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Time Series 컬렉션에 보조 인덱스 추가하기

이 페이지의 내용

  • 세컨더리 인덱스를 사용하여 정렬 성능 향상
  • time-series 컬렉션의 "Last 점" 쿼리
  • Time Series 컬렉션에 대한 인덱스 힌트 지정
  • MongoDB 6.0의 Time Series 보조 인덱스

time series 컬렉션 에 대한 쿼리 성능을 개선하려면 하나 이상의 보조 인덱스 를 추가하여 일반적인 time series 쿼리 패턴을 지원합니다. 구체적으로는 timeField 및 metaField 로 지정된 필드에 하나 이상의 복합 인덱스 를 생성하는 것이 좋습니다. metaField 필드의 필드 값이 문서인 경우 해당 문서 내부의 필드에 보조 인덱스를 만들 수 있습니다.

참고

모든 인덱스 유형이 지원되는 것은 아닙니다. 지원되지 않는 인덱스 유형 목록은 Time Series 컬렉션의 세컨더리 인덱스에 대한 제한 사항을 참조하세요.

예를 들어, 이 명령은 metadata.sensorId 및 timestamp 필드에 복합 인덱스 를 생성합니다.

db.weather24h.createIndex( { "metadata.sensorId": 1, "timestamp": 1 } )

팁

참조:

db.collection.createIndex()

세컨더리 인덱스를 사용하여 정렬 성능 향상

Time Series 컬렉션은 인덱스를 사용하여 timeField 및 metaField 의 정렬 성능을 개선할 수 있습니다.

예를 들어 다음 sensorData collection에는 날씨 센서의 측정값이 포함되어 있습니다.

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

Time Series 컬렉션은 내부 클러스터형 인덱스 를 자동으로 생성합니다. 쿼리 플래너는 이 인덱스를 사용하여 정렬 성능을 개선합니다.

참고

1970-01-01T00:00:00.000Z 이전 또는 2038-01-19T03:14:07.000Z 이후에 timeField 값이 있는 문서를 컬렉션에 삽입하면 MongoDB는 경고를 기록하고 일부 쿼리 최적화에서 내부 인덱스를 사용하지 못하도록 합니다. timeField 에세컨더리 인덱스를 생성하여 쿼리 성능을 회복하고 로그 경고를 해결합니다.

timestamp 필드에 대한 다음 정렬 작업은 클러스터형 인덱스를 사용하여 성능을 개선합니다.

db.sensorData.find().sort( { "timestamp": 1 } )

정렬 작업에 클러스터형 인덱스가 사용되었는지 확인하려면 .explain( "executionStats" ) 옵션을 사용하여 작업을 다시 실행합니다.

db.sensorData.find().sort( { "timestamp": 1 } ).explain( "executionStats" )

winningPlan.queryPlan.inputStage.stage 는 COLLSCAN 이며 계획 설명 출력에 _internalBoundedSort 단계가 있습니다. interalBoundedSort 필드는 클러스터형 인덱스가 사용되었음을 나타냅니다. 계획 설명 출력에 대한 자세한 내용은 결과 설명을 참조하세요.

Time Series 컬렉션의 보조 인덱스는 정렬 작업의 성능을 향상시키고 인덱스를 사용할 수 있는 시나리오의 수를 늘릴 수 있습니다.

time series 컬렉션에 대한 정렬 작업은 timeField 의 보조 인덱스를 사용할 수 있습니다. 특정 조건에서 정렬 작업은 metaField 및 timeField 에서 복합 보조 인덱스를 사용할 수도 있습니다.

집계 파이프라인 단계 $match 및 $sort 는 Time Series 컬렉션에서 사용할 수 있는 인덱스를 결정합니다. 다음 목록에서는 인덱스를 사용할 수 있는 시나리오에 대해 설명합니다.

  • { <timeField:> ±1 } 에서 정렬은 클러스터형 인덱스를 사용합니다.

  • { <timeField>: ±1 } 정렬은 <timeField>의 세컨더리 인덱스를 사용합니다.

  • { <metaField>: ±1, timeField: ±1 } 정렬은 { <metaField>: ±1, timeField: ±1 }의 세컨더리 인덱스를 사용합니다.

  • <metaField>에 점 조건자가 있는 경우 { <timeField>: ±1 }에 대한 정렬은 { metaField: ±1, timeField: ±1 }에 보조 인덱스를 사용합니다.

timestamp 필드에 보조 인덱스를 생성합니다.

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

timestamp 필드에 대한 다음 정렬 작업은 보조 인덱스을 사용하여 성능을 향상시킵니다.

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

정렬 작업에서 세컨더리 인덱스을 사용했는지 확인하려면 .explain( "executionStats" ) 옵션을 사용하여 작업을 다시 실행합니다.

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

time-series 컬렉션의 "Last 점" 쿼리

'마지막 지점' 쿼리는 각 고유 메타데이터 값에 대한 최신 측정값을 가져옵니다. 예를 들어 모든 센서에서 최신 온도 측정값을 가져오고 싶을 수 있습니다. 다음 인덱스 중 하나를 생성하여 마지막 점 쿼리의 성능을 개선합니다.

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

참고

마지막 점 쿼리는 DISTINCT_SCAN 최적화를 사용할 때 가장 성능이 좋습니다. 이 최적화는 timeField의 인덱스가 내림차순인 경우에만 사용할 수 있습니다.

다음 명령은 metaField(오름차순) 및 timeField(내림차순)에 복합 보조 인덱스를 생성합니다.

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

다음 마지막 점 쿼리 예시에서는 위에서 생성된 내림차순 timeField 복합 보조 인덱스를 사용합니다.

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

마지막 점 쿼리가 보조 인덱스를 사용했는지 확인하려면 .explain( "executionStats" )을 사용하여 작업을 다시 실행합니다.

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.stage는 DISTINCT_SCAN이며, 이는 인덱스가 사용되었음을 나타냅니다. 설명 계획 출력에 대한 자세한 내용은 설명 결과를 참조하세요.

Time Series 컬렉션에 대한 인덱스 힌트 지정

인덱스 힌트는 MongoDB가 쿼리에 특정 인덱스를 사용하도록 합니다. Time Series 컬렉션에 대한 일부 작업은 인덱스가 힌트에 지정된 경우에만 인덱스를 활용할 수 있습니다.

예를 들어 다음 쿼리는 MongoDB가 timestamp_1_metadata.sensorId_1 인덱스를 사용하도록 합니다.

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

Time Series 컬렉션에서는 인덱스 이름 또는 인덱스 키 패턴을 사용하여 힌트를 지정할 수 있습니다. 컬렉션에서 인덱스 이름을 가져오려면 db.collection.getIndexes() 메서드를 사용합니다.

MongoDB 6.0의 Time Series 보조 인덱스

MongoDB 6.0부터 다음을 수행할 수 있습니다.

참고

Time Series 컬렉션에 보조 인덱스가 있고 기능 호환성 버전(FCV)을 다운그레이드해야 하는 경우, 먼저 다운그레이드된 FCV와 호환되지 않는 보조 인덱스를 모두 삭제해야 합니다. setFeatureCompatibilityVersion을 참조하세요.

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Time Series 컬렉션으로 데이터 마이그레이션 →

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