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オンデマンドのスケーリング

MongoDB Atlasでは、数回のクリックまたはAPI呼び出しで、データベースをスケールアップ、スケールダウン、またはスケールアウトできます。

柔軟なスケーラビリティ

アプリケーションのダウンタイムなしで、クラスターのインスタンスサイズ、メモリ、ストレージ容量を調整できます。必要なときに必要なリソースをプロビジョニングしましょう。使用したリソースのみがお支払い対象となります。

ネイティブシャーディング

Atlasのネイティブシャーディング機能を使用して、複数のマシンにわたって水平方向にスケーリングできます。ニーズに応じたシャードの数とシャーディング戦略を選択できます。

容量の自動スケーリング

完全に自動化された容量管理を有効にすると、リソース使用率メトリクスをリアルタイムで追跡することにより、Atlasで必要に応じてデータベースストレージとサイズを調整できます。

リソースの効率性の最適化

MongoDB Atlasを使用すると、インテリジェントなインデックスとスキーマの提案、自動データ階層化、分析クエリのためのワークロード分離によって、データベースのパフォーマンスが向上します。

インデックスに関する提案

MongoDB AtlasのPerformance Advisorは、パフォーマンスが低下しているコレクションを自動的に分析し、インデックスの追加を推奨します。関連するメトリクスを使用した低速なクエリの例を参照して、数回のクリックで推奨されるインデックスを作成できます。

スキーマの提案

Performance Advisorは、最も低速で最もアクティブなコレクションについても対処可能なスキーマアドバイスを提供します。各推奨では状況と証拠が示されるため、データベースのパフォーマンスに影響を与える可能性があるデータモデルの非効率性を確認できます。

Online Archive

Online Archiveを使用すると、完全管理データベースとクラウドオブジェクトストレージ全体でデータを階層化し、単一のエンドポイントを使用してクエリを実行できます。クエリのパフォーマンスを低下させることなく、履歴データを自動的にアーカイブし、運用データとトランザクションデータのストレージコストを節約できます。

ワークロードの分離

MongoDB ChartsBI Connectorなどの分析ワークロードを実行するために、読み取り専用のセカンダリノードを構成します。これにより、同じデータベースに対するリソース集約型のクエリが運用ワークロードに影響することがなくなります。

パフォーマンスの完全な可視性

MongoDB Atlasは、カスタムアラート、リアルタイムのパフォーマンス追跡、履歴メトリクスによって、データベースの監視と診断の手間を軽減します。

リアルタイムのパフォーマンスパネル

運用、ディスク使用率、接続、IOPS、最もよく使用されるコレクション、最も遅いクエリなど、専用クラスターのライブパフォーマンスメトリクスを確認できます。

カスタムアラート

データベース操作、サーバー使用状況、その他の条件が、クラスターのパフォーマンスに影響する定義済みのしきい値に達したときに通知が送信されます。通知はすでにご利用のメール、テキスト、チャネルで受け取ることができます。

主要なデータベースメトリクス

多数のスループット、パフォーマンス、使用率のメトリクスからダッシュボードを作成し、データベースの過去のパフォーマンスを1分単位で分析できます。

Query Profiler

Query Profilerを使用すれば問題を迅速に診断できます。実行時間の長いクエリとその主要なパフォーマンス統計が明らかになります。履歴操作を確認して、コレクションおよび操作タイプ全体で外れ値やクエリパターンをすばやく特定できます。

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