5 طرق لتحسين قاعدة بيانات NoSQL

أصبحت قواعد بيانات NoSQL شائعة بشكل متزايد حيث يُنظر إليها على أنها أكثر قابلية للتوسع ومرونة من قواعد البيانات العلائقية التقليدية . هناك عدد من الطرق لتحسين قاعدة بيانات NoSQL ، والتي تشمل: 1. تصميم المخطط بعناية: هذا مهم لأن المخطط المصمم جيدًا يمكن أن يساعد في تحسين الأداء وجعل البيانات أكثر قابلية للإدارة. 2. فهرسة البيانات: يمكن أن يساعد ذلك في تحسين أداء الاستعلام. 3. استخدام التخزين المؤقت: يمكن أن يساعد التخزين المؤقت في تحسين الأداء عن طريق تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر في الذاكرة. 4. تقسيم البيانات: يمكن أن يساعد ذلك في تحسين الأداء وقابلية التوسع من خلال توزيع البيانات عبر خوادم متعددة. 5. مراقبة الأداء: هذا مهم لتحديد أي اختناقات واتخاذ الإجراءات التصحيحية.

نشر Jay Patel ، مهندس eBay ، مؤخرًا مقالًا عن نمذجة البيانات باستخدام مخزن بيانات Cassandra. يشرح كيف صمموا نموذج البيانات الخاص بهم باستخدام Cassandra ، وكيف استخدموا الأعمدة وعائلات الأعمدة ، وكيف قاموا بتحسين نتائج الاستعلام باستخدام تحسين الاستعلام. أحد رؤيتي المفضلة من منهجهم هو أنه يمكن تطبيقه على أي قاعدة بيانات NoSQL. قبل أن تتمكن من تحسين نموذج البيانات الخاص بك ، يجب أن تفهم أولاً كيفية الوصول إليه. عندما تبدأ في ملاحظة أن استعلاماتك تستغرق وقتًا أطول ، فإنك تدرك أن قاعدة البيانات الارتباطية لديك تواجه مشكلات في الأداء. عندما يتم تسوية البيانات ، فمن غير المرجح أن ينتج عنها صلات غير ضرورية أو استعلامات n + 1. حتى إذا كان إلغاء التطابق ممكنًا مع مخازن بيانات NoSQL ، فهناك تكاليف مرتبطة به.

ما هو تحسين الاستعلام في نوصل؟

الهدف من تحسين الاستعلام هو العثور على الخطة الأكثر كفاءة. عند قياس الكفاءة ، يتم استخدام الكمون والإنتاجية. يكلف التحسين على أساس التكلفة نفس تكلفة الذاكرة ووحدة المعالجة المركزية ومساحة القرص. في عالم NoSQL ، توفر معظم قواعد البيانات الآن دعم لغة استعلام تشبه SQL.

قاعدة بيانات MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL تُعرف أيضًا بقاعدة بيانات المستندات. تم تصميم قاعدة البيانات هذه بطريقة تجعل تطويرها أسهل من قواعد البيانات العلائقية الأخرى. باستخدام شرح () يمكننا أن نرى كيف يعمل الاستعلام الخاص بنا. يمكنك استخدام Explain لإنشاء مستند يتضمن خطط الاستعلام ومراحل الاستعلام والمزيد. نتيجة لهذه المقالة ، يمكننا أن نفهم كيف يمكن للفهرس أن يغير مراحل المسح لمجموعة معينة. الغرض من هذه المقالة هو استعراض أساسيات التحسين. ستتم تغطية التفاصيل التفصيلية لمرحلة التجميع الأمثل في المقالات اللاحقة. يتفوق السود في مجالات التكنولوجيا. تسلط مجموعة الموارد هذه الضوء على بعض الأشياء التي يجب أن نعرفها.

ما الذي يجعل نصقل سريعًا؟

قواعد بيانات Nosql مصممة لتكون سريعة وقابلة للتطوير. يستخدمون مجموعة متنوعة من التقنيات لتحقيق ذلك ، مثل القياس الأفقي والتجزئة وعدم التطابق.

الغالبية العظمى من أنظمة noSQL هي ببساطة مفتاح ثابت أو مستودعات قيمة (مثل Project Voldemort). إذا كانت استعلاماتك من النوع الذي يتطلب منك البحث عن قيمة مفتاح معينة ، فإن النظام يمكنه القيام بذلك بالسرعة التي ينبغي أن يقوم بها نظام RDBMS. قواعد بيانات المستندات (مثل CouchDB) هي أيضًا أنظمة nosql شائعة. يتم استخدام عدم التطابق بشكل كبير في قواعد البيانات هذه لهيكلة بنية البيانات. في الواقع ، أعتقد أنه يمكن قياس أداء التطبيق من خلال عدد الأجزاء التي يتطلبها لتلبية مطلب واحد. عند استخدام NoSQL ، يمكن أن يكون أداء قاعدة بيانات NoSQL مثل djondb أسرع بعشر مرات إذا كنت بحاجة إلى إدخال بسيط واحد فقط. سيتمكن المطور من العمل بكفاءة أكبر لأن NoSQL يسمح له باستهلاك بيانات أقل.

الهدف الأساسي من قواعد بيانات NoSQL (بلا حدود) هو الحفاظ على مستوى عالٍ من قابلية التوسع. يجب أن تفكر في أنواع الاستعلامات التي تقوم بتنفيذها ، والأعمدة التي تستخدمها في الجدول ، والتطبيق الذي تستخدمه لخادمك. إذا قمت بتجميع عدد أكبر من العقد 1000000 دورة في الدقيقة 2 مللي ثانية واستخدمت رمزًا أقل ، فستحصل على عقدة أسرع ذات معدل وأداء أعلى ثباتًا.

ما الذي يجعل Nosql أسرع من SQL؟

تستلزم هذه الطريقة جمع وتوحيد وتقسيم كيانات البيانات المختلفة. نتيجة لذلك ، تؤدي قاعدة بيانات NoSQL عمليات القراءة والكتابة بشكل أسرع من قاعدة بيانات SQL.

لماذا تتخذ قواعد بيانات نوسقل Ove

بالإضافة إلى مجموعة متنوعة من العوامل ، أصبحت قواعد بيانات NoSQL أكثر شيوعًا. فهي سهلة الاستخدام وقادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ويمكن تخصيصها لتلبية المتطلبات المحددة لتطبيقك. تتميز بالعديد من المزايا بالإضافة إلى كونها مرنة وقابلة للتخصيص ، وهو ما يستحيل العثور عليه في أنواع قواعد البيانات الأخرى.

ضبط أداء Nosql

يدور ضبط أداء Nosql حول التأكد من أن قاعدة بيانات nosql تعمل بكفاءة قدر الإمكان. هناك عدد قليل من المجالات الرئيسية التي يجب التركيز عليها عند ضبط قاعدة بيانات nosql الخاصة بك: 1. تأكد من فهرسة قاعدة البيانات الخاصة بك بشكل صحيح. 2. تأكد من تحسين استفساراتك. 3. تأكد من تسوية بياناتك بشكل صحيح. 4. تأكد من تكوين قاعدة البيانات الخاصة بك بشكل صحيح. من خلال التركيز على هذه المجالات الرئيسية ، يمكنك التأكد من أن قاعدة بيانات nosql الخاصة بك تعمل بأعلى أداء.

عندما يكون برنامج Mango عالي التحميل ، يقوم البرنامج النصي MangoNoSql بالكتابة في الخلفية في الخلفية. تتيح لك ميزة Batch Write Behind الكتابة خلف الكواليس. سيتم تنفيذ كل مهمة بالتوازي مع المهام الأخرى ، وبذلك يتم التركيز على قيم النقاط من التجمع. إذا لاحظت أي أحداث NoSQL Data Lost في نظامك ، فمن الأفضل تغيير إعدادات الأداء. عند الضغط على زر النسخ الاحتياطي الآن ، سيتم إنشاء قائمة انتظار بالمهام لعمل نسخة احتياطية للنظام الآن. يتم تخزين جميع قيم النقاط الجاهزة للكتابة في قائمة الذاكرة كجزء من وحدات NoSQL في المانجو. بعد ذلك ، يختار ما يصل إلى "كتابة مجمعة خلف الإدخالات لكل مهمة" من القائمة ويبدأ سلسلة لإدراج الإدخالات.

إيجابيات وسلبيات Nosql

عند تطوير قواعد بيانات NoSQL ، من الضروري إبقائها مرنة وسريعة. لديه أقل من النفقات العامة لأنه يحتوي على قيود أقل من SQL. تخزين NoSQL الضحل مرن ، مما يسمح بتوزيعه عبر مجموعة متنوعة من الكائنات (المستندات أو أزواج المفتاح والقيمة). يُنظر إلى قاعدة بيانات NoSQL على نطاق واسع على أنها ذات مستوى منخفض من الصعوبة من حيث التطوير والوظائف والأداء. إنه سهل التعلم ويستخدمه الأشخاص الذين يفضلون تخزين البيانات التي لا تتوافق مع نماذج قواعد البيانات التقليدية .

تحسين أداء Mongodb

MongoDB هو نظام قاعدة بيانات قوي مفتوح المصدر موجه نحو المستندات. يحتوي على ميزة البحث المستندة إلى الفهرس التي تجعل استرداد البيانات سريعًا وسهلاً. ومع ذلك ، مثل أي نظام قاعدة بيانات آخر ، يمكن تحسين أداء MongoDB لضمان عمله بسلاسة وكفاءة. هناك بعض الأشياء الأساسية التي يمكن القيام بها لتحسين أداء MongoDB. أولاً ، من المهم التأكد من وجود الفهارس الصحيحة في مكانها الصحيح. سيضمن ذلك إمكانية استرداد البيانات بسرعة وسهولة. ثانيًا ، من المهم الحفاظ على تنظيم قاعدة البيانات جيدًا. سيساعد هذا في تقليل حجم البيانات وتسهيل الاستعلام. أخيرًا ، من المهم مراقبة قاعدة البيانات بانتظام للتأكد من أنها تعمل بسلاسة. باتباع هذه النصائح البسيطة ، من الممكن الحفاظ على عمل MongoDB بسلاسة وكفاءة.

يشرح Guy Harrison كيفية استخدام تجميع النوافذ الجديد وخط أنابيب التجميع في MongoDB 5.0 في منشور المدونة هذا. تم إنشاء Data Lake نتيجة انفجار الاهتمام بالبيانات الكبيرة و Hadoop. تم تطوير بحيرة البيانات ، وهي بديل حديث وأكثر كفاءة لمخزن بيانات المؤسسة (EDW). تركز مدونة هذا الأسبوع على فهارس MongoDB B -tree وكيفية إنشاء فهارس متسلسلة لتحسين عمليات البحث متعددة المفاتيح. بالإضافة إلى ذلك ، عند التفكير في - أو استخدام - الفهارس ، فإننا نأخذ في الاعتبار بعض المفاضلات.

ما هو التحسن في الأداء في Mongodb؟

إذا كنت تعرف أنماط استعلام MongoDB ، فيمكنك تحسين أداء MongoDB عن طريق: تخزين نتائج الاستعلامات الفرعية المتكررة لتقليل حمل القراءة ؛ واكتشاف أنماط استعلام MongoDB. تأكد من أن لديك مؤشرات في كل حقل تستفسر عنه بشكل منتظم. إذا لاحظت بطء الاستعلامات ، فيمكنك استخدام سجلاتك للتعرف عليها.

هل يحتاج Mongodb إلى الكثير من ذاكرة الوصول العشوائي؟

يتطلب MongoDB 1 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للتشغيل على أصل واحد. إذا كان على النظام أن يبدأ في تبديل الذاكرة بالقرص ، فسيكون لذلك تأثير شديد على الأداء ، ويجب تجنبه.

هل لدى Mongodb مُحسِّن الاستعلام؟

عندما يتوفر فهرس في MongoDB ، يحدد مُحسِّن الاستعلام أي خطة الاستعلام هي الأكثر كفاءة ويخزنها مؤقتًا. يتم استخدام عدد "وحدات العمل" (الأعمال) التي يتم تنفيذها بواسطة خطة تنفيذ الاستعلام لتحديد خطة الاستعلام الأكثر كفاءة عندما يقوم مخطط الاستعلام بفحص خطط المرشحين.

أداة تحسين استعلام Mongodb

يوفر Mongodb أداة تحسين الاستعلام التي تتيح للمستخدمين تحسين أداء استعلاماتهم. توفر هذه الأداة طريقة لتصور خطة تنفيذ الاستعلام وتحسين الاستعلام بناءً على النتائج. تتيح الأداة أيضًا للمستخدمين عرض خطة تنفيذ الاستعلام في مجموعة متنوعة من التنسيقات ، بما في ذلك JSON و BSON و CSV.

يوفر MongoDB إحصائيات تنفيذ الاستعلام كجزء من نظام التفتيش. يمكن للمطور استخدام هذه المعلومات لتحسين الاستعلام. تسمح علامة التبويب "شرح الخطة" ، على سبيل المثال ، للمستخدمين بتوضيح إحصائيات الخطة بيانياً. بالإضافة إلى تخطيط الاستعلام ، وإحصائيات التنفيذ ، و allExecutionPlans ، يمكن استخدام أوضاع الإسهاب للشرح. يتم دعم جميع الفهارس الفريدة والجزئية والمتفرقة (لا تقم بفهرسة المستندات بدون حقل الفهرس) والمخفية (لا ترى نتائج مخطط الاستعلام) والفهارس المتعددة بواسطة MongoDB. بدلاً من استخدام مفاتيح بادئات الفهرس أو أوامر الفرز المتنوعة ، يتم استخدام فهرس مركب للفهارس. يقوم MongoDB بتحسين أداء الاستعلام باستخدام فهرسين منفصلين أو بادئات عند توصيل فهرسين أو بادئات.

يحتوي خط أنابيب Mongod على مرحلة تطابق حقل غير مفهرس. إنه حل بسيط لإعادة كتابة مرحلة المطابقة لاستخدام حقل موجود بالفعل ومُفهرس. يبحث المُحسِّن عن وحدات العمل التي يجب إجراؤها عند تنفيذ كل خطة مرشحة. عند تشغيل تطبيقات كثيفة القراءة ، يجب زيادة حجم مجموعات النسخ المتماثلة وتنفيذ التجزئة. يجب مراقبة حالة ومدة النسخ المتماثل. صواب: قم بتحديث جميع المستندات المطابقة بأكبر قدر ممكن من الكفاءة عند استخدام ملفات. افحص مقاييس القفل بترتيب معين.

قد يشير وقت القفل الطويل إلى أن بنية الاستعلام أو بنية النظام لا تعمل بشكل صحيح. يحسن المزج كفاءة الموارد. الأحداث في كافكا ، على سبيل المثال ، يمكن استهلاكها على دفعات بدلاً من قطعها. من المستحيل فهرسة استعلام في مجموعة مجزأة إذا كان الفهرس لا يحتوي على مفتاح المجموعة. باستخدام $ planCacheStats ، يمكنك الحصول على فهم أفضل لمعلومات ذاكرة التخزين المؤقت في مرحلة التجميع. هذا يعني أيضًا أن حجم ذاكرة التخزين المؤقت للخطة لن يتجاوز حجمها 0.5 غيغابايت ، وهو نفس حد الحجم للإصدار السابق.

مخازن بيانات Nosql

بدلاً من تخزين البيانات في جداول ، تقوم قواعد بيانات NoSQL بتخزين البيانات في المستندات. ونتيجة لذلك ، فإننا نصنفها على أنها "ليست فقط SQL" ، وبالتالي يمكن تصنيفها كنماذج بيانات مرنة باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب المختلفة. تنقسم قواعد بيانات NoSQL إلى أربعة أنواع: قواعد بيانات المستندات الخالصة ، ومخازن القيمة الرئيسية ، وقواعد بيانات الأعمدة العريضة ، وقواعد بيانات الرسم البياني.

مخزن بيانات Redis هو مخزن مفتوح المصدر في الذاكرة لزوج القيمة والمفتاح تم تطويره بواسطة شركة IBM. يمكن استخدامه لتخزين بيانات الجلسة للوصول بشكل أسرع ، بالإضافة إلى التخزين المؤقت ، والاصطفاف ، والاصطفاف ، وهو أقل تكلفة من قواعد البيانات التقليدية . تُستخدم قاعدة بيانات NoSQL بشكل متكرر كإضافة لقاعدة بيانات علائقية بدلاً من استبدالها. نوع الاستمرارية الأساسي له مجموعة مختلفة من الخصائص عن تلك المخزنة في قاعدة بيانات علائقية. يتيح لك PyMongo ، الذي تم إنشاؤه باستخدام كود Python ، التفاعل مع مثيل واحد أو أكثر من حالات MongoDB باستخدام واجهة مشتركة. تم تصميم Python ORM المبني حول PyMongoEngine خصيصًا لـ MongoDB. الهدف من قواعد بيانات الرسم البياني هو توفير نظرة عامة شاملة على مخازن بيانات NoSQL ومقارنتها بأنواع أخرى من مخازن البيانات. فيما يلي وصف موجز لـ NoSQL واستخداماته ، بالإضافة إلى وصف نظرية الاتساق والتوافر والتسامح التقسيمي (CAP). يمكن تخزين بيانات الجلسة في الذاكرة بشكل أسرع مما يمكن تخزينه في قاعدة بيانات تقليدية مع تخزين دائم.

تستفيد قواعد بيانات NoSQL من الخصائص التالية: سهولة القياس ، والتوافر العالي ، وزمن وصول منخفض إلى البيانات. تم تصميم تطبيقات قواعد البيانات لمعالجة أنواع بيانات أكثر من قواعد البيانات التقليدية. يجعل تخزين البيانات أبسط مع نموذج مبسط ، مما يسمح بمعالجة أسرع وأكثر كفاءة. علاوة على ذلك ، فهي مناسبة لتحليل البيانات على نطاق واسع. تتمتع قواعد بيانات NoSQL بعدد من المزايا مقارنة بقواعد البيانات التقليدية . تتمثل مزايا الحصول عليها في قدرتها على التوسع ، وتوفير مستويات عالية من التوفر ، وتوفير مستويات منخفضة من زمن الوصول للوصول إلى البيانات.

لماذا تأخذ قواعد بيانات نوسقل Ove

هناك مزايا عديدة لاستخدام قواعد بيانات NoSQL على قواعد البيانات العلائقية التقليدية ، وهي تزداد شعبية. يعد تصميم ObjectStore ، الذي يسمح باستخدام أكثر كفاءة لتقنيات البرمجة الموجهة للكائنات ، أحد الأسباب الرئيسية لذلك. توفر قواعد بيانات NoSQL ، بالإضافة إلى قابليتها للتوسع ، مجموعة متنوعة من المزايا الأخرى. يمكن التعامل مع البيانات بسهولة لأنها كبيرة ويمكن التعامل معها في فترة زمنية قصيرة. بالنسبة لأي شركة تبحث عن قاعدة بيانات مستندات موثوقة وقابلة للتطوير ، فإن MongoDB هو خيار ممتاز. علاوة على ذلك ، فهو مجاني للاستخدام وهو خيار شائع للشركات من جميع الأحجام.

فهرس نص Mongodb

تدعم فهارس نص MongoDB معالجة النصوص الخاصة بلغة معينة ، بما في ذلك الترميز ، والاشتقاق ، وكلمات الإيقاف الخاصة باللغة. يمكن استخدامها مع أي حقل يحتوي على نص يعتمد على اللغة.

يعد إنشاء فهارس النص في MongoDB أمرًا بسيطًا مثل استخدام طريقة createIndex (). تتمثل الوظيفة الأساسية لفهرس النص في تحديد أي عنصر في سلسلة أو مصفوفة من العناصر في النص. تحتوي الفهارس المركبة على مفاتيح فهرس تصاعدي وتنازلي بالإضافة إلى مفتاح فهرس النص. في هذه الحالة ، دعنا نبحث داخل مجموعة طلاب البريد عن طريق إنشاء فهرس نص في حقل العنوان. يلخص MongoDB نتائج كل حقل فهرس في المستند بضرب وزنه في العدد الإجمالي للمطابقات. الوزن الافتراضي لحقل الفهرس هو واحد ، لذا يمكنك تغييره باستخدام طريقة createIndex (). يمكنك إنشاء عدة فهارس نصية باستخدام محدد أحرف البدل ($ **).