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Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례 섬네일

Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례

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RedisPerformanceIndexingMongoDB AtlasAmazon DocumentDB
2026년 04월 22일2

AI 요약

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핵심 요약

AWS가 미리캔버스의 Amazon DocumentDB 전환 후 4가지 인덱스 패턴 문제를 해결하고 쿼리 성능과 운영 안정성을 대폭 개선했습니다.

구현 방법

  • Partial Index 재설계 또는 일반 복합 인덱스 적용
  • 쿼리 분리 및 애플리케이션 레벨 병합으로 $or+ sort 문제 해결
  • Regex를 prefix 매치에서 range scan으로 변환하여 IXSCAN 확보
  • hot document 문제를 Redis로 분산 처리
  • 정렬 조건 최적화 및 불필요한 샤드키 제거
  • Explain()로 IXSCAN 여부를 확인하고 안정화 기간 고려

주요 결과

  • IXSCAN 활용 증가로 COLLSCAN 감소
  • 쿼리 지연 최소화 및 인덱스 활용성 향상
  • Regex → range scan 변환으로 안정성 향상
  • hot document 패턴 해결으로 쓰기 지연 감소
  • 안정적 운영을 위한 MVCC GC 모니터링 및 프로파일링 도입

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