설명 계획을 사용하여 MongoDB 쿼리를 최적화하려면 어떻게해야합니까?

설명 계획을 사용하여 MongoDB 쿼리를 최적화하려면 어떻게해야합니까?

설명 계획을 사용하여 MongoDB 쿼리를 최적화하려면 먼저 설명 계획이 무엇인지, 쿼리 최적화에 도움이되는 방법을 이해해야합니다. MongoDB의 설명 계획은 쿼리의 실행 경로에 대한 자세한 정보를 제공하여 잠재적 인 병목 현상과 성능을 향상시킬 수있는 영역을 식별 할 수 있도록 도와줍니다.

다음은 쿼리 최적화를위한 설명 계획을 사용하는 단계별 접근 방식입니다.

1. 설명 : .explain() 에 쿼리를 사용하여 쿼리를 실행하여 설명 계획을 생성하십시오. 예를 들어, 쿼리가 db.collection.find({age: 30}) 인 경우 db.collection.find({age: 30}).explain() 실행합니다.
2. 출력 분석 : 설명 계획의 출력에는 'QueryPlanner', 'ExecutionStats'및 'AllPlanSexecution'을 포함한 여러 섹션이 포함되어 있습니다. 이 섹션에 집중하여 쿼리가 어떻게 실행되었는지와 사용 된 자원을 이해하십시오.
3. 쿼리 플래너 확인 : 'QueryPlanner'섹션에는 우승 계획과 거부 된 계획이 표시됩니다. 그것은 어떤 색인이 사용되었는지, 어떤 경우, 계획의 선택에 대한 추론을 이해하는 데 도움이됩니다.
4. 실행 통계 검사 : 'ExecutionStats'섹션은 스캔 한 문서 수, 실행 시간 및 메모리 사용과 같은 메트릭을 제공합니다. 이러한 메트릭은 비효율적 인 쿼리를 식별하는 데 중요합니다.
5. 결과에 따라 반복 : 설명 계획의 통찰력을 바탕으로 인덱스 추가 또는 수정, 쿼리 구조 조정 또는 쿼리의 선택성을 변경하여 성능을 향상시키는 등 조정할 수 있습니다.
6. 쿼리를 설명 : 변경 한 후 쿼리를 .explain() 로 다시 실행하여 성능이 향상되었는지 확인하십시오. 새로운 결과를 이전 결과와 비교하여 최적화의 영향을 평가하십시오.

이 접근법을 따르면 쿼리를 반복적으로 개선하여 더 나은 성능을 달성 할 수 있습니다.

MongoDB의 설명 계획 결과에 어떤 특정한 지표에 집중해야합니까?

MongoDB의 설명 계획 출력을 분석 할 때 쿼리 성능을 이해하고 개선하기 위해 집중해야 할 몇 가지 주요 메트릭이 있습니다.

1. Nreturned :이 메트릭은 쿼리에서 반환 된 문서 수를 보여줍니다. 'nreturned'와 스캔 한 문서 수 (예 : 'TotalDocsexAmined') 사이의 큰 불일치는 더 나은 인덱싱의 혜택을 얻을 수있는 비효율적 인 쿼리를 나타낼 수 있습니다.
2. ExecutionTimemillis : 쿼리를 실행하는 데 걸린 총 시간을 나타냅니다. 여기서 높은 가치는 쿼리가 최적화가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 특히 다른 메트릭이 비 효율성을 제안하는 경우.
3. TotalDocsexAmined 및 TotalKeySexAmined :이 메트릭은 쿼리 실행 중에 검사 된 총 문서 및 인덱스 키를 보여줍니다. 'Nreturned'에 대한 높은 값은 쿼리가 인덱스를 효과적으로 사용하지 않음을 나타낼 수 있습니다.
4. 인덱스 바운드 :이 섹션에서는 쿼리가 인덱스 내에서 스캔 한 값 범위를 자세히 설명합니다. 이를 이해하면 색인이 최적으로 사용되는지 평가하는 데 도움이됩니다.
5. 단계 : 'Winningplan'섹션의 단계는 MongoDB가 쿼리를 실행하기 위해 수행 한 작업 순서를 보여줍니다. 'CollScan'(Collection Scan)과 같은 단계를 찾으십시오.이 단계는 인덱스가 사용되지 않았 음을 나타내므로 성능이 느려집니다.
6. Ismultikey : 이것은 인덱스가 멀티 키인지를 나타냅니다. 이는 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 멀티 키 인덱스는 특히 큰 컬렉션의 쿼리가 느려질 수 있습니다.

이러한 메트릭에 중점을두면 쿼리 성능에 대한 포괄적 인 시청을 얻고 개선 영역을 식별 할 수 있습니다.

쿼리 성능을 향상시키기위한 MongoDB 설명 계획의 'Winningplan'섹션을 어떻게 해석 할 수 있습니까?

MongoDB 설명 계획의 'Winningplan'섹션은 쿼리에 대한 선택한 실행 경로를 간략하게 설명합니다. 이 섹션을 해석하면 쿼리가 어떻게 실행되는지 이해하고 성능을 향상시키는 방법을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 다음과 같은 방법입니다.

1. 단계를 식별하십시오 : 'Winningplan'은 'ixscan'(색인 스캔), 'Fetch'(문서 Fetch) 및 'Collscan'(수집 스캔)과 같은 단계로 구성됩니다. 각 단계는 쿼리 실행 프로세스에서 작업을 나타냅니다. 'Collscan'단계는 MongoDB가 전체 컬렉션을 스캔했으며 큰 데이터 세트에 비효율적 일 수 있음을 나타냅니다.
2. 인덱스 사용법 검사 : 'IXSCAN'단계를 찾아 사용 된 색인을 확인하십시오. 적절한 색인이 사용되지 않은 경우 성능을 향상시키기 위해 인덱스를 추가하거나 수정해야 할 수도 있습니다.
3. 방향과 경계 이해 : 'IXSCAN'단계 내의 '방향'및 '인덱스 바운드'필드는 인덱스가 어떻게 통과되었는지, 어떤 값 범위를 스캔했는지 보여줍니다. '인덱스 바운드'의 넓은 범위는 쿼리가 충분히 선택적이지 않음을 나타낼 수 있습니다.
4. 멀티 키 인덱스 확인 : 'ismultikey'필드가 사실이라면 인덱스에 배열이 포함되어있어 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 멀티 키 인덱스가 필요한지 아니면 데이터를 재구성하면 쿼리 성능을 향상시킬 수 있는지 고려하십시오.
5. 중첩 단계 분석 : 때로는 '승리 계획'에는 중첩 단계가 포함됩니다. 예를 들어, 'ixscan'은 'fetch'단계 내에 중첩 될 수 있으며, 쿼리가 먼저 인덱스를 스캔 한 다음 해당 문서를 가져 왔음을 나타냅니다. 이러한 관계를 이해하면 쿼리를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

'Winningplan'섹션을 신중하게 해석함으로써 인덱싱, 쿼리 구조 및 데이터 조직에 대한 정보에 근거한 결정을 내려 성능을 향상시킬 수 있습니다.

설명 계획을 사용하여 MongoDB에서 인덱스 관련 문제를 식별하고 해결할 수 있습니까?

예, 설명 계획을 사용하여 MongoDB에서 인덱스 관련 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

1. 누락 된 인덱스 식별 : 설명 계획에 'CollScan'단계가 표시되면 MongoDB가 인덱스를 사용하는 대신 전체 컬렉션을 스캔했음을 나타냅니다. 이는 관련 인덱스가 누락되었음을 나타냅니다. 적절한 색인을 만들어 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 분석 색인 사용 : 'Winningplan'섹션은 어떤 인덱스가 사용되었는지 보여줍니다. 선택한 인덱스가 차선책 인 경우보다 구체적인 색인을 만들거나 쿼리를 재구성하여 기존 인덱스를 더 잘 활용해야 할 수도 있습니다.
3. 인덱스 선택성 확인 : 'ixscan'단계 내의 '인덱스 바운드'필드는 스캔 한 값의 범위를 보여줍니다. 이 범위가 너무 넓다면 쿼리가 충분히 선택되지 않을 수 있습니다. 복합 지수를 만들거나 쿼리를보다 구체적으로 수정할 수 있습니다.
4. 인덱스 오버 헤드 식별 : 'ismultikey'필드는 인덱스가 멀티 키인지를 나타냅니다. 멀티 키 인덱스가 성능 문제를 일으키는 경우 데이터를 피하거나 대체 인덱싱 전략을 사용하도록 데이터를 재구성하는 것을 고려하십시오.
5. 인덱스 조각화 평가 : 시간이 지남에 따라 인덱스가 단편화되어 성능이 감소 될 수 있습니다. 'executionStats'섹션은 너무 많은 인덱스 키를 스캔하는지 식별하는 데 도움이 될 수 있으므로 조각화를 제안 할 수 있습니다. 그런 다음 reIndex 명령을 실행하여 인덱스를 재구성 할 수 있습니다.
6. 쿼리 성능 평가 : 인덱스 변경 전후에 검사 된 문서 수 ( 'TotalDocsexAmined')를 비교하면 인덱스 최적화의 영향을 평가할 수 있습니다.

이러한 방식으로 설명 계획을 사용하면 인덱스 관련 문제를 효과적으로 식별하고 해결하여 MongoDB 쿼리의 성능 향상을 초래할 수 있습니다.

위 내용은 설명 계획을 사용하여 MongoDB 쿼리를 최적화하려면 어떻게해야합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!