![[MongoDB] 인덱스 (준비중)](/images/mongo_logo.png){kind=logo}
Table of Contents
인덱스
- 인덱스는 쿼리를 더욱 효율적으로 실행하도록 도와준다
- 만약 인덱스가 없으면 쿼리를 실행하기 위해 컬렉션내의 모든 도큐먼트를 스캔해야 한다
- 인덱스가 있으면 쿼리 결과를 반환하기 위해 스캔해야 하는 도큐먼트의 수를 제한시킬 수 있다
- 하지만 인덱스는 쓰기 실행에 있어서는 안좋은 영향을 미친다
- 그래서 쓰기 비율이 훨씬 높은 컬렉션의 경우에는 인덱스를 사용하는 것을 신중히 해야한다
- 몽고DB에서 인덱스는 B-tree 구조이다
- 인덱스는 도큐먼트의 1개 이상의 특정 필드를 정렬된 상태로 저장한다
- 몽고DB는 컬렉션 생성시 자동으로
_id필드로 구성된 유니크 인덱스를 생성한다
인덱스 만들기
- 인덱스명은 변경할 수 없다. 새로운 이름을 얻기 위해서는 삭제후 새로 생성해야 한다
- 대부분의 케이스에 ESR 원칙을 적용해 인덱스를 만들면 효율적인 인덱스를 만들 수 있다
인덱스명 표기하기
- 인덱스명을 직접 만들면 나중에 쿼리 결과를 분석할 때 어떤 인덱스가 사용됐는지 식별하기 쉽다
db.<collection>.createIndex(
{ <field>: <value> },
{ name: "<indexName>" }
)
- 인덱스명을 따로 지정하지 않으면 다음과 같은 규칙으로 인덱스명이 자동 설정된다
| Index | Default Name |
| { score : 1 } | score_1 |
| { content : “text”, “description.tags”: “text” } | content_text_description.tags_text |
| { category : 1, locale : “2dsphere”} | category_1_locale_2dsphere |
| { “fieldA” : 1, “fieldB” : “hashed”, “fieldC” : -1 } | fieldA_1fieldB_hashed_fieldC-1 |
인덱스 종류
Single FIeld Index
- 필드 하나로 이루어진 인덱스를 말한다
- 단일 필드 인덱스를 만드는 방법은 아래와 같다
db.<collection>.createIndex( { <field>: <sortOrder> } )
- 정렬 기준은
1이 오름차순,-1이 내림차순 정렬이다
db.students.createIndex( { gpa: 1 } )
- 내장된 도큐먼트가 가지는 필드에 대해서도 인덱스를 생성할 수 있다
- 아래와 같은 형태의 도큐먼트가 있을 때,
{
"name": "Bob",
"gpa": 3.2,
"location": { city: "Albany", state: "New York" }
}
- 다음과 같이
location필드의 내장 필드인state에 대해서 인덱스를 만들 수 있다
db.students.createIndex( { "location.state": 1 } )
Compound Index
- 여러 필드로 이루어진 인덱스를 말한다
{ "item": 1, "location": 1, "stock": 1 }
- 위와 같은 인덱스는 다음과 같은 필드 조합으로 이루어진 쿼리에 사용될 수 있다
itemitem,locationitem,location,stockitem,stock(여기서는 item만 인덱스 효과를 누릴 수 있음)
- 아래와 같은 필드 조합의 쿼리는 인덱스를 사용하지 않는다
locationstocklocation,stock
- 만약
item을 사용하는 쿼리와,item,location을 사용하는 쿼리가 있다면{ "item": 1, "location": 1}인덱스 하나만 있으면 된다.{ "item": 1 }인덱스도 만드는 것은 낭비이다
Multikey Index
-
배열 필드로 이루어진 인덱스를 말한다
-
다음과 같은 형태의 도큐먼트가 있을 때,
{ _id: 5, type: "food", item: "apple", ratings: [ 5, 8, 9 ] }
- 아래와 같이
ratings필드를 이용해 멀티키 인덱스를 만들 수 있다
db.inventory.createIndex( { ratings: 1 } )