クエリの最適化

クエリをサポートするインデックスの作成

インデックスはフィールド値を別のデータ構造に保存します。読み取り操作では、 MongoDB はコレクション全体をスキャン するのではなく、インデックスを検索します。書込み操作では、 MongoDB はコレクションとインデックス の両方を更新します。

最も一般的なクエリのインデックスを作成します。クエリが複数のフィールドを検索する場合は、複合インデックスを作成します。

例、inventoryコレクションの typeフィールドに対する次のクエリを考えてみましょう。

let typeValue = <someUserInput>;
db.inventory.find( { type: typeValue } );

このクエリのパフォーマンスを向上させるには、 typeフィールドにインデックスを追加します。

db.inventory.createIndex( { type: 1 } )

[1] mongosh では、db.collection.createIndex() を使用します。

クエリのパフォーマンスを分析するには、説明計画結果の解釈を参照してください。

選択性のあるクエリの作成

クエリの選択性は、クエリ述語がドキュメントをどの程度フィルターするかを測定し、クエリがインデックスを効果的に使用できるかどうかを判断します。

• 選択性の高いクエリは、一致するドキュメントが少なく、インデックスをより効果的に使用します。インスタンス、_id の等価一致は、多くとも 1 件のドキュメントにしか一致しないため、選択性が非常に高くなります。

• 選択性の低いクエリは、一致するドキュメントの数が多くなり、インデックスの使用効率が低くなります。

たとえば、不等式演算子 $nin と $ne は、インデックスの大部分と一致することが多いため、あまり選択的ではありません。その結果、多くの場合、インデックス付きの $nin クエリまたは $ne クエリのパフォーマンスは、コレクション内のすべてのドキュメントをスキャンする必要がある $nin クエリまたは $ne クエリのパフォーマンスと同程度になる可能性があります。

regular expression の選択性は式自体に依存します。詳細については、正規式とインデックスの使用をご覧ください。

プロジェクトに必要なデータのみ

ドキュメントの一部のフィールドセットが必要な場合は、必要なフィールドのみを返すことでパフォーマンスを向上できます。プロジェクションにより、ネットワーク トラフィックと処理時間が削減されます。

例、timestamp、title、author、abstract フィールドのみを返すには、次のクエリを考慮します:

db.posts.find(
   {},
   { timestamp : 1, title : 1, author : 1, abstract : 1}
).sort( { timestamp : -1 } )

$project集計ステージを使用する場合、それは通常パイプラインの 最後のステージ であり、クライアントに返すフィールドを指定するために使用されます。

$project ステージをパイプラインの開始または中間で使用して、後続のパイプラインステージに渡されるフィールドの数を減らしてもパフォーマンスが改善する可能性はほとんどありません。データベースではこの最適化が自動的に実行されているためです。

詳細については、「クエリから返されるプロジェクト フィールド」を参照してください。

db.inventory.createIndex( { type: 1, _id: 1, price: 1, item: 1, expiryDate: 1} )

db.inventory.aggregate([
  { $match: {type: "food", expiryDate: { $gt: ISODate("2025-07-10T00:00:00Z") }}},
  { $sort: { item: 1 }},
  { $project: { _id: 1, price: 1} }
])

クエリ結果を制限する

MongoDBカーソルは結果をバッチで返します。必要な結果の数がわかっている場合は、その値を limit() メソッドに渡して、ネットワークリソースの使用量を減らします。

どのドキュメントが返されるかを把握するために、ソート後に結果を制限します。例、次のクエリは、postsコレクションからの 10 の最新の結果のみを返します。

db.posts.find().sort( { timestamp : -1 } ).limit(10)

詳細については、limit() を参照してください。

インデックス ヒントの使用

クエリオプティマイザは、特定の操作に最適なインデックスを選択します。ただし、hint() メソッドを使用して特定のインデックスを強制できます。これは、パフォーマンス テストやフィールドが複数のインデックスに表示され、 MongoDB が使用するインデックスを保証する必要がある場合に役立ちます。

サーバーサイド操作の使用

ドキュメント内の値を増減するには、$inc 演算子を使用します。演算子は、ドキュメントを選択し、クライアント側で簡単な変更を加えてからドキュメントをサーバーに書き込む代わりに、サーバー側でフィールド値を増加します。さらに、 演算子は、複数のアプリケーションインスタンスが同時に同じフィールドを更新するときに競合状態を防ぎます。

カバード クエリの実行

カバード クエリとは、ドキュメントを調査することなく、インデックスによって完全に満たすことができるクエリです。次のすべてが当てはまる場合、インデックスはクエリを カバー します。

• クエリ内のすべてのフィールド（アプリケーションによって指定されたフィールドと、シャーディングなどの内部で必要なフィールドを含む）は、インデックスの一部です。

• 結果に返されるすべてのフィールドは同じインデックスにある

• クエリ内のどのフィールドも null に等しくありません。たとえば、次のクエリ述語ではカバード クエリは作成されません。

  • { "field": null }

  • { "field": { $eq: null } }

db.inventory.createIndex( { type: 1, item: 1 } )

db.inventory.find(
   { type: "food", item:/^c/ },
   { item: 1, _id: 0 }
)

db.userdata.insertOne(
   { _id: 1, user: { login: "tester" } }
)

db.userdata.createIndex(
   { "user.login": 1 }
)

db.userdata.find(
   { "user.login": "tester" },
   { "user.login": 1, _id: 0 }
)