Indexes

クエリ範囲とパフォーマンス

MongoDB に対してクエリを実行する場合、 コマンドにはさまざまな要素を含めることができます。

• 検索するフィールドと値を指定するクエリ条件

• 読み取り保証など、クエリの実行に影響するオプション

• MongoDB が返すフィールドを指定するためのプロジェクション基準（任意）

• MongoDB から返されるドキュメントの順序を指定するためのソート基準（任意）

クエリ、プロジェクション、ソートで指定されたすべてのフィールドが同じインデックスにある場合、MongoDB はインデックスから直接結果を返します。これはカバード クエリとも呼ばれます。

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インデックスがクエリ条件とプロジェクションをカバーするようにする方法について詳しくは、MongoDB マニュアルのクエリ カバレッジ に関する記事を参照してください。

操作上の考慮事項

クエリのパフォーマンスを向上させるには、ソートされた結果を返すアプリケーションのクエリや操作で頻繁に表示されるフィールドにインデックスをビルドします。 追加する各インデックスはアクティブな場合にディスク領域とメモリを消費するため、キャパシティー プランニングとしてインデックス メモリとディスク使用量を追跡することをお勧めします。 さらに、書込み操作によってインデックス付きフィールドがアップデートされると、MongoDB は関連するインデックスをアップデートします。

MongoDB は動的スキーマをサポートしているため、アプリケーションは名前が事前に不明または任意のフィールドに対してクエリを実行できます。ワイルドカード インデックスはこれらのクエリをサポートするのに役立ちますが、ワークロードベースのインデックスプランニングを置き換えるように設計されていません。

データモデルの設計とアプリケーションに適したインデックスの選択の詳細については、「 MongoDB Server のデータ モデリングとインデックス 」を参照してください。

単一フィールドと複合インデックス

String resultCreateIndex = collection.createIndex(Indexes.ascending("title"));
System.out.println(String.format("Index created: %s", resultCreateIndex));

Bson filter = eq("title", "Batman");
Bson sort = Sorts.ascending("title");
Bson projection = fields(include("title"), excludeId());
FindIterable<Document> cursor = collection.find(filter).sort(sort).projection(projection);

String resultCreateIndex = collection.createIndex(Indexes.ascending("type", "rated"));
System.out.println(String.format("Index created: %s", resultCreateIndex));

Bson filter = and(eq("type", "movie"), eq("rated", "G"));
Bson sort = Sorts.ascending("type", "rated");
Bson projection = fields(include("type", "rated"), excludeId());
FindIterable<Document> cursor = collection.find(filter).sort(sort).projection(projection);

マルチキー インデックス（配列フィールドへのインデックス）

マルチキー インデックスは、配列値を含むインデックスを持つフィールドを指定するクエリのパフォーマンスを向上させるインデックスです。 単一フィールドまたは複合インデックスと同じ構文を使用してマルチキー インデックスを定義できます。

次の例では、 rated 、 genres （文字列の配列）、 titleフィールドに複合マルチキー インデックスを作成します。

String resultCreateIndex = collection.createIndex(Indexes.ascending("rated", "genres", "title"));
System.out.println(String.format("Index created: %s", resultCreateIndex));

以下は、前のコード スニペットで作成されたインデックスによってカバーされるクエリの例です。

Bson filter = and(eq("genres", "Animation"), eq("rated", "G"));
Bson sort = Sorts.ascending("title");
Bson projection = fields(include("title", "rated"), excludeId());
FindIterable<Document> cursor = collection.find(filter).sort(sort).projection(projection);

マルチキー インデックスは、クエリ カバレッジ、インデックスバウンド計算、およびソート動作の点で他のインデックスとは動作が異なります。 マルチキー インデックス（動作や制限事項を含む）の詳細については、MongoDB マニュアルの「 マルチキー インデックス 」のページを参照してください。

Atlas Search インデックス

Atlas Search 機能を使用すると、MongoDB Atlas でホストされているコレクションに対して全文検索を実行できます。 インデックスは、検索の動作とインデックスを作成するフィールドを指定します。

MongoDB Atlas Search の詳細については、「 Atlas Search インデックス」のドキュメントを参照してください。

コレクションに対して次のメソッドを呼び出して、Atlas Search インデックスを管理できます。

• createSearchIndex()

• createSearchIndexes()

• listSearchIndexes()

• updateSearchIndex()

• dropSearchIndex()

次のセクションでは、前述の各メソッドの使用方法を示すコード例を示します。

Document index = new Document("mappings",
        new Document("dynamic", true));
collection.createSearchIndex("myIndex", index);

SearchIndexModel indexOne = new SearchIndexModel("myIndex1",
        new Document("analyzer", "lucene.standard").append(
                "mappings", new Document("dynamic", true)));
SearchIndexModel indexTwo = new SearchIndexModel("myIndex2",
        new Document("analyzer", "lucene.simple").append(
                "mappings", new Document("dynamic", true)));
collection.createSearchIndexes(Arrays.asList(indexOne, indexTwo));

try (MongoCursor<Document> resultsCursor = collection.listSearchIndexes().iterator()) {
    while (resultsCursor.hasNext()) {
        System.out.println(resultsCursor.next());
    }
}

collection.updateSearchIndex("myIndex",
        new Document("analyzer", "lucene.simple").append(
                "mappings",
                new Document("dynamic", false)
                        .append("fields",
                                new Document("title",
                                        new Document("type", "string")))
        )
);

collection.dropSearchIndex("myIndex");

Text Indexes

テキスト インデックスは、string コンテンツに対するテキスト検索クエリをサポートします。 これらのインデックスには、値が string または複数の string 配列である任意のフィールドを含めることができます。 MongoDB はさまざまな言語のテキスト検索をサポートしています。 インデックスの作成時に、オプションとしてデフォルト言語を指定できます。

try {
    String resultCreateIndex = collection.createIndex(Indexes.text("plot"));
    System.out.println(String.format("Index created: %s", resultCreateIndex));
// Prints a message if a text index already exists with a different configuration 
} catch (MongoCommandException e) {
    if (e.getErrorCodeName().equals("IndexOptionsConflict"))
        System.out.println("there's an existing text index with different options");
}

Bson filter = text("java coffee shop");
Bson projection = fields(include("fullplot"), excludeId());
FindIterable<Document> cursor = collection.find(filter).projection(projection);

collection.createIndex(Indexes.compoundIndex(Indexes.text("title"), Indexes.text("genre")));

地理空間インデックス

MongoDB は、 2 dsphere インデックスを使用した地理空間座標データのクエリをサポートしています。 2dsphereインデックスを使用すると、包含、交差、近接性について地理空間データを照会できます。 地理空間データのクエリの詳細については、「地理空間クエリ 」を参照してください。

2dsphereインデックスを作成するには、 GeoJSON オブジェクトのみを含むフィールドを指定する必要があります。 これについて詳しくは、MongoDB Server マニュアルの「 GeoJSON オブジェクト 」のページを参照してください。

sample_mflixデータベース内のtheatersコレクションの次のサンプル ドキュメントのlocation.geoフィールドは、劇場の座標を記述する GeoJSON ポイント オブジェクトです。

{
   "_id" : ObjectId("59a47286cfa9a3a73e51e75c"),
   "theaterId" : 104,
   "location" : {
      "address" : {
         "street1" : "5000 W 147th St",
         "city" : "Hawthorne",
         "state" : "CA",
         "zipcode" : "90250"
      },
      "geo" : {
         "type" : "Point",
         "coordinates" : [
            -118.36559,
            33.897167
         ]
      }
   }
}

次の例では、 location.geoフィールドに2dsphereインデックスを作成します。

try {
    String resultCreateIndex = collection.createIndex(Indexes.geo2dsphere("location.geo"));
    System.out.println(String.format("Index created: %s", resultCreateIndex));
// Prints a message if a geospatial index already exists with a different configuration 
} catch (MongoCommandException e) {
    if (e.getErrorCodeName().equals("IndexOptionsConflict"))
        System.out.println("there's an existing geospatial index with different options");
}

以下は、「location.geo」を使用した地理空間クエリの例です。 インデックス。

// Stores the coordinates of the NY MongoDB headquarters
Point refPoint = new Point(new Position(-73.98456, 40.7612));
// Retrieves documents that represent locations up to 1000 meters from the specified point directly from the geospatial index
// Creates a filter to match a document 
Bson filter = near("location.geo", refPoint, 1000.0, 0.0);
FindIterable<Document> cursor = collection.find(filter);

MongoDB は、ユークリッド平面上の距離を計算し、MongoDB 2.2以前で使用される「legacy coordinate pairs」構文を操作するための2dインデックスもサポートしています。 詳細については、MongoDB Server マニュアルの「 地理空間クエリ 」ページ を参照してください。

Unique Indexes

ユニークインデックスにより、インデックス フィールドに重複する値が格納されなくなります。デフォルトでは、MongoDB はコレクションの作成時に _id フィールドにユニークインデックスを作成します。ユニークインデックスを作成するには、重複を防ぐフィールドまたはフィールドの組み合わせを指定し、unique オプションを true に設定します。

次の例では、 theaterIdフィールドに一意の降順インデックスを作成しています。

try {
    IndexOptions indexOptions = new IndexOptions().unique(true);
    String resultCreateIndex = collection.createIndex(Indexes.descending("theaterId"), indexOptions);
    System.out.println(String.format("Index created: %s", resultCreateIndex));
// Prints a message if the "theaterID" field contains duplicate values
} catch (DuplicateKeyException e) {
    System.out.printf("duplicate field values encountered, couldn't create index: \t%s\n", e);
}

E11000 duplicate key error index

詳細については、MongoDB Server マニュアルの 「 一意なインデックス 」 ページを参照してください。

ワイルドカード インデックス

ワイルドカード インデックスを使用すると、不明なフィールドや任意のフィールドに対するクエリが可能になります。 動的スキーマを使用している場合は、これらのインデックスが役立ちます。

次の例では、サブドキュメントや配列にネストされた値を含む、 locationフィールドのすべての値に対して昇順のワイルドカード インデックスを作成します。

String resultCreateIndex = collection.createIndex(Indexes.ascending("location.$**")); 
System.out.println(String.format("Index created: %s", resultCreateIndex));

詳細については、MongoDB Server マニュアルの「 ワイルドカード インデックス 」のページを参照してください。

クラスター化インデックス

クラスター化されたインデックスは、キー値の順にドキュメントを保存するようにコレクションに指示します。 クラスター化インデックスを作成するには、コレクションを作成するときに、 _idフィールドをキーとして指定し、一意のフィールドをtrueとして指定して、 クラスター化インデックス オプション を指定します。

次の例では、 vendorsコレクションの_idフィールドにクラスター化インデックスを作成しています。

MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("tea");
ClusteredIndexOptions clusteredIndexOptions = new ClusteredIndexOptions(new Document("_id", 1), true);
CreateCollectionOptions createCollectionOptions = new CreateCollectionOptions().clusteredIndexOptions(clusteredIndexOptions);
database.createCollection("vendors", createCollectionOptions);

詳細については、MongoDB Server マニュアルの各セクションを参照してください。

• クラスター化されたインデックス

• クラスター化されたコレクション

インデックス仕様ドキュメントを使用したインデックスの削除

インデックス仕様ドキュメントをdropIndex()メソッドに渡して、コレクションからインデックスを削除します。 インデックス仕様ドキュメントは、指定されたフィールドのインデックスのタイプを指定するBsonインスタンスです。

次のスニペットは、 コレクションのtitleフィールドの昇順のインデックスを削除します。

collection.dropIndex(Indexes.ascending("title"));

名前フィールドを使用したインデックスの削除

コレクションからインデックスを削除するには、インデックスのnameフィールドをdropIndex()メソッドに渡します。

インデックスの名前を見つけるには、 listIndexes()メソッドを使用して、インデックス内のnameフィールドの値を確認します。

次のスニペットは、コレクション内のすべてのインデックスを検索して出力します。

collection.listIndexes().forEach(doc -> System.out.println(doc.toJson()));

テキスト インデックスを含むコレクションでlistIndex()を呼び出すと、出力は次のようになります。

{ "v": 2, "key": {"_id": 1}, "name": "_id_" }
{ "v": 2, "key": {"_fts": "text", "_ftsx": 1}, "name": "title_text", "weights": {"title": 1},
"default_language": "english", "language_override": "language", "textIndexVersion": 3 }

この出力では、既存のインデックスの名前が "_id" と "title_text" であることがわかります。

次のスニペットは、 コレクションから "title_text" インデックスを削除します。

collection.dropIndex("title_text");

ワイルドカード文字を使用したインデックスの削除

MongoDB 4.2 以降では、コレクションでdropIndexes()メソッドを呼び出すことで、すべてのインデックスを削除できます。

collection.dropIndexes();

以前のバージョンの MongoDB の場合は、コレクションのdropIndex()への呼び出しに「*」をパラメータとして渡します。

collection.dropIndex("*");

このセクションのメソッドの詳細については、次の API ドキュメントを参照してください。

• dropIndex()

• dropIndexes()