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。

name_1_age_-1

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の詳細については、サーバー 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

次のガイドラインでは、アプリケーションでインデックスを使用する方法を最適化する方法について説明します。

• 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構築します。

• 追加する各インデックスは、アクティブ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 プランニングのためにインデックス メモリとディスク使用量を追跡します。

• 使用頻度の低いインデックスは、追加しないようにしてください。 書込み操作によってインデックス付きフィールドが更新されると、MongoDB は関連するインデックスを更新することに注意してください。

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確認できないフィールドや、ワイルドカード インデックス を使用して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、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 サーバーのドキュメントの「インデックス作成戦略」と「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

val resultCreateIndex = moviesCollection.createIndex(Indexes.ascending(Movie::title.name))
println("Index created: $resultCreateIndex")

Index created: title_1

val filter = Filters.eq(Movie::title.name, "The Dark Knight")
val sort = Sorts.ascending(Movie::title.name)
val projection = Projections.fields(
    Projections.include(Movie::title.name),
    Projections.excludeId()
)
data class Results(val title: String)
val resultsFlow = moviesCollection.find<Results>(filter).sort(sort).projection(projection)
resultsFlow.collect { println(it) }

val resultCreateIndex = moviesCollection.createIndex(Indexes.ascending(Movie::type.name, Movie::rated.name))
println("Index created: $resultCreateIndex")

Index created: type_1_rated_1

val filter = Filters.and(
    Filters.eq(Movie::type.name, "movie"),
    Filters.eq(Movie::rated.name, "G")
)
val sort = Sorts.ascending(Movie::type.name, Movie::rated.name)
val projection = Projections.fields(
    Projections.include(Movie::type.name, Movie::rated.name),
    Projections.excludeId()
)
val resultsFlow = moviesCollection.find(filter).sort(sort).projection(projection)
resultsFlow.collect { println(it) }

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。

val resultCreateIndex =
    moviesCollection.createIndex(Indexes.ascending(Movie::rated.name, Movie::genres.name, Movie::title.name))
println("Index created: $resultCreateIndex")

Index created: rated_1_genres_1_title_1

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。

val filter = Filters.and(
    Filters.eq(Movie::genres.name, "Animation"),
    Filters.eq(Movie::rated.name, "G")
)
val sort = Sorts.ascending(Movie::title.name)
val projection = Projections.fields(
    Projections.include(Movie::title.name, Movie::rated.name),
    Projections.excludeId()
)
val resultsFlow = moviesCollection.find(filter).sort(sort).projection(projection)
resultsFlow.collect { println(it) }

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、サーバー マニュアルの「 マルチキーインデックス」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、特定のフィールドに対する全文検索の実行方法を指定します。

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。

val index = Document(
    "mappings",
    Document("dynamic", true)
)
val resultCreateIndex = moviesCollection.createSearchIndex("myIndex", index)

val indexOne = SearchIndexModel(
    "myIndex1",
    Document("analyzer", "lucene.standard").append(
        "mappings", Document("dynamic", true)
    )
)
val indexTwo = SearchIndexModel(
    "myIndex2",
    Document("analyzer", "lucene.simple").append(
        "mappings", Document("dynamic", true)
    )
)
val resultCreateIndexes = moviesCollection
    .createSearchIndexes(listOf(indexOne, indexTwo))

val searchIndexesList = moviesCollection.listSearchIndexes().toList()

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

moviesCollection.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 {
    val resultCreateIndex = moviesCollection.createIndex(Indexes.text(Movie::plot.name))
    println("Index created: $resultCreateIndex")
} catch (e: MongoCommandException) {
    if (e.errorCodeName == "IndexOptionsConflict") {
        println("there's an existing text index with different options")
    }
}

Index created: plot_text

val filter = Filters.text("Batman")
val projection = Projections.fields(
    Projections.include(Movie::fullplot.name),
    Projections.excludeId()
)
data class Results(val fullplot: String)
val resultsFlow = moviesCollection.find<Results>(filter).projection(projection)
resultsFlow.collect { println(it) }

try {
    val resultCreateIndex = moviesCollection.createIndex(
        Indexes.compoundIndex(
            Indexes.text(Movie::title.name), Indexes.text(Movie::genres.name)
        )
    )
    println("Index created: $resultCreateIndex")
} catch (e: MongoCommandException) {
    if (e.errorCodeName == "IndexOptionsConflict") {
        println("there's an existing text index with different options")
    }
}

Index created: title_text_genre_text

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、サーバー マニュアルの「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。 このタイプの詳細については、サーバー マニュアルの 「 GeoJSON オブジェクト」 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。

val resultCreateIndex = theatersCollection.createIndex(
    Indexes.geo2dsphere("${Theater::location.name}.${Theater.Location::geo.name}")
)
println("Index created: $resultCreateIndex")

Index created: location.geo_2dsphere

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地理空間クエリの例です。

// MongoDB Headquarters in New York, NY.
val refPoint = Point(Position(-73.98456, 40.7612))
val filter = Filters.near(
    "${Theater::location.name}.${Theater.Location::geo.name}",
    refPoint, 1000.0, 0.0
)
val resultsFlow = theatersCollection.find(filter)
resultsFlow.collect { println(it) }

MongoDB は、ユークリッド平面上の距離を計算するための 2d インデックスもサポートしています。詳細については、サーバー マニュアルの 地理空間クエリ 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 {
    val indexOptions = IndexOptions().unique(true)
    val resultCreateIndex = theatersCollection.createIndex(
        Indexes.descending(Theater::theaterId.name), indexOptions
    )
    println("Index created: $resultCreateIndex")
} catch (e: DuplicateKeyException) {
    println("duplicate field values encountered, couldn't create index: \t${e.message}")
}

Index created: theaterId_-1

E11000 duplicate key error index

詳細については、MongoDB サーバー マニュアルの [一意のインデックス ] 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。

val clusteredIndexOptions = ClusteredIndexOptions(Document("_id", 1), true)
val createCollectionOptions = CreateCollectionOptions().clusteredIndexOptions(clusteredIndexOptions)
database.createCollection("vendors", createCollectionOptions)

詳細については、MongoDB サーバーのマニュアル 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。

moviesCollection.dropIndex(Indexes.ascending(Movie::title.name));

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必要がある場合は、 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。

val indexes = moviesCollection.listIndexes()
indexes.collect { println(it.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。

moviesCollection.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

コレクションでdropIndexes()メソッドを呼び出すと、すべてのインデックスを削除できます。

moviesCollection.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。

moviesCollection.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()