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低速クエリの説明

explain() メソッドは、 MongoDB が指定されたクエリをどのように計画して実行するかに関する情報を提供します。この情報は、クエリパフォーマンスのトラブルシューティングや最適化を計画する際に役立つ場合があります。

このタスクについて

Explain クエリ

explain() メソッドは、次のメソッドを使用するクエリで使用できます。

findAndModify()

プロファイラー

このタスクは、パフォーマンスの問題を特定するために、サンプルクエリで explain() メソッドを実行します。実際には、アプリケーションが実行するすべてのクエリで explain() を実行するのは難しい場合があります。

分析するクエリのリストを遅いもののみに絞り込むには、プロファイラーを使用できます。

プロファイラー	説明
Atlas クエリプロファイラー	Atlas のカスタマーに散布図チャートを提供し、低速クエリやパフォーマンスの例外を簡単に特定できるようにします。
Database Profiler	クエリパフォーマンス情報をコレクションに保存し、特定のパフォーマンス問題を持つクエリをMongoDBに照会できます。

Atlas クエリプロファイラーとデータベースプロファイラはどちらも、サーバーのパフォーマンスに影響を与え、ディスク領域を使用し、暗号化されたフィールドのクエリメタメタデータを公開する可能性があります。有効にする前に、パフォーマンスとセキュリティへの影響を検討してください。

手順

クエリを説明します。

explain() メソッドで評価するクエリを実行します。

db.movies.explain( "executionStats").find( {
   year: { $gt: 1990 },
   rated: { $in: [ "PG", "PG-13" ] }
} )

実行時間を評価します。

explain.executionStats.executionTimeMillis実行時間をミリ秒単位で確認するには、フィールドを確認します。これは、プランの実行にかかる時間に加え、クエリプランのビルドと選択にかかる時間も含む合計時間を示しています。

実行時間がアプリケーションとデータベースのニーズに許容される期間内にある場合は、最適化は必要ありません。
実行時間が許容範囲を超えている場合は、クエリの実行に時間がかかる理由を判断するために、さらなる分析が必要になります。

実行ステージを評価します。

クエリは複数のステージで実行できます。各ステージで、 MongoDB は前のステージのドキュメントを収集して次の操作セットを実行します。explain.executionStats.executionStages は各実行ステージに関する情報を提供します。inputStageフィールドの各レベルは、 MongoDB がステージのドキュメントを選択した方法を示します。

inputStage.stage各実行ステージのフィールドを確認します。

COLLSCAN

MongoDB がコレクションスキャンを実行したことを示します。

IXSCAN

MongoDB がインデックススキャンを実行したことを示します。

FETCH

MongoDB がデータベースから完全なドキュメントを取得したことを示します。

クエリが返すフィールドの数は少なく、アプリケーションがこのコレクションで書き込み集中型ではない場合は、クエリをカバーするためにインデックスの追加を検討してください。これにより、 MongoDB はドキュメント全体を読み取るのではなく、インデックスからフィールド値を取得できます。

詳細については、対象のクエリの実行を参照してください。

PROJECTION

MongoDB がメモリ内のフィルタリングされたフィールドを返すことを示します。

SORT

MongoDB がメモリ内のドキュメントをソートした、またはカバードインデックスを使用したことを示します。

COLLSCAN ステージを表示するフィルタまたはソート操作を実行するクエリには、インデックスのメリットが得られます。

詳細については、「インデックスの作成」を参照してください。

キー調査を評価します。

インデックス付きのコレクションに対するクエリでは、インデックスが効果的に使用されない可能性があります。

検査されたキーの数と検査されたドキュメントの数を比較します。キーの数がドキュメント数より大幅に小さい場合は、インデックスが効果がなかったことを示します。

クエリの合計値を確認し、executionStats.totalDocsExamined が executionStats.totalKeysExamined より大きい値を表示していないことを確認します。

executionStages検査されたキーの数が検査されたドキュメントの数より大幅に少ない場合は、フィールドの各ステージを確認し、keysExamined とdocsExamined を比較して、どのステージがインデックスの使用に失敗したかを判断します。次に、そのステージのクエリに対応するためのインデックスを作成します。

フィルターを評価します。

フィルターを使用して結果を指定するクエリでは、問題が発生する可能性があります。非効率的なフィルターを識別するには、executionStats.totalDocsExaminedフィールドの値と executionStats.nReturnedフィールドの値を比較します。

totalDocsExamined の値が nReturned の値より大幅に大きい場合、インデックスは非効率的であることを示します。つまり、 MongoDB は結果をフィルタリングするためにコレクションをスキャンする必要がありました。

パフォーマンスを向上させるには、フィルターフィールドにインデックスを作成します。
totalDocsExamined と nReturned の値が同じ場合、 MongoDB は返されたドキュメントのみを検査したことを示します。これは有効なインデックスであることを示します。

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結果の解釈

Database Profiler