Melhores práticas de desempenho: indexação
Bem-vindo ao terceiro de nossa série de postagens de blog que abordam as práticas recomendadas de desempenho para MongoDB.
Nesta série, abordamos as principais considerações para alcançar o desempenho em escala em uma série de dimensões importantes, incluindo:
Modelagem de dados e dimensionamento de memória (o conjunto de trabalho)
Padrões de consulta e criação de perfil
Indexação, que abordaremos hoje
Fragmentação
Transações e preocupações de leitura/gravação
Configuração de hardware e sistema operacional
Aquecimento de bancada
Tendo ambos trabalhado para alguns fornecedores de bancos de dados diferentes nos últimos 15 anos, podemos dizer com segurança que não definir os índices apropriados é o principal problema de desempenho que as equipes de suporte técnico precisam resolver com os usuários.
Portanto, precisamos acertar… aqui estão as melhores práticas para ajudá-lo.
Índices no MongoDB
Em qualquer banco de dados, os índices suportam a execução eficiente de consultas. Sem eles, o banco de dados deve examinar todos os documentos de uma collection ou tabela para selecionar aqueles que correspondem à instrução da consulta. Se existir um índice apropriado para uma consulta, o banco de dados poderá usar o índice para limitar o número de documentos que deve inspecionar.
O MongoDB oferece uma ampla variedade de
tipos de índices e recursos
com ordens de classificação específicas de linguagem para oferecer suporte a padrões de acesso complexos aos seus dados. Os índices MongoDB podem ser criados e eliminados sob demanda para acomodar requisitos de aplicativos e padrões de consulta em evolução e podem ser declarados em qualquer campo de seus documentos, incluindo campos aninhados em matrizes.
Então, vamos abordar como você faz o melhor uso dos índices no MongoDB.
Use índices compostos
Índices compostos são índices compostos por vários campos diferentes. Por exemplo, em vez de ter um índice em "Sobrenome" e outro em "Nome", normalmente é mais eficiente criar um índice que inclua "Sobrenome" e "Nome" se você consultar ambos os nomes. . Nosso índice composto ainda pode ser usado para filtrar consultas que especificam apenas o sobrenome.
Siga a regra ESR
Para índices compostos, esta regra prática é útil para decidir a ordem dos campos no índice:
Primeiro, adicione os campos nos quais as consultas de igualdade são executadas
Os próximos campos a serem indexados devem refletir a ordem de classificação da consulta
Os últimos campos representam o intervalo de dados a serem acessados
Use consultas cobertas quando possível
As
consultas cobertas
retornam resultados diretamente de um índice, sem precisar acessar os documentos de origem e, portanto, são muito eficientes.
Para que uma consulta seja coberta todos os campos necessários para filtrar, ordenar e/ou retornar ao cliente devem estar presentes em um índice. Para determinar se uma consulta é coberta, use o método
explain()
. Se a saída de explain() exibir totalDocsExamined como 0, isso mostra que a consulta é coberta por um índice. Leia mais na
documentação para explicar os resultados
.
Um problema comum ao tentar obter consultas cobertas é que o campo ID é sempre retornado por padrão. Você precisa excluí-lo explicitamente dos resultados da consulta ou adicioná-lo ao índice.
Em clusters fragmentados, o MongoDB precisa acessar internamente os campos da chave do fragmento. Isso significa que as consultas cobertas só são possíveis quando a chave de fragmento faz parte do índice. Geralmente é uma boa ideia fazer isso de qualquer maneira.
Tenha cuidado ao considerar índices em campos de baixa cardinalidade
Consultas em campos com um pequeno número de valores exclusivos (baixa cardinalidade) podem retornar grandes conjuntos de resultados. Os índices compostos podem incluir campos com baixa cardinalidade, mas o valor dos campos combinados deve apresentar alta cardinalidade.
Elimine índices desnecessários
Os índices consomem muitos recursos: mesmo com compactação no mecanismo de armazenamento MongoDB WiredTiger, eles consomem RAM e disco. À medida que os campos são atualizados, os índices associados devem ser mantidos, incorrendo em sobrecarga adicional de CPU e E/S de disco.
O MongoDB fornece ferramentas para ajudá-lo a entender o uso do índice, que abordaremos mais adiante nesta postagem.
Os índices curinga não substituem o planejamento de índices baseado em carga de trabalho
Para cargas de trabalho com muitos padrões de consulta ad hoc ou que lidam com estruturas de documentos altamente polimórficas, os
índices curinga
oferecem muita flexibilidade extra. Você pode definir um filtro que indexe automaticamente todos os campos, subdocumentos e matrizes correspondentes em uma collection.
Como acontece com qualquer índice, eles também precisam ser armazenados e mantidos, portanto, adicionarão sobrecarga ao banco de dados. Se os padrões de consulta do seu aplicativo forem conhecidos antecipadamente, você deverá usar índices mais seletivos nos campos específicos acessados pelas consultas.
Use a pesquisa de texto para combinar palavras dentro de um campo
Os índices regulares são úteis para combinar o valor inteiro de um campo. Se você deseja corresponder apenas uma palavra específica em um campo com muito texto, use um
índice de texto
.
Se você estiver executando o MongoDB no serviço Atlas, considere usar o
Atlas Full Text Search
, que fornece um índice Lucene totalmentemanaged e integrado ao banco de dados MongoDB. O FTS oferece maior desempenho e maior flexibilidade para filtrar, classificar e classificar seu banco de dados para exibir rapidamente os resultados mais relevantes para seus usuários.
Use índices parciais
Reduza o tamanho e a sobrecarga de desempenho dos índices incluindo apenas os documentos que serão acessados por meio do índice. Por exemplo, crie um
índice parcial
no campo orderID que inclua apenas documentos de pedido com um orderStatus de "Em andamento" ou indexe apenas o campo emailAddress para documentos onde ele existir.
Aproveite as vantagens dos índices multichave para consultar matrizes
Se seus padrões de consulta exigirem acesso a elementos individuais da matriz, use um
índice multichave
. O MongoDB cria uma chave de índice para cada elemento do array e pode ser construído sobre arrays que contêm valores escalares e documentos aninhados.
Evite expressões regulares que não estejam ancoradas ou enraizadas
Os índices são ordenados por valor. Os curingas iniciais são ineficientes e podem resultar em varreduras completas do índice. Os curingas finais podem ser eficientes se houver caracteres iniciais que diferenciam maiúsculas de minúsculas suficientes na expressão.
Evite expressões regulares que não diferenciam maiúsculas de minúsculas
Se o único motivo para usar um regex for a insensibilidade a maiúsculas e minúsculas, use um
índice que não diferencia maiúsculas de minúsculas
, pois eles são mais rápidos.
Use otimizações de índice disponíveis no mecanismo de armazenamento WiredTiger
Se você estiver autogerenciando o MongoDB, poderá opcionalmente colocar índices em seu próprio volume separado, permitindo paginação de disco mais rápida e menor contenção. Consulte as
opções WiredTiger
para obter mais informações.
Use o Plano Explicar
Abordamos o uso do
plano de explicação
do MongoDB na postagem anterior sobre padrões de consulta e criação de perfil, e esta é a melhor ferramenta para verificar a cobertura do índice para consultas individuais.
Trabalhando a partir do plano de explicação, o MongoDB fornece ferramentas de visualização para ajudar a melhorar ainda mais a compreensão de seus índices e fornece recomendações inteligentes e automáticas sobre quais índices adicionar.
Visualize a cobertura do índice com MongoDB Compass e Atlas Data Explorer
Como a GUI gratuita do
MongoDB Compass
oferece muitos recursos para ajudá-lo a otimizar o desempenho da consulta, incluindo a exploração do seu esquema e a visualização dos planos de explicação da consulta – duas áreas abordadas anteriormente nesta série.
A guia de
índices do Compass
adiciona outra ferramenta ao seu arsenal. Ele lista os índices existentes para uma collection, informando o nome e as chaves do índice, juntamente com seu tipo, tamanho e quaisquer propriedades especiais. Através da guia de índice você também pode adicionar e eliminar índices conforme necessário.
Um recurso realmente útil é o uso do índice, que mostra com que frequência um índice foi usado. Ter muitos índices pode ser quase tão prejudicial ao seu desempenho quanto ter poucos, tornando esse recurso especialmente valioso para ajudá-lo a identificar e remover índices que não estão sendo usados. Isso ajuda a liberar espaço no conjunto de trabalho e elimina a sobrecarga do banco de dados resultante da manutenção do índice.
Se você estiver executando o MongoDB em nosso serviço Atlas totalmentemanaged , a visualização dos
índices no Data Explorer
lhe dará a mesma funcionalidade do Compass, sem que você precise se conectar ao seu banco de dados com uma ferramenta separada.
Você também pode recuperar estatísticas de
índice usando o estágio aggregation pipeline $indexStats
.
Recomendações de índice automatizado
Mesmo com toda a telemetria fornecida pelas ferramentas do MongoDB, você ainda é responsável por extrair e analisar os dados necessários para tomar decisões sobre quais índices adicionar.
O limite para consultas lentas varia com base no tempo médio de operações no seu cluster para fornecer recomendações pertinentes à sua carga de trabalho.
Os índices recomendados são acompanhados por consultas de amostra, agrupadas por formato de consulta (ou seja, consultas com estrutura de predicado, classificação e projeção semelhantes), que foram executadas em uma collection que se beneficiaria com a adição de um índice sugerido. O
Performance Advisor
não afeta negativamente o desempenho do seu Atlas cluster.
Se você estiver satisfeito com a recomendação, poderá implementar os novos índices automaticamente, sem incorrer em tempo de inatividade do aplicativo.
Qual é o próximo
Isso encerra esta última edição da série de práticas recomendadas de desempenho.
A MongoDB University oferece um curso de treinamento gratuito baseado na Web sobre o desempenho do MongoDB
. Esta é uma ótima maneira de aprender mais sobre o poder da indexação.
October 2, 2023