계획 결과 설명 해석
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결과 설명을 사용하여 쿼리에 대한 다음 정보를 확인할 수 있습니다.
쿼리를 완료하는 데 걸린 시간
쿼리가 인덱스를 사용했는지 여부
쿼리를 수행하기 위해 스캔한 문서 및 인덱스 키의 수
참고
쿼리에 대한 계획 결과 설명은 MongoDB 버전에 따라 변경될 수 있습니다.
cursor.explain("executionStats")
및 db.collection.explain("executionStats")
메서드는 쿼리 성능에 대한 통계를 제공합니다. 이러한 통계는 쿼리에서 인덱스를 사용하는지 여부와 방법을 측정하는 데 유용할 수 있습니다. 자세한 내용은 db.collection.explain()
을 참조하세요.
MongoDB Compass는 쿼리 성능에 대한 통계를 표시하는 설명 계획 탭을 제공합니다. 이러한 통계는 쿼리에서 인덱스를 사용하는지 여부와 방법을 측정하는 데 유용할 수 있습니다.
쿼리 성능 평가
다음 문서가 포함된 inventory
컬렉션을 생각해 보세요.
{ "_id" : 1, "item" : "f1", type: "food", quantity: 500 } { "_id" : 2, "item" : "f2", type: "food", quantity: 100 } { "_id" : 3, "item" : "p1", type: "paper", quantity: 200 } { "_id" : 4, "item" : "p2", type: "paper", quantity: 150 } { "_id" : 5, "item" : "f3", type: "food", quantity: 300 } { "_id" : 6, "item" : "t1", type: "toys", quantity: 500 } { "_id" : 7, "item" : "a1", type: "apparel", quantity: 250 } { "_id" : 8, "item" : "a2", type: "apparel", quantity: 400 } { "_id" : 9, "item" : "t2", type: "toys", quantity: 50 } { "_id" : 10, "item" : "f4", type: "food", quantity: 75 }
해당 문서는 MongoDB Compass에 다음과 같이 나타납니다.
인덱스가 없는 쿼리
다음 쿼리는 quantity
필드의 값이 100
~ 200
사이인 문서를 검색합니다.
db.inventory.find( { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } } )
이 쿼리는 다음 문서를 반환합니다.
{ "_id" : 2, "item" : "f2", "type" : "food", "quantity" : 100 } { "_id" : 3, "item" : "p1", "type" : "paper", "quantity" : 200 } { "_id" : 4, "item" : "p2", "type" : "paper", "quantity" : 150 }
선택한 쿼리 계획을 보려면 cursor.explain("executionStats")
커서 메서드를 find 명령의 끝에 연결합니다.
db.inventory.find( { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } } ).explain("executionStats")
explain()
이에 따라 다음과 같은 결과를 반환합니다:
{ queryPlanner: { ... winningPlan: { queryPlan: { stage: 'COLLSCAN', ... } } }, executionStats: { executionSuccess: true, nReturned: 3, executionTimeMillis: 0, totalKeysExamined: 0, totalDocsExamined: 10, executionStages: { stage: 'COLLSCAN', ... }, ... }, ... }
컬렉션 스캔을 나타내기 위해
queryPlanner.winningPlan.queryPlan.stage
에서COLLSCAN
을 표시합니다.컬렉션 스캔은
mongod
가 결과를 식별하기 위해 전체 컬렉션 문서를 문서별로 스캔해야 함을 나타냅니다. 이 작업은 일반적으로 비용이 많이 드는 작업이며 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다.executionStats.nReturned
은(는)3
을(를) 표시하여 우승한 쿼리 계획이 3개의 문서를 반환한다는 것을 나타냅니다.executionStats.totalKeysExamined
가0
을 표시하여 이 쿼리가 인덱스를 사용하지 않음을 나타냅니다.executionStats.totalDocsExamined
가10
을 표시하여 MongoDB가 일치하는 3개의 문서를 찾기 위해 10개의 문서(즉, 컬렉션의 모든 문서 스캔)를 스캔해야 함을 나타냅니다.
다음 쿼리는 quantity
필드의 값이 100
~ 200
사이인 문서를 검색합니다.
다음 필터를 Compass 쿼리 표시줄에 복사하고 Find를 클릭합니다.
{ quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
이 쿼리는 다음 문서를 반환합니다.
선택한 쿼리 계획을 보려면 다음을 수행하세요.
test.inventory
collection의 Explain Plan 탭을 클릭합니다.Explain를 클릭합니다.
MongoDB Compass는 다음과 같이 쿼리 계획을 표시합니다.
참고
이 튜토리얼에서는 매우 작은 데이터 세트를 사용하기 때문에 인덱스를 사용하지 않더라도 Actual Query Execution Time은 0
초를 표시합니다.
더 큰 데이터 세트에서는 인덱싱된 쿼리와 인덱싱되지 않은 쿼리 간의 쿼리 실행 시간 차이가 훨씬 클 것입니다.
시각적 트리
Query Performance Summary은(는) 쿼리의 실행 통계를 보여줍니다.
Documents Returned 성공적인 쿼리 계획이 세 개의 문서를 반환한다는 것을 나타내기 위해
3
을 표시합니다.Index Keys Examined
0
을 표시하여 이 쿼리가 인덱스를 사용하지 않음을 나타냅니다.Documents Examined 은
10
을 표시합니다. 이는 MongoDB가 세 개의 일치하는 문서를 찾기 위해 컬렉션의 모든 문서인 열 개의 문서를 스캔해야 했음을 나타냅니다.
Query Performance Summary 아래에 MongoDB Compass는
COLLSCAN
쿼리 단계를 표시하여 이 쿼리에 컬렉션 스캔이 사용되었음을 나타냅니다.컬렉션 스캔은
mongod
가 결과를 식별하기 위해 전체 컬렉션 문서를 문서별로 스캔해야 함을 나타냅니다. 이 작업은 일반적으로 비용이 많이 드는 작업이며 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다.
Raw JSON
쿼리 표시줄 아래의 Raw JSON을 클릭하여 원시 JSON 형식으로 설명 세부 정보를 볼 수도 있습니다.
일치하는 문서 수와 검토된 문서 수의 차이는 효율성을 높이기 위해 쿼리에 인덱스를 사용하는 것이 도움이 될 수 있음을 시사할 수 있습니다.
인덱스가 있는 쿼리
quantity
필드에 대한 쿼리를 지원하려면 quantity
필드에 인덱스를 추가합니다.
db.inventory.createIndex( { quantity: 1 } )
쿼리 계획 통계를 보려면 explain()
메서드를 사용합니다.
db.inventory.find( { quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } } ).explain("executionStats")
explain()
메서드는 다음 결과를 반환합니다.
{ queryPlanner: { ... winningPlan: { queryPlan: { stage: 'FETCH', inputStage: { stage: 'IXSCAN', keyPattern: { quantity: 1 }, ... } } }, rejectedPlans: [ ] }, executionStats: { executionSuccess: true, nReturned: 3, executionTimeMillis: 0, totalKeysExamined: 3, totalDocsExamined: 3, executionStages: { ... }, ... }, ... }
queryPlanner.winningPlan.queryPlan.inputStage.stage
가IXSCAN
을 표시해 인덱스를 사용함을 나타냅니다.executionStats.nReturned
은(는)3
을(를) 표시하여 우승한 쿼리 계획이 3개의 문서를 반환한다는 것을 나타냅니다.executionStats.totalKeysExamined
가3
을 표시해 MongoDB가 세 개의 인덱스 항목을 스캔했음을 나타냅니다. 검사한 키의 수는 반환된 문서 수와 일치합니다. 즉,mongod
함수가 결과를 반환하기 위해 인덱스 키만을 검색했음을나타냅니다.mongod
는 모든 문서를 스캔할 필요가 없었고 일치하는 문서 3개만을 메모리로 가져왔습니다. 그 결과 매우 효율적인 쿼리가 생성됩니다.executionStats.totalDocsExamined
는3
을 표시해 MongoDB가 문서 3개를 스캔했음을 나타냅니다.
test.inventory
collection의 Indexes 탭을 클릭합니다.Create Index를 클릭합니다.
Select a field name 드롭다운 메뉴에서
quantity
을(를) 선택합니다.유형 드롭다운 메뉴에서
1 (asc)
를 선택합니다.Create를 클릭합니다.
참고
인덱스 이름 필드를 비워두면 MongoDB Compass가 인덱스에 기본 이름을 생성합니다.
이제 Indexes 탭에서 새로 만든 인덱스를 볼 수 있습니다.
inventory
컬렉션에 대한 Explain Plan 탭으로 돌아가서 이전 단계의 쿼리를 다시 실행합니다.
{ quantity: { $gte: 100, $lte: 200 } }
MongoDB Compass는 다음과 같이 쿼리 계획을 표시합니다.
시각적 트리
Query Performance Summary은(는) 쿼리의 실행 통계를 보여줍니다.
Documents Returned 성공적인 쿼리 계획이 세 개의 문서를 반환한다는 것을 나타내기 위해
3
을 표시합니다.Index Keys Examined 는
3
을 표시하여 MongoDB가 세 개의 인덱스 항목을 스캔했음을 나타냅니다. 검사한 키의 수는 반환된 문서 수와 일치합니다. 즉,mongod
는 결과를 반환하기 위해 인덱스 키만을 검색했습니다.mongod
는 모든 문서를 스캔할 필요가 없었고 일치하는 문서 3개만을 메모리로 가져왔습니다. 그 결과 매우 효율적인 쿼리가 생성됩니다.Documents Examined
3
을 표시하면 MongoDB가 세 개의 문서를 스캔했음을 나타냅니다.Query Performance Summary의 오른쪽에서 MongoDB Compass는 쿼리가
quantity
인덱스를 사용했음을 보여줍니다.
Query Performance Summary 아래에서 MongoDB Compass는 쿼리 단계인
FETCH
와IXSCAN
을 표시합니다.IXSCAN
은mongod
가FETCH
단계를 실행하고 문서를 검색하기 전에 쿼리를 만족시키기 위해 인덱스를 사용했음을 나타냅니다.
Raw JSON
쿼리 표시줄 아래의 Raw JSON을 클릭하여 원시 JSON 형식으로 설명 세부 정보를 볼 수도 있습니다.
인덱스가 없으면 쿼리는 10
개 문서의 전체 컬렉션을 스캔하여 3
개의 일치하는 문서를 반환합니다. 또한 쿼리는 각 문서 전체를 스캔하여 잠재적으로 해당 문서를 메모리로 가져와야 했습니다. 이로 인해 비용이 많이 들고 쿼리 작업이 느려질 수 있습니다.
인덱스를 사용하여 쿼리를 실행하면 3
개의 인덱스 항목과 3
개의 문서를 스캔하여 3
개의 일치하는 문서를 반환하므로 매우 효율적인 쿼리가 됩니다.