Atlas Search 쿼리 성능

쿼리 연산자 및 쿼리 복잡성 고려하기

Atlas Search 쿼리의 복잡성 수준 및 사용된 연산자 유형은 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 여러 개의 절이 있는 매우 복잡한 쿼리는 리소스를 많이 사용하며, 정규식(정규 표현식) 또는 와일드카드 연산자를 사용하는 쿼리도 마찬가지입니다.

$text 또는 $regex 대신 $search 사용

MongoDB $text 및 $regex 쿼리에 크게 의존하는 애플리케이션의 경우 다음 권장 사항을 사용하여 애플리케이션을 리팩터링할지, Atlas Search $search로 마이그레이션할지 결정하세요. $search 집계 파이프라인 단계는 MongoDB 연산자를 통해 사용할 수 없거나, MongoDB 연산자를 통해 사용할 수 있지만 Atlas Search $search만한 성능을 보여주지 못하는 기능을 제공합니다.

다음 표는 MongoDB $regex, $text 및 Atlas Search $search가 애플리케이션의 요구 사항을 해결하는 방법을 보여줍니다.

$limit 전에$facet 사용

$facet 집계 파이프라인 라인 단계 이후에 $limit 집계 파이프라인 단계를 사용하면 쿼리 성능에 부정적인 영향 수 있습니다. 성능 병목 현상을 방지하려면 $limit을 $facet 전에 사용하세요.

{
  {
    "$search": {...}
  },
  { "$limit": 20 },
  {
    "$facet": {
      "results": [],
      "totalCount": $$SEARCH_META
    }
  }
}

다음 예시에서 데모를 확인하세요.

• 메타데이터 및 검색 결과 예시

• 패싯 예시

$search 후 $match 피하기

$search 단계 이후에 $match 집계 파이프라인 단계를 사용하면 쿼리 결과가 크게 느려질 수 있습니다. 가능하면 $search 단계에서 필요한 모든 필터링이 발생하여 $match 단계가 필요하지 않도록 $search 쿼리를 설계합니다.

Atlas Search 복합 연산자는 여러 필터링 작업이 필요한 쿼리에 도움이 됩니다. 집계 파이프라인에서 $match 단계를 사용해야 하는 경우 storedSource 옵션을 사용하여 $match 조건에 필요한 필드만 저장하는 것을 고려해 보세요. 그런 다음 returnStoredSource 옵션을 사용하여 저장된 필드를 검색할 수 있습니다.

$search 후 $group 피하기

$search 단계 이후에 $group 집계 파이프라인 단계를 사용하면 쿼리 결과가 느려질 수 있습니다. 필드 집계를 위한 기본 카운트를 얻기 위해 $group을 사용하는 경우, 대신 $searchMeta 단계 내에서 facet을 사용하는 것을 권장합니다.

$search 후 $count 피하기

$search 단계 이후에 $count 집계 파이프라인 단계를 사용하면 쿼리 결과가 느려질 수 있습니다. $count를 사용하여 문서 개수를 계산하는 경우 대신 $search 또는 $searchMeta 단계 내에서 count를 사용하는 것이 좋습니다.

$search 후 $sort 피하기

$search 단계 이후에 $sort 집계 파이프라인 단계를 사용하면 쿼리 결과가 크게 느려질 수 있습니다.

• 숫자, 날짜 또는 문자열 필드를 정렬하려면 $search 단계에서 sort 옵션을 사용하세요. 자세히 알아보려면 Atlas Search 결과 정렬을 참조하세요.

• 지리적 필드를 정렬하려면 near 연산자를 사용하세요.

• 다른 필드를 정렬하려면 $sort 및 returnStoredSource 필드를 사용합니다.

$search 이후 $skip 및 $limit 사용 제한

$skip 및 $limit를 사용하여 결과를 비순차적으로 검색하면 쿼리 결과가 큰 경우 속도가 느려질 수 있습니다. 최적의 성능을 위해 $search searchAfter 또는 searchBefore 옵션을 사용하여 결과 페이지를 매깁니다. 자세한 내용은 결과 페이지 매기기를 참조하세요.

2페이지에서 5페이지로 이동하는 것과 같은 비순차적 결과를 반환하려면 다음 파이프라인 단계를 사용할 수 있습니다.

• $search searchAfter 2페이지의 마지막 결과

• $skip 문서의 3, 4 페이지

• $limit 는 페이지 5에 대한 결과를 제한함

여기서 쿼리는 searchAfter를 사용하지 않은 경우 4페이지를 건너뛰는 대신 결과의 2페이지만 건너뛰도록 최적화되었습니다. 이에 대한 데모는 쿼리 결과를 페이지별로 나누는 방법을 참조하세요.

성능 모니터링

Atlas cluster를 monitor 하고 Atlas Metrics 탭에서 성능 통계가 포함된 Atlas Charts를 볼 수 있습니다. 이러한 지표는 Atlas Search 쿼리 및 인덱스 구축이 클러스터 성능에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세히 알아보려면 Atlas Search 지표 검토를 참조하세요.

Atlas는 다음과 같은 경우에 일부 Atlas 경고를 트리거할 수 있습니다.

• Atlas Search는 클러스터에 쿼리를 수행하며 이는 쿼리 타겟팅 지표와 같은 Atlas 성능 지표에 영향을 미칠 수 있습니다.

  Atlas Search 프로세스(mongot)에서 Atlas Search 인덱스를 업데이트 상태로 유지하기 위해 사용하는 변경 스트림 커서는 쿼리 타겟 비율에 영향을 줄 수 있으며 비율이 높을 경우 쿼리 타겟 경고를 트리거할 수 있습니다.

• Atlas Search는 getmore 작업 수와 같이 Atlas에서 측정된 지표에 기여하는 MongoDB의 데이터를 복제합니다.

학습 계속하기

이 영상을 따라가면 explain과 $search 점수 세부 정보를 활용해 Atlas Search 결과를 이해하고, 반복하고, 개선하는 방법을 알아볼 수 있습니다.

소요 시간: 5분