高性能MONGODBクエリの高度なインデックス作成戦略

Composite Indexフィールドの順序は非常に重要であり、プレフィックスマッチングルールに従い、同等のクエリフィールドの配置を優先する必要があります。 2。上書きクエリは、ドキュメントの読み取りを回避し、速度を改善し、クエリと投影の両方のフィールドがインデックスにあることを確認できます。 3.一部のインデックスのみインデックスインデックスは、必要なデータのみ、スペースを保存し、クエリを加速し、固定サブセットアクセスモードに適しています。 4。TTLインデックスは、有効期限データを自動的にクリーンアウトし、冗長性を減らし、パフォーマンスの向上。 5.インデックスの交点は利用可能ですが、最適ではありません。また、重要なパスには単一の複合インデックスを使用する必要があります。

MongoDBで大規模なデータセットを使用している場合、クエリパフォーマンスはアプリケーションを作成または壊すことができます。 MongoDBは箱から出して索引付けをうまく処理しますが、高性能クエリには高度なインデックス作成戦略が不可欠です。特に、データスケールやアクセスパターンがより複雑になるにつれて。

実際に実際に重要なことは次のとおりです。

1。複合インデックス：注文問題

複合インデックスは複数のフィールドを組み合わせます。インデックス定義のフィールドの順序は、どのクエリが効率的に使用できるかに直接影響します。

• プレフィックスマッチングルール：MongoDBは、複合インデックスの最初の部分のみを使用できます。
  たとえば、 { status: 1, createdAt: -1, userId: 1 }にインデックスがある場合：
  • ✅最適化できます： { status: "active" }
  • optimad { status: "active", createdAt: { $gt: ... } }
  • ❌最適化できません： { createdAt: ..., userId: ... } （SCIPS status ）

？ヒント：広くフィルタリングしている場合は、最初に最も選択的な（高筋肉性）フィールドを置きますが、範囲またはソート操作の前に等式の一致で使用されるフィールドに優先順位を付けます。

2。カバークエリ：ドキュメントフェッチを完全にスキップします

クエリが必要とするすべてのデータが既にインデックスにある場合、MongoDBは実際のドキュメントにヒットしません。これはカバーされたクエリであり、高速で稲妻です。

例：

 db.orders.find（
  {ステータス：「出荷」}、
  {OrderId：1、status：1、_id：0}
））

index： { status: 1, orderId: 1 } →✅カバー
それなし→❌❌完全なドキュメントを取得する必要があります

？キー洞察：可能な場合は、常にインデックス付きフィールドのみを投影に含めます。 explain("executionStats")を使用して、 "totalDocsExamined": 0を確認します。

3。部分インデックス：スペースを節約し、速度を上げます

重要なインデックスドキュメントのみ。クエリの90％がアクティブユーザーをターゲットにした場合、スペース/非アクティブなユーザーを無駄にしないでください。

 db.users.createindex（
  {電子メール：1}、
  {partialFilterExpression：{isactive：true}}
））

利点：

• より小さなインデックス→より速いシーク
• RAMの使用量が少ない
• より速い書き込み（更新するインデックスエントリが少ない）

？クエリパターンが予測可能であり、データのサブセットをターゲットにする場合に使用します。

4。Auto -CleanupのTTLインデックス

ログ、セッション、キャッシュなどの時間に敏感なデータの場合、TTLインデックスを自動式ドキュメントに使用します。

 db.sessions.createindex（{created：1}、{expireafterseconds：3600}）

クロンの仕事は必要ありません。 Mongodbの背景スレッドは、クリーンアップを自動的に処理します。

？クラッターを減らし、作業を維持するのに最適です。

5.インデックス交差点を賢く使用します

MongoDBは複数のインデックスを組み合わせて、単一のクエリ（インデックスインタラクション）を満たすことができます。しかし、それは常に最適ではありません。単一の複合指数よりも遅くなる可能性があります。

explain()出力を確認してください：

• "stage": "FETCH"複数のインデックスで"IXSCAN"の後に「フェッチ」→プレイ内の交差点
• 多くの場合、代わりに1つの適切に設計された複合インデックスを作成する方が良いです

？重要なパスの交差点に依存しないでください。意図的なインデックス作成で最適化します。

ボーナス：一般的なインデックス作成トラップを避けてください

• インデックスが多すぎますか？それぞれが挿入/更新を遅くします。 db.collection.totalIndexSize()で監視します。
• 未使用のインデックス？ db.currentOp()またはAtlas Performance Advisorを使用してそれらを見つけます。
• 正規表現クエリ？接頭辞ベース（ /^John/ ）である場合にのみ効率的です。他の場合、インデックスを効果的に使用できません。

結論：
インデックス作成は、追加するだけではありません。よりスマートな追加だけです。実際のクエリをプロファイルし、アクセスパターンを理解し、 explain()でテストします。
これらの戦略は、理論的な戦略だけではありません。これらは、スムーズに拡大するアプリとは、鈍化アプリを分離するものです。

基本的に、それだけです。

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