時系列コレクションへのセカンダリインデックスの追加

項目一覧

セカンダリインデックスを使用したソートのパフォーマンス向上

時系列コレクションに対する最後のポイントクエリ
時系列コレクションのインデックスヒントの指定
2dsphere インデックスの作成

時系列コレクションのクエリパフォーマンスを向上させるには、一般的な時系列クエリパターンをサポートするために 1 つ以上のセカンダリインデックスを追加します。 MongoDB 6.3以降、 MongoDB は、新しいコレクションの metaFieldとtimeFieldフィールドに複合インデックスを自動的に作成します。

注意

すべてのインデックスタイプがサポートされているわけではありません。サポートされていないインデックスタイプのリストについては、「時系列コレクションのセカンダリインデックスの制限」を参照してください。

追加のセカンダリインデックスを作成することもできます。構成を持つ気象データコレクションを考えてみましょう。

db.createCollection(
"weather",
{
   timeseries: {
      timeField: "timestamp",
      metaField: "metadata"
}})

各気象データドキュメントで、 metadataフィールド値は、気象センサーの ID とタイプのフィールドを含むサブドキュメントです。

{
   "timestamp": ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z"),
   "metadata": {
     "sensorId": 5578,
     "type": "temperature"
   },
   "temp": 12
}

コレクションのデフォルトの複合インデックスはmetadataサブドキュメント全体をインデックス化するため、このインデックスは$eqクエリでのみ使用されます。特定のmetadataフィールドをインデックス化することで、他のクエリタイプのクエリパフォーマンスが向上します。

たとえば、次の$inクエリにはmetadata.typeのセカンダリインデックスがメリットとして得られます。

{ metadata.type:{ $in: ["temperature", "pressure"] }}

Tip

次を参照してください。

db.collection.createIndex()

セカンダリインデックスを使用したソートのパフォーマンス向上

時系列コレクションのソート操作では、 timeFieldフィールドでセカンダリインデックスを使用できます。特定の条件下、ソート操作では、フィールドとフィールドで複合セカンダリmetaField timeFieldインデックスを使用することもできます。

集計パイプラインステージ$matchと$sortによって、時系列コレクションで使用できるインデックスが決まります。インデックスは、次のシナリオで使用できます。

{ <timeField>: ±1 }でのソートでは<timeField>のセカンダリインデックスを使用します
{ <metaField>: ±1, timeField: ±1 }でのソートでは、 { <metaField>: ±1, timeField: ±1 }のデフォルトの複合インデックスが使用されます
{ <timeField>: ±1 }でのソートでは、 <metaField>に点述語がある場合、 { metaField: ±1, timeField: ±1 }のセカンダリインデックスが使用されます

たとえば、次のsensorDataコレクションには、気象センサーによる測定値が含まれています。

db.sensorData.insertMany( [ {
     "metadata": {
         "sensorId": 5578,
         "type": "omni",
         "location": {
             type: "Point",
             coordinates: [-77.40711, 39.03335]
         }
     },
     "timestamp": ISODate("2022-01-15T00:00:00.000Z"),
     "currentConditions": {
         "windDirection": 127.0,
         "tempF": 71.0,
         "windSpeed": 2.0,
         "cloudCover": null,
         "precip": 0.1,
         "humidity": 94.0,
     }
   },
   {
     "metadata": {
         "sensorId": 5578,
         "type": "omni",
         "location": {
             type: "Point",
             coordinates: [-77.40711, 39.03335]
         }
     },
     "timestamp": ISODate("2022-01-15T00:01:00.000Z"),
     "currentConditions": {
         "windDirection": 128.0,
         "tempF": 69.8,
         "windSpeed": 2.2,
         "cloudCover": null,
         "precip": 0.1,
         "humidity": 94.3,
     }
   },
   {
     "metadata": {
         "sensorId": 5579,
         "type": "omni",
         "location": {
             type: "Point",
             coordinates: [-80.19773, 25.77481]
         }
     },
     "timestamp": ISODate("2022-01-15T00:01:00.000Z"),
     "currentConditions": {
         "windDirection": 115.0,
         "tempF": 88.0,
         "windSpeed": 1.0,
         "cloudCover": null,
         "precip": 0.0,
         "humidity": 99.0,
     }
    }
  ]
)

timestampフィールドにセカンダリの単一フィールドインデックスを作成します。

db.sensorData.createIndex( { "timestamp": 1 } )

timestampフィールドでの次のソート操作では、パフォーマンスを向上させるためにセカンダリインデックスを使用します。

db.sensorData.aggregate( [
  { $match: { "timestamp" : { $gte: ISODate("2022-01-15T00:00:00.000Z") } } },
  { $sort: { "timestamp": 1 } }
] )

ソート操作でセカンダリインデックスが使用されたことを確認するには、 .explain( "executionStats" )オプションを指定して操作を再度実行します。

db.sensorData.explain( "executionStats" ).aggregate( [
  { $match: { "timestamp": { $gte: ISODate("2022-01-15T00:00:00.000Z") } } },
  { $sort: { "timestamp": 1 } }
] )

時系列コレクションに対する最後のポイントクエリ

時系列データでは、最後のポイントクエリは、指定されたフィールドの最新のタイムスタンプを持つデータポイントを返します。時系列コレクションの場合、最後のポイントクエリは一意のメタデータ値ごとに最新の測定値を取得します。たとえば、すべてのセンサーから最新の温度読み取りを取得したい場合があります。次のいずれかのインデックスを作成して、最後のポイントクエリのパフォーマンスを向上させます。

{ "metadata.sensorId": 1,  "timestamp": 1 }
{ "metadata.sensorId": 1,  "timestamp": -1 }
{ "metadata.sensorId": -1, "timestamp": 1 }
{ "metadata.sensorId": -1, "timestamp": -1 }

注意

最後のポイントクエリは、 Distinguished_SCAN 最適化を使用する場合に最高のパフォーマンスを発揮します。この最適化は、 timeFieldのインデックスが降順の場合にのみ使用できます。

次のコマンドを実行すると、 metaField （昇順）とtimeField （降順）に複合セカンダリインデックスが作成されます。

db.sensorData.createIndex( { "metadata.sensorId": 1,  "timestamp": -1 } )

次の最後のポイントクエリの例では、上記で作成した降順のtimeField複合セカンダリインデックスを使用します。

db.sensorData.aggregate( [
   {
      $sort: { "metadata.sensorId": 1, "timestamp": -1 }
   },
   {
      $group: {
         _id: "$metadata.sensorId",
         ts: { $first: "$timestamp" },
         temperatureF: { $first: "$currentConditions.tempF" }
      }
   }
] )

最後のポイントクエリがセカンダリインデックスを使用していたことを確認するには、 .explain( "executionStats" )を使用して操作を再度実行します。

db.getCollection( 'sensorData' ).explain( "executionStats" ).aggregate( [
   {
      $sort: { "metadata.sensorId": 1, "timestamp": -1 }
   },
   {
      $group: {
         _id: "$metadata.sensorId",
         ts: { $first: "$timestamp" },
         temperatureF: { $first: "$currentConditions.tempF" }
      }
   }
] )

winningPlan.queryPlan.inputStage.stageはDISTINCT_SCANであり、これはインデックスが使用されたことを示します。説明プランの出力の詳細については、「説明結果」を参照してください。

時系列コレクションのインデックスヒントの指定

インデックスのヒントにより、MongoDB はクエリに特定のインデックスを使用するようになります。時系列コレクションに対する一部の操作では、ヒントでインデックスが指定されている場合にのみインデックスを利用できます。

たとえば、次のクエリでは、MongoDB はtimestamp_1_metadata.sensorId_1インデックスを使用します。

db.sensorData.find( { "metadata.sensorId": 5578 } ).hint( "timestamp_1_metadata.sensorId_1" )

時系列コレクションでは、インデックス名またはインデックスキーパターンのいずれかを使用してヒントを指定できます。コレクションのインデックスの名前を取得するには、 db.collection.getIndexes()メソッドを使用します。

2dsphere インデックスの作成

バージョン6.0 以降、timeField、metaField、または測定フィールドに 2dsphere インデックスを作成できます。

たとえば、次の操作は、location フィールドに 2dsphere インデックスを作成します。

例

db.sensorData.createIndex({ "metadata.location": "2dsphere" })

さらに、次の操作では、測定フィールドに 2dsphere インデックスが作成されます。

例

db.sensorData.createIndex({ "currentConditions.tempF": "2dsphere" })

注意

時系列コレクションにセカンダリインデックスがあり、機能の互換性バージョン(FCV) をダウングレードする必要がある場合は、まずダウングレードされた FCV と互換性のないセカンダリインデックスを削除する必要があります。詳しくは、を参照してください。setFeatureCompatibilityVersion

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