, 캔바, 울타 뷰티, 캐세이퍼시픽, 동화, 보다폰 등이 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e--- p.1\u003cbr\u003e\u003cbr\u003eMongoid는 몽고DB를 위한 대표적인 ODM으로, 개발자들이 루비 온 레일즈 프레임워크에서 몽고DB 데이터베이스를 직관적이고 효율적으로 다룰 수 있게 해줍니다.\u003cbr\u003e저수준 드라이버가 높은 유연성을 제공하는 반면, Mongoid는 레일즈의 명명 규칙과 잘 통합된 고수준 추상화를 제공하여 개발 생산성을 향상합니다.\u003cbr\u003e이러한 원활한 통합을 통해 스키마 정의, 쿼리 작성, 데이터 모델링 등의 작업이 간소화되어, 개발자는 데이터베이스 구현보다 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다. ORM과 마찬가지로 ODM은 모델과 데이터베이스 간의 차이를 최소화합니다.\u003cbr\u003e--- pp.91-92\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e몽고DB의 가장 주목할 만한 특징은 유연한 문서 구조에 있습니다.\u003cbr\u003e최대 100단계까지 중첩이 가능한 BSON 문서와 배열을 지원하는데, 이는 단순한 기술적 특징을 넘어 실질적인 이점을 제공합니다.\u003cbr\u003e이러한 깊이 있는 구조는 데이터베이스의 유연성을 극대화할 뿐만 아니라, 애플리케이션의 요구사항에 최적화된 방식으로 데이터를 구성할 수 있게 합니다.\u003cbr\u003e특히 이러한 구조적 특징은 세 가지 핵심적인 장점을 제공합니다.\u003cbr\u003e먼저, 복잡한 조인 연산의 필요성을 크게 줄여줍니다.\u003cbr\u003e또한, 데이터 검색 과정을 효율적으로 만들어주며, 마지막으로 쿼리 작성을 단순화합니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e--- p.117\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e$gt(초과) 연산자는 지정된 값을 초과하는 데이터를 검색하는 데 활용됩니다.\u003cbr\u003e예를 들어 특정 가격 이상의 제품을 찾거나, 기준 날짜 이후의 거래 명세를 조회하는 등의 작업에 효과적입니다.\u003cbr\u003e반면, $lt(미만) 연산자는 지정된 값 미만의 데이터를 찾는 데 사용됩니다.\u003cbr\u003e이는 재고 수량이 특정 기준 미만인 제품을 식별하거나, 특정 기간 이전의 기록을 검색하는 등의 상황에서 유용합니다.\u003cbr\u003e--- p.153\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e복합 인덱스의 핵심 특징은 인덱스 필드의 접두사를 활용한 다양한 쿼리 지원입니다.\u003cbr\u003e예를 들어 위 예시의 복합 인덱스는 저자와 ISBN 코드를 조합한 쿼리뿐만 아니라, 인덱스의 첫 번째 필드인 저자 필드만을 사용한 쿼리도 지원합니다.\u003cbr\u003e반면, ISBN 코드만으로 수행하는 쿼리는 인덱스를 활용할 수 없어 전체 컬렉션 스캔이 발생합니다.\u003cbr\u003e(…) 복합 인덱스는 정의된 필드 순서에 따라 문서 참조를 저장합니다.\u003cbr\u003e그림 10.4는 이러한 구조를 보여주는 예시입니다.\u003cbr\u003e우선 userid를 기준으로 오름차순(알파벳순) 정렬이 이루어지고, 각 userid 내에서 점수가 내림차순으로 정렬되는 구조를 확인할 수 있습니다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e--- p.222\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e벡터 검색은 데이터의 의미를 기반으로 검색하는 기술입니다.\u003cbr\u003e이 기술은 인코더라는 기계학습 모델을 활용해 텍스트, 오디오, 이미지와 같은 다양한 데이터를 고차원 벡터로 변환합니다.\u003cbr\u003e이렇게 생성된 벡터는 데이터의 의미적 특성을 담고 있어, 고차원 공간에서 서로 가까운 벡터들을 찾아 유사한 내용을 파악할 수 있습니다.\u003cbr\u003e이러한 벡터 검색은 기존의 키워드 기반 검색을 효과적으로 보완할 수 있습니다.\u003cbr\u003e특히 최근에는 대규모 언어 모델(large language model, LLM)의 한계를 넘어서는 추가 정보를 제공할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있습니다.\u003cbr\u003e실제 검색에서는 정확한 검색어를 모를 때에도 관련된 결과를 찾을 수 있다는 장점이 있으며, 자연어 처리와 추천 시스템 등 다양한 분야에서 그 유용성이 입증되었습니다.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e--- pp.255-256\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cbr\u003e\u003cdiv\u003e \u003ch5\u003e\u003cb\u003e출판사 리뷰\u003c\/b\u003e\u003c\/h5\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e \u003cdiv\u003e  \u003cb\u003e기다리고 기다리던 최고+최신 몽고DB 가이드북 \u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e몽고DB는 개발자 친화적인 방향으로 꾸준히 발전했음에도 한동안 국내에 관련 서적이 출간되지 않았다.\u003cbr\u003e이 책의 원서는 몽고DB에 소속된 필진이 직접 집필한 최초의 공식 몽고DB 도서다.\u003cbr\u003e원서는 출간 당시 최신 버전인 7.0을 기준으로 집필되었으나 이후 8.0 버전이 나왔고, 이에 8.0 내용을 주석 및 부록으로 보완해서 이번에 제이펍에서 출간한 한국어판 번역서가 바로 《마스터링 몽고DB 7.0(제4판)》이다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e개발자로서 몽고DB를 활용하기 위해 알아야 할 아키텍처, 개발자 도구 등 기초부터 시작한다. CRUD 쿼리, 스키마 설계와 데이터 모델링, 고급 쿼리, 집계 파이프라인, 다중 문서 ACID 트랜잭션, 인덱스 최적화 등 실무 친화적인 주제를 실습 예제와 함께 설명한다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e다음으로 몽고DB를 DBaaS로서 최대한 활용할 수 있게 하는 아틀라스 개발자 데이터 플랫폼 및 관련 제품군을 살펴본다. AI 애플리케이션에 유용한 아틀라스 벡터 검색 등 최신 제품의 활용법을 다룬다는 점이 돋보인다.\u003cbr\u003e이어서 모니터링과 백업, 아틀라스 검색, 서드파티 애플리케이션과의 통합 방법을 살펴보고, RBAC 등 보안, 감사, 암호화까지 좀 더 고급 주제까지 다룬다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e국내에 출간된 모든 몽고DB 도서 중에서 다루는 범위나 전문성 면에서 최고인 책이라고 할 수 있다.\u003cbr\u003e이것은 과언이 아니라 팩트다.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e주요 내용\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e● 데이터 인사이트를 얻기 위한 고급 쿼리 실행\u003cbr\u003e● 집계 파이프라인의 강력한 기능을 활용한 데이터 변환\u003cbr\u003e● 다중 문서 ACID 트랜잭션으로 데이터 무결성 보장하기\u003cbr\u003e● 전략적 인덱싱 기법을 사용한 쿼리 성능 최적화\u003cbr\u003e● 몽고DB 아틀라스를 활용한 모니터링 및 백업\u003cbr\u003e● 아틀라스 검색으로 강력한 검색 기능 사용\u003cbr\u003e● 보안을 위한 RBAC, 사용자 관리, 데이터 암호화\u003cbr\u003e● 투명성과 책임성을 보장하는 감사 프랙티스 \u003c\/div\u003e \u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003eGOODS SPECIFICS\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e발행일 : \u003c\/strong\u003e2025년 05월 20일\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003e쪽수, 무게, 크기 : \u003c\/strong\u003e476쪽 | 188*245*23mm\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e- \u003cstrong\u003eISBN13 : \u003c\/strong\u003e9791194587217\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\n\u003c\/center\u003e\n\u003c\/center\u003e","brand":"LIBRAIRIE COREENNE","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":43893478686762,"sku":"154900","price":45.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0683\/2750\/5962\/files\/4f5e5ea0c4c185c0d5b7b26bd0a0b800.jpg?v=1765403306","url":"https:\/\/librairie.coreenne.fr\/ko\/products\/154900","provider":"LIBRAIRIE COREENNE","version":"1.0","type":"link"}