몽고DB (MongoDB) Iframe HTML 코드로 변환 후 출력하기
포스트 난이도: HOO_Middle
# MongoDB
글쓴이가 프로그래밍을 시작하기 전부터 몽고DB(MongoDB)는 데이터 분석 및 시각화에 있어서 혁신적인 툴이자 플랫폼이었다. 지금이야 다양한 Data management system (DBMS)들이 많고 이제는 로컬 데이터베이스가 아닌 클라우드 기반으로 데이터를 분석하고 시각화가 이루어지다 보니 몽고DB를 사용하는 비중이 많이 줄어들긴 했다. 그럼에도 몽고DB도 클라우드 서버 기반으로 서비스를 제공하고 있고 다양한 데이터 관리 방식들을 지속적으로 업데이트해 나가면서 아직도 대표적인 DBMS이다. 실제로 구글을 비롯하여 IBM, 마이크로소프트 등 여러 IT기업에서 몽고DB를 사용하고 있다. 그렇다 보니 글쓴이는 개발자 브로들 중에서 데이터 쪽 일을 배워보고 싶다고 한다면 몽고DB를 사용해 보라고 권장하는 편이다. 물론 PowerBI나 다른 DBMS들도 존재하지만 미국 기업에서 실제로 많이 사용하는 DBMS 중 하나가 바로 MongoDB이기 때문이다.
MongoDB에 대해서 더 구체적으로 알고 싶거나 배워보고 싶다면 댓글로 알려주길 바란다. HOOAI의 포스트는 브로들의 질문을 우선적으로 포스팅이 되기 때문에 질문을 남겨줘야 해당 포스트가 이어서 작성이 된다.
# IFrame viewer
이번 포스트의 메인은 몽고DB에서 IFrame viewer로 손쉽게 차트를 공유하고 확인할 수 있는 HTML 코드로 변환하는 방법에 대해서 이야기를 나눠보려고 한다. 아래 Figure 1처럼 몽고DB 대시보드에 들어가게 되면 HTML 코드로 변환하고자 하는 코드에 대해서 선택할 수가 있다. 글쓴이는 기존에 사용했었던 차트를 예시로 가져와보았다.
이후에 점 세개로 이루어진 아이콘을 클릭하게 되면 차트를 수정할 수 있는 여러 메뉴들이 나타난다. 여기서 "Embed"를 통해서 손쉽게 차트를 코드로 변환하여 다른 사람과 공유가 가능하다.
"Embed" 메뉴를 선택하고 나면 차트를 공유하기 이전에 어떤 조건으로 공유를 할 것인지에 대해서 설정을 해줘야 한다. 보통은 정해진 유저만 해당 차트를 공유할 것이기 때문에 Authenticated를 선택해서 이름과 제공자 정보를 입력할 수도 있다. 솔직히 기밀 자료가 아니고 간단한 데이터 시각화 자료라면 Unauthenticated를 선택하고 코드 공유를 하는 편이다. 어차피 해당 코드가 없으면 차트 확인이 불가능할뿐더러 다른 사람이 봐도 상관없다면 간편하게 Unauthenticated로 선택하면 된다.
다음으로 방법은 크게 Iframe과 Javascript SDK가 있는데 이번 포스트에서는 Iframe을 통해서 HTML code를 만들어보도록 할 예정이다. 따라서 Iframe을 선택해준다. Maximum data age는 데이터를 얼마나 자주 업데이트를 할 것인지를 설정해 주는 것이다. MongoDB를 사용하면서 좋은 점은 데이터셋이 업데이트될 때마다 자동으로 차트도 바뀌기 때문에 일일이 데이터 업데이트를 해줄 필요가 없다. 따라서 여러 사용자에 의해서 데이터가 자주 수정될 예정이라면 간격을 짧게 유지해 주면 된다.
Auto-refresh는 설정해준 Maximum data age 간격에 맞춰서 데이터 업데이트를 자동으로 해주는 기능이다.
이렇게 세팅이 끝나고 나면 아래의 Embed code가 나와있고 해당 코드를 복사해서 Iframe viewer 툴에서 실행시켜 주면 문제없이 차트가 공유되어 출력되는 걸 확인할 수 있다. 아래 Figure 4는 글쓴이가 일부만 스크린샷한 결과이기에 실제로 코드를 변환해서 출력하면 문제없이 모든 제목과 라벨이 잘 나올 것이다.
'Computer Science > AI & Data' 카테고리의 다른 글
[AI & Data] 인공지능보다 데이터의 중요성을 강조하는 이유 (0) | 2024.06.10 |
---|---|
[Data Science] CSV 파일에서 한 셀 안의 데이터 값을 여러 셀로 나누기 (0) | 2024.03.27 |
[Computer Vision Examples] Convert PyTorch: pt to onnx (0) | 2023.11.15 |
[Computer Vision] YOLO랑 Fast R-CNN을 합쳐보았습니다. (2) | 2023.11.15 |
[Computer Vision] Object Detection Systems: YOLO (욜로) (2) | 2023.11.10 |
댓글