Amazon DocumentDB 인덱스 최적화로 미리캔버스의 쿼리 성능을 개선 사례

미리디의 미리캔버스 팀은 MongoDB Atlas에서 Amazon DocumentDB로 전환 후 겪었던 쿼리 성능 문제를 해결하기 위한 인덱스 최적화 과정을 공유합니다. 수백만 건의 디자인 데이터 위에서 수많은 사용자가 동시에 편집, 검색, 불러오는 환경에서 쿼리 지연은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다.

본 글에서는 Amazon DocumentDB의 Query Planner가 MongoDB와 다른 점으로 인해 발생하는 인덱스 패턴 문제 4가지와 해결 방법을 실제 쿼리 예시와 함께 설명합니다. 특히, $exists 조건의 함정에 빠진 Partial Index 활용 사례를 통해 프로덕션 운영에서의 튜닝 및 모니터링 노하우를 제공하며, 이를 통해 쿼리 성능을 안정적으로 유지하는 방안을 제시합니다.