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

よく実行されるクエリに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。インデックスを使用するとパフォーマンスが向上します。これは、インデックスがない場合、クエリ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ためです。

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フィールドの inventoryコレクションにインデックスを追加します。[1] mongosh では、db.collection.createIndex() メソッドを使用してインデックスを作成します。

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

クエリ パフォーマンスを分析するには、クエリ パフォーマンスの分析を参照してください。

選択性のあるクエリの作成

クエリの選択性とは、クエリ述語がコレクション内のドキュメントをどの程度適切にフィルタリングするかを指します。クエリの選択性によって、クエリがインデックスを効果的に使用できるかどうかが決まります。

選択性の高いクエリほど、一致するドキュメントの割合は少なくなります。たとえば、ユニークな _id フィールドでの等価一致は、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割合は多くなるため、インデックスを効果的に使用できません。

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 expressions の選択性は式自体に依存します。詳細については、「正規表現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、postsコレクションへのクエリに timestamp、title、author、abstract フィールドのみが必要な場合は、プロジェクションでそれらのフィールドを指定します。

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。

プロジェクションの使用方法の詳細については、「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。

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、limit() メソッドでその値を指定します。結果を制限すると、ネットワーク リソースの需要が減ります。

一般的に、結果を制限すると、結果がソートされ、どのドキュメントが返されるかがわかっている場合に最も便利です。例、postsコレクションへのクエリから 10 の結果のみが必要な場合は、次のクエリを実行します。

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

結果の制限の詳細については、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通常、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MongoDBに特定のインデックスを強制的に使用させることもできます。hint()パフォーマンス テストをサポートする場合、または複数のインデックスに表示されるフィールドをクエリしてMongoDB が正しいインデックスを使用していることを保証する場合は、を使用します。

サーバーサイド操作の使用

MongoDB の $inc 演算子を使用して、ドキュメント内の値を増減します。演算子は、ドキュメントを選択し、クライアントで簡単な変更を加え、その後ドキュメント全体をサーバーに書き込む の代わりに、サーバー側でフィールドの値を増加します。$inc 演算子は、2 つのアプリケーションインスタンスがドキュメントをクエリし、フィールドを手動で増加させて、ドキュメント全体を同時に保存するときに発生する競合状態を回避するのにも役立ちます。

カバード クエリの実行

カバード クエリとは、インデックスを使用して処理が完了し、ドキュメントを調査する必要がないクエリです。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（アプリケーションで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の両方）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 }
)