速度と効率のためにmongodbクエリを最適化するには、いくつかの重要な領域に焦点を当てた多面的なアプローチが含まれます。まず、データとクエリパターンを理解することが重要です。 db.profiling コマンドまたはmongodbコンパスのプロファイリング機能を使用してクエリをプロファイすると、パフォーマンスボトルネックを特定できます。これにより、どのクエリが最もリソースを消費しているかが明らかになります。スロークエリを特定したら、それらを最適化し始めることができます。
最も重要な改善の1つは、適切なインデックスを利用することからしばしば発生します。インデックスは、データの取得をスピードアップするデータ構造です。適切なインデックスがなければ、MongoDBはコレクションスキャンを実行します。これは、大規模なデータセットでは非常に非効率的です。適切なインデックスタイプ（例、単一フィールド、化合物、ハッシュ）を選択すると、クエリパターンに依存します。平等比較（ $ eq ）を含むクエリの場合、単一フィールドインデックスで十分です。範囲クエリ（ $ gt 、 $ lt 、 $ gte 、 $ lte ）の場合、範囲ベースのインデックスが必要です。複合インデックスは、クエリに複数のフィールドが含まれる場合に不可欠です。
次に、クエリ自体を検討します。 clausesは、すべてのドキュメントに対してJavaScript実行が必要なため、他の演算子よりも大幅に遅いことが多いため、 clausesを使用しないでください。代わりに、可能な限りネイティブMongoDBオペレーターを使用してクエリを構成してみてください。たとえば、計算されたフィールドに基づいてを使用してフィルタリングする代わりに、フィールドを作成して直接インデックスを作成します。同様に、正規の一致はリソース集約的である可能性があるため、絶対に必要な場合を除き、 $ regex の使用を最小限に抑えます。 $ regex を使用する必要がある場合は、パフォーマンスを向上させるために、定着したRegexes（^および $ ）を使用してみてください。
最後に、適切なデータモデリングが重要な役割を果たします。過度にネストされたドキュメントは避けてください。これにより、特定のフィールドへのアクセスが面倒で非効率的になる可能性があるためです。代わりに、予想されるクエリに基づいてクイックデータ検索を容易にするスキーマを選択します。配列と埋め込みドキュメントを効率的に使用することも、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。クエリに必要な結合の数を減らす場合は、非正規化を検討してください。正規化と非正規化の最適なバランスは、アプリケーションに固有のものであることを忘れないでください。
いくつかの一般的な落とし穴は、mongodbクエリのパフォーマンスに深刻な影響を与える可能性があります。主要な問題の1つは、オペレーターの $の過剰使用または誤用です。前述のように、この演算子は各ドキュメントのJavaScript実行を必要とし、クエリを大幅に遅くします。代わりに、ネイティブMongoDB演算子を使用して常に優先順位を付けてください。
もう1つの頻繁な間違いは、適切なインデックスを無視することです。適切なインデックスがなければ、Mongodbはコレクションスキャンに頼り、特に大きなデータセットでは非常に遅いクエリの時間をもたらします。クエリパターンを慎重に分析して、必要な適切なインデックスを決定します。インデックス過剰はパフォーマンスにも悪影響を与える可能性があるため、クエリで積極的に使用されるインデックスフィールドのみがクエリ実行計画の分析に失敗することも別の落とし穴です。実行計画を理解することで、改善のためにボトルネックと領域を特定することができます。 explage（）メソッドを使用して、クエリのパフォーマンス特性を分析し、コレクションスキャンや過度のドキュメント処理などの潜在的な問題を特定します。
不適切なデータモデリングは、非効率的なクエリにつながる可能性があります。過度に複雑なネストされたドキュメントにより、特定のフィールドへのアクセスが困難で遅くなる可能性があります。結合の必要性を減らし、クエリパフォーマンスを改善するために、非正規化を戦略的に検討してください。
最後に、複雑なクエリに集約パイプラインを使用することは、非効率的なソリューションにつながる可能性があります。集約パイプラインは、データを処理および変換するための強力で効率的な方法を提供し、多くの場合、複数の個々のクエリを上回ることができます。
find（） clausesで頻繁に使用されるフィールドを識別することです。これらは、インデックスの主要な候補者です。平等検索（ $ eq ）の場合、通常、単一フィールドインデックスで十分です。ただし、範囲クエリ（ $ gt 、 $ lt 、 $ gte 、 $ lte ）の場合、適切なインデックスが重要です。複合インデックスのフィールドの順序が重要です。 MongoDBは、インデックス作成中に指定された順序でインデックスフィールドを使用します。したがって、最初に最も頻繁に使用されるフィールドを複合インデックス定義に配置します。 インデックスタイプを選択するときにフィールドのデータ型を考慮します。たとえば、テキスト検索にはテキストインデックスが必要であり、地理空間クエリには地理空間インデックスが必要です。間違ったインデックスタイプを使用してもパフォーマンスは向上しません。
インデックスを定期的に確認します。データとクエリパターンが進化するにつれて、既存のインデックスを追加、削除、または変更する必要がある場合があります。インデックスオーバーインデックスは実際にパフォーマンスに害を及ぼす可能性があるため、クエリ実行計画を定期的に分析して、インデックスが依然として関連性が高く効果的であることを確認してください。 Mongodb Compassなどのツールは、インデックスの使用を視覚化し、改善のための潜在的な領域を特定するのに役立ちます。常にバランスをとって努力してください。インデックスが少なすぎると非効率はありませんが、多くの人が書き込みパフォーマンスを傷つける可能性があります。
関係が1対1である場合にのみドキュメントを埋め込むことを検討してください。多くの関係については、オブジェクトIDを使用して関連ドキュメントを参照することを検討してください。このアプローチは、不必要なデータの複製を回避し、クエリパフォーマンスを改善します。
アレイを戦略的に使用します。関連アイテムのリストを保存するのにアレイは効率的ですが、過度に大きな配列はクエリを遅くすることができます。配列が非常に大きくなった場合は、代替データ構造を検討するか、データを複数のドキュメントに分割します。
フィールドデータ型を最適化します。各フィールドに最適なデータ型を選択します。小さいデータ型（可能な場合は int64 の代わりに int32 など）を使用すると、ストレージスペースを削減し、クエリパフォーマンスを改善できます。
スキーマを定期的に確認します。アプリケーションが進化するにつれて、データモデルが調整が必要になる場合があります。スキーマとクエリのパターンを定期的に確認して、改善の領域を特定し、データ構造をクエリに対して最適化し続けます。アプリケーションの使用パターンを分析して、データのアクセス方法を理解し、それに応じてスキーマを調整します。
以上が速度と効率のためにMongoDBクエリを最適化するにはどうすればよいですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
![[Web フロントエンド] Node.js クイック スタート](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
