MongoDB について調べたことメモ

MongoDB のクエリパフォーマンス向上するために、ざっくり知識をつけたい。 次のメモ等を中心に、公式ドキュメント等にたどり着いて情報収集した。

• MongoDB データモデリングのベストプラクティス(Zenn)
• MongoDB について調査・検証しました
• MongoDB を始めた頃に知っていたら、と思う 14 のこと

概要

• lookup や mongoose populate を頻繁に行う場合、embedding の考えに従ってネストした方がよい
  • やりすぎると逆にパフォーマンスが落ちるため、要検討
  • 例）ページ情報を 1 ドキュメントにまとめると肥大化する可能性が高いが、商品＋在庫情報は 1 ドキュメントにネストしてもよさそう
• 全文検索のパフォーマンス改善を行う場合、Atlas Search 等を検討する
• 基本 lean を利用してパフォーマンス向上を図る（save 等を行わない場合）

MongoDB 系メモ

• A Summary of Schema Design Anti-Patterns and How to Spot Them
  • Atlas の機能を利用することでアンチパターンの発見が可能
    • スキーマ設計、インデックスなど
• Separating Data That is Accessed Together
  • embedding が基本
    • ドキュメント内に nest, array で埋め込むこと
    • lookup 等の余計なクエリ発行数が減り、単純にパフォーマンスが上がる
    • ただし、やりすぎて 1 ドキュメントのサイズが大きくなると、メモリ効率現象にともないパフォーマンス現象も発生する可能性あり
      • 公式ドキュメントでも、16MB の制限がかけられている
      • BSON Document Size
  • アクセスされるデータはソート済みであることが基本
• Case-Insensitive Queries Without Case-Insensitive Indexes
  • $regex i オプション(大文字小文字区別なし)を指定すると、インデックスの完全利用ができない
  • Atlas が提供している Atlas Search ($search) だと、全文検索に特化している
    • 事例は少なめ？
      • MongoDB Atlas Search のご紹介
      • MongoDB Atlas で全文検索を行う:基礎編 #MongoDB #NoSQL
• mongoose の lean で、クエリを高速化する(Zenn)
  • Faster Mongoose Queries With Lean
    • lean を利用することで、Mongoose の Document クラスに追加されるメソッド等がなくなる（単純な JSON になる）
    • virtuals, save() などを利用しない場合、lean を利用するとパフォーマンス向上につながる

RDB 系

ついでに気になって読んだスライド

• PostgreSQL🐘 と 比較しながら選ぶデータベース
• Web アプリケーションのパフォーマンス・チューニングの勘所

ECS 系

GPT に相談一部抜粋

タスク A に cpu=1024 （1vCPU）、タスク B に cpu=512 （0.5vCPU）を割り当てた場合、タスク A が 1vCPU をすべて使用している間、タスク B が同じ CPU を超えて使用することはできません。その結果、タスク B はパフォーマンスが低下します。タスク B がリソースを確保できなければ、その負荷はタスク A に偏り、全体的なリソース不足が生じる可能性があります。

ハードリミット、ソフトリミットを確認してみた方がよいかも

• CPU 系のことメモ
  • Amazon ECS のタスクにメモリを割り当てるにはどうすればよいですか?
  • 詳解: Amazon ECS による CPU とメモリのリソース管理
  • ECS タスクの CPU とメモリをチューニングする