Desempenho de índices do Atlas Search

Tamanho e configuração do índice

Quando você cria um índice do Atlas Search, o mapeamento de campo é padronizado como dinâmico, o que significa que o Atlas Search indexa dinamicamente todos os tipos de dados que podem ser indexados dinamicamente em sua collection. Outras opções, como ativar destaques, também podem fazer com que seu índice ocupe mais espaço em disco. Você pode reduzir o tamanho e o impacto de desempenho do seu índice Atlas Search fazendo o seguinte:

• Especificar uma definição de índice personalizada para restringir a quantidade e o tipo de dados indexados.

• Definindo a opção store para false ao especificar um tipo de string em uma definição de índice.

{
  "_id": 0,
  "name": "Springfield High",
  "mascot": "Pumas",
  "teachers": [
    {
      "first": "Jane",
      "last": "Smith",
      "classes": [
        {
          "subject": "art of science",
          "grade": "12th"
        },
        ... // 2 more embedded documents
      ]
    },
    ... // 1 more embedded document
  ],
  "clubs": {
    "stem": [
      {
        "club_name": "chess",
        "description": "provides students opportunity to play the board game of chess informally and competitively in tournaments."
      },
      ... // 1 more embedded document
    ],
    ... // 1 more embedded document
  }
}

Criar e atualizar um índice do Atlas Search

A criação de um índice do Atlas Search exige muitos recursos. O desempenho do seu agrupamento do Atlas pode ser afetado enquanto o índice é desenvolvido.

O Atlas replica todas as gravações da coleção. Isso significa que, para cada coleção com índices do Atlas Search, as gravações são ampliadas para a quantidade de índices do Atlas Search definidos para essa coleção.

Em alguns casos, seu índice do Atlas Search deve ser reconstruído. Reconstruir o índice do Atlas Search também consome recursos e pode afetar o desempenho do banco de dados. O Atlas Search reconstrói automaticamente o índice apenas no caso de:

• Alterações na definição do índice

• Atualizações de versão do Atlas Search que incluem alterações significativas

• Problemas relacionados ao hardware, como corrupção de índice

Consistência eventual e latência de indexação

O Atlas Search aceita a consistência eventual e não fornece garantias de consistência mais sólidas. Isso significa que os dados inseridos em uma collection do MongoDB e indexados pelo Atlas Search não estarão disponíveis imediatamente para queries do $search.

O Atlas Search lê dados de fluxos de alterações do MongoDB e indexa esses dados em um processo assíncrono. Esse processo geralmente é muito rápido, mas, às vezes, pode ser afetado pela latência de replicação, a disponibilidade de recursos do sistema e a complexidade da definição de índices. Um grande número de índices do Atlas Search também pode contribuir para o atraso de replicação e a latência dos índices do Atlas Search.

Explosões de mapeamento de documentos

Mapeamento de explosões ocorrem quando o Atlas Search indexa um documento com chaves arbitrárias e você tem um mapeamento dinâmico. O processo mongot pode consumir quantidades cada vez maiores de memória e travar. Se você adicionar muitos campos a um índice, podem ocorrer explosões de mapeamento. Para resolver esse problema, você pode atualizar o cluster ou usar um mapeamento estático que não indexe todos os campos nos dados.

Ao pesquisar campos usando um caminho curinga, crie sua pesquisa para usar um esquema semelhante a uma tupla. Se você fizer uma pesquisa com um caminho curinga que use um esquema de valor-chave, o Atlas Search indexará cada chave como seu próprio campo, o que pode causar explosões de mapeamento.

ruleBuilder: {
  ruleName1: <data>,
  ruleName2: <data>,
  .....
  ruleName1025: <data>
}

{
  ruleBuilder: [
    {name: ruleName1, data: <data>},
    {name: ruleName2, data: <data>},
    ...
    {name: ruleName1025, data: <data>}
  ]
}

Armazenar campos de origem

Você pode configurar campos para armazenar no Atlas Search e melhorar o desempenho de estágios do pipeline de agregação subsequentes como $sort, $match, $group e $skip. Use essa otimização se os documentos originais e o conjunto de dados correspondentes forem tão grandes que uma pesquisa de dados completa seja ineficiente. Para saber mais sobre como armazenar campos específicos na Atlas Search e retornar somente esses campos armazenados, consulte Definir campos de origem armazenados no seu índice do Atlas Search e Retornar campos de origem armazenados.

Recomendamos armazenar somente o número mínimo de campos necessários para as fases subsequentes. Se necessário, você pode usar $lookup no final da fase do pipeline para recuperar documentos inteiros conforme mostrado nos exemplos. Armazenar campos desnecessários aumenta a utilização do disco e pode afetar negativamente o desempenho durante a indexação e a query.

Atualização do Atlas Search

O Atlas Search é implantado no seu cluster Atlas. Quando uma nova versão do Atlas Search é implantada, seu cluster Atlas pode apresentar breves falhas de rede no retorno dos resultados da consulta. Para mitigar problemas durante a implantação e minimizar o impacto em seu aplicativo, considere o seguinte:

• Implemente a lógica de repetição em seu aplicativo.

• Configurar janelas de manutenção do Atlas.

  Observação

  As atualizações do Atlas Search iniciam somente durante o período de manutenção e podem continuar após esse período.

Para saber mais sobre as alterações em cada versão, consulte Atlas Search Changelog.

Elevar o desempenho de indexação

Você pode ampliar a sincronização inicial e a indexação de estado constante de um índice do Atlas Search atualizando o cluster para um nível mais alto com mais núcleos. O Atlas Search utiliza uma porcentagem de todos os núcleos disponíveis para executar a sincronização inicial e a indexação de estado constante, e o desempenho melhora à medida que novos núcleos são disponibilizados com a atualização do cluster.

Alteração de configurações do Atlas Cluster

Se você reconfigurar seu sistema para usar o tipo de armazenamento local do NVMe ou fazer upscale de um cluster baseado em NVMe, o Atlas Search executará uma sincronização inicial de todos os índices do Atlas Search configurados após cada nó completar sua configuração subjacente ou ação de upscale. Se a sincronização inicial do índice do Atlas Search demorar mais do que o tempo que levou para completar a alteração de configuração do cluster, você não poderá executar queries do $search até a conclusão da sincronização inicial em todos os nós no seu Atlas cluster.

Recomendamos distribuir nós de pesquisa dedicados para dimensionar seu cluster do Atlas e suas cargas de trabalho $search de forma independente. Os nós de pesquisa dedicados executam somente o processo mongot e, portanto, melhoram a disponibilidade, o desempenho e o balanceamento da carga de trabalho do processo mongot.