RDB와 마찬가지로 인덱싱을 하지 않으면 컬렉션스캔(풀스캔)이 일어나 성능이 저하된다. explain() 함수를 통해 해당 쿼리를 실행하면서 살펴본 도큐먼트 개수를 확인할 수 있으니, 실제로 인덱싱의 성능 차이를 확인할 수 있다.

인덱스

생성

• db.users.createIndex({”username”: 1})
• 관계형과 마찬가지로 인덱싱된 필드를 변경할때는 시간이 더 많이 걸린다는 단점이 있다.
• 인덱스를 생성할 대상 필드를 선택하는 기준은 쿼리 빈도와 빨리 수행되어야하는지 여부이다.
• 해당 쿼리가 자주 사용되거나 병목된다면 인덱싱을 사용하면 좋다.
• 정렬기준으로 자주 사용되어도 좋음

복합인덱스

• 두 개 이상의 필드로 구성된 인덱스

• 쿼리에서 여러 기준으로 정렬시에 인덱싱된 필드가 뒷 순서라면 인덱싱의 효과가 없다. 정렬 기준이 여러개라면 복합 인덱스로 구성하자.

• db.users.createIndex({”age”: 1, "username":1 }) 의 인덱스 구성예시

  

• 몽고 디비에서 쿼리 성격당 인덱스를 사용하는 방법

  • db.users.find("age": 21).sort({"username": -1}) ⇒ 효과 좋음
  • db.users.find({"age" : {"$gte" :** 21, **$lte" :** **30}}) ⇒ 효과 좋음
  • db.users.find({"age" : {"$gte" :** 21, **$lte" :** **30}}).sort({"username": 1}) ⇒인덱싱된 age로 범위 쿼리를 진행하는 것은 효과가 좋으나 username을 역순으로 정렬하는 것에서 성능 저하가 있을 수 있음 -> 원래 익덱스 도큐먼트에는 오름차순(-1)으로 정렬되어있음
  • 따라서 복합 인덱스를 구성할 때는 정렬키를 첫 번째에 놓으면 좋다. 이 방법은 동등쿼리, 다중값 쿼리, 정렬을 고려해 복합 인덱스를 구성할때의 모범 사례다.

몽고DB가 인덱스를 선택하는 방법

• 쿼리가 들어오면 몽고DB는 쿼리모양을 확인한다. (검색할 필드와 정렬여부 등)

• 시스템은 이 정보를 기반으로 쿼리를 충족하는데 사용할 인덱스 후보 집할을 식별한다.

• 몽고디비는 각 인덱스 후보에 하나씩 쿼리 플랜을 만들고 각각 다른 인덱스를 사용하는 n개의 병렬스레드에서 쿼리를 실행한다.

• 어떤 인덱스를 사용하는 스레드가 가장 빨리 결과를 반환하는지 확인한 후에 앞으로 동일한 모양을 가진 쿼리에 사용할 인덱스로 선택한다.

• 플랜은 시범기간동안 서로 경쟁하며, 각 레이스의 결과로 전체 승리 플랜을 산출한다.