성능 인사이트
MongoDB Compass는 스키마 또는 쿼리를 개선할 수 있다고 판단하면 성능 인사이트를 표시합니다. 성능 인사이트는 스키마 및 데이터 모델링 관행을 개선할 수 있는 방법을 보여줍니다. 성능 인사이트를 사용하여 스키마 설계 모범 사례를 학습하고 애플리케이션 성능을 개선하세요.
사용 사례
성능 인사이트는 애플리케이션 개발 프로세스 초기에 고려하는 것이 가장 좋습니다. 좋은 데이터 모델링 사례로 애플리케이션을 시작하면 애플리케이션 성장에 따른 스키마 및 성능 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.
Compass는 개발의 모든 단계에서 성능 인사이트를 제공하지만 프로덕션에 사용되는 대규모 스키마에서는 스키마 수정이 어려울 수 있습니다.
성능 인사이트를 기반으로 스키마를 수정하기 전에 추천이 애플리케이션에 적합한지 확인하세요. 예를 들어 Compass에서 인덱스 생성을 추천하는 경우 인덱스가 자주 실행되는 쿼리를 지원하는지 확인합니다.
행동
성능 인사이트는 자동으로 활성화됩니다.
성능 인사이트는 일반적이며 데이터베이스 또는 컬렉션 이름과 같은 스키마와 관련된 속성을 사용하지 않습니다.
Compass는 다음 시나리오에서 성능 인사이트를 보여줍니다.
Scenario | 성능 인사이트 |
|---|---|
인덱스 없이 쿼리 또는 집계를 실행합니다. | 작업을 지원하는 인덱스를 추가합니다. |
$lookup 단계를 사용하는 집계 파이프라인을 실행합니다. | $lookup 작업이 필요하지 않도록 관련 데이터를 삽입합니다. |
가능하면 Atlas Search를 사용하여 텍스트 검색 쿼리의 성능을 개선합니다. | |
데이터베이스에 너무 많은 컬렉션이 포함되어 있습니다. | 컬렉션의 수를 줄이세요. |
문서에 너무 많은 요소가 있는 배열 필드가 포함되어 있습니다. | 무제한 배열 피하기 |
개별 문서의 데이터 크기가 너무 큽니다. | 대용량 문서를 별도의 컬렉션으로 분할합니다. |
컬렉션에 인덱스가 너무 많습니다. | 인덱스를 검토하고 불필요한 인덱스는 제거합니다. |