ApsaraDB for MongoDB:ApsaraDB for MongoDB でのインデックス作成のベストプラクティス

カバードクエリの使用

カバードクエリは、ソースドキュメントにアクセスせずにインデックスから直接結果を返します。これは非常に効率的です。クエリがカバードクエリであるかどうかを判断するには、explain() コマンドを使用します。explain() の出力で totalDocsExamined が 0 と表示されている場合、そのクエリはインデックスによってカバーされています。

カバードクエリを実装しようとすると、_id フィールドはデフォルトで常に返されます。これは一般的な落とし穴です。クエリ結果から明示的に除外するか、インデックスに追加する必要があります。

シャードクラスターでは、MongoDB は内部的にシャーディングキーフィールドにアクセスする必要があります。クエリがカバーされるためには、シャーディングキーがインデックスの一部である必要があります。したがって、インデックスにシャーディングキーを含めることがベストプラクティスです。

冗長なインデックスの削除

インデックスはリソースを大量に消費します。ApsaraDB for MongoDB の WiredTiger ストレージエンジンで圧縮が使用されている場合でも、インデックスは RAM とディスクリソースを消費する可能性があります。さらに、フィールドが更新されると、関連するインデックスも維持する必要があり、これにより追加の CPU およびディスク I/O 負荷が発生します。したがって、不要になったインデックスは慎重に評価して削除することをお勧めします。

結合インデックスの推奨

• 複数のフィールドに対する結合クエリの場合、クエリ内のフィールドの順序は問題になりません。必要なインデックスは 1 つだけです。たとえば、フィールド `a` と `b` に対するクエリの場合、インデックス {a:1, b:1} または {b:1, a:1} のいずれか 1 つだけが必要です。

• 冗長なインデックスは、包含関係によって引き起こされる可能性があります。たとえば、次のクエリが使用されます:

  • db.myCol.find({"b": 2, "c": 3})

  • db.myCol.find({"a": 1, "b": 2, "c": 3})

  2 番目のクエリには、最初のクエリのすべてのフィールドが含まれています。単一のインデックスを使用して両方のクエリを満たすことができます。これを行うには、より具体的なクエリのフィールドをインデックスの先頭に配置します。インデックスは {b: 1, c: 1, a: 1} になります。

• 一意なインデックスと他のフィールドの組み合わせによって引き起こされる冗長なインデックス。たとえば、次のクエリが使用されます:

  • db.myCol.find({"a": 1, "b": 1})

  • db.myCol.find({"a": 1, "c": 1})

  `a` フィールドに一意の値がある場合、`a` に加えて他のフィールドに結合インデックスを作成しても、これらのクエリには役立ちません。{a: 1} にインデックスを作成するだけで十分です。

非等価インデックスの推奨

• 一部のクエリに対しては、非等価な複合クエリインデックスを作成しないでください。例:

  db.myCol.find({"a": {$gte: 1} , "b": {$lte: 1}})

  複数のフィールドを含むこの非等価クエリでは、左端のフィールドのみがインデックス付けできます。これは、a フィールドのみがインデックス付けされることを示します。a フィールドのインデックスを作成するだけで十分です。

• 等価クエリと非等価クエリの組み合わせを使用できます。例:

  db.myCol.find({"a": {$gte: 1} , "b": 1})

  この場合、最適なインデックスは等価クエリフィールドを最初に持つ必要があります。インデックス {b: 1, a: 1} を作成する必要があります。

$or 型クエリインデックスの推奨

$or 型のクエリでは、各条件に対してインデックスを作成する必要があります。例:

db.myCol.find({$or: [{"a": 1, "b": 1}, {"c": 1, "d": 1}]})

$or クエリの各句に対して最適なインデックスを作成する必要があります。クエリ {$or: [{"a": 1, "b": 1}, {"c": 1, "d": 1}]} の場合、{a: 1, b: 1, c: 1, d: 1} のようにすべてのフィールドを含む単一の結合インデックスではなく、{a: 1, b: 1} と {c: 1, d: 1} の 2 つの個別のインデックスを作成する必要があります。

ソートクエリインデックスの推奨

• 同じフィールドを含む異なるソートクエリに対しては、インデックスを 1 つ作成するだけで十分です。例:

  • db.myCol.find({}).sort({"a":1})

  • db.myCol.find({}).sort({"a":-1})

  インデックス {a: 1} を作成するだけで十分です。

• 複数フィールドのソートクエリを使用できます。例:

  db.myCol.find({}).sort({"a":1, "b": -1})

  インデックス {a: 1, b: 1} はこのクエリには効果がありません。インデックス {a: 1, b: -1} を作成する必要があります。

• 等価、非等価、およびソートクエリの組み合わせを使用できます。例:

  db.myCol.find({"a": 1, "b": 2, "c": {$gte: 1}}).sort({"d": 1, "e": -1})

  インデックス内のフィールドの順序は 等価->ソート->非等価 である必要があります。たとえば、インデックスは {a: 1, b: 1, d: 1, e: -1, c: 1} です。

• $or 型クエリとソートクエリの組み合わせを使用できます。例:

  db.myCol.find({$or: [{"a": 1, "b": 1}, {"c": 1, "d": 1}]}).sort({"e": -1})

  このクエリは 2 つのクエリに分割できます: db.myCol.find({"a": 1, "b": 1}).sort({"e":-1}) と db.myCol.find({"c": 1, "d": 1}).sort({"e":-1})。等価クエリとソートクエリを組み合わせるルールに従い、インデックス {a: 1, b: 1, e: -1} と {c: 1, d: 1, e: -1} を作成する必要があります。

マッピングを使用して必要なフィールドのみを取得する

ドキュメント内の一部のフィールドのみが必要な場合は、マッピングを使用して必要なフィールドのみを取得することで、パフォーマンスを向上させることができます。

たとえば、posts コレクションのクエリで timestamp、title、author、abstract フィールドのみが必要な場合は、次のクエリコマンドを実行できます:

db.posts.find( {}, { timestamp : 1 , title : 1 , author : 1 , abstract : 1} ).sort( { timestamp : -1 } )

hint() を使用して特定のインデックスを取得する

ほとんどの場合、クエリ オプティマイザーは操作に最適なインデックスを選択します。ただし、hint() メソッドを使用して MongoDB に特定のインデックスを強制的に使用させることもできます。

たとえば、パフォーマンステストや、複数のインデックスに含まれるフィールドを選択する必要があるクエリに hint() を使用できます。

部分インデックスの使用

部分インデックスを使用すると、インデックスのサイズとパフォーマンスのオーバーヘッドを削減できます。つまり、作成されたインデックスにはクエリ可能なフィールドのみが含まれます。

たとえば、コレクションにフィールド a, b, c が含まれているとします。クエリ条件に a フィールドのみが含まれる場合は、a フィールドにのみインデックスを作成します。