Flexible Document 구조가 $lookup Join 성능에 미치는 Trade-off 분석

Context

Document DB의 Embedding 전략은 Join을 최소화하나, 빈번하게 변경되는 Reference Data 처리 시 데이터 정합성 유지를 위한 $lookup Join이 불가피함. 특히 스키마가 유연한 Document 모델 특성상 필드 타입의 불확실성으로 인해 관계형 DB 수준의 Join 최적화 적용에 한계가 존재함.

Technical Solution

• Scalar 값과 Array 타입을 모두 수용해야 하는 MongoDB API 호환성 유지를 위해 Lateral Join 구조 채택
• 실행 시점(Runtime)에 각 Document의 필드 타입을 판별하여 일치 여부를 결정하는 동적 매칭 로직 적용
• DocumentDB for PostgreSQL 환경에서 PostgreSQL의 실행 엔진을 활용하되 MongoDB의 유연한 시맨틱을 보존하는 하이브리드 접근 방식 사용
• 정형화된 SQL 기반의 Scalar Semantics 강제 시 성능 향상이 가능하나, 이는 Document 모델의 핵심인 유연성을 포기하는 Trade-off 수반
• 대규모 Fact Collection(5M docs)과 소규모 Reference Collection(5 docs) 간의 결합 시 Index 기반 탐색보다 Lateral Join의 오버헤드가 성능 병목으로 작용