MongoDB의 Atlas Search는 Atlas 클러스터에서 데이터의 세밀한 텍스트 인덱싱과 쿼리를 가능하게 한다. Atlas Search는 데이터베이스에 별도의 검색 시스템을 추가하지 않고도 고급 검색 기능을 사용할 수 있도록 한다.
Atlas Search는 여러 종류의 텍스트 분석기 옵션, $search와 $searchMeta 같은 Atlas Search 집계 파이프라인 단계를 다른 MongoDB 집계 파이프라인 단계와 함께 사용하는 풍부한 쿼리 언어, 그리고 점수 기반 결과 순위 지정을 제공한다.
검색에서 인덱스는 쉽게 검색할 수 있는 형식으로 데이터를 분류하는 데이터 구조다. 검색 인덱스는 전체 컬렉션을 스캔하지 않고도 주어진 용어를 포함하는 문서를 더 빠르게 검색할 수 있게 한다.
일반적인 DB의 인덱스와 달리 검색 인덱스는 책 뒤의 색인처럼 용어와 그 용어를 포함하는 문서 간의 매핑이다. 검색 인덱스는 또한 문서 내 용어의 위치와 같은 다른 관련 메타데이터도 포함한다.
자세한 내용은 문서를 참고할 수 있다.
검색 인덱스를 만들 때, 데이터는 먼저 일련의 토큰 또는 용어로 변환되어야 한다. 분석기는 다음과 같은 단계를 통해 이 과정을 용이하게 한다:
- 토큰화: 문자열의 단어를 인덱싱 가능한 토큰으로 나누는 것. (e.g. 문장을 공백과 문장부호로 나누는 것)
- 정규화: 데이터를 일관되게 표현하고 분석하기 쉽게 정리하는 것. (e.g. 텍스트를 소문자로 변환하거나 불용어라고 불리는 불필요한 단어를 제거하는 것)
- 어간 추출: 단어를 어근 형태로 축소하는 것. (e.g. 접미사, 접두사, 복수형을 무시하는 것)
토큰화의 세부 방법은 언어에 따라 다르며 추가적인 설정이 필요할 수 있다. 자세한 내용은 문서에 있다.
검색 쿼리는 인덱스를 참조하여 결과 집합을 반환한다. 데이터베이스 쿼리가 엄격한 구문을 따라야 하는데 비해, 검색 쿼리는 단순한 텍스트 매칭을 포함해 유사한 구문, 숫자나 날짜 범위를 찾는 것일 수 있다.
자세한 내용은 문서에 있다.
각 문서는 관련성 점수를 받아 쿼리 결과를 가장 높은 관련성에서 가장 낮은 관련성 순으로 반환할 수 있게 한다. 가장 단순한 형태의 점수 매기기에서는 쿼리 용어가 문서에 자주 나타날수록 점수가 높아지고, 쿼리 용어가 컬렉션의 많은 문서에 나타날수록 점수가 낮아진다.
용도에 따라 기본 점수를 부스팅, 감소와 같은 방식으로 커스텀하여 정의할 수 있다.
자세한 내용은 문서에서 볼 수 있다.
일반적인 mongoDB 쿼리는 mongod 프로세스로 처리되는데 비해, Atlas Search는 mongod와 함께 mongot라는 프로세스에서 쿼리를 처리한다. mongot는 Apache Lucene을 사용하며 Atlas 클러스터의 각 노드에서 mongod와 함께 실행된다. mongot 프로세스는 다음과 같은 작업을 수행한다:
- 컬렉션에 대한 인덱스 정의의 규칙에 따라 Atlas Search 인덱스를 생성한다.
- Atlas Search 인덱스를 정의한 컬렉션의 문서 현재 상태와 인덱스 변경사항을 모니터링하기 위해 변경 스트림을 감시한다.
- Atlas Search 쿼리를 처리하고 일치하는 문서를 반환한다.
mongot 서치에서 반환되는 도큐먼트들은 오브젝트이기 때문에, mongot 서치를 돌린 후에는 이후에 매치나 솔팅으로 mongod에 쿼리하는 과정이 필요하다.
이로 인한 성능 저하를 개선하기 위해 StoredSource 기능을 사용할 수 있다. Atlas Search 인덱스에서 StoredSource 필드를 정의하면, mongot 프로세스는 지정된 필드를 저장한다. 그리고 쿼리에서 returnStoredSource 옵션을 지정한하면 데이터베이스에서 전체 문서를 조회하지 않고 mongot에서 직접 저장했던 (캐싱했던) 필드를 반환한다.
워크로드 격리를 위해 mongot 프로세스만 실행하는 별도의 검색 노드를 배포할 수 있다. Atlas는 각 클러스터 또는 클러스터의 각 샤드에 검색 노드를 배포한다. 예를 들어, 3개의 샤드가 있는 클러스터에 2개의 검색 노드를 배포하면 Atlas는 샤드당 2개씩 총 6개의 검색 노드를 배포한다.
별도의 검색 노드를 배포하면 다음과 같은 이점이 있다:
- MongoDB 클러스터와 독립적으로 스토리지를 확장할 수 있다.
- MongoDB와 독립적으로 쿼리 부하를 확장할 수 있다.
별도의 검색 노드를 배포하면 mongot 프로세스는 독립적으로 구성할 수 있는 별도의 검색 노드에서 실행된다.
Atlas 클러스터에서 mongod 프로세스를 실행하는 데이터베이스 노드와 별도로 mongot 프로세스를 실행하도록 검색 노드를 구성할 수 있다. 또한 검색 노드의 수와 각 검색 노드에 할당되는 리소스의 양을 구성할 수 있다.
참고