MongoDB explain()로 컬렉션 실행 통계 확인하는 방법

MongoDB에서 explain()로 컬렉션 실행 통계 확인하기

MongoDB에서 쿼리가 어떻게 실행되는지, 그리고 얼마나 효율적으로 동작하는지 분석하고 싶다면 explain() 메서드를 활용하면 됩니다. 특히 인자로 "executionStats"를 전달하면 실제 실행에 소요된 시간, 검사한 문서 수 등 상세한 통계까지 확인할 수 있어 쿼리 최적화에 매우 유용합니다.

이번 글에서는 예제 컬렉션을 생성하고, explain()을 사용해 실행 통계를 조회하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.

1. 컬렉션 생성 및 문서 삽입

먼저 insertOne() 메서드를 사용해 demo157 컬렉션에 문서 두 개를 삽입합니다.

> db.demo157.insertOne({"Status":"Active"});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e354fdffdf09dd6d08539fc")
}
> db.demo157.insertOne({"Status":"InActive"});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e354fe3fdf09dd6d08539fd")
}

2. find()로 저장된 문서 확인

find() 메서드를 사용하면 컬렉션에 저장된 모든 문서를 조회할 수 있습니다.

> db.demo157.find();

위 명령을 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

{ "_id" : ObjectId("5e354fdffdf09dd6d08539fc"), "Status" : "Active" }
{ "_id" : ObjectId("5e354fe3fdf09dd6d08539fd"), "Status" : "InActive" }

3. explain("executionStats")로 실행 통계 조회

이제 $in 연산자를 사용한 쿼리에 explain("executionStats")를 적용해 보겠습니다.

> db.demo157.find({Status: { $in: ['Active','InActive'] }}).explain("executionStats");

실행하면 아래와 같이 쿼리 계획(queryPlanner)과 실제 실행 통계(executionStats)가 포함된 상세한 결과가 반환됩니다.

{
   "queryPlanner" : {
      "plannerVersion" : 1,
      "namespace" : "test.demo157",
      "indexFilterSet" : false,
      "parsedQuery" : {
         "Status" : {
            "$in" : [
               "Active",
               "InActive"
            ]
         }
      },
      "winningPlan" : {
         "stage" : "COLLSCAN",
         "filter" : {
            "Status" : {
               "$in" : [
                  "Active",
                  "InActive"
               ]
            }
         },
         "direction" : "forward"
      },
      "rejectedPlans" : [ ]
   },
   "executionStats" : {
      "executionSuccess" : true,
      "nReturned" : 2,
      "executionTimeMillis" : 18,
      "totalKeysExamined" : 0,
      "totalDocsExamined" : 2,
      "executionStages" : {
         "stage" : "COLLSCAN",
         "filter" : {
            "Status" : {
               "$in" : [
                  "Active",
                  "InActive"
               ]
            }
         },
         "nReturned" : 2,
         "executionTimeMillisEstimate" : 0,
         "works" : 4,
         "advanced" : 2,
         "needTime" : 1,
         "needYield" : 0,
         "saveState" : 0,
         "restoreState" : 0,
         "isEOF" : 1,
         "invalidates" : 0,
         "direction" : "forward",
         "docsExamined" : 2
      }
   },
   "serverInfo" : {
      "host" : "DESKTOP-QN2RB3H",
      "port" : 27017,
      "version" : "4.0.5",
      "gitVersion" : "3739429dd92b92d1b0ab120911a23d50bf03c412"
   },
   "ok" : 1
}

주요 결과 항목 해석

• nReturned : 쿼리 조건에 일치하여 반환된 문서 수 (여기서는 2개)
• totalDocsExamined : 쿼리 실행 중 검사한 전체 문서 수
• totalKeysExamined : 인덱스 키를 검사한 수 (인덱스를 사용하지 않았으므로 0)
• executionTimeMillis : 쿼리 실행에 소요된 시간(밀리초)
• stage : COLLSCAN : 인덱스 없이 컬렉션 전체를 스캔(full collection scan)했음을 의미

이처럼 explain("executionStats")를 활용하면 쿼리가 인덱스를 사용하는지, 얼마나 많은 문서를 검사하는지, 실행 시간은 어느 정도인지 파악할 수 있습니다. 분석 결과를 바탕으로 적절한 인덱스를 추가하거나 쿼리 구조를 개선하면 데이터베이스 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.