قواعد بيانات NoSQL: فوائد سياسة الفهرسة المناسبة

في عالم البيانات الضخمة ، أصبحت قواعد بيانات NoSQL شائعة بشكل متزايد بسبب قابليتها للتوسع ومرونتها. ومع ذلك ، قد يكون من الصعب إدارة قواعد البيانات هذه وتحسينها بدون وجود سياسة فهرسة مناسبة. هناك حاجة إلى سياسة الفهرسة للتأكد من أن البيانات منظمة بشكل صحيح ويسهل الاستعلام عنها. بدون سياسة الفهرسة ، يمكن أن تصبح قاعدة بيانات NoSQL بطيئة وغير عملية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لسياسة الفهرسة المصممة جيدًا أن تساعد في تحسين أداء قاعدة بيانات NoSQL. هناك عدد من العوامل التي يجب مراعاتها عند تصميم سياسة فهرسة لقاعدة بيانات NoSQL. يجب مراعاة بنية البيانات وأنماط الوصول وأعباء العمل. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تصميم نهج الفهرسة لتوسيع نطاق قاعدة البيانات. فوائد سياسة الفهرسة جيدة التصميم عديدة. ستكون قاعدة بيانات NoSQL ذات سياسة الفهرسة المناسبة أكثر تنظيماً وفعالية وقابلية للتوسع.

ما هي الفهرسة في قاعدة بيانات نوصل؟

يجب أن تكون قواعد بيانات NoSQL قادرة على فهرسة الهياكل. بشكل عام ، تشير الفهرسة إلى عملية إدخال مفتاح في موقع سجل البيانات. هناك العديد من هياكل بيانات الفهرسة المستخدمة بشكل شائع في قواعد بيانات NoSQL. خلال هذا القسم ، سنتطرق إلى بعض الطرق الأكثر شيوعًا ، بما في ذلك فهرسة B-Tree و T-Tree index و O2-Tree index.

فهرس قاعدة البيانات هو نوع من بنية البيانات التي تشبه المصفوفة أو التجزئة. يمكننا تنظيم البيانات بعدة طرق. سنستخدم هذه الطريقة لإنشاء فهرس بالأسماء التي تشير إلى العناوين. هناك قاعدة بيانات عالقة في سان فرانسيسكو لعدم وجود فهرس لها. يعد فهم كيفية استخدام قواعد بياناتنا لمواردها ووقتها أمرًا بالغ الأهمية لفهم كيفية تنفيذ عملهم. تسمح فهارس قاعدة البيانات لها بالبحث عن التطابقات بطريقة أسرع وأكثر كفاءة ، ولكنها تعرض قاعدة البيانات أيضًا لاستعلامات بطيئة للغاية. يمكننا تعويض تكلفة الكتابة إلى الفهرس من خلال تحسين أداء عدد كبير من استعلامات قاعدة البيانات.

من الأهمية بمكان تتبع المؤشرات الاقتصادية المهمة من خلال استخدام المؤشرات. فهرس البيانات هو طريقة لتنظيم البيانات في فئات وتبسيط تعريفها. تتمثل إحدى طرق تنظيم المعلومات في فهرستها لتسهيل العثور عليها. يعد استخدام المؤشرات أداة مهمة لتتبع أداء المؤشرات الاقتصادية.

تكوين الفهارس في Mongodb

يمكن استخدام المثال التالي لإنشاء فهرس لاسم الحقل في مجموعة المستخدمين.
يتيح لك إنشاء مستخدم db (الاسم والفهرس) إنشاء فهرس.
في المثال التالي ، سوف أقوم بإنشاء قائمة بالبريد الإلكتروني للمستخدمين باستخدام حقل البريد الإلكتروني.
قم بإنشاء db.users.Index (البريد الإلكتروني: الفهرس) ؛ و

لماذا نحتاج إلى الفهرسة في Mongodb؟

نحن بحاجة إلى فهرسة mongodb للتأكد من كفاءة استفساراتنا. تتيح لنا الفهرسة تحديد موقع البيانات التي نحتاجها بسرعة دون الحاجة إلى مسح قاعدة البيانات بأكملها. هذا يجعل استفساراتنا أسرع وأكثر كفاءة.

الفهرس هو مثال لمجموعة من الحقول أو مجموعة من الحقول التي يتم تطبيقها على مستوى المجموعة. نتيجة لذلك ، لا يتعين عليك إجراء مسح للمجموعة ، والذي يستلزم مسح جميع مجموعاتك للعثور على تطابق لاستعلامك. عند استخدام الفهارس الصحيحة ، يمكنك الاستعلام بشكل أكثر كفاءة لأن عدد المستندات محدود منذ البداية. يمكن للفهرسة تحسين أداء عملية البيانات. عندما تفرط في تحميل الفهارس ، فإنها ستصبح سائدة في صفحات الذاكرة وستؤدي إلى مساحة تخزين زائدة. يجب استخدام عدد قليل من الفهارس عالية الفعالية . قبل أن تتمكن من بدء العمل على إنشاء مجموعة ، يجب عليك أولاً التفكير في الترتيب وطريقة استخدامه في البحث والفرز.

يمكنك تحديد عمليات الترتيب باستخدام واجهة مستخدم Studio 3T و IntelliShell المضمنة فيه. نتيجة لذلك ، يتم "تجميع" المفتاح الأساسي حيث قد يحتوي الفهرس على عدد أقل من كتل الصفحات لزيارتها لكل عملية بحث عن مفتاح فهرس ، مما يؤدي إلى معدل دخول أعلى للنظام. إذا قمت بذلك على مستوى المجموعة ، فسيكون التغيير أكثر أناقة وأمانًا وأسهل. الاستعلامات البسيطة تكون أسهل في التنفيذ إذا كان الفهرس المستخدم في معايير الاختيار والترتيب متماثلين. عندما نقوم بتغيير ترتيب الفهرس ، يجب علينا ترتيب الحقلين على النحو التالي. في اللغة الإنجليزية ، يسبق الاسم الأول الاسم الثاني. يمكن أن يؤدي الاسم الأخير لـ 140 السيدة إلى 40 دقيقة إضافية من وقت التنفيذ.

يبدو أن هذا غريب لأن الفهرس قد أدى بالفعل إلى إبطاء عملية التنفيذ بحيث تستغرق ضعف المدة التي تستغرقها مع الفهرس الافتراضي. في معظم الحالات ، لا يوصى بتنفيذ استعلام بدون إدخال حقل الفهرس الأول أولاً. بمعنى آخر ، يجب أن يكون حقل الفهرس عبارة عن ARGUMENT قابل للبحث. كجزء من بحث معقد ، يفضل تقليل عدد المرشحين إلى العنصر الأول في قائمة الفهارس. إذا كان لديك حقل عنوان بريد إلكتروني ، فيمكنك معرفة من يستخدمه عن طريق إدخال فهرس. تمكنا من استخدامه بكفاءة لأننا أقنعنا MongoDB باستخدام أفضل استراتيجية للعثور على "Wiggins" المحتمل في قاعدة البيانات ثم نسخ العنوان الكامل في الفهرس بدلاً من المستند نفسه. ليست هناك حاجة للاعتماد على المستند للعثور على تلك العناوين العشرين لأنها يمكن أن تفعل ذلك بشكل أسرع.

تستخدم قاعدة بيانات MongoDB فهرسًا لإنشاء مفتاح فهرس لكل عنصر في المصفوفة. يمكننا أيضًا استخدام الفهرس "لتغطية" حقل "الاسم الكامل" عند استعادته من الفهرس. سيكون مقدار الوقت الذي يتم توفيره صغيرًا. عند استرداد بيانات الفهرس ، يكون لعمليات استرجاع ذاكرة التخزين المؤقت معدل إصابة أفضل من عمليات مسح المجموعة الكاملة.

ما فائدة استخدام الفهرس في Mongodb؟

لتجنب إجراء مسح للمجموعة ، والذي يستلزم مسح جميع المستندات في المجموعة بحثًا عن تطابق مع استعلامك ، يمكن استخدام الفهارس في MongoDB بدلاً من ذلك. للاستعلام بشكل أكثر كفاءة ، يجب أن يكون لديك الفهارس المناسبة ؛ نظرًا لوجود العديد من المستندات للاختيار من بينها من البداية ، فقد تحتاج إلى استخدام فهارس متعددة.

ما فائدة الفهرسة في SQL؟

يمكن استخدام الفهرسة في SQL لتحسين أداء الاستعلامات. من خلال إنشاء فهرس في عمود ، يمكنك أن تجعل من الأسهل والأسرع لقاعدة البيانات العثور على البيانات التي تبحث عنها. يمكن أيضًا استخدام الفهارس لفرض قيود التفرد على عمود ، والتي يمكن أن تكون مفيدة عندما تريد التأكد من عدم وجود صفين في الجدول لهما نفس القيمة لعمود معين.

الفهرسة في Sql مقابل Nosql

هناك العديد من الاختلافات بين الفهرسة في قواعد بيانات SQL و NoSQL. في قواعد بيانات SQL ، تُستخدم الفهرسة عادةً لتسريع استرداد البيانات من جدول عن طريق إنشاء فهرس على عمود واحد أو أكثر من الجدول. في قواعد بيانات NoSQL ، غالبًا ما تُستخدم الفهرسة لتسريع استرداد البيانات من مجموعة عن طريق إنشاء فهرس في واحد أو أكثر من حقول المستندات في المجموعة.

في هذا المنشور ، سأستعرض الاختلافات بين قواعد بيانات SQL و NoSQL وتقييم أدائها. علاوة على ذلك ، سأقدم قائمة بحالات الاستخدام التي يكون فيها أحدهما متفوقًا على الآخر. هناك لغة أو نهج استعلام مناسب لكل قاعدة بيانات. تمتلك قواعد بيانات NoSQL معدل عمليات كتابة أعلى في الثانية من قواعد بيانات SQL. نظرًا لأنه لا يمكن إضافة البيانات غير المهيكلة إلى قاعدة البيانات حتى يتم التحقق منها وغير منظمة ، يمكن إدراج وحفظ البيانات غير الصالحة أو غير الصحيحة. عند استخدام قواعد بيانات NoSQL بدلاً من المخططات الثابتة ، لا يمكن إدخال البيانات واستردادها في مخطط. عندما يتعلق الأمر بإجراء عمليات قراءة متعددة في الثانية ، عادةً ما تكون قواعد بيانات SQL هي الخيار الأفضل.

قد تحتاج خدمات التسجيل ، على سبيل المثال ، إلى تخزين كميات هائلة من البيانات. تعد قاعدة بيانات NoSQL ظاهرة جديدة نسبيًا ، وقد لا تكون محركات الفهرس الخاصة بها قوية أو فعالة كما كانت من قبل. هناك العديد من المزايا والعيوب لقواعد بيانات NoSQL و SQL في الصناعة. كل ما عليك فعله هو إلقاء نظرة على متطلبات شركتك وأهدافها. إذا كنت تبحث عن أحدث التقنيات والخبرة الصناعية ، فيجب عليك الالتزام بقاعدة البيانات التقليدية. إذا كنت ترغب في تخزين كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة بأسرع ما يمكن ، فإن NoSQL هي الأداة التي يجب استخدامها.

الفهرسة في قواعد بيانات SQL و Nosql

فهارس قاعدة بيانات SQL هي طريقة شائعة جدًا لاسترداد البيانات. تستخدم تقنيات البحث والاسترجاع الفهارس لتسريع العملية. تستخدم قواعد بيانات NoSQL ، مثل SimpleDB و Hadoop / HBase و Cassandra ، آليات فهرسة مختلفة. تعتبر الفهرسة لأشجار B-Tree و T-Tree شائعة جدًا في NoSQL ، في حين أن أشجار T-Tree و O2-Tree ليست كذلك.

الفهرسة في نصقل

يمكن إجراء الفهرسة في قواعد بيانات NoSQL بعدة طرق ، اعتمادًا على قاعدة البيانات المحددة. على سبيل المثال ، يمكن إجراء الفهرسة في MongoDB باستخدام فهرس شجرة B أو فهرس تجزئة أو فهرس نص أو فهرس جغرافي مكاني.

مجموعة فرعية من السمات من جدول أصل ما في بنية بيانات يُشار إليها بالفهرس الثانوي. يمكن تغيير قسم الجدول ومفاتيح الفرز ، على عكس الجدول الأساسي. على عكس الفهرس الأساسي ، فإن الفهرس الثانوي ليس جدولاً بمفتاح قسم. يتم تخزينه على نفس العقدة مثل الجدول الأصل في هذه الحالة. لم يتم تعريف الفهارس الإضافية في قاعدة بيانات NoSQL من حيث جداول أقسام الفهرس. الفهرس الثانوي هو بنية بيانات موجودة في نفس العقدة مثل الفهرس الأساسي. قدم هذا القسم طريقة سهلة لتنفيذ الفهرس الثانوي لقاعدة بيانات وهمية في الذاكرة. أظهر كيف يمكن تنفيذ استراتيجيتين للفهرسة (نسخ وجلب).

فوائد المؤشر الثانوي

يسمح الفهرس الموجود في الفهرس الثانوي لمحرك الاستعلام بالبحث عن البيانات المطلوبة بسرعة أكبر بكثير مما يمكنه مع الجدول بأكمله في الفهرس الأساسي.
يتم استخدام فهرس الفهرس الثانوي أيضًا لتحسين جودة البيانات التي يتم إرجاعها. يمكن استخدامه أيضًا للتأكد من صحة البيانات التي يتم إرجاعها بواسطة الاستعلام من خلال تضمين البيانات التي يتطلبها الاستعلام فقط.

سياسة فهرسة Cosmos Db

يمكن تعيين السياسة تلقائيًا بشكل افتراضي. لإنجاز ذلك ، يجب تعيين الخاصية التلقائية في نهج الفهرسة إلى true. عندما تكون هذه الخاصية صحيحة ، سيقوم Azure Cosmos DB بفهرسة المستندات تلقائيًا أثناء كتابتها.

في Azure CosmosDB ، لكل حاوية سياسة معمول بها لفهرسة عناصرها بناءً على الفهارس التي تم تعيينها بواسطتها. يقوم بفهرسة كل خاصية لكل عنصر ويميز كل سلسلة أو رقم على أنه يحتوي على فهرس نطاق. عندما لا يعمل المحرك ، تحاول الفهرسة البطيئة إجراء تحديثات الفهرس بمستوى أولوية أقل بكثير. السياسة التي تقوم بفهرسة مسار الجذر / * يجب أن تتضمن المسار أو تستبعده. قم بتضمين / استبعاد الاستراتيجيات في Azure CosmosDB لتمكينها من فهرسة أي خصائص جديدة مضافة إلى النموذج بشكل استباقي. في حالة وجود تعارض بين المسارات المضمنة والمستبعدة ، تكون الأولوية للمسار الأكثر دقة. تتميز المسارات الأعمق بدرجة دقة أعلى من المسارات الأضيق.

عند استخدام Azure Cosmos DB ، لن تتمكن من إنشاء أي فهارس مكانية. إذا كنت تريد استخدام وظائف SQL المضمنة ، فيجب عليك إنشاء فهرس مكاني للخصائص التي تريد استخدامها. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام الفهرس المركب لتحسين الأداء عند إجراء استعلامات المساواة والنطاق. يمكن أيضًا استخدام الفهرس المركب لتحسين مرشحات النطاق المتعددة في الحالات التي تتطلب فلاتر النطاق المتعددة. تشمل المرشحات ضمن النطاق! يجب أن تكون الفهارس الموجودة في الفهرين المركبين (الاسم ASC والعمر ASC و ***** ASC) مختلفة تمامًا. يمكن تعميم تحسين الاستعلام لأي ترتيب حسب الاستعلام الذي يحتوي على عوامل تصفية.

يمكنك أيضًا استخدام الفهارس المركبة لتحسين الاستعلامات استنادًا إلى وظائف النظام والترتيب باستخدام هذه الطريقة. في حالة التغيير في سياسة الفهرسة ، يحدث تحول بين المؤشرات القديمة والجديدة. أثناء أي تحويل للفهرس ، لا يوجد أي تأثير على حالة توفر البيانات. اعتمادًا على عدد العناصر وحجمها ، قد يستغرق إكمالها ما يصل إلى ساعة. تقوم بإنشاء وحدات RU المقدمة للتحويل ، ولكن يتم وضعها في أولوية أقل من تلك التي تقوم بتشغيل عمليات أو استعلامات CRUD. في المستقبل ، سيتم استخدام المسارات المفهرسة الجديدة فقط للاستعلامات عند اكتمال تحويل الفهرس. إذا لم يكن هناك مسار خاصية يجب فهرسته ، ولكن TTL مطلوبة ، يمكنك استخدام سياسة الفهرس .