Azure DocumentDB でインデックス作成を管理する

インデックスは、コレクション内のフィールドにすばやくアクセスできるようにすることで、データの取得速度を向上させる構造体です。これらは、多くの場合、キーフィールドに基づいて、データへのポインターの順序付けされたセットを作成することによって機能します。 Azure DocumentDB では、クエリのプッシュダウン、一意の制約、シャーディングなど、複数のコンテキストでインデックスを利用します。

Important

"_id" フィールドは、既定でインデックスが作成された唯一のフィールドであり、フィールドの最大サイズは 2 KBできます。パフォーマンスを最適化するために、クエリフィルターと述語に基づいてインデックスを追加することをお勧めします。

インデックスの種類

わかりやすくするために、次のセットアップを使用したブログアプリケーションの例を考えてみましょう。

データベース名: cosmicworks
コレクション名: products

この例のアプリケーションでは、次の構造を持つドキュメントとしてアーティクルを格納します。引用符で囲まれたすべての例では、このコレクションの構造をさらに利用します。

{
  "_id": ObjectId("617a34e7a867530bff1b2346"),
  "title": "Azure DocumentDB - A Game Changer",
  "content": "Azure DocumentDB is a globally distributed, multi-model database service.",
  "author": {lastName: "Doe", firstName: "John"},
  "category": "Technology",
  "launchDate": ISODate("2024-06-24T10:08:20.000Z"),
  "published": true
}

単一フィールドインデックス

単一フィールドインデックスは、コレクション内の 1 つのフィールドからの情報を格納します。単一フィールドのインデックスの並べ替え順序は重要ではありません。 _id フィールドは既定でインデックス付きのままです。

Azure DocumentDB では、次のインデックスの作成がサポートされています

最上位レベルのドキュメントフィールド。
埋め込みドキュメント。
埋め込みドキュメント内のフィールド。

次のコマンドは、フィールド author に 1 つのフィールドインデックスを作成し、次のコマンドは埋め込みフィールド firstNameに作成します。

use cosmicworks

db.products.createIndex({"author": 1})

// indexing embedded property
db.products.createIndex({"author.firstName": -1})

1 つのクエリでは、使用可能な場合は複数の単一フィールドインデックスを使用できます。

注

Azure DocumentDB では、コレクションに最大 64 個のインデックスを作成できます。レベルに応じて、要求に応じて最大 300 個のインデックスの拡張を計画できます。

複合インデックス

複合インデックスは、ドキュメント内の複数のフィールドに基づいて 効率的なクエリと並べ替えを 行うことで、データベースのパフォーマンスを向上させます。この最適化により、コレクション全体をスキャンする必要が減り、データの取得と編成が高速化されます。

次のコマンドは、フィールド author と launchDate に複合インデックスを作成し、これらのフィールドが逆の並べ替え順序でソートされます。

use cosmicworks

db.products.createIndex({"author":1, "launchDate":-1})

Order フィールドは選択性やインデックスの使用率に影響を与えます。 find クエリでは、作成されたインデックスは使用されません。

use cosmicworks

db.products.find({"launchDate": {$gt: ISODate("2024-06-01T00:00:00.000Z")}})

制限事項

複合インデックス内の最大 32 個のフィールド\パス。

部分インデックス

インデックスに用語を生成するタイミングを説明するクエリフィルターが関連付けられているインデックス。

use cosmicworks

db.products.createIndex (
   { "author": 1, "launchDate": 1 },
   { partialFilterExpression: { "launchDate": { $gt: ISODate("2024-06-24T10:08:20.000Z") } } }
)

制限事項

部分インデックスでは、フィルターが修飾されない限り、 ORDER BY または UNIQUE はサポートされません。

テキストインデックス

テキストインデックスは、テキストベースのクエリを最適化し、より高速で効率的な特殊なデータ構造です。

createIndex フィールドにテキストインデックスを作成するには、text オプションで title メソッドを使用します。

use cosmicworks;

db.products.createIndex({ title: "text" })

注

コレクションごとに定義できるテキストインデックスは 1 つだけですが、Azure DocumentDB では、複数のフィールドの組み合わせに対してテキストインデックスを作成して、ドキュメント内の異なるフィールド間でテキスト検索を実行できます。

テキストインデックスオプションを構成する

Azure DocumentDB のテキストインデックスには、動作をカスタマイズするためのオプションがいくつか用意されています。たとえば、テキスト分析の言語を指定したり、特定のフィールドに優先順位を付ける重みを設定したり、大文字と小文字を区別しない検索を構成したりできます。オプションを使用してテキストインデックスを作成する例を次に示します。

英語がサポートされている title フィールドと content フィールドの両方で検索をサポートするインデックスを作成します。また、 title フィールドに高い重みを割り当てて、検索結果で優先順位を付けます。
```
use cosmicworks

db.products.createIndex(
    { title: "text", content: "text" },
    { default_language: "english", weights: { title: 10, content: 5 }, caseSensitive: false }
)
```

注

クライアントが "DocumentDB" という用語を使用してテキスト検索クエリを実行すると、コレクション内の各ドキュメントのスコアは、"title" フィールドと "content" フィールドの両方の用語の存在と頻度に基づいて計算され、"title" フィールドには重みが大きいため、重要度が高くなります。

テキストインデックスを使用してテキスト検索を実行する

テキストインデックスが作成されたら、クエリで "text" 演算子を使用してテキスト検索を実行できます。テキスト演算子は検索文字列を受け取り、テキストインデックスと照合して関連するドキュメントを検索します。

フレーズ DocumentDBのテキスト検索を実行します。

use cosmicworks

db.products.find(
  { $text: { $search: "DocumentDB" } }
)

必要に応じて、 $meta プロジェクション演算子とクエリの textScore フィールドを使用して重みを確認します
```
use cosmicworks

db.products.find(
{ $text: { $search: "DocumentDB" } },
{ score: { $meta: "textScore" } }
)
```

制限事項

コレクションに定義できるテキストインデックスは 1 つだけです。
並べ替え操作では、MongoDB のテキストインデックスの順序を使用できません。
Hint() は、$text式を使用したクエリと組み合わせてサポートされていません。
テキストインデックスは比較的大きくなる可能性があります。他のインデックスの種類と比較して、大量のストレージ領域を消費します。

WildCard インデックス

1 つのフィールドのインデックスを作成し、同じレベルにある他のフィールドを除き、 field の下にあるすべてのパスにインデックスを付けます。たとえば、次のサンプルドキュメントの場合

{
 "children":
    {
     "familyName": "Merriam",
     "pets": { "details": {“name”: "Goofy", ”age”: 3} }
   } 
}

{ "pets.$**": 1 } にインデックスを作成すると、詳細プロパティとサブドキュメントプロパティにインデックスが作成されますが、"familyName" にインデックスは作成されません。

制限事項

ワイルドカードインデックスでは、一意のインデックスをサポートできません。
ワイルドカードインデックスでは、フィルターにワイルドカードに存在するパスのみが含まれていない限り、 ORDER BY のプッシュダウンはサポートされません (未定義の要素にインデックスを付けないため)
複合ワイルドカードインデックスには、 one ワイルドカード用語と one 以上のインデックス用語のみを含めることができます。 { "pets.$**": 1, “familyName”: 1 }

地理空間のインデックス

地理空間インデックスは、GeoJSON オブジェクトまたは従来の座標ペアとして格納されたデータに対するクエリをサポートします。地理空間インデックスを使用すると、地理空間データに対するクエリのパフォーマンスを向上させたり、特定の地理空間クエリを実行したりできます。

Azure DocumentDB には、次の 2 種類の地理空間インデックスが用意されています。

2dsphere インデックス。球のジオメトリを解釈するクエリをサポートします。
2d インデックス。フラットサーフェス上のジオメトリを解釈するクエリをサポートします。

2D インデックス

2d インデックスは、地理空間データを格納する従来の座標ペアスタイルでのみサポートされます。

createIndex フィールドに地理空間インデックスを作成するには、2d オプションで location メソッドを使用します。

db.places.createIndex({ "location": "2d"});

制限事項

one インデックスの一部にできるのは2d場所フィールドのみであり、他の地理空間フィールドonecompound 2dインデックスの一部にすることはできませんdb.places.createIndex({ "location": "2d", "non-geospatial-field": 1 / -1 })

2dsphere インデックス

2dsphere インデックスは、地球に似た球に対する地理空間クエリをサポートします。 GeoJSON オブジェクトと従来の座標ペアの両方をサポートできます。 2dSphere インデックスは、データを格納する GeoJSON スタイルで動作します。レガシポイントが検出された場合は、GeoJSON ポイントに変換されます。

createIndex フィールドに地理空間インデックスを作成するには、2dsphere オプションで location メソッドを使用します。

db.places.createIndex({ "location": "2dsphere"});

2dsphere インデックスを使用すると、複数の地理空間データフィールドと複数の非地理空間データフィールドにインデックスを作成できます。 db.places.createIndex({ "location": "2d", "non-geospatial-field": 1 / -1, ... "more non-geospatial-field": 1 / -1 })

制限事項

通常のインデックスと地理空間インデックスを使用する複合インデックスはサポートされていません。地理空間インデックスのいずれかを作成すると、エラーが発生します。
```
// Compound Regular & 2dsphere indexes are not supported yet
db.collection.createIndex({a: 1, b: "2dsphere"})

// Compound 2d indexes are not supported yet
db.collection.createIndex({a: "2d", b: 1})
```

穴がある多角形は機能しません。ホールのある Polygon の挿入は制限されませんが、 $geoWithin クエリはシナリオで失敗します。

クエリ自体に穴のある多角形がある場合

coll.find(
  {
      "b": {
          "$geoWithin": {
              "$geometry": {
                  "coordinates": [
                      [
                          [ 0, 0], [0, 10], [10, 10],[10,0],[0, 0]
                      ],
                      [
                          [5, 5], [8, 5], [ 8, 8], [ 5, 8], [ 5, 5]
                      ]
                  ],
                  "type": "Polygon"
              }
          }
      }
  })

// MongoServerError: $geoWithin currently doesn't support polygons with holes

フィルター処理されていないドキュメントに、穴のある多角形がある場合。

[mongos] test> coll.find()
  [
    {
      _id: ObjectId("667bf7560b4f1a5a5d71effa"),
      b: {
        type: 'Polygon',
        coordinates: [
          [ [ 0, 0 ], [ 0, 10 ], [ 10, 10 ], [ 10, 0 ], [ 0, 0 ] ],
          [ [ 5, 5 ], [ 8, 5 ], [ 8, 8 ], [ 5, 8 ], [ 5, 5 ] ]
        ]
      }
    }
  ]
// MongoServerError: $geoWithin currently doesn't support polygons with holes

key フィールドは、 geoNearの使用中は必須です。

 [mongos] test> coll.aggregate([{ $geoNear: { $near: { "type": "Point", coordinates: [0, 0] } } }])

 // MongoServerError: $geoNear requires a 'key' option as a String

次のステップ

最も効率的な結果を得るためのインデックス作成のベストプラクティスについて説明します。
バックグラウンドインデックス作成の詳細
テキストインデックス作成を使用する方法については、こちらをご覧ください。
ワイルドカードのインデックス作成については、こちらをご覧ください。

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Last updated on 2025-11-19

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