Spring Data MongoDB에서 Union 연산을 수행하는법

목차

1. 소개
2. $UnionWith의 지원 버전 확인
3. 네이티브 쿼리를 이용한 Union 연산
   • 네이티브 쿼리 실행 방법
   • MongoCollection.aggregate를 사용한 네이티브 쿼리 실행
4. 코드 예시
   • MongoClient 설정
   • MongoCollection 가져오기
   • 매치 쿼리 생성
   • 매치 쿼리를 List<Document>로 변환
   • $unionWith로 쿼리 감싸기
   • 집계 연산 쿼리 추가
   • 최종 쿼리 실행

1. 소개

MongoDB 4.4부터 SQL의 Union all과 유사한 연산인 $UnionWith를 지원합니다. 이 기능은 데이터베이스의 여러 컬렉션을 합치는 데 사용됩니다. 그러나 Spring Data MongoDB의 최신 버전인 spring-boot-start-data-mongodb:3.0.7은 spring-data-mongodb:4.0.6에 의존하고 있어 $UnionWith와 관련된 기능을 사용할 수 없습니다.

따라서 네이티브 쿼리를 사용해야 합니다. 네이티브 쿼리는 MongoDatabase 인터페이스의 runCommand 메서드나 MongoCollection의 aggregate 메서드를 사용하여 실행할 수 있습니다. 이를 통해 네이티브 쿼리 요청을 MongoDB 쿼리로 전달할 수 있습니다.

이 글에서는 MongoCollection의 aggregate 메서드를 사용하여 네이티브 쿼리를 실행하는 방법을 알아보겠습니다.

2. $UnionWith의 지원 버전 확인

$UnionWith 연산을 사용하기 전에 MongoDB 서버의 버전을 확인해야 합니다. $UnionWith는 MongoDB 4.4 이상에서 지원되므로 해당 버전 이상이어야 합니다.

3. 네이티브 쿼리를 이용한 Union 연산

3.1. 네이티브 쿼리 실행 방법

네이티브 쿼리를 실행하는 방법은 MongoDatabase의 runCommand 메서드나 MongoCollection의 aggregate 메서드를 사용하는 것입니다. 이 중 MongoCollection.aggregate를 사용하여 네이티브 쿼리를 실행해보겠습니다.

3.2. MongoCollection.aggregate를 사용한 네이티브 쿼리 실행

MongoTemplate에서 사용할 컬렉션을 지정하여 MongoCollection 인터페이스의 객체를 가져옵니다. 그런 다음, 네이티브 쿼리를 작성하고 List<Document> 형식으로 변환한 후, MongoCollection.aggregate(List<Document>) 메서드에 전달하여 쿼리를 실행합니다.

4. 코드 예시

아래는 Spring Data MongoDB에서 Union 연산을 수행하는 예시 코드입니다.

4.1. MongoClient 설정

먼저, MongoClient를 생성하여 Spring Data MongoDB가 접근해야 할 데이터베이스를 확인합니다.

@Configuration
public class MongoConfig {

    @Bean
    public MongoClient mongoClient() {
        ConnectionString connectionString = new ConnectionString("mongodb://localhost:27017/test");
        MongoClientSettings mongoClientSettings = MongoClientSettings.builder()
            .applyConnectionString(connectionString)
            .build();

        return MongoClients.create(mongoClientSettings);
    }
}

4.2. MongoCollection 가져오기

MongoTemplate에서 사용할 컬렉션을 지정하여 MongoCollection 인터페이스 객체를 가져옵니다.

mongoTemplate.getDb().getCollection(COLLECTION_NAME)

4.3. 매치 쿼리 생성

Union에 사용할 매치 쿼리를 생성하는 메서드를 작성합니다.

private List<String> generateMatchQuery(List<Target> targets) {
    return targets.stream().map(target -> {
        return "{\n"
            + "  $match :{\n"
            + "    where : \"" + target.getPageUrl() + "\",\n"
            + "    \"what.uniqueSelector\" : \"" + target.getHtmlElement() + "\",\n"
            + "    when : {\n"
            + "      $gte : ISODate(\"" + target.getApplyStart() + "\"),\n"
            + "      $lte : ISODate(\"" + target.getApplyEnd() + "\"),\n"
            + "    },\n"
            + "    \"what.eventType\" : \"" + target.getEventType() + "\"\n"
            + "  }\n"
            + "}";
    }).toList();
}

4.4. 매치 쿼리를 List<Document>로 변환

생성된 여러 개의 매치 쿼리를 바탕으로 List<Document>를 생성합니다. 첫 번째 쿼리는 그대로 추가하고, 나머지 쿼리는 $unionWith로 감싸서 리스트에 추가합니다.

private List<Document> convert(List<Target> targets){
    if(targets.size()==0){
        throw new AnalyzeServiceException();
    }
    List<String> matchQuery= generateMatchQuery(targets);
    List<Document> documents=new ArrayList<>();
    documents.add(Document.parse(matchQuery.get(0)));
    for(int idx=1;idx<targets.size();idx++){
        documents.add(Document.parse(wrapUnionCommand(matchQuery.get(idx))));
    }
    return documents;
}

private String wrapUnionCommand(String query){
    return "{ $unionWith : { coll : \""+COLLECTION_NAME+"\", pipeline: ["
        +query+"]}}";
}

4.5. 집계 연산 쿼리 추가

중복 데이터를 제거하기 위해 집계 연산 쿼리를 추가하는 기능을 구현합니다. $unionWith 쿼리는 중복 데이터를 제거하지

않으므로 집계 연산을 추가하여 중복을 제거해야 합니다.

public String query(List<Document> convertResult, String aggregationQueryJson) {
    List<Document> fullQuery= new ArrayList<>(convertResult.size()+2);
    convertResult.forEach(document -> fullQuery.add(document));
    fullQuery.add(Document.parse("{ $group: {_id: \"$$ROOT\"} }"));
    fullQuery.add(Document.parse(aggregationQueryJson));
    return convert(runAggregate(fullQuery));
}

이제 네이티브 String 쿼리를 List<Document> 형식으로 변환하는 과정을 마쳤습니다. 이를 MongoCollection.aggregate(List<Document>)에 전달하여 Union 연산을 수행할 수 있습니다.