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# 쿼리 계획 분석
설명 계획을 통한 쿼리 계획 분석은 Amazon DocumentDB 쿼리 성능에 대한 필수 인사이트를 제공합니다. executionStats를 사용한 쿼리 계획은 다음을 포함한 주요 지표를 보여줍니다.
+ 단계당 반환된 문서(nReturned)
+ 단계별 실행 시간(executionTimeMillisEstimate)
+ 계획 생성 기간(planningTimeMillis)
개발자는 쿼리 계획 출력을 검사하여 실행 패턴을 분석하고, 인덱스 사용률을 평가하고, 쿼리 파이프라인 단계에서 잠재적 최적화 기회를 식별할 수 있습니다.
쿼리 계획을 분석하려면 다음 형식으로 explain() 명령을 사용할 수 있습니다.
```
db.runCommand({explain: {query document}, verbosity: "executionStats"})
db.collection.find().explain("executionStats");
```
다음은 예제 작업입니다.
```
db.collection.find({ companyname: { '$eq': 'ANYCOMPANY' }, isDeleted: { '$eq': false } }).sort({"createdAt":1}).limit(2).explain("executionStats");
```
이 작업의 출력은 다음과 같이 표시됩니다.
```
{
queryPlanner: {
plannerVersion: 2,
namespace: 'limit_test.test',
winningPlan: {
stage: 'LIMIT_SKIP',
inputStage: {
stage: 'SORT',
sortPattern: { createdAt: 1 },
inputStage: {
stage: 'IXSCAN',
indexName: 'companyname_1_createdAt_1_isDeleted_1',
direction: 'forward',
indexCond: {
'$and': [
{ companyname: { '$eq': 'ANYCOMPANY' } },
{ isDeleted: { '$eq': false } }
]
}
}
}
}
},
indexFilterSet: false,
indexFilterApplied: false,
executionStats: {
executionSuccess: true,
executionTimeMillis: '4.186',
planningTimeMillis: '3.909',
executionStages: {
stage: 'LIMIT_SKIP',
nReturned: '2',
executionTimeMillisEstimate: '0.199',
inputStage: {
stage: 'SORT',
nReturned: '2',
executionTimeMillisEstimate: '0.197',
sortPattern: { createdAt: 1 },
inputStage: {
stage: 'IXSCAN',
nReturned: '34',
executionTimeMillisEstimate: '0.151',
indexName: 'companyname_1_createdAt_1_isDeleted_1',
direction: 'forward',
indexCond: {
'$and': [
{ companyname: { '$eq': 'ANYCOMPANY' } },
{ isDeleted: { '$eq': false } }
]
}
}
}
}
},
serverInfo: { host: 'demo-cluster', port: 27017, version: '5.0.0' },
ok: 1,
operationTime: Timestamp({ t: 1759915116, i: 1 })
}
```
다음은 Amazon DocumentDB 쿼리 실행 계획을 자세히 분석하여 각 구성 요소와 성능 특성을 분석한 것입니다.
## 전체 타이밍
executionTimeMillis는 계획 시간을 포함하여 쿼리에 걸린 총 시간을 나타냅니다.
planningTimeMillis는 쿼리에 소요된 총 계획 시간을 나타냅니다.
## 실행 단계
Amazon DocumentDB가 쿼리를 실행하는 데 사용하는 step-by-step 프로세스를 설명하여 다양한 작업을 통해 데이터가 흐르는 방식을 보여줍니다.
```
"executionStages": {
"stage": "[STAGE_NAME]",
"nReturned": "[NUMBER_OF_DOCS]",
"executionTimeMillisEstimate": "[TIME]",
"inputStage": {
// Nested stages
}
}
```
### 쿼리 계획의 공통 단계
다음은 쿼리 계획의 일반적인 실행 단계입니다. 각 단계는 모든 단계에서 쿼리 성능을 평가하는 데 도움이 되도록 executionTimeMillisEstimate(실행 시간) 및 nReturned(문서 수) 지표를 반환합니다.
#### COLLSCAN(컬렉션 스캔)
+ 문서별로 전체 컬렉션 문서를 스캔합니다.
+ nReturned: 컬렉션에서 일치하는 모든 문서를 반환합니다.
+ 인덱스를 사용할 수 없는 경우 표시되는 비용이 많이 드는 작업일 수 있습니다.
#### IXSCAN(인덱스 스캔)
+ 인덱스를 사용하여 일치하는 문서를 찾습니다.
+ nReturned: 인덱스를 기반으로 문서만 일치
+ 효율적인 작업, COLLSCAN보다 선호
#### SORT
+ 지정된 필드를 기준으로 문서를 정렬합니다.
+ 쿼리의 정렬 속성이 인덱스의 일부가 아닌 경우이 단계는 명시적으로 표시됩니다.
+ nReturned: 입력 문서와 동일한 번호
+ 대규모 결과 집합에 대해 메모리 집약적입니다. 최적화하려면 인덱스에 정렬 필드 이름을 추가합니다.
#### LIMIT\_SKIP
+ 반환되고 건너뛴 문서 수를 제어합니다.
+ nReturned: LIMIT 값으로 제한됨
+ 페이지 매김 또는 LIMIT 작업에 사용됩니다.
#### 하위 스캔
+ 중첩 쿼리 작업 수행
+ nReturned: 하위 쿼리 결과에 따라 다름
+ 여러 단계가 있는 복잡한 쿼리에 사용
executionTimeMillisEstimate는 최적화를 위한 좋은 후보입니다.
**참고**
executionStats 파라미터는 현재 업데이트 및 삭제 명령을 지원하지 않습니다.
## 계획 실행 통계 설명의 docsExamined 이해
를 사용하여 쿼리를 실행하면 `explain("executionStats")` Amazon DocumentDB는 쿼리 결과를 생성하기 위해 스캔한 문서 수를 이해하는 데 도움이 되는 검사 지표를 제공합니다. 이러한 지표는 비효율적인 쿼리 계획을 식별하고 성능을 최적화하는 데 유용합니다.
**참고**
Amazon DocumentDB 8.0.0 이상에서만 사용할 수 있습니다.
### 필드
| 필드 | 설명 | 수준 |
| --- | --- | --- |
| totalDocsExamined | 모든 실행 단계에서 검사한 총 문서 수입니다. | 최상위 executionStats |
| docsExamined | 특정 실행 단계에서 검사한 문서 수입니다. | 단계 수준 |
`docsExamined` 필드는 다음 단계에 나타납니다.
| 단계 | 설명 |
| --- | --- |
| 콜스캔 | 컬렉션 스캔. 컬렉션의 모든 문서가 검사됩니다. |
| ISSCAN | 인덱스 스캔. 인덱스 조건과 일치하는 문서만 검사됩니다. |
| FETCH | 최적화 프로그램이 IXSCAN과 별도의 단계에서 문서를 검색하면 FETCH 단계는 docsExamined를 보고합니다. 인덱스 스캔 계획에서 하위 IXSCAN 단계는 docsExamined를 보고하지 않습니다. $lookup 계획에서 FETCH 단계와 하위 단계 모두 docsExamined를 보고할 수 있습니다. |
**참고**
`docsExamined`는 문서에 액세스하지 않고 쿼리가 인덱스에서 완전히 충족되기 때문에 IXONLYSCAN 단계에 나타나지 않습니다.
### 계획 executionStats 출력 설명에 docsExamined 표시
다음 예제에서는 500,000개의 문서가 있는 컬렉션을 사용하고 다양한 쿼리 실행 단계에서가 어떻게 `docsExamined` 변경되는지 보여줍니다.
샘플 데이터 생성:
```
for (let i = 0; i < 500000; i++) {
db.coll.insertOne({ number: i, arr: [i, [i+1]], value: "test", bool: i % 2 === 0 });
}
```
#### 컬렉션 스캔(COLLSCAN)
인덱스가 없으면 Amazon DocumentDB는 전체 컬렉션 스캔을 수행합니다.
```
db.coll.find({ "number": { "$lt": 500 } }).explain("executionStats").executionStats
```
출력:
```
{
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : "500",
"executionTimeMillis" : "282.055",
"planningTimeMillis" : "0.085",
"totalDocsExamined" : "500000",
"executionStages" : {
"stage" : "COLLSCAN",
"nReturned" : "500",
"executionTimeMillisEstimate" : "281.915",
"docsExamined" : "500000",
"filter" : {
"number" : {
"$lt" : 500
}
}
}
}
```
500,000개의 모든 문서를 검사하여 500개의 결과를 반환했습니다. 숫자 필드에 인덱스를 생성하면 이를 개선할 수 있습니다.
#### 인덱스 스캔(IXSCAN)
```
db.coll.createIndex({ number: 1 });
db.coll.find({ "number": { "$lt": 5000 } }).explain("executionStats").executionStats
```
출력:
```
{
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : "5000",
"executionTimeMillis" : "3.047",
"planningTimeMillis" : "0.296",
"totalDocsExamined" : "5000",
"executionStages" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : "5000",
"executionTimeMillisEstimate" : "2.576",
"indexName" : "number_1",
"direction" : "forward",
"docsExamined" : "5000",
"indexCond" : {
"$and" : [
{
"number" : {
"$lt" : 5000
}
}
]
}
}
}
```
인덱스를 사용하면 반환된 수와 일치하는 500,000개 문서 중 5,000개만 검사하고 가져왔습니다. 인덱스 조건은 쿼리와 일치하지 않는 495,000개의 문서를 필터링했습니다.
#### 잔차 필터를 사용한 인덱스 스캔
```
db.coll.find({ "number": { "$lt": 5000 }, "arr": { "$gt": 4000 } }).explain("executionStats").executionStats
```
출력:
```
{
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : "999",
"executionTimeMillis" : "15.367",
"planningTimeMillis" : "0.115",
"totalDocsExamined" : "5000",
"executionStages" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : "999",
"executionTimeMillisEstimate" : "15.170",
"indexName" : "number_1",
"direction" : "forward",
"docsExamined" : "5000",
"indexCond" : {
"$and" : [
{
"number" : {
"$lt" : 5000
}
}
]
},
"filter" : {
"arr" : {
"$gt" : 4000
}
}
}
}
```
인덱스 조건이 500,000개 중 5,000개의 문서와 일치하면의 잔차 필터가 결과를 999로 `arr` 줄였습니다. `docsExamined` 값 5,000은 인덱스 조건 이후이지만 잔차 필터가 적용되기 전에 검사된 모든 문서를 반영합니다.
#### IXSCAN을 사용하여 가져오기
```
db.coll.find({ "$or": [{ "number": { "$lt": 100000 } }, { "number": { "$gt": 400000 } }] }).explain("executionStats").executionStats
```
출력:
```
{
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : "199999",
"executionTimeMillis" : "899.801",
"planningTimeMillis" : "0.183",
"totalDocsExamined" : "199999",
"executionStages" : {
"stage" : "FETCH",
"nReturned" : "199999",
"executionTimeMillisEstimate" : "894.141",
"docsExamined" : "199999",
"inputStage" : {
"stage" : "IXOR",
"nReturned" : "0",
"executionTimeMillisEstimate" : "874.897",
"inputStages" : [
{
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : "100000",
"executionTimeMillisEstimate" : "462.208",
"indexName" : "number_1",
"indexCond" : {
"$and" : [
{
"number" : {
"$lt" : 100000
}
}
]
}
},
{
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : "99999",
"executionTimeMillisEstimate" : "412.684",
"indexName" : "number_1",
"indexCond" : {
"$and" : [
{
"number" : {
"$gt" : 400000
}
}
]
}
}
]
}
}
}
```
Amazon DocumentDB 옵티마이저가 가져오기 단계를 사용하여 문서를 검색하는 경우 FETCH 단계는를 보고합니다`docsExamined`. 하위 IXSCAN 단계는 문서에 직접 액세스하지 않고 인덱스 키만 스캔`docsExamined`하므로 보고하지 않습니다.
#### 집계 조회가 포함된 FETCH
```
db.coll.explain("executionStats").aggregate([
{ $match: { "number": { "$lt": 5 } } },
{ $lookup: { from: "coll", pipeline: [{ $match: { "number": { "$lt": 3 } } }], as: "sub" } }
]).executionStats
```
출력:
```
{
"executionSuccess" : true,
"nReturned" : "5",
"executionTimeMillis" : "0.525",
"planningTimeMillis" : "0.327",
"totalDocsExamined" : "9",
"executionStages" : {
"stage" : "NESTED_LOOP_LOOKUP",
"nReturned" : "5",
"executionTimeMillisEstimate" : "0.163",
"inputStages" : [
{
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : "5",
"executionTimeMillisEstimate" : "0.039",
"indexName" : "number_1",
"direction" : "forward",
"docsExamined" : "5",
"indexCond" : {
"$and" : [
{
"number" : {
"$lt" : 5
}
}
]
}
},
{
"stage" : "FETCH",
"nReturned" : "1",
"executionTimeMillisEstimate" : "0.009",
"docsExamined" : "1",
"inputStage" : {
"stage" : "AGGREGATE",
"nReturned" : "1",
"executionTimeMillisEstimate" : "0.044",
"inputStage" : {
"stage" : "IXSCAN",
"nReturned" : "3",
"executionTimeMillisEstimate" : "0.013",
"indexName" : "number_1",
"direction" : "forward",
"docsExamined" : "3",
"indexCond" : {
"$and" : [
{
"number" : {
"$lt" : 3
}
}
]
}
}
}
}
]
}
}
```
외부 IXSCAN은 일치하는 번호 < 5개 문서 5개를 검사했습니다. 내부 IXSCAN은 일치하는 번호 < 3인 문서 3개를 검사했고 FETCH 단계에서는 집계된 결과 1개를 검사했습니다. 9`totalDocsExamined`의는 모든 단계(5 \+ 3 \+ 1)의 합계입니다.