コレクション数の削減

Overview

コレクションは、 RDBMSテーブルと同様に、MongoDB ドキュメントのグループです。 コレクションは単一の データベース 内に存在します。

コレクションにドキュメントが含まれていない場合でも、削除不可のデフォルトの _id インデックスの形式でリソース コストが発生します。 このインデックスは単独では（特に小規模なコレクションの場合）、リソースが不足し、データベース割り当てに負担がかかる可能性があります。

配置に不要なコレクション、または増加したコレクションが含まれている場合は、コレクション数を減らし、最終的にアプリケーションのリソース要件を削減するためにデータを再構築することを検討する必要があります。

例

センサーから取得された温度読み取りのコレクションを保存する temperaturesデータベースについて考えてみましょう。 センサーは、午前 10 時から午後 10 時までの 3 時間ごとの読み取りを取得します。 毎日の読み取りは、読み取り日付に応じて名前付けされた個別のコレクションに保存されます。

// temperatures.march-09-2020
{
  "_id": 1,
  "timestamp": "2020-03-09T010:00:00Z",
  "temperature": 29
}
{
  "_id": 2,
  "timestamp": "2020-03-09T010:30:00Z",
  "temperature": 30
}
...
{
  "_id": 25,
  "timestamp": "2020-03-09T022:00:00Z",
  "temperature": 26
}

// temperatures.march-10-2020
{
  "_id": 1,
  "timestamp": "2020-03-10T010:00:00Z",
  "temperature": 30
}
{
  "_id": 2,
  "timestamp": "2020-03-10T010:30:00Z",
  "temperature": 32
}
...
{
  "_id": 25,
  "timestamp": "2020-03-10T022:00:00Z",
  "temperature": 28
}

データベース内のコレクションの数は、日ごとに増加します。 コレクションの数に上限がないため、これらのコレクションとそれに対応するインデックスを維持するためのデータベースからの必要性はますます大きくなります。 データベースが最終的に数千のコレクションとインデックスを管理する点に達した場合、パフォーマンスの低下が生じる可能性があります。

さらに、このアプローチでは複数日にわたるクエリは簡単には実行されません。 複数日のデータをクエリして長期にわたる温度の傾向を取得するには、 $lookup操作を実行する必要があります。この操作は、同じコレクション内のデータをクエリする場合よりパフォーマンスが良くありません。

// temperatures.readings
{
  "_id": ISODate("2020-03-09"),
  "readings": [
    {
      "timestamp": "2020-03-09T010:00:00Z",
      "temperature": 29
    },
    {
      "timestamp": "2020-03-09T010:30:00Z",
      "temperature": 30
    },
    ...
    {
      "timestamp": "2020-03-09T022:00:00Z",
      "temperature": 26
    }
  ]
}
{
  "_id": ISODate("2020-03-10"),
  "readings": [
    {
      "timestamp": "2020-03-10T010:00:00Z",
      "temperature": 30
    },
    {
      "timestamp": "2020-03-10T010:30:00Z",
      "temperature": 32
    },
    ...
    {
      "timestamp": "2020-03-10T022:00:00Z",
      "temperature": 28
    }
  ]
}

不要なコレクションを確認する方法

db.getCollectionNames().length

詳細

• MongoDB のデータ モデリングと柔軟なスキーマ モデルの詳細については、「データ モデリングの概要」を参照してください。

• データベースとコレクションの詳細については、「データベースとコレクション 」を参照してください。

• 関連データを単一のドキュメントに埋め込む方法の詳細については、「埋め込みデータモデル」を参照してください