M10+ 클러스터 및 Flex 클러스터에서만 사용 가능
Performance Advisor는 MongoDB가 느리다고 판단한 쿼리를 모니터링하고 쿼리 성능을 향상시키기 위해 새 인덱스를 추천합니다. 느린 쿼리에 대한 임계값은 워크로드와 관련 있는 권장사항을 제공하기 위한 클러스터의 평균 작업 시간에 따라 달라집니다.
추천 인덱스에는 쿼리 형태로 분류된 샘플 쿼리가 함께 제공되는데, 이는 추천 인덱스의 혜택을 받을 수 있는 collection에 대해 실행됩니다. Performance Advisor는 Atlas 클러스터의 성능에 악영향을 미치지 않습니다.
네임스페이스 인사이트로 컬렉션 수준의 쿼리 지연 시간을 모니터링하고 쿼리 프로파일러로 쿼리 성능을 모니터링할 수 있습니다.
참고
쿼리 속도가 느려지는 일반적인 이유
쿼리 속도가 느린 경우 일반적인 원인은 다음과 같습니다.
현재 인덱스에서 쿼리가 지원되지 않습니다.
컬렉션의 일부 문서에는 검색 및 인덱싱 비용이 큰 대형 배열 필드가 있습니다.
하나의 쿼리는 $lookup 여러 컬렉션에서 정보를 검색합니다 .
필요한 액세스 권한
쿼리가 느린 collection을 보고 추천 인덱스를 보려면 프로젝트에 대한 Project Read Only 이상의 액세스 권한이 있어야 합니다.
Performance Advisor에서 샘플 쿼리의 필드 값을 보려면 프로젝트에 대해 Project Observability Viewer, Project Data Access Read Only, Project Data Access Read/Write 또는 Project Data Access Admin 액세스 권한이 있어야 합니다.
느린 Atlas 관리형 작업 임계값을 활성화하거나 비활성화하려면 프로젝트에 대해 Project Owner 액세스 권한이 있어야 합니다. Organization Owner 액세스 권한이 있는 사용자는 프로젝트에 자신을 Project Owner로 추가해야 합니다.
느린 쿼리 임계값 구성하기
기본값 으로 Atlas 클러스터 전체의 작업 실행 시간에 따라 느린 쿼리 임계값을 동적으로 조정합니다. 그러나 이 기능 사용하지 않고 대신 고정된 느린 쿼리 임계값을 100 밀리초로 사용할 수 있습니다. 느린 고정 쿼리 임계값을 100 밀리초 미만으로 설정하다 하지 않는 것이 좋습니다.
참고
MongoDB Search가 활성화된 Atlas 클러스터는 느린 Atlas 관리 쿼리 작업 임계값을 지원 하지 않습니다.
M0 클러스터 및 Flex 클러스터의 경우 Atlas 기본값 으로 Atlas가 관리하는 느린 쿼리 작업 임계값을 비활성화하며 사용자는 이를 활성화 할 수 없습니다.
느린 Atlas 관리형 작업 임계값 비활성화
느린 Atlas 관리형 작업 임계값을 비활성화하고 고정형 임계값을 100밀리초로 사용하려면 다음 방법대로 하세요.
느린 Atlas 관리형 작업 임계값 활성화
Atlas는 느린 Atlas 관리형 작업 임계값을 기본적으로 활성화합니다. 이전에 비활성화한 느린 Atlas 관리형 작업 임계값을 다시 활성화하려면 다음 방법대로 하세요.
인덱스 고려 사항
인덱스가 읽기 성능을 향상시키기는 하지만, 다량의 인덱스는 쓰기 중에 인덱스가 업데이트되어야 하므로 쓰기 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다. 컬렉션에 이미 인덱스가 여러 개 있다면 새 인덱스 생성 여부를 결정할 때 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 잡을 방법을 생각해 보세요. 기존 인덱스를 활용하도록 해당 컬렉션에 대한 쿼리를 수정할 수 있는지, 그리고 쿼리가 새 인덱스의 비용을 충당할 수 있을 만큼 자주 발생하는지 여부를 검토하세요.
Performance Advisor 액세스
MCP 서버 로 Performance Advisor 액세스
MongoDB MCP 서버를 통해 Performance Advisor 액세스 할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 Claude, Cursor, Github Copilot과 같은 AI 클라이언트의 언어 로 Atlas 클러스터와 상호 작용 수 있습니다.
MongoDB MCP 서버를 사용하여 Performance Advisor 권장 사항을 얻는 방법을 학습 MongoDB MCP 서버로 Performance Advisor 액세스하기를 참조하세요.
인덱스 추천
은(는) 관련 작업에서 읽은 낭비된 바이트의 총합을 기준으로 에 따라 Performance Advisor 인덱스의 순위를 매깁니다. Performance Advisor 인덱스 순위를 매기는 방법에 대해 Impact 자세히 학습 인덱스 순위 검토를 참조하세요.
Performance Advisor가 추천하는 인덱스를 생성하는 방법을 알아보려면 추천 인덱스 생성을 참조하세요.
인덱스 지표
Performance Advisor가 추천하는 각 인덱스에는 다음 지표가 포함되어 있습니다. 이 지표는 특히 각 인덱스를 통해 개선될 쿼리에 적용됩니다.
메트릭 | 설명 |
|---|---|
Execution Count | 개선 예정인 시간당 실행 쿼리 수. |
Average Execution Time | 영향을 받은 쿼리 대비 현재의 평균 실행 시간(단위: 밀리초). |
Average Query Targeting | 영향을 받은 쿼리에서 반환된 문서당 읽은 평균 문서 수입니다. 쿼리 대상 지정 점수가 높을수록 비효율성이 높다는 뜻입니다. 쿼리 대상 지정에 대한 자세한 내용은 쿼리 대상 지정을 참조하세요. |
In Memory Sort | 메모리에서 정렬되어야 하는 현재의 시간당 영향을 받은 쿼리 수. |
Average Docs Scanned | 평균 스캔 문서 수 |
Average Docs Returned | 평균 반환된 문서 수입니다. |
Average Object Size | 평균 객체 크기. |
샘플 쿼리
Performance Advisor는 각각의 추천 인덱스에 대해 가장 흔하게 실행된 쿼리 형태를 보여줍니다. 이 쿼리 형태는 해당 인덱스를 통해 개선됩니다. Performance Advisor는 각 쿼리 형태에 대해 다음 지표를 보여줍니다.
메트릭 | 설명 |
|---|---|
Execution Count | 쿼리 형태와 일치하는 시간당 실행 쿼리 수. |
Average Execution Time | 쿼리 형태와 일치하는 쿼리의 평균 실행 시간(단위: 밀리초). |
Average Query Targeting | 쿼리를 일치시켜 반환된 모든 문서 대비 읽은 평균 문서 수입니다. 쿼리 대상 지정 점수가 높을수록 비효율성이 높다는 뜻입니다. 쿼리 대상 지정에 대한 자세한 내용은 쿼리 대상 지정을 참조하세요. |
Average Docs Scanned | 평균 스캔 문서 수 |
Average Docs Returned | 평균 반환된 문서 수입니다. |
이외에도 Performance Advisor는 쿼리 형태(해당 쿼리에 대한 특정 지표 포함)와 일치하는 각각의 실행 샘플 쿼리를 표시합니다.
쿼리 대상 지정.
각 인덱스 제안에는 인덱스의 해당 쿼리 형태에 대해 반환된 모든 문서에 대해 읽은 문서 수를 나타내는 Average Query Targeting 점수가 포함되어 있습니다. 1점은 읽은 모든 문서가 쿼리와 일치하고 쿼리 결과와 함께 반환되기 때문에 매우 효율적인 쿼리 형태를 나타냅니다. 제안된 모든 인덱스는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있는 기회를 나타냅니다.
색인 제안 필터링
Performance Advisor는 기본적으로 배포 내 모든 클러스터에 대한 인덱스를 추천합니다. 특정 컬렉션의 추천 인덱스만 표시하려면 Collection Performance Advisor 상단에 있는 Collection(컬렉션) 드롭다운을 사용하세요.
Performance Advisor 상단의 Time Range(시간 Time Range 범위) 드롭다운을 사용해서 Performance Advisor가 인덱스 추천 시 염두에 둔 시간 범위를 조정할 수도 있습니다.
색인 제안의 제한 사항
타임스탬프 형식
Performance Advisor는 ctime 타임스탬프 형식을 사용하도록 구성된 MongoDB 데이터베이스에 대해 인덱스를 추천할 수 없습니다. 이에 대한 해결책으로 해당 데이터베이스의 타임스탬프 형식을 iso8601-utc 또는 iso8601-local 형식으로 설정하세요. 타임스탬프 형식에 대해 자세히 알아보려면 mongod --timeStampFormat을 참조하세요.
로그 수량
만약 클러스터에 활동 급증해 매우 많은 양의 로그 메시지가 생성될 경우, Atlas는 일정 기간 동안 새로운 로그의 수집 및 저장을 중단할 수 있습니다.
참고
로그 분석 속도 제한은 Performance Advisor UI, 쿼리 인사이트 UI, 액세스 추적 UI 및 MongoDB Search 쿼리 분석 UI 에만 적용 . 다운로드 가능한 로그 파일 은 항상 완전한 상태로 유지됩니다.
Time Series 컬렉션
Performance Advisor는 time series 컬렉션에 대한 성능 추천을 제공하지 않습니다.
사용자 피드백
Performance Advisor 에는 전용 클러스터에 대한 인덱스 제안을 위한 사용자 피드백 버튼이 포함되어 있습니다.
추천 색인 만들기
Performance Advisor 자체 내에서 직접 Performance Advisor에서 제안하는 인덱스를 생성할 수 있습니다. 인덱스를 생성할 때는 대상 컬렉션에 대한 읽기 대 쓰기 비율을 염두에 둡니다. 인덱스를 만들면 성능 비용이 발생하지만, 대규모 데이터 세트를 자주 쿼리하는 경우에는 그만한 가치가 있습니다. 인덱싱 전략에 대해 자세히 알아보려면 인덱싱 전략을 참조하세요.
동작 및 제한 사항
프로젝트에서 데이터 탐색기가 비활성화되어 있으면 Performance Advisor로 인덱스를 생성할 수 없습니다. Performance Advisor 권장 사항을 계속 볼 수는 있지만, 반드시
mongosh.에서 해당 인덱스를 생성해야 합니다.Performance Advisor를 통해서는 한 번에 하나의 인덱스만 만들 수 있습니다. 더 많은 인덱스를 동시에 생성하려면 Atlas UI, 드라이버 또는 셸을 사용하면 됩니다.
Atlas는 항상 전체 클러스터에 대한 인덱스를 생성합니다. Performance Advisor를 보면서 샤딩된 클러스터의 단일 샤드에 대해 인덱스를 생성할 경우, Atlas는 샤딩된 클러스터 전체에 대해 해당 인덱스를 생성합니다.
절차
추천 인덱스를 만들려면 다음과 같이 하세요:
(선택 사항) 인덱스 옵션을 지정합니다.
{ <option1>: <value1>, ... }
예시
다음 옵션 문서는 인덱스에 대한 unique 옵션과 name을(를) 지정합니다.
{ unique: true, name: "myUniqueIndex" }
(선택 사항) 데이터 정렬 옵션을 설정합니다.
데이터 정렬을 사용하여 문자열 비교를 위한 언어별 규칙(예: 대소문자 및 악센트 표시 규칙)을 지정할 수 있습니다. 데이터 정렬 문서 에는 locale ICU 국가 및 언어 설정 코드를 나타내는 필드 포함되어 있으며, 데이터 정렬 동작을 정의하는 다른 필드가 포함될 수 있습니다.
예시
다음 데이터 정렬 옵션 문서에는 fr 프랑스어 데이터 정렬의
로캘 값이 (으)로 기재되어 있습니다.
{ "locale": "fr" }
MongoDB 데이터 정렬이 지원하는 국가 및 언어 설정 목록을 검토하려면 국가 및 언어 설정 목록을 참조하세요. 각 국가 및 언어 설정에 대해 기본적으로 활성화되는 것을 포함하여 데이터 정렬 옵션에 대해 자세히 알아보려면 MongoDB 매뉴얼에서 데이터 정렬을 참조하세요.
(선택 사항) 롤링 방식으로 인덱스 생성을 활성화합니다.
중요
인덱스 롤링 방식으로 빌드하면 클러스터 의 복원력이 감소하고 인덱스 빌드 시간이 늘어납니다. 일반 인덱스 빌드가 요구 사항을 충족하지 않는 경우에만 롤링 인덱스 빌드를 사용하는 것이 좋습니다.
롤링 인덱스 계속 사용하기로 결정한 경우 성공하려면 특정 조건을 충족해야 한다는 점을 고려하세요. 인덱스 빌드 성공시키려면 일반적으로 재시작 루프를 트리거하다 다음과 같은 디자인 패턴을 피해야 합니다.
인덱스 키가 인덱스 키 제한을 초과합니다.
인덱스 이름이 이미 존재함
둘 이상의 배열 필드에 대한 인덱스
최대 텍스트 인덱스 수가 있는 컬렉션의 인덱스
최대 텍스트 인덱스 수가 있는 컬렉션의 텍스트 인덱스
참고
Atlas UI M0 무료 클러스터 및 Flex 클러스터에 대한 롤링 빌드 사용한 인덱스 빌드를 지원 하지 않습니다.
인덱스 빌드로 인한 성능 저하를 감당할 수 없는 워크로드의 경우에는 롤링 방식으로 인덱스를 구축하는 것이 좋습니다.
cluster 가용성을 유지하려면
Atlas는 세컨더리부터 시작하여 클러스터에서 한 번에 하나의 노드를 제거합니다.
노드는 한 번에 두 개 이상 제거할 수도 있습니다. 그렇더라도 Atlas는 항상 대부분의 노드를 온라인 상태로 유지합니다.
Atlas는 일부 노드에서 성공하지 못한 롤링 인덱스 빌드를 자동으로 취소합니다. 롤링 인덱스 빌드가 일부 노드에서는 완료되었으나 다른 노드에서 실패하면 Atlas가 해당 빌드를 취소하고, 빌드에 성공한 임의의 노드에서 인덱스를 제거합니다.
롤링 인덱스 빌드가 취소되는 경우 Atlas는 활동 피드 이벤트를 생성하고 프로젝트 소유자에게 다음 정보가 포함된 알림 이메일을 보냅니다.
롤링 인덱스 빌드가 실패한 클러스터의 이름
롤링 인덱스 빌드에 실패한 네임스페이스
클러스터 및 네임스페이스가 포함된 프로젝트
프로젝트가 포함된 조직
인덱스 재작성에 대한 자세한 내용은 복제본 세트에 인덱스 빌드를 참조하세요.