MongoDB: パフォーマンスチューニングと監視

db.products.find({ category: 'Electronics', price: { $lt: 1000 } })
  .sort({ price: -1 })
  .explain('executionStats');

// === 実行統計を確認 ===
db.orders.find({ userId: 'user_001', status: 'paid' })
  .explain('executionStats');

// === 結果の分析 ===
// totalDocsExamined: 50000（5万件スキャン）
// nReturned: 50（50件返却）
// 結論：インデックス不足、1000倍の過剰スキャン

// クエリ：
db.products.find({
  category: 'Electronics',  // Equality（等価）
  price: { $lt: 1000 }      // Range（範囲）
}).sort({
  price: -1                 // Sort（ソート）
});

// 最適なインデックス（ESRルールに従う）：
// 1. category（等価）
// 2. price（ソート + 範囲は同じフィールド）
db.products.createIndex({ category: 1, price: -1 });

// === スロークエリログを有効化（100ms以上）===
db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 });

// === スロークエリを確認 ===
db.system.profile.find({ millis: { $gt: 100 } })
  .sort({ ts: -1 })
  .limit(10)
  .pretty();

// === プロファイラ無効化 ===
db.setProfilingLevel(0);

// === サーバーステータス確認 ===
db.serverStatus();

// === 主要メトリクス抽出 ===
const status = db.serverStatus();
print(`接続数: ${status.connections.current}/${status.connections.available}`);
print(`メモリ: ${status.mem.resident}MB`);
print(`クエリ/秒: ${status.opcounters.query}`);

// WiredTigerキャッシュサイズを設定（デフォルトは総メモリの50%）
// 4GBメモリサーバーで2GBをキャッシュに割り当てる例
mongod --wiredTigerCacheSizeGB 2

// または設定ファイルで：
// storage:
//   wiredTiger:
//     engineConfig:
//       cacheSizeGB: 2

// Mongoose接続プール
mongoose.connect(uri, {
  maxPoolSize: 50,          // 最大接続数
  minPoolSize: 5,           // 最小接続数
  maxIdleTimeMS: 30000,     // アイドル接続タイムアウト
  waitQueueTimeoutMS: 10000 // 接続待機タイムアウト
});

// === シナリオ：ShopHub商品検索が遅い（3秒）===

// 1. 現在のクエリを確認
db.products.find({
  category: 'Electronics',
  price: { $lt: 1000 }
}).sort({ rating: -1 });

// 2. explainで分析
db.products.find({
  category: 'Electronics',
  price: { $lt: 1000 }
}).sort({ rating: -1 }).explain('executionStats');

// 結果：
// winningPlan: { stage: 'COLLSCAN', ... }  // 全件スキャン！
// totalDocsExamined: 100000
// nReturned: 125
// executionTimeMillis: 3000

// 3. 既存インデックスを確認
db.products.getIndexes();
// [ { _id: 1 }, { sku: 1 } ]  // category, priceインデックスなし

// 4. ESRルールでインデックスを設計
// Equality: category
// Sort: rating
// Range: price
db.products.createIndex({ category: 1, rating: -1, price: 1 });

// 5. 再度explainで確認
db.products.find({
  category: 'Electronics',
  price: { $lt: 1000 }
}).sort({ rating: -1 }).explain('executionStats');

// 結果：
// winningPlan: {
//   stage: 'IXSCAN',
//   indexName: 'category_1_rating_-1_price_1'
// }
// totalDocsExamined: 125
// nReturned: 125
// executionTimeMillis: 5  // 3秒 → 5ms（600倍高速化）

// 6. 未使用インデックスをクリーンアップ
db.products.aggregate([{ $indexStats: {} }]);
// 使用されていないインデックスを特定 → 削除

// TechCorp本番環境パフォーマンス監視スクリプト
function monitorPerformance() {
  const status = db.serverStatus();

  console.log('=== MongoDB パフォーマンス監視 ===');
  console.log(`時刻: ${new Date().toISOString()}`);

  // 接続監視
  const conn = status.connections;
  console.log(`接続: ${conn.current}/${conn.available} (使用率: ${(conn.current/conn.available*100).toFixed(1)}%)`);
  if (conn.current > 1000) {
    console.log('⚠️  警告: 接続数が1000を超えています');
  }

  // メモリ監視
  const mem = status.mem;
  console.log(`メモリ: ${mem.resident}MB / ${mem.virtual}MB`);
  if (mem.resident > 4096) {
    console.log('⚠️  警告: メモリ使用量が4GBを超えています');
  }

  // Opcounters（1分あたり操作数）
  const ops = status.opcounters;
  console.log(`操作/秒: query=${ops.query}, insert=${ops.insert}, update=${ops.update}, delete=${ops.delete}`);

  // レプリケーション遅延（レプリカセットのみ）
  try {
    const rsStatus = rs.status();
    const primary = rsStatus.members.find(m => m.stateStr === 'PRIMARY');
    if (primary) {
      const lag = (Date.now() - primary.optimeDate.getTime()) / 1000;
      console.log(`レプリケーション遅延: ${lag.toFixed(1)}秒`);
      if (lag > 10) {
        console.log('⚠️  警告: レプリケーション遅延が10秒を超えています');
      }
    }
  } catch (e) {
    // レプリカセットではない場合はスキップ
  }

  // スロークエリ確認（過去5分）
  const slowQueries = db.system.profile.find({
    ts: { $gt: new Date(Date.now() - 5*60*1000) },
    millis: { $gt: 100 }
  }).count();

  if (slowQueries > 0) {
    console.log(`⚠️  過去5分間に${slowQueries}件のスロークエリ（>100ms）を検出`);
  }

  console.log('========================');
}

// 1分ごとに監視実行
setInterval(monitorPerformance, 60000);
monitorPerformance();

// TechCorp：インデックス戦略の設計と最適化

// === 1. 既存インデックスを確認 ===
db.products.getIndexes();
// [
//   { "_id": 1 },
//   { "sku": 1 },
//   { "category_1_price_-1": 1 }
// ]

// === 2. インデックス使用統計を確認 ===
db.products.aggregate([{ $indexStats: {} }]);
// どのインデックスが使用されているか、いつ最後に使用されたかを表示

// === 3. クエリパターン分析 ===
// クエリ1：カテゴリでフィルタ + 価格でソート
db.products.find({ category: 'Electronics' }).sort({ price: -1 });
// → category_1_price_-1 インデックスが有効

// クエリ2：カテゴリ + 価格範囲 + レーティングでソート
db.products.find({
  category: 'Electronics',
  price: { $lt: 1000 }
}).sort({ rating: -1 });
// → ESRルールに従い、新インデックスが必要

// === 4. ESRルールで新インデックス設計 ===
// E: category（等価）
// S: rating（ソート）
// R: price（範囲）
db.products.createIndex(
  { category: 1, rating: -1, price: 1 },
  {
    name: 'category_rating_price',
    background: true,  // バックグラウンド作成（本番推奨）
    partialFilterExpression: {  // 部分インデックス（条件を満たすドキュメントのみ）
      isActive: true
    }
  }
);

// === 5. explainで最適化確認 ===
db.products.find({
  category: 'Electronics',
  price: { $lt: 1000 }
}).sort({ rating: -1 }).explain('executionStats');

// 結果：
// winningPlan: {
//   stage: 'IXSCAN',
//   indexName: 'category_rating_price'
// }
// totalDocsExamined: 125
// nReturned: 125
// executionTimeMillis: 5

// === 6. 未使用インデックスを特定して削除 ===
db.products.aggregate([{ $indexStats: {} }]).forEach(index => {
  if (index.accesses.ops === 0 && index.name !== '_id_') {
    print(`未使用インデックス: ${index.name}`);
    // db.products.dropIndex(index.name);  // 削除（確認後）
  }
});

// === 7. インデックスサイズ確認 ===
db.products.stats().indexSizes;
// category_1_price_-1: 1048576 (1MB)
// category_rating_price: 2097152 (2MB)

// === 8. 複合インデックスの選択性分析 ===
// 高い選択性（カーディナリティが高い）のフィールドを前に配置
db.products.aggregate([
  { $group: { _id: '$category', count: { $sum: 1 } } },
  { $sort: { count: -1 } }
]);
// Electronics: 50000, Books: 30000, Clothing: 20000...
// → categoryの選択性は高い（4つの値に分散）

// === 9. テキストインデックス（検索用）===
db.products.createIndex(
  { title: 'text', description: 'text' },
  {
    name: 'product_text',
    weights: { title: 10, description: 5 },  // タイトルを優先
    default_language: 'none'  // 言語指定なし（多言語対応）
  }
);

// テキスト検索
db.products.find(
  { $text: { $search: 'smartphone case' } },
  { score: { $meta: 'textScore' } }
).sort({ score: { $meta: 'textScore' } });

// === 10. インデックス戦略まとめ ===
// - ESRルールに従って複合インデックスを設計
// - explain()で使用状況を確認
// - 未使用インデックスを定期的にクリーンアップ
// - バックグラウンド作成で本番影響を最小化
// - 部分インデックスでインデックスサイズを削減