MongoDB에서 인덱스를 사용하여 쿼리 성능을 향상시키는 방법은 무엇입니까?

Query 성능을 향상시키기 위해 MongoDB에서 인덱스를 사용하는 방법

MongoDB 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 방식으로 컬렉션 데이터의 작은 부분을 저장하는 특수 데이터 구조입니다. 이들은 관계형 데이터베이스의 인덱스와 유사하게 작동하므로 MongoDB는 전체 컬렉션을 스캔하지 않고도 특정 쿼리 기준과 일치하는 문서를 빠르게 찾을 수 있습니다. 이것은 특히 큰 컬렉션에 유리합니다. 인덱스를 효과적으로 사용하려면 어떻게 작동하는지와 적절하게 작성하는 방법을 이해해야합니다.

핵심 개념은 find () 쿼리에 자주 사용되는 필드에 인덱스를 만드는 것입니다. 예를 들어 username 필드를 기반으로 문서를 자주 쿼리하면 username 에 인덱스를 작성하면 쿼리 성능이 크게 향상됩니다. db.collection.createIndex () 메소드를 사용하여 인덱스를 만듭니다. 예를 들어, username 필드에서 user :

 <code class="javaScript"> db.users.createIndex ({username : 1}) </code> 

1 를 표시합니다. -1 는 하강 순서를 지정합니다. 여러 필드와 관련된 복합 인덱스를 만들 수 있으며, 이는 여러 기준을 사용하는 쿼리에 특히 유용합니다. 예를 들어, username 및 age :

 <code class="javaScript"> db.users.createIndex ({username : 1, age : -1}) </code>     에 효율적입니다. 화합물 지수의 필드 순서는 중요하다. 데이터베이스는 지정된 순서의 필드를 최적화를 위해 사용합니다. 인덱스의 선택성을 고려해야합니다. 고유 한 값을 가진 필드의 인덱스는 많은 성능 이점을 제공하지 않을 수 있습니다.  <h2> MongoDB에서 사용할 수있는 다양한 유형의 인덱스는 무엇입니까? </h2> <p> MongoDB는 여러 쿼리 패턴에 적합한 여러 인덱스 유형을 제공합니다. 단일 필드에서 쿼리가 자주 필터링되면 이것을 사용하십시오. 가장 단순하고 가장 일반적인 유형입니다.  </p>

화합물 색인 : 여러 필드를 색인합니다. 특정 순서로 여러 필드에서 필터링하는 쿼리에이를 사용하십시오. 순서는 성능에 중요합니다. 데이터베이스는 인덱스에 지정된 순서대로 필드를 사용합니다.

멀티 파이어 인덱스 : 인덱싱 배열이 허용됩니다. 배열의 각 요소는 인덱스에서 별도의 항목이됩니다. 배열 필드 내의 요소를 기반으로 문서를 쿼리 할 때이를 사용하십시오. 예를 들어, 태그 배열이있는 경우 태그의 멀티 킨 인덱스 는 특정 태그가 포함 된 문서에 효율적인 쿼리를 허용합니다. 높은 카디널리티 (많은 고유 한 값)가있는 필드와 정확한 일치가 필요한 분야에 적합합니다. 일반적으로 샤딩 키에 사용됩니다.

지리 공간 지수 : 인덱스 위치 데이터 (Geojson). 근접 검색과 관련된 쿼리 (예 : 특정 반경 내에서 문서 찾기)와 관련된 쿼리에 이것을 사용하십시오. 2D 및 2DSPHERE 인덱스가 있으며, 2DSPHERE는 글로벌 위치 데이터에 선호됩니다.

텍스트 색인 : 전체 텍스트 검색 기능에 대한 텍스트 콘텐츠 인덱스. 키워드 및 문구와 관련된 쿼리에는 이것을 사용하십시오.

올바른 색인 유형을 선택하는 것은 전적으로 쿼리 패턴에 따라 다릅니다. 가장 빈번한 쿼리를 분석하여 필터링 작업에서 가장 일반적으로 사용되는 필드를 결정한 다음 적절한 인덱스 유형을 선택합니다.

MongoDB 인덱스의 효과를 모니터링하고 색인 생성으로부터 이익을 얻을 수있는 쿼리를 식별하는 방법은 무엇입니까? 생성 :

• db.collection.stats () : 이 명령은 색인 사용을 포함한 컬렉션에 대한 통계를 제공합니다. indexdetails 섹션을보고 어떤 인덱스가 자주 사용되는지, 그렇지 않은지 확인하십시오. 사용량이 적은 경우 불필요한 인덱스를 제안 할 수 있습니다.
• MongoDB 프로파일 러 : 프로파일 러 로그 쿼리 실행 세부 사항 (취한 시간 및 인덱스 사용 여부를 포함한 쿼리 실행 세부 사항). 이는 느린 쿼리를 식별하고 인덱스가 성능을 향상시킬 수 있는지 결정하는 데 매우 중요합니다.
• 모니터링 도구 : MongoDB Compass 또는 타사 도구와 같은 모니터링 도구는 쿼리 성능 및 색인 사용 통계를 표시하는 시각적 대시 보드를 제공합니다. 이 도구는 종종 느린 쿼리에 대한 경고를 제공하고 잠재적 인덱스 개선을 제안합니다.
• explic () : Queries와 함께 explice () 메소드를 사용하여 MongoDB가 쿼리를 실행했는지, 색인 사용 여부를 이해합니다. 출력은 사용 된 인덱스 (있는 경우) 및 검사 된 문서 수를 포함하여 실행 계획에 대한 세부 정보를 표시합니다. 쿼리가 인덱스를 사용하지 않고 컬렉션의 상당 부분을 스캔하는 경우, 인덱스 최적화의 후보입니다.

이러한 메트릭을 정기적으로 분석함으로써 실적이 낮은 쿼리를 식별하고 적절한 색인을 생성하여 실행 시간을 최적화 할 수 있습니다. 솔루션?

느린 MongoDB 쿼리 문제 해결은 체계적인 접근 방식을 포함합니다.

1. 느린 쿼리 식별 : 프로파일 러 또는 모니터링 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 일으키는 쿼리를 찾아서 쿼리를 유발합니다.
3. 정렬.
4. 누락 된 인덱스 점검 : 쿼리에 인덱스가없는 필드에서 필터링이 포함되면 적절한 인덱스를 만드는 것이 솔루션 일 수 있습니다. 설명 () 를 사용하여 색인이 사용되는지 확인하십시오.
5. 인덱스 사용법 분석 : 인덱스가 존재하는 경우 효과적으로 사용되는지 확인하십시오. 비효율적 인 색인 (예 : 제대로 선택되지 않은 화합물 지수)은 큰 이점을 제공하지 않을 수 있습니다.
6. 데이터 볼륨을 고려 : 인덱스의 경우에도 쿼리 성능이 느려질 수 있습니다. 데이터 모델을 최적화하거나 샤드를 사용하여 여러 서버에 데이터를 배포하는 것을 고려하십시오.
7. 검토 쿼리 구조 : 제대로 구조화되지 않은 쿼리도 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 적절한 운영자를 사용하고 불필요한 운영을 피하십시오.
8. 자원 제약 조건을 확인하십시오. 메모리 또는 CPU 자원이 충분하지 않으면 쿼리가 느리게 이어질 수 있습니다. 잠재적 인 병목 현상을 식별하기 위해 서버 리소스를 모니터링합니다.

쿼리 및 색인 사용을 분석 한 후 누락되거나 비효율적 인 인덱스가 느린 성능의 원인이되거나 필요에 따라 인덱스를 생성 또는 수정하는 원인이됩니다. 응용 프로그램에 대한 색인 변경의 영향을 철저히 테스트해야합니다. 인덱스를 추가하여 모든 느린 쿼리가 해결되는 것은 아닙니다. 때로는 쿼리 자체의 최적화 또는 자원 제약 조건이 필요합니다.

위 내용은 MongoDB에서 인덱스를 사용하여 쿼리 성능을 향상시키는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!