Amazon DocumentDB 인덱스 최적화를 통한 미리캔버스의 쿼리 성능 개선 사례

미리디의 미리캔버스는 디자인 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 MongoDB Atlas에서 Amazon DocumentDB로 전환했다. 하지만 두 서비스의 Query Planner 동작 방식 차이로 인해 예상치 못한 쿼리 성능 저하를 경험했다.

주요 문제 사례와 해결 방법은 다음과 같다:

• Partial Index 활용 문제: Amazon DocumentDB는 partialFilterExpression과 쿼리 조건이 정확히 일치해야 인덱스를 사용한다. MongoDB처럼 $exists 조건만으로는 인덱스가 작동하지 않을 수 있어, 쿼리 패턴에 맞춰 인덱스를 재설계하거나 일반 복합 인덱스를 사용해야 한다.
• $in 연산자와 SORT_MERGE 부재: MongoDB는 $or 또는 $in 조건 사용 시 SORT_MERGE를 통해 효율적으로 정렬하지만, DocumentDB는 이를 지원하지 않는다. 이로 인해 대량의 데이터를 메모리에서 정렬하며 지연이 발생한다. 이를 해결하기 위해 쿼리를 분리한 후 애플리케이션 레벨에서 결과를 병합하는 전략을 사용한다.

성공적인 운영을 위해서는 **explain()**을 통해 실제 인덱스 활용 여부를 반드시 확인하고, MongoDB와의 동작 차이를 사전에 파악하는 것이 중요하다.