用語集

CPU を共有するクラウドインスタンスが使用可能な CPU の全量に対するシステム CPU 使用率。

• クラウドプロバイダーがクラウドインスタンスの CPU 使用率を調整する場合、インスタンスの絶対システム CPU 使用率は、このインスタンスに割り当てられたベースライン CPU 使用率と同じになります。

• バースト メカニズムなど、クラウドプロバイダーがベースライン CPU より高い CPU を追加すると、インスタンス上の正規化されたカーネル CPU 使用率とユーザー CPU 使用率の合計が、インスタンスのベースライン CPU を超える可能性があります。 この場合、正規化されたカーネル CPU 使用率とユーザー CPU 使用率の合計は、クラウドインスタンスによって共有される CPU の完全な量よりも小さくなります。 「 相対的なシステム CPU 使用率 、 ベースライン CPU 使用率 、 バースト可能なインスタンス も参照してください。

データベース操作またはサーバーの使用率がクラスターのパフォーマンスに影響を与えるしきい値に達したときに、Atlas によって送信される通知。アラートをトリガーするために設定できる条件については、アラート条件の確認を参照してください。

クライアントと MongoDB Atlas 間の相互作用を容易にする通信プロトコル。 Atlas Administration API を使用して、Atlas UI で実行される多くのタスクを自動化できます。

特定の クエリ点に近いポイントをデータセット内ですばやく見つけるために使用される計算手法です。Atlas ベクトル検索 はAnn 検索を使用して、すべてのベクトルをスキャンすることなく、クエリ内のベクトル埋め込みに最も近いデータ内のベクトル埋め込みを見つけます。

きめ細かなテキストインデックス作成により、追加の管理なしでデータに対する高度なテキスト検索が可能になります。Atlas Search は、数種類のテキスト アナライザ、スコアベースの結果ランキング、豊富なクエリ言語のオプションを提供します。

Atlasアプリケーションにアクセスするために使用されるアカウント。ユーザー ロール で定義された特定の権限を使用して、Atlas ユーザーに Atlas の組織もしくはプロジェクト、またはその両方へのアクセス権を付与できます。 Atlas ユーザーとデータベースユーザー は異なります。 Atlas ユーザーはMongoDBデータベースへのアクセスを提供していません。

Atlas userに付与される権限のセット。 権限は組織レベルまたはプロジェクトレベルで付与できます。

クラスターの使用状況に応じて、クラスター階層、ストレージ容量、またはその両方を自動的に増加または減少させるように構成可能なオプション。

特定の時点でのクラスターの状態をカプセル化するデータのコピー。 バックアップはデータ損失イベントが発生した場合の安全対策を提供します。

Atlas はフルマネージドクラウドバックアップを提供します。

マルチバイト データ値のうちバイト数が最大（ビッグエンド）のものが最下位のメモリ アドレスに格納されるバイト オーダー。

クリックして拡大します

データの永続性とストレージにデータベースを使用するアプリケーション層。 ドライバーは、アプリケーション層とデータベース サーバー間のインターフェース レベルを提供します。

クライアントは 1 つのスレッドまたはプロセスである場合もあります。

クラスターのクラウド サービス プロバイダーのネイティブ スナップショット 機能を使用して、ローカライズされたクラスター バックアップ ストレージ。

Atlas は、次の場所で提供されるクラスターのクラウドバックアップをサポートします。

• Amazon Web Services（AWS）

• Google Cloud Platform（GCP）

• Microsoft Azure

MongoDBデプロイを構成するノードのセット。クラスターは、レプリカセット と シャーディングされた 配置にすることができます。

Amazon Web Servicesでホストされている M40+ クラスター用に構成可能です。

クラスターのストレージ クラス。 選択したクラスは、クラスター ストレージのパフォーマンスとクラスターのコストに影響します。 次のいずれかのクラスを選択できます。

• Low CPU

• General

• Local NVMe SSD

クラスター内の各データを保持するサーバーのメモリ、ストレージ、vCPU、 IOPS仕様を決定します。 クラスター階層が増加すると、クラスター ストレージ サイズと全体的なパフォーマンスも増加します。

保存してデータベースユーザーに割り当てることができるMongoDB特権アクションとMongoDBロールのカスタム セット。 Atlas の組み込みロールで必要な権限セットが記述されていない場合は、カスタムロールを作成します。

クラスター データを表示および操作するための Atlas 内のツール。 また、 Data Explorer を使用してインデックスを管理し、集計パイプラインを実行してデータを処理することもできます。

MongoDB クエリ言語 を使用して、低コストの S 3バケット、Atlas クラスター、 HTTPエンドポイントに保存されているデータをクエリするための MongoDB のソリューション。 分析アプリケーションは、Atlas Data Federation を使用して、データ処理ニーズにアーカイブ データを使用できます。

MongoDBクラスターにアクセスするためのクライアントを認証するために使用される認証情報。データベースユーザーに特権を割り当てて、そのユーザーのクラスターへのアクセスレベルを決定できます。データベース ユーザーは Atlas ユーザー とは異なります。データベース ユーザーは、 Atlasアプリケーションではなく、 MongoDB配置にアクセスできます。

階層M10以上のクラスターを含むクラスター カテゴリ。

データの暗号化と復号化専用に生成されたビットのランダムなstring 。

Atlas Project Owners は、Atlas が提供するデフォルトの保管時の暗号化に加えて、データの追加の暗号化レイヤーを構成できます。プロジェクト所有者は、MongoDB暗号化されたストレージエンジンで Atlas と互換性のあるカスタマーキー管理プロバイダーを使用できます。

Atlas は、保管時の暗号化の構成において次のカスタマー キー管理プロバイダーをサポートします。

• Amazon Web Services Key Management Service

• Azure Key Vault

• Google Cloud Platform Key Management Service

値に変換されるクエリのコンポーネント。 式はステートレスであるため、式の構築に使用される値をミューテーションせずに値が返されます。

MongoDB クエリ言語では、次のコンポーネントから式を構築できます。

たとえば、 { $add: [ 3, "$inventory.total" ] }は$add演算子と 2 つの入力式で構成される式です。

• 定数 3

• フィールドパス式"$inventory.total"

式は、入力ドキュメントのパスinventory.totalの値に3を追加した結果を返します。

データをホストするための小規模な開発環境を提供する無料で使用できるクラスター層。無料のクラスターには有効期限がなく、Atlas の機能のサブセットにアクセスできます。無料クラスターは、インスタンスサイズ M0 によって呼ばれることもあります。

メモリ内のすべてのダーティ ページをストレージにフラッシュするシステム呼び出しです。アプリケーションがデータを書き込むと、MongoDB ではデータがストレージ層に記録されます。

永続的なデータを提供するために、 WiredTigerはチェックポイントを使用します。 詳細については、「ジャーナリングと WiredTiger ストレージ エンジン 」を参照してください。

グローバルに分散されたアプリケーション インスタンスとクライアントに対してロケーション認識型の読み取りおよび書込み操作をサポートするための 地理的ゾーン が定義されたクラスター。 階層M30以上のクラスターでグローバル シャーディングを有効にできます。

グローバルクラスターディストリビューションのサブセットを表す地理的ゾーン。各グローバルクラスターは最大 9の個別のグローバル書き込みゾーンをサポートします。各ゾーンは、1 つの最も優先順位の高いリージョンと、1 つ以上の 選択可能な 、 読み取り専用 、または 分析リージョン で構成されています。

利用可能な地理的リージョンは、選択したクラウド サービス プロバイダーによって異なります。

高可用性とは、耐久性、冗長性、自動フェイルオーバーを考慮して設計されたシステムを指します。そのようなシステムでサポートされているアプリケーションは、長期間にわたってダウンタイムなしで動作できます。MongoDB レプリカセットは、ベストプラクティスに従って配置すると、高可用性をサポートします。

レプリカセットの配置アーキテクチャに関するガイダンスは、「レプリカセットの配置アーキテクチャ」を参照してください。

Atlas が選挙中に プライマリ 資格を優先する マルチリージョンクラスター内の リージョン。

Estimated Performance Advisor が提案するインデックスのパフォーマンス向上。

出力が返される前に、メモリ内での必ず実行されるソートです。メモリ内ソートは、大規模なデータセットのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。インデックスのソートを使用して、メモリ内ソートを回避します。

インデックスのソート操作の詳細については、「ソートとインデックスの使用」を参照してください。

Amazon Web Services プライベート アドレスを持つVPC エンドポイントで、 PrivateLink 経由で プライベートエンドポイントIPAtlasAmazon Web Services サービスにトラフィックを送信します。

Atlas プロジェクト 内のクラスターへのアクセス権を持つ IP アドレスと CIDR ブロックのリスト。パブリック インターネット経由のクライアント接続の場合、Atlas では対応するプロジェクトの IP アクセス リストのエントリからのみクラスタへの接続を許可します。 アクセス リストには最大200エントリを含めることができます。

Atlas では、ネットワーク ピアリング接続やプライベート エンドポイントなど、非パブリック ネットワークを介したクライアント接続も許可されます。これらのタイプの接続は、 IP アクセス リストに関係なく機能します。詳しくは、「ネットワーク ピアリング接続の設定」および「Atlas のプライベート エンドポイントの詳細」を参照してください。

またはstring の配置からCloud Manager MongoDB Ops ManagerAtlasのクラスターへのライブ移行中に、 またはCloud ManagerMongoDB Ops Manager から に接続するために必要な情報を含むAtlas 。

Cloud ManagerまたはMongoDB Ops Managerの配置からデータをライブ移行する準備ができたら、 Atlasでトークンリンクを生成し、それをCloud ManagerまたはMongoDB Ops Manager組織の 設定に入力します。 同じトークンリンクを使用して、 Cloud ManagerまたはMongoDB Ops Manager組織内の各配置を 1 つずつ順番に移行します。 Atlas では複数のトークンリンクを生成できます。 Cloud ManagerまたはMongoDB Ops Managerの組織ごとに、1 つの固有のトークンリンクを使用します。

マルチバイト データ値のうちバイト数が最小（リトルエンド）のものが最下位のメモリ アドレスに格納されるバイト オーダー。

クリックして拡大します

既存のソース レプリカセットまたはシャーディングされたクラスターを Atlas にシームレスに移動するための プロセス。 ライブ移行プロセス中、アプリケーションが Atlas クラスターに切り替わるまで、Atlas はターゲットクラスターをリモートソースと同期します。 Atlas には、次の 2 つのモードがあるライブ移行が提供されています。

• プッシュ ライブ移行は、Atlas user インターフェースではLive Migration from Ops Manager or Cloud Manager Atlasと呼ばれ、Cloud Manager が または から に配置を プッシュMongoDB Ops Manager Atlasします。

• インターフェースでは と呼ばれるライブ移行をプルします。ここでは、Atlas user General Live MigrationAtlasがクラウドまたはオンプレミス配置から に配置を プル します。Atlas

Atlas がクラスターの週次メンテナンスを開始する日時。プロジェクト設定でメンテナンスウィンドウを設定できます。

レガシー MongoDB shell。 mongoプロセスは、レガシー shell をmongod または インスタンスのいずれかに接続されたmongos デーモン として起動します。shell には JavaScript インターフェイスがあります。

MongoDB v5.0 以降は、mongoは非推奨となり、クライアント shell としてmongo の代わりに mongosh が使用されます。詳しくは、mongosh を参照してください。

Atlas データの可視化ツール。 Atlas クラスターから MongoDB Charts を起動し、Charts アプリケーションでデータを表示して、データの可視化を開始できます。

MongoDB Shell。mongosh は、mongodまたはmongosインスタンスへの shell インターフェイスを提供します。

MongoDB v5.0 以降は、mongosh がmongoに代わり、優先 shell となります。

複数の地理的リージョンにまたがる Atlasクラスター。 マルチリージョンクラスターは、アプリケーションのクエリを最も適切な地理的リージョンにルーティングすることで可用性を向上させ、パフォーマンスを向上させることができます。

マルチリージョンクラスターには選択可能なノードが含まれている必要があります。

マルチリージョンクラスターには、読み取り専用ノードと分析ノードを含めることができます。

コレクション レベルのクエリ レイテンシを監視する Atlas ツール。 特定のホストおよび操作タイプに関するクエリ レイテンシのメトリクスと統計情報を表示できます。 ピン留めされた名前空間を管理し、対応するクエリ レイテンシ チャートに表示する名前空間を最大 5 つ選択できます。

順序 recordIds は作成され、WiredTiger インデックスに保存されます。1 つのインスタンスで実行されるコレクションスキャンのデフォルト ソート順序は、自然な順序です。

レプリカセットでは、自然な順序が一貫していることは保証されず、ノードによって異なる場合があります。

シャーディングされたコレクションでは、自然な順序は定義されていません。ただし、$natural を使用しても、各シャードにコレクションスキャンが強制的に実行されます。

詳細については、$natural および「自然な順序で返却」を参照してください。

分散システムをパーティションに分割し、一方のパーティション内のノードが他方のパーティション内のノードと通信できなくなるネットワーク障害を指します。

場合によっては、パーティションが部分的または非対称になることがあります。部分パーティションの例としては、ネットワークのノードを 3 つのセットに分割したものがあり、最初のセットのノードは 2 番目のセットのノードと通信できず、その逆も同様ですが、すべてのノードが 3 番目のセットのノードと通信できます。

非対称パーティションでは、特定のノードから発信された場合にのみ通信が可能になる場合があります。たとえば、パーティションの片側にあるノードは、通信チャンネルを「発信」した場合にのみ、もう一方の側と通信できます。

2 つのインターネット ネットワークが接続してトラフィックを交換するプロセス。 MongoDB クラスター用に作成された Atlas VPC と VPC を直接ピアリングできます。ネットワーク ピアリングを使用すると、アプリケーション サーバーはパブリック ネットワークから分離されながら Atlas に直接接続できます。

Amazon Web Servicesでホストされている M40 以上のクラスターで利用可能

低レイテンシと高スループットの IO を必要とするAmazon Web Servicesでホストされるアプリケーションには、 NVMeクラスタークラスを使用できます。 NVMe クラスタークラスは、独自のデータプロトコルを活用して、データアクセス速度を大幅に向上させます。

NVMe クラスターは、バックアップを容易にするために、高スループットと IOPS を備えたプロビジョニングされたボリュームで構成される 非表示のセカンダリー ノード を使用します。

再シャーディング操作中に作成される一時的なコレクションで、ドナーシャードからの oplog エントリを保存します。

oplog バッファーコレクションは、ドナーシャードから削除された場合でも、受信者シャードが oplog エントリーにアクセスできるようにします。oplog バッファー コレクションは、再シャーディングが完了したときに削除されます。

レプリケーション oplog 内の位置への参照。optime 値は、次の内容を含むドキュメントです。

• ts、操作のタイムスタンプ。

• t、プライマリで操作が最初に生成された term。

Atlasプロジェクトの論理的なグループ化。 組織を活用して、その組織に含まれるプロジェクトの請求、ユーザー、セキュリティ設定を管理できます。

• 請求は組織レベルで行われますが、各プロジェクトの使用量は可視性が維持されます。

• 組織内のすべてのプロジェクトを表示できます。

• チームを使用して、組織ユーザーを組織内のプロジェクトに一括に割り当てることができます。

シャーディングされたクラスター内の孤立したドキュメントとは、シャード上のドキュメントの中でも他のシャードにもチャンク状に存在しているドキュメントを指します。これは、移行の失敗、または異常なシャットダウンが原因で移行のクリーンアップが不完全になったことが原因です。

チャンクの移行が完了すると、孤立したドキュメントは自動的にクリーンアップされます。孤立したドキュメントを削除するために cleanupOrphaned を実行する必要はなくなりました。

クラスターで実行される低速クエリを監視し、クエリ パフォーマンスを向上させるためのインデックスを提案する Atlas ツール。 Performance Advisor が提案する各インデックスには、そのインデックスによって得られる潜在的なパフォーマンス向上を示す影響スコア が含まれます。

クエリ述語、ソート、プロジェクション、および照合の組み合わせ。プランキャッシュクエリシェイプにより、MongoDB は等価のクエリを識別し、そのパフォーマンスを分析できます。

クエリ述語については、述語構造とフィールド名のみが使用されます。クエリ述語の値は使用されません。例えば、クエリ述語 { type: 'food' } は { type: 'drink' } と等価です。

プランキャッシュクエリシェイプが同じスロークエリを識別するために、各プランキャッシュクエリシェイプには16進数の planCacheShapeHash 値が付いています。詳細については、「planCacheShapeHash と planCacheKey」を参照してください。

MongoDB 8.0 以降では、既存の queryHashフィールドはplanCacheShapeHash という名前の新しいフィールドに重複します。 以前のバージョンのMongoDBを使用している場合は、queryHashフィールドのみが表示されます。 今後のMongoDBバージョンでは、非推奨の queryHashフィールドが排除されます。代わりに planCacheShapeHashフィールドを使用する必要があります。

GeoJSON 多角形仕様で説明されている LinearRing 座標配列の配列: https://tools.ietf.org/html/rfc7946 #section-3.1.6 。複数の円がある多角形の場合、最初は外側の円で、他の円は内側の円または穴である必要があります。

MongoDB では、外側の円は自己交差することはできません。内側の円は外側のループの中に完全に収まっていなければならず、互いに交差したり重なったりすることはできません。「GeoJSON オブジェクト」を参照してください。

クラスターの論理グループ 。 1 つのプロジェクト内に複数のクラスターと、1 つの組織内に複数のプロジェクトを設定できます。

Atlasプロジェクトを識別するために使用される一意の24桁の16進数文字列。「すべてのプロジェクトを取得」 APIエンドポイントは、「API呼び出しを実行する認証済みユーザーがアクセスできるすべてのプロジェクトのIDを返します。

ドキュメントが指定されたクエリに一致するかどうかを示すブール値を返す式。 たとえば、 { name: { $eq: "Alice" } }は、値が string "Alice"である フィールド"name"を持つドキュメントを返します。

クエリ述語には、より複雑な一致のために子式と演算子を含めることができます。 使用可能なクエリ演算子を確認するには、「 クエリ演算子とプロジェクション 演算子 」を参照してください。

現在のネットワーク トラフィック、クラスター上のデータベース操作、ホスト マシンに関するハードウェア統計を表示する Atlas モニタリング サービス。 RTPPを使用して、クエリの実行時間を視覚的に評価し、ネットワーク アクティビティを監視して、レプリカセットの セカンダリ ノードで発生する可能性のあるレプリケーション ラグを検出します。

クラウドインスタンスに割り当てられたベースライン CPU の量に対する CPU 使用率。絶対的なシステム CPU 使用率を、クラウドインスタンスに割り当てられたベースライン CPU の量で割ることで、相対的なシステム CPU 使用率を計算できます。

MongoDB は相対的なシステム CPU 使用率を 100% に制限します。クラウドプロバイダーがクラウドインスタンスの CPU 使用率を調整するか、そのインスタンスで使用可能な CPU のベースライン量を超えるインスタンスの CPU 使用率をバーストする場合、相対的なシステム CPU 値は 100% になります。

「 絶対システム CPU 使用率 」と「 バースト可能なインスタンス 」も参照してください。

M0（無料階層）階層クラスターを含むクラスター カテゴリ。共有クラスターは通常、開発および小規模本番ワークロードに使用されます。

レプリカセットの一部としてではなく、単一のサーバーとして実行するmongodのインスタンスです。スタンドアロン インスタンスをレプリカセットに変換するには、「スタンドアロンの自己管理型mongodをレプリカセットに変換する」を参照してください。

再シャーディング操作中に、各ドナーシャードのために受信者シャードに作成される一時的なコレクションです。

操作の競合によりすぐに挿入できないドキュメントを一時的に保持する溜め込みコレクションです。たとえば、ドキュメントのシャードキーが更新されると、そのドキュメントは別のシャードに属することになり、そのドキュメントに適用される操作の順序が曖昧になる可能性があります。受信者は、正しい順序で操作を適用できるようになるまで、これらのドキュメントを溜め込みコレクションに保管します。

レプリカセットの プライマリ ノードメンバーは、自身をプライマリ メンバーとして除去し、セカンダリ メンバーになります。

• レプリカセットがプライマリとのコンタクトを失った場合、セカンダリは新しいプライマリを選出します。古いプライマリが選挙を知ると、そのプライマリは退いて、セカンダリとしてレプリカセットに再び参加します。

• ユーザーがreplSetStepDownコマンドを実行すると、プライマリは降格し、レプリカセットに新しいプライマリが強制的に選択されます。

レプリカセットに適用され、クライアントがデータセンター対応操作を実行するために使用するラベルです。レプリカセットでタグを使用する方法の詳細については、「読み込み設定 (read preference) タグセット」を参照してください。

MongoDB インスタンスの配置の状態を指します。次のことが含まれます。

• 配置のタイプ（スタンドアロン、レプリカセット、またはシャーディングされたクラスター)。

• サーバーの可用性。

• 各サーバーの役割（プライマリ、セカンダリ、コンフィギュレーションサーバー、またはmongos）。

更新操作のオプション。たとえば db.collection.updateOne() 、 db.collection.findAndModify() が挙げられます。アップサートが true の場合、更新操作は次のいずれかになります。

• クエリに一致するドキュメントを更新します。

• 一致するドキュメントがない場合は、新しいドキュメントを挿入します。新しいドキュメントには、アップデート操作で指定されたフィールド値が含まれます。

アップサートの詳細については、「一致するものが存在しない場合は新しいドキュメントを挿入する（Upsert）」を参照してください。