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ひとりMongoDB University / M201 MongoDB Performance(2)

8 min read

この記録は、アドベントカレンダー形式ではじめた、MongoDB Universityの学習コースの記録の続きになります!

ただいまのコース

このコースでは、開発者 / オペレーション担当者双方向けの中級レベルの内容とのことです。
前回の記事は、ひとりMongoDB University / M201 MongoDB Performance(1) でした。

Chapter 2: MongoDB Indexes

Understanding Explain (動画)

explain() の利用について。
通常は、クエリの最後に explain() を設定する。

  • db.people.find().explain()
  • ただし、クエリが複雑になったり、アグリゲーションがあったりする場合は、末尾に設定するのが煩雑なので、クエリの前に設定してもOK
# こんなふうに指定できます
exp = db.people.explain()
exp.find({ key: value })
  • explain() にはレベルが指定できる
# デフォルトはqueryPlannerで、実行まではせずに評価のみ
exp = db.people.explain("queryPlanner")

# executionStats: 実際にwinningPlanを使っての結果を表示
exp = db.people.explain(" executionStats")

インデックスなしで explain() してみる。


exp = db.people.explain()
exp.find({"last_name":"Johnson", "address.state":"New York"})

# queryPlanner モードで結果が返る
{ queryPlanner:
   { plannerVersion: 1,
     namespace: 'm201.people',
     indexFilterSet: false,
     parsedQuery:
      { '$and':
         [ { 'address.state': { '$eq': 'New York' } },
           { last_name: { '$eq': 'Johnson' } } ] },
     queryHash: '2F63C404',
     planCacheKey: '2F63C404',
     winningPlan:
      { stage: 'COLLSCAN',
        filter:
         { '$and':
            [ { 'address.state': { '$eq': 'New York' } },
              { last_name: { '$eq': 'Johnson' } } ] },
        direction: 'forward' },
     rejectedPlans: [] },
  serverInfo:
   { host: 'cluster0-shard-00-02.t9q9n.mongodb.net',
     port: 27017,
     version: '4.4.9',
     gitVersion: 'b4048e19814bfebac717cf5a880076aa69aba481' },
  ok: 1,
  '$clusterTime':
   { clusterTime: Timestamp({ t: 1634565661, i: 9 }),
     signature:
      { hash: Binary(Buffer.from("5539f053e7adfcb9b4c4dbdfbb8f0548a59b2859", "hex"), 0),
        keyId: 6959643930757431000 } },
  operationTime: Timestamp({ t: 1634565661, i: 9 }) }

# winningPlan は、'COLLSCAN'

# ちょっとだけオブジェクトを操作してみる
# result という変数に結果を入れる
result = exp.find({"last_name":"Johnson", "address.state":"New York"})

# result.queryPlanner ではアクセスできない....
# result オブジェクトのkeyを確認してみると、どうやら '_explained' で取り出せそう
Object.keys(result)
[
  '_currentIterationResult',
  '_mapError',
  '_mongo',
  '_cursor',
  '_tailable',
  '_baseCursor',
  '_verbosity',
  '_explained'
]

# 取り出せました
result['_explained'].queryPlanner.winningPlan
{
  stage: 'COLLSCAN',
  filter: { '$and': [ [Object], [Object] ] },
  direction: 'forward'
}

インデックスを設定してみる。

# インデックス作成
db.people.createIndex({last_name:1})

# もう一回 result という変数に結果を入れる
result = exp.find({"last_name":"Johnson", "address.state":"New York"})

# 結果が変わりました
result['_explained'].queryPlanner.winningPlan
{
  stage: 'FETCH',
  filter: { 'address.state': { '$eq': 'New York' } },
  inputStage: {
    stage: 'IXSCAN',
    keyPattern: { last_name: 1 },
    indexName: 'last_name_1',
    isMultiKey: false,
    multiKeyPaths: { last_name: [] },
    isUnique: false,
    isSparse: false,
    isPartial: false,
    indexVersion: 2,
    direction: 'forward',
    indexBounds: { last_name: [Array] }
  }
}

クエリで指定したフィールドをカバーするインデックスを設定してみる。(複合インデックス的に)


db.people.createIndex({"address.state": 1, last_name: 1})
'address.state_1_last_name_1'

# もう一回 result という変数に結果を入れる
result = exp.find({"last_name":"Johnson", "address.state":"New York"})

# クエリの実行にあたり複数のプランがある場合、winningPlan と rejectedPlans が返される
# rejectedPlans は、配列になります
# 今回は、最初に作った単一のインデックスが rejecte
result['_explained'].queryPlanner.rejectedPlans
[
  {
    stage: 'FETCH',
    filter: { 'address.state': [Object] },
    inputStage: {
      stage: 'IXSCAN',
      keyPattern: [Object],
      indexName: 'last_name_1',
      isMultiKey: false,
      multiKeyPaths: [Object],
      isUnique: false,
      isSparse: false,
      isPartial: false,
      indexVersion: 2,
      direction: 'forward',
      indexBounds: [Object]
    }
  }
]

# winningPlan は、複合インデックスの方でした!
result['_explained'].queryPlanner.winningPlan
{
  stage: 'FETCH',
  inputStage: {
    stage: 'IXSCAN',
    keyPattern: { 'address.state': 1, last_name: 1 },
    indexName: 'address.state_1_last_name_1',
    isMultiKey: false,
    multiKeyPaths: { 'address.state': [], last_name: [] },
    isUnique: false,
    isSparse: false,
    isPartial: false,
    indexVersion: 2,
    direction: 'forward',
    indexBounds: { 'address.state': [Array], last_name: [Array] }
  }
}

Check: Understanding Explain

以下の結果が explain() から返ってきました。なにが言えますか?

"executionStats" : {
  "executionSuccess" : true,
  "nReturned" : 23217,
  "executionTimeMillis" : 91,
  "totalKeysExamined" : 23217,
  "totalDocsExamined" : 23217,
  "executionStages" : {
    "stage" : "SORT",
    "nReturned" : 23217,
    "executionTimeMillisEstimate" : 26,
    "works" : 46437,
    "advanced" : 23217,
    "needTime" : 23219,
    "needYield" : 0,
    "saveState" : 363,
    "restoreState" : 363,
    "isEOF" : 1,
    "sortPattern" : {
      "stars" : 1
    },
    "memUsage" : 32522511,
    "memLimit" : 33554432,
  • 検索の結果の絞り込みがあまり聞いてない(インデックスの効果がイマイチ)
  • ソートは全てメモリ上で実施されている
  • ソートに利用したメモリのサイズと、メモリのリミットを鑑みると、ギリギリでもう少しで例外が発生したかもしれない

Understanding Explain for Sharded Clusters (動画)

シャーディングした時は、explain() の結果が変わってくる。

クラスタで起動:

  • mongod ではなく mongos を使っての接続になる
  • mongos から各シャードを管理するmongod に対してクエリを発行し、その結果をmongos がまとめる形になる

※ MongoDB Atlasの MongoDB Compass からはこの操作ができないので割愛。


sh.enableSharding("m201")
sh.shardCollection("m201.people", {_id: 1})
db.people.getShardDistribution()

db.people.find({"last_name":"Johnson", "address.state":"New York"}).explain("executionStats")

MongoDB Compass を使って explain() の結果がビジュアライズされる。

ここでのまとめ

  • explain() では時間も出力される
  • シャーディングした場合は、各クラスタでのexplain()の結果が合わせて出力される
  • 複数のインデックス、複数の検索方法がある場合は、どれが採用されて、どれが不採用になったかも出力される

Check: Understanding Explain for Sharded Clusters

explain() で出力されるもの:

  • プランにおいて選択されたインデックス
  • ソートが発生した場合に、インデックスでのソートかメモリでのソートかの情報
  • それぞれのステージにおける所要時間、抽出件数、フィルタされた件数などの詳細

Sorting with Indexes (動画)

  • 抽出結果のソートは、インデックスでのソートと、メモリ上でのソートの2つがある
  • メモリでのソートの場合、サイズが決まっていて、それを越すと例外が発生する(32メガ)
  • インデックスを作成すると、基本はクエリに指定したインデックスのキーの順番を保って結果が返る

Check: Sorting with Indexes

  • find() や aggregate() の時にインデックスのフィールドが指定されていなくても、sort() の条件にインデックスのフィールドが指定されていれば、インデックスソートを利用する

# 次のキーに対してインデックスがある場合
{ product_id: 1 }

# このパターンではインデックスをソートに利用
db.products.find({}).sort({ product_id: 1 })

db.products.find({}).sort({ product_id: -1 })

db.products.find({ product_id: '57d7a1' }).sort({ product_id: -1 })

db.products.find({ product_name: 'Soap' }).sort({ product_id: 1 })

Querying on Compound Indexes Part 1 (動画)

複合インデックスについて。

  • インデックス自体は1次元
  • フィールドが複数なので、1つめのフィールドの昇順降順、2つめのフィールドの昇順降順...といったオーダーになる

今回はインデックスの作成やexplain()の結果の確認は、MongoDB Compass を使って解説。

インデックスの削除

インデックスなしでの explain()

複合インデックスを作成

再度インデックス設定後にexplain()

上記のように、Compass から実行計画の表示やインデックスの操作ができる。

Querying on Compound Indexes Part 2 (動画)

複合インデックスは、インデックスのフォールドに指定されたものについて、どのように利用されるか

複合インデックスのフィールドをプレフィックスの順番通りにカバーした場合

複合インデックスに含まれるフィールドだけど順番が合ってない場合

インデックスが使われるかどうかは、クエリの指定の仕方に依存するので注意!

Discussion

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