3-1 인덱스의 생성과 관리

1. 인덱스란?

인덱스(영어: index)는 데이터베이스 분야에 있어서 테이블에 대한 동작의 속도를 높여주는 자료 구조를 일컫는다. (출처: wikipedia)

2. MongoDB 인덱스의 특징

Index 명은 Case Sensitive (대소문자 구별)
문서 Update 시 해당 Index Key 만 변경되지만, 변경되는 문서의 크기가 기존 EXTENT 공간 크기보다 크면, 더 큰 EXTENT 공간으로 마이그레이션 될 수 있고 성능 저하 발생 가능 => 충분한 EXTENT 크기로 설계 필요 (5장 - 논리 & 물리 구조 설계에서 다룸)
sort() 와 limit() 같이 사용해 불필요한 검색 줄여 성능 향상시킬 것

3. 인덱스 생성

명령어: `createIndex()`

db.employees.createIndex(
    {eno: 1}, {unique: true} // 1: Asc, -1: Desc
);

db.employees.createIndex({job: -1});

기본 인덱스는 _id 값으로 생성된다.

4. 인덱스 조회

명령어: `getIndexes()`

db.employees.getIndexes()

5. 인덱스 삭제

명령어: `dropIndex()`, `dropIndexes()`

db.employees.dropIndex({eno: -1})

db.employees.dropIndexes()

6. 인덱스 재구성

왜 재구성을 해야하나?

MongoDB에선 B* Tree 인덱스를 기본으로 사용하여 빠른 검색이 가능 (B Tree 참고, B* Tree 참고)

그러나 사용 과정에서 입력 & 삭제가 빈번히 발생하면 인덱스 구조의 변형으로 인한 불균형이 발생해 빠른 성능이 보장되지 않을 수 있음.

이런 경우 유일한 해결책은 인덱스 구조의 재 구성

명령어: `reIndex()`

db.employees.reIndex()

7. 실행계획 확인

명령어: `explain()`

db.employees.find({empno: 10}).explain()

3-2 인덱스의 종류

인덱스 종류 및 옵션

Single-Key / Compound Key
Unique / Non-Unique
Sparse
Partial
Background (인덱스 생성 옵션)
Covered (검색방식)
TTL (인덱스 관리 옵션)
GeoSpartial
GeoMetry

1. Single-Key / Compound Key

말 그대로 인덱스의 키가 1개 or 여러개 의 차이

싱글 키 인덱스

db.employees.createIndex({empno: 1}) // 1: Asc, -1: Desc

복합 키 인덱스

db.employees.createIndex({empno: 1, deptno: -1})

2. Unique / Non-Unique

인덱스의 값들이 유일값(Unique) 인지 중복값이 있는지(Non-Unique)의 차이

기본값: false (Non-Unique)

Unique Index

db.employees.createIndex({empno: 1}, {unique: true})

인덱스 생성 전 이미 대상에 중복값이 있었다면 에러 발생

Non-Unique Index

db.employees.createIndex({empno: 1}) // 기본값: {unique: false}

3. Sparse

검색 대상 필드가 전체에서 차지하는 비중이 낮은 경우에 유리

(전체 대상 Full Collection 검색보다 해당 조건을 만족하는 Document 로 만 Sparse 인덱스 생성 & 검색하기 때문에 더 빠름)

아래와 같은 경우 prize 필드는 일부의 소수에게만 있으므로 sparse 인덱스로 구성하기 좋음

Example

90%의 일반적인 employees 필드: empno, ename, deptno
10%의 소수의 수상내역 있는 employess 필드: empno, ename, deptno, prize

db.employees.createIndex({prize: 1}, {sparse: true}) // prize 필드가 있는 doc만 인덱스 생성

4. Partial

특정 컬럼에서 조건을 만족하는 데이터에서 추가로 조건을 또 만족하는 값을 검색할 때 유리

즉, 조건을 만족하는 일부 doc 에만 인덱스 적용

Example

1번 부서에서 연봉(salary)이 1억 넘는 사원들만 인덱스 적용

db.employees.createIndex(
	{deptno: 1},
    {
        partialFilterExpression: {
        	sal: {$gt: 10000000}	// 1번 부서에서 연봉이 1억 넘는 사원들만 인덱스 생성
    	}
    }
)

5. Background

인덱스 생성을 백그라운드에서 진행함

시스템 자원 부족한 환경 또는 빅 데이터 인덱싱의 상황에서 유용함

Example

db.employees.createIndex({eno: 1}, {background: true})

6. Covered

여러 필드로 생성된 인덱스 검색 시 Index 만의 검색 만으로도 조건을 만족하는 doc을 추출하는 경우

인덱스 스캔의 경우 인덱스를 통해 조건 만족하는 데이터 검색 후, 컬렉션에 대한 추가 검색을 통해 데이터 추출하는데, 인덱스 검색만으로 해결할 수 있는 경우 Covered 인덱스 생성하여 해당 인덱스 검색만으로 빠르게 처리 가능

Example

employees 에서 _id는 제외하고 부서번호와 이름만 검색할 때

db.employees.createIndex({deptno: 1, ename: 1}); // deptno와 ename에 인덱스
db.employees.find(
    {deptno: 3, ename: "Kim"}, // 검색 조건 = 3번 부서의 Kim 씨
    {_id: 0, ename: 1} // 노출 대상(실제 검색 대상)에서 _id 를 제외(값이 0)
);

실행계획 확인

Covered 인 경우

db.employees.find({deptno: 3, ename: "Kim"}, {_id: 0, ename: 1}).explain() // Covered

Covered 가 아닌 경우

db.employees.find({deptno: 3, ename: "Kim"}).explain() // Not Covered

7. TTL

일정 시점이 지난 인덱스 데이터 자동 삭제

Example

db.employees.createIndex({"dailyWorkLog": 1}, {expireAfterSeconds: 3600})

8. GeoSpatial

좌표로 구성되는 2차원 구조로 하나의 컬렉션에 하나의 2D 인덱스 생성 가능.

내 위치 기준 반경 1Km 내 맛집 검색 등의 경우에 유용

Example

db.spatial.ensureIndex({pos: "2d"}) // 2D 인덱스 생성 (안 하면 검색 시 에러)

연산자 종류

$near : 해당 좌표를 기준으로 가장 가까이 있는 n 개의 좌표 검색

db.spatial.find({
    pos: {
        $near: [5, 5]	// (5,5) 기준으로
    }
}).limit(5)	// 가장 가까이 있는 5개 추출

$center : 해당 좌표를 기준으로 가장 가까운 원형 좌표 검색

db.spatial.find({
    pos: {
        $geoWithin: {	// $within 은 2.4 버전에서 Deprecated 됨
            $center: [
                [5, 5], 2	// (5, 5) 를 중점으로 하는 반지름 2인 원 내에 속하는 좌표 검색
            ]
        }
    }
}, {_id: 0})

$box : 해당 좌표를 기준으로 가장 가까운 Box 형 좌표를 검색

db.spatial.find({
    pos: {
        $geoWithin: {
            $box: [
                [5, 5], [6, 6]	// (5, 5), (6, 6)을 끝점으로 하는 Box 내에 속하는 좌표 검색
            ]
        }
    }
}, {_id: 0})

$polygon : 해당 좌표를 기준으로 가장 가까운 다면체 좌표 검색

db.spatial.find({
    pos: {
        $geoWithin: {
            $polygon: [
                [3, 4], [5, 7], [7, 4]	// 각 좌표를 끝점으로 하는 삼각형에 속하는 좌표 검색
            ]
        }
    }
}, {_id: 0})

$centerSphere : 중점을 기준으로 지정한 반경 내에 속하는 좌표(경도, 위도)를 반환.
(centerSphere는 2차원 원이 아닌 3차원 구체 내에 속하는 값 검색)

db.tel_pos.find({
    last_pos: {
        $geoWithin: {
            $centerSphere : [
                [경도, 위도], 반경(radius) // (경도, 위도)를 기준으로 radius 에 포함되는 좌표 검색
            ]
        }
    }
})

$nearSphere : 중점을 기준으로 가장 가까운 좌표(경도, 위도) n 개 반환

db.tel_pos.find({
    last_pos: {
        $nearSphere: [경도, 위도]	// (경도, 위도)를 기준으로
    }
}).limit(2)	// 가장 가까이 있는 2개 좌표 반환

9. GeoMetry

직선 또는 곡선의 교차에 의해 이뤄지는 추상적인 구조나 다각형과 같은 기하학적 구조

3가지 타입을 제공하며, 인덱스 타입을 "2dsphere" 로 지정해야 한다.

db.position.ensureIndex({loc: "2dsphere"}) // 2dsphere 로 지정 필수

타입 종류

Point Type : 좌표와 같음

/* Point Type 좌표 생성 */
db.position.insert({
    "loc": {
        "type": "Point",	// Point 타입
        "coordinates": [127.0980748, 37.5301218]	// (경도, 위도)
    },
    "name": [
        "name=동서울 터미널"
    ]
})

/* Point 좌표를 기준으로 반경 검색 */
db.position.find({
    loc: {
        $near: {
            $geometry: {
                type: "Point",	// Point 타입
                coordinates: [127.1058431, 37.5164113]	// (경도, 위도)
            },
            $maxDistance: 2000,	// 미터 값
	        $minDistance: 10 	// 미터 값
        }        
    }
})

LineString Type : 경로 등의 선분 위에 위치한 좌표를 검색할 때 사용

/* 경로 (선분)에 속하는 값 생성 */
db.position.insert({
    loc: {
        type: "LineString",
        coordinates: [
            [127.1058431, 37.5164113],	// 잠실역
            [127.0846600, 37.5120906],	// 신천역
            [127.0740075, 37.5133497],	// 종합운동장역
            [127.0847829, 37.5105344]	// 삼성역
        ]
    },
    pos_name: [
        "start_name=SamSung Station",
        "route1=Complex Stadium Station",
        "route2=SinCheon Station",
        "end_name=JamSil Station"
    ]
})

/* 경로상에 있는 지하철 역 검색 */
db.position.find({
    loc: {
        $geoIntersects: {
            $geometry: {
                type: "LineString",
                coordinates: [
                    [127.1058431, 37.5164113],
                    [127.0846600, 37.5120906],
                    [127.0740075, 37.5133497],
                    [127.0847829, 37.5105344]
                ]
            }
        }
    }
}).pretty()

Polygon Type : 다면체 내에 속하는 좌표를 검색

/* 올림픽 공원 영역 저장 */
db.position.insert({
    loc: {
        type: "Polygon",
        coordinates: [
            [127.1261076, 37.5191452], // 몽촌토성역
            [127.1220412, 37.5221428],
            [127.1224733, 37.5239739],
            [127.1269535, 37.5231093],
            [127.1290333, 37.5179105],
            [127.1239271, 37.5116750],
            [127.1261076, 37.5191452] // 몽촌토성역
        ]
    },
    pos_name: [
        "add_name=올림픽 공원",
        "add_type=공원"
    ]
})

/* 올림픽 공원 내 수영장 위치 저장 */
db.position.insert({
    loc: {
        type: "Point",
        coordinates: [127.126553, 37.520952]
    },
    pos_name: [
        "add_name=올림픽 수영장",
        "add_tag=Public Sport"
    ]
})


/* 올림픽 공원 영역 내 어떤 시설물들이 있는지 검색 */
db.position.find({
    loc: {
        $geoWithin: {
            $geometry: {
                type: "Polygon",
                coordinates: [
                    [
                        [127.1261076, 37.5191452], // 몽촌토성역
                        [127.1220412, 37.5221428],
                        [127.1224733, 37.5239739],
                        [127.1269535, 37.5231093],
                        [127.1290333, 37.5179105],
                        [127.1239271, 37.5116750],
                        [127.1261076, 37.5191452] // 몽촌토성역
                    ]
                ]
            }
        }
    }
}).pretty()

3-3. 사용자 생성과 관리

1. OS 인증방식

MongoDB 인스턴스 실행 시 --bind_ip 옵션을 추가하여 접속가능한 클라이언트 IP 를 지정

Example

mongod --bind_ip=127.0.0.1  # localhost 로만 접근 가능

2. DB 인증방식

Role 기능을 통해 사용자 계정이 DB에서 어떤 권한으로 어느 범위의 작업들을 수행할 수 있는지 제어

참고: built-in-roles

1. admin DB 선택 & 유저 확인

use admin	// admin 데이터베이스 선택
show users	// user 확인 -> 처음엔 아무런 유저도 없다.

2. 유저 & 권한 생성

db.createUser({
	user: "system", // ID: system
    pwd: "1234", // PWD: 1234
    roles: [
        "dbAdminAnyDatabase"
    ]
})

db.dropUser("system")
db = db.getSiblingDB('admin')

db.createUser({
    user: "system",
    pwd: "manager",
    roles: [
        {role: "readWrite", db: "admin"},
        {role: "userAdmin", db: "admin"},
        {role: "dbAdmin", db: "admin"},
        {role: "clusterAdmin", db: "admin"},
        {role: "dbAdminAnyDatabase", db: "admin"},
        {role: "readWrite", db: "test"} // Test DB R/W 도 추가
    ]
})

3. 인증 적용 및 재시작

mongod 실행 시 반드시 --auth를 붙여야 한다!

/* 종료 후 재접속 */
mongod --bind_ip=0.0.0.0 --dbpath=/data/db --auth // 반드시 --auth 를 붙여야 함
use test
show collections

4. 인증 방법

참고: enable-authentication

/* db.auth를 통한 인증 */
use admin
db.auth("system", "manager")

/* mongo 클라이언트 실행 시 인증 */
mongo -u system -p manager admin // -u 유저 -p 비밀번호

3. 사용자 권한 롤

1. Database User Role

가장 기초 권한으로 MongoDB 접속 및 해제, CRUD 작업 수행 가능

2. DB Administration Role

MongoDB 를 기본적으로 관리할 수 있는 권한 부여

3. Administrative Role

DB ADministraion Role 과 더불어 Shards 시스템과 Replication 시스템을 구축 및 관리할 수 있는 권한 부여

4. Any Database Role

MongoDB 에서 제공하는 최상위 권한 부여

FilesExpand file tree

chapter3.md

Latest commit

History

chapter3.md

File metadata and controls

3-1 인덱스의 생성과 관리

목차

1. 인덱스란?

2. MongoDB 인덱스의 특징

3. 인덱스 생성

명령어: createIndex()

4. 인덱스 조회

명령어: getIndexes()

5. 인덱스 삭제

명령어: dropIndex(), dropIndexes()

6. 인덱스 재구성

왜 재구성을 해야하나?

명령어: reIndex()

7. 실행계획 확인

명령어: explain()

3-2 인덱스의 종류

인덱스 종류 및 옵션

1. Single-Key / Compound Key

싱글 키 인덱스

복합 키 인덱스

2. Unique / Non-Unique

Unique Index

Non-Unique Index

3. Sparse

Example

4. Partial

Example

5. Background

Example

6. Covered

Example

7. TTL

Example

8. GeoSpatial

Example

연산자 종류

9. GeoMetry

타입 종류

3-3. 사용자 생성과 관리

목차

1. OS 인증방식

Example

2. DB 인증방식

1. admin DB 선택 & 유저 확인

2. 유저 & 권한 생성

3. 인증 적용 및 재시작

4. 인증 방법

3. 사용자 권한 롤

1. Database User Role

2. DB Administration Role

3. Administrative Role

4. Any Database Role

참고: built-in-roles

명령어: `createIndex()`

명령어: `getIndexes()`

명령어: `dropIndex()`, `dropIndexes()`

명령어: `reIndex()`

명령어: `explain()`