インデックスを使用したクエリの最適化

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、コマンドには次の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）

• ドキュメントが返される順序を指定するそート基準（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。このプロセスは、カバード クエリと呼ばれます。

name_1_age_-1

For more information about index coverage, see Query Optimization in the MongoDB Server manual.

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任意のフィールドに対してクエリを実行できます。 MongoDB 4.2では、これらのクエリをサポートするためにワイルドカード インデックスが導入されています。 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。

サンプル アプリケーション

次のサンプルアプリケーションを使用して、このページのコードをテストできます。 サンプルアプリケーション を使用するには、次の手順を実行します。

1. プロジェクトにScalaドライバーがインストールされていることを確認してください。詳しくは、「 ダウンロードとインストール 」のガイドを参照してください。

2. 次のコードをコピーし、新しい.scalaファイルに貼り付けます。

3. このページからコード例をコピーし、 ファイル内の指定された行に貼り付けます。

import org.mongodb.scala._
import org.mongodb.scala.model.SearchIndexModel
import java.util.concurrent.TimeUnit
import scala.concurrent.Await
import scala.concurrent.duration.Duration
import org.mongodb.scala.model.Indexes
object SearchIndexes {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Create a new client and connect to the server
    val mongoClient = MongoClient("<connection string URI>")
    val database = mongoClient.getDatabase("<database name>")
    val collection = database.getCollection("<collection name>")
    // Start example code here
    
    // End example code here
    Thread.sleep(1000)
    mongoClient.close()
  }
}

サンプル データ

このガイドの例では、Atlas サンプルデータセットの sample_mflix データベースの movies コレクションを使用します。MongoDB Atlasクラスターを無料で作成して、サンプルデータセットをロードする方法については、Atlas を使い始める を参照してください。

単一フィールド インデックス

単一フィールド インデックスは、コレクションのドキュメント内の単一のフィールドを参照するインデックスです。 単一フィールド クエリとソートのパフォーマンスが向上し、一定時間の経過後または特定のクロック時間にコレクションからドキュメントを自動的に排除するTTL インデックスをサポートします。

次の例では、指定されたフィールドに昇順のインデックスを作成しています。

val index = Indexes.ascending("<field name>")
val observable = collection.createIndex(index)
Await.result(observable.toFuture(), Duration(10, TimeUnit.SECONDS))

このセクションの以下の例を実行するには、ファイルに次のインポート ステートメントを含める必要があります。

import org.mongodb.scala._
import org.mongodb.scala.model.Indexes
import org.mongodb.scala.model.IndexOptions._
import org.mongodb.scala.model.Filters._
import scala.concurrent.Await
import scala.concurrent.duration._
import scala.util.{Failure, Success}
import java.util.concurrent.TimeUnit

単一フィールドインデックスを作成するには、 createIndex()メソッドを使用します。 次の例では、 titleフィールドに昇順のインデックスを作成しています。

val index = Indexes.ascending("title")
val observable = collection.createIndex(index)
Await.result(observable.toFuture(), Duration(10, TimeUnit.SECONDS))

インデックスが によって作成されたことを確認するには、listIndexes() メソッドを使用します。 次の出力に示すように、リストに title のインデックスが表示されます。

collection.listIndexes().subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                        (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"v": 2, "key": {"title": 1}, "name": "title_1"}

以下は、titleフィールドに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 = equal("title", "Sweethearts")
collection.find(filter).first().subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                        (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"_id":...,"plot":"A musical comedy duo...",
"genres":["Musical"],...,"title":"Sweethearts",...}

複合インデックス

複合インデックスは、コレクションのドキュメント内の複数のフィールドへの参照を保持し、クエリとソートのパフォーマンスを向上させます。

次の例では、指定された 2 つのフィールドに複合インデックスを作成しています。

val index = Indexes.compoundIndex(
    Indexes.descending("<field name 1>"), 
    Indexes.ascending("<field name 2>")
)
val observable = collection.createIndex(index)
Await.result(observable.toFuture(), Duration(10, TimeUnit.SECONDS))

このセクションの以下の例を実行するには、ファイルに次のインポート ステートメントを含める必要があります。

import org.mongodb.scala._
import org.mongodb.scala.model.Indexes
import org.mongodb.scala.model.IndexOptions._
import org.mongodb.scala.model.Filters._
import scala.concurrent.Await
import scala.concurrent.duration._
import scala.util.{Failure, Success}
import java.util.concurrent.TimeUnit

複合インデックスを作成するには、createIndex() メソッドを使用します。 次の例では、 runtimeフィールドでは降順でインデックスを作成し、yearフィールドでは昇順でインデックスを作成します。

val index = Indexes.compoundIndex(Indexes.descending("runtime"), 
                                    Indexes.ascending("year"))
val observable = collection.createIndex(index)
Await.result(observable.toFuture(), Duration(10, TimeUnit.SECONDS))

インデックスが によって作成されたことを確認するには、listIndexes() メソッドを使用します。 次の出力に示すように、リストに runtime と year のインデックスが表示されます。

collection.listIndexes().subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                        (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"v": 2, "key": {"runtime": -1, "year": 1}, "name": "runtime_-1_year_1"}

以下は、runtime フィールドと year フィールドに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 = and(gt("runtime", 80), gt("year", 1999))
collection.find(filter).first().subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                        (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"_id":...,"runtime": 98,...,"title": "In the Mood for Love",...,"year": 2000,...}

Multikey Indexes

Multikey indexes are indexes that improve the performance of queries on array-valued fields. You can create a multikey index on a collection by using the createIndex() method and the same syntax that you use to create a single field index.

マルチキーインデックスを作成するときは、次の詳細を指定する必要があります。

• インデックスを作成するフィールド

• 各フィールドの並べ替え順序（昇順または降順）

次の例では、指定された配列値フィールドにマルチキー インデックスを作成します。

val index = Indexes.ascending("<field name>")
val observable = collection.createIndex(index)
Await.result(observable.toFuture(), Duration(10, TimeUnit.SECONDS))

このセクションの以下の例を実行するには、ファイルに次のインポート ステートメントを含める必要があります。

import org.mongodb.scala._
import org.mongodb.scala.model.Indexes
import org.mongodb.scala.model.IndexOptions._
import org.mongodb.scala.model.Filters._
import scala.concurrent.Await
import scala.concurrent.duration._
import scala.util.{Failure, Success}
import java.util.concurrent.TimeUnit

マルチキーインデックスを作成するには、createIndex() メソッドを使用します。 次の例では、 castフィールドに昇順のインデックスを作成しています。

val index = Indexes.ascending("cast")
val observable = collection.createIndex(index)
Await.result(observable.toFuture(), Duration(10, TimeUnit.SECONDS))

インデックスが作成されたことを確認するには、listIndexes() メソッドを呼び出します。 次の出力に示すように、リストに cast のインデックスが表示されます。

collection.listIndexes().subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                        (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"v": 2, "key": {"cast": 1}, "name": "cast_1"}

以下は、castフィールドに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 = and(equal("cast", "Aamir Khan"), equal("cast", "Kajol"))
collection.find(filter).first().subscribe((doc: Document) => println(doc.toJson()),
                        (e: Throwable) => println(s"There was an error: $e"))

{"_id":...,"title":"Fanaa",...,"cast": ["Aamir Khan", "Kajol", "Rishi Kapoor", "Tabu"],...}

MongoDB 検索する と MongoDB ベクトル検索インデックス

MongoDB Search enables you to perform full-text searches on collections hosted on MongoDB Atlas. MongoDB Search indexes specify the behavior of the search and which fields to index.

MongoDB Vector Search を使用すると、MongoDB に保存されているベクトル埋め込みに対してセマンティック検索を実行できます。MongoDB Vector Search の詳細については、MongoDB Vector Search の概要をご覧ください。

コレクションに対して次のメソッドを呼び出して、 MongoDB Search およびMongoDB ベクトル検索インデックスを管理できます。

• createSearchIndex()

• createSearchIndexes()

• listSearchIndexes()

• updateSearchIndex()

• dropSearchIndex()

val index = Document("mappings" -> Document("dynamic" -> true))
collection.createSearchIndex("<index name>", index)
          .subscribe((result: String) => ())

val searchIdxMdl = SearchIndexModel(
  Option("searchIdx"),
  Document("analyzer" -> "lucene.standard", "mappings" -> Document("dynamic" -> true)),
  Option(SearchIndexType.search())
)
val vectorSearchIdxMdl = SearchIndexModel(
  Option("vsIdx"),
  Document(
    "fields" -> List(
      Document("type" -> "vector", "path" -> "embeddings", "numDimensions" -> 1536, "similarity" -> "dotProduct")
    )
  ),
  Option(SearchIndexType.vectorSearch())
)
collection.createSearchIndexes(List(searchIdxMdl, vectorSearchIdxMdl))
          .subscribe((result: String) => ())

collection.listSearchIndexes()
          .subscribe((result: Document) => println(result.toJson()))

{"id": "...", "name": "<index name 1>", "type": "search", "status": "READY", "queryable": true, ... }
{"id": "...", "name": "<index name 2>", "type": "search", "status": "READY", "queryable": true, ... }

val updateIndex = Document("mappings" -> Document("dynamic" -> false))
collection.updateSearchIndex("<index to update>", updateIndex)
          .subscribe((result: Unit) => ())

collection.dropSearchIndex("<index name>")
          .subscribe((result: Unit) => ())    

地理空間インデックス

次の例では、GeoJSON オブジェクトを含む指定されたフィールドに2 dsphere インデックスを作成します。

val observable = collection.createIndex(Indexes.geo2dsphere("<2d index>"))
Await.result(observable.toFuture(), Duration(10, TimeUnit.SECONDS))

2dsphere インデックスの詳細については、 MongoDB Serverマニュアルの2 dsphere インデックスガイドを参照してください。

GeoJSON タイプの詳細については、 MongoDB Serverマニュアルの 「GeoJSON オブジェクト」ガイドを参照してください。