فوائد وتكاليف الفهارس في قواعد بيانات NoSQL

بشكل عام ، يجب استخدام الفهارس في قواعد بيانات Nosql عندما يكون أداء الاستعلام مصدر قلق. يمكن أن تساعد الفهارس في تسريع تنفيذ الاستعلام من خلال السماح لقاعدة البيانات بتحديد موقع البيانات المطلوبة بسرعة. ومع ذلك ، يمكن أن تبطئ الفهارس أيضًا عمليات الكتابة وتستهلك مساحة تخزين إضافية. نتيجة لذلك ، من المهم التفكير بعناية فيما إذا كانت فوائد استخدام المؤشر تفوق التكاليف.

إنه نظام إدارة قاعدة بيانات موجه للمستندات يستخدم خدمة ويب RESTful. إنه قادر على تخزين كميات كبيرة من البيانات في مستندات يمكن أن تتراوح في الحجم والهيكل. من أكثر الأدوات أهمية لمسؤولي قواعد البيانات الحصول على فهارس. الهدف من هذا البرنامج التعليمي هو شرح كيفية عمل الفهارس وكيفية إنشائها وإظهار كيفية استخدامها بواسطة قاعدة البيانات. هياكل بيانات الفهرس هي أنواع خاصة من هياكل البيانات التي تخزن جزءًا فقط من البيانات التي تم جمعها من مجموعة. نظرًا لأنه يتم تنفيذها بطريقة تجعلها قادرة على اجتياز قاعدة البيانات بسرعة وسهولة ، فإن MongoDB مناسب تمامًا لهذا الغرض. في هذا الدليل ، سنعلمك كيفية إنشاء نموذج قاعدة بيانات وكيفية فهرستها.

سيعلمك هذا البرنامج التعليمي كيفية إنشاء مجموعة من المستندات بمجموعة متنوعة من الحقول. تم سرد الجبال هنا في الوثائق التي تصف خمسة من أعلى القمم في العالم. سيحتوي الإخراج على مجموعة من المعرفات للكائنات المدرجة حديثًا. الهدف من هذا الدليل هو شرح كيفية استخدام MongoDB للفهارس للحد من اجتياز المستند من خلال تمييز تفاصيل الاستعلام في الفهارس. يمكنك استخدام طريقة createIndex () لإنشاء فهرس في حقل الارتفاع لمجموعة القمم. عندما نقوم بإنشاء فهرس حقل واحد في هذا المثال ، يمكننا أن نفترض أن المستند يتضمن مفتاحًا واحدًا (الارتفاع في هذا المثال). يجب أن تحاول مرة أخرى باستخدام الفهرس ، لأنه يجب أن يكون لديك نفس الاستعلام الذي قمت به من قبل.

لأن الفهرس كان أحد مكونات تنفيذ الاستعلام ، سيكون الناتج مختلفًا. الخطوة الثانية هي إنشاء فهارس فريدة في السوق. لا يمكن إضافة مستندين إلى مجموعة إذا كانت كلتا قيمتي _id متطابقتين. ويرجع ذلك إلى أن قاعدة البيانات تحتفظ تلقائيًا بفهرس حقل واحد في الحقل _id. كما سترى في هذه الخطوة ، يمكن تخصيص قيمة حقل معين لكل مستند في مجموعة باستخدام الفهارس. الخطوة الرابعة هي إضافة فهرس إلى حقل مضمن في قاعدة بيانات MongoDB. عندما يتجاوز الاستعلام سعة قاعدة البيانات ، يمكن أن يتأثر أدائها بشكل كبير.

الهدف من هذه الخطوة هو توضيح كيفية إنشاء فهارس ذات حقل واحد في الحقول في المستندات المضمنة. عندما يكون هناك عدد كبير من الفهارس ، فمن المحتمل جدًا أن يتأثر الأداء وكذلك الأداء إذا كان هناك عدد قليل من الفهارس. سيستخدم MongoDB الفهارس بالترتيب النهائي لأنه يتم تضمين حقل في الفهرس بالترتيب النهائي. بمعنى آخر ، بعد استرجاع جميع المستندات ، لا يحتاج إلى إعادة فرزها. في المثال السابق ، تم إنشاء الفهرس كنموذج تصاعدي باستخدام * ascents.total: 1 * بناء الجملة وطلب الاستعلام قمم الجبال مرتبة تنازليًا. يمكن استخدام فهرس حقل واحد لتحديد جميع المستندات التي يحاول MongoDB الاستعلام عنها. عندما يكون الفهرس متاحًا فقط للجزء الأول من الاستعلام ، فسيقوم MongoDB بإجراء مسح للمجموعة أولاً.

في بعض الحالات ، قد لا تكون الحالة هي نفسها مع الفهارس المركبة. قد يكون من المفيد تحديد فهرس يمتد على عدة حقول لضمان عدم الحاجة إلى عمليات مسح إضافية. الخطوة السادسة هي تطوير مؤشر متعدد المفاتيح. توضح هذه الخطوة كيف يتصرف MongoDB عندما يكون الحقل المستخدم لإنشاء الفهرس هو حقل يخزن قيمًا متعددة ، مثل المصفوفة. نظرًا لعدم وجود فهرس لحقل الموقع ، يقوم MongoDB بإجراء فحص كامل للمجموعة لتنفيذ الاستعلام. تمتد كل من هذه القمم الأربع فوق دولة ، وهي عبارة عن مجموعة من القيم المتعددة ، وتمثل أكثر من دولة واحدة. يتم إنشاء فهرس متعدد المفاتيح في MongoDB تلقائيًا كل حقل في المصفوفة.

المستند الذي يحتوي على حقل موقع يحتوي على مصفوفة ["الصين ، نيبال"] ، على سبيل المثال ، سيكون له مدخلان فهرس منفصلان لنفس المستند: أحدهما للصين والآخر لنيبال. يمكن لـ MongoDB استخدام فهرسها بكفاءة حتى لو طلب الاستعلام فقط مطابقة جزئية لمحتوياته بهذه الطريقة. يمكن لفهارس MongoDB تقليل كمية البيانات التي يجب تحليلها أثناء تنفيذ الاستعلام باستخدام هياكل بيانات خاصة. تمت مناقشة مجموعة فرعية من ميزات فهرسة MongoDB في البرنامج التعليمي من أجل تحسين أداء الاستعلام في قواعد البيانات المزدحمة. تعرف على المزيد حول فهرسة MongoDB من وثائق MongoDB الرسمية .

الفهارس ، بالإضافة إلى البحث في الصفوف في جدول قاعدة البيانات في كل مرة يتم فيها الوصول إلى جدول ، يمكن استخدامها لتحديد موقع البيانات بسرعة. من السهل إنشاء فهارس باستخدام عمود واحد أو أكثر في جدول قاعدة البيانات ، مما يسمح بإجراء عمليات بحث عشوائية سريعة وفعالة والوصول إلى السجلات المطلوبة.

يخزن نظام NoSQL فهارس البحث بطريقتين: فهارس في الموقع مخزنة في قاعدة بيانات NoSQL ومن خلال خدمة بحث عن بُعد. عادةً ما تحتفظ أنظمة NoSQL بفهارسها وبياناتها على نفس العقدة. تستخدم بعض أنظمة NoSQL خدمات بحث خارجية للبحث عن نص كامل.

عند استخدام الفهارس كشرط عامل تصفية في جملة WHERE من الاستعلام ، لا يوصى باستخدام الفهارس على الأعمدة التي تُرجع نسبة كبيرة من صفوف البيانات. إذا كان لديك إدخال للكلمات "the" أو "and" في فهرس الكتاب ، فلن تتمكن من العثور عليها. يمكن استخدام الجداول المفهرسة لتشغيل مجموعات كبيرة من مهام التحديث على أساس منتظم.

نظرًا لأن الفهارس في MongoDB لا تتطلب مسحًا للمجموعة ، والذي يستلزم عادةً مسح كل مستند في مجموعة للعثور على تطابق لاستعلامك ، فلن تحتاج إلى إجراء مسح للمجموعة. عند استخدام الفهارس الصحيحة ، ستتمكن من الاستعلام بشكل أكثر فعالية لأن عدد المستندات محدود منذ البداية.

متى يجب استخدام فهارس قاعدة البيانات؟

ما هو الفهرس ولماذا يتم استخدامه؟ تسهل سرعة فهرس البيانات وسهولة استخدامه استرداد البيانات من قواعد البيانات. تعمل هذه الطريقة على تسريع استعلامات التحديد وجمل أين. على الرغم من أنه أدى إلى تحسين أداء INSERT ، إلا أنه قلل أيضًا من أداء التحديث.

يحتوي فهرس جدول قاعدة البيانات على نسخة من عمود واحد أو أكثر (أو أعمدة). وبالمثل ، يرتبط كل صف منسوخ بالصف الأصلي في عمود الجدول في فهرس ، وهذا الارتباط موجود أيضًا في كل صف منسوخ. عندما تقوم قاعدة بيانات بعمليات قراءة أكثر من عمليات الكتابة ، فإن الفهارس هي الأكثر فائدة. من شبه المؤكد أنك لن تحتاج إلى فهرس للإجراءات التي تكتبها بدلاً من قراءتها في عمود الجدول. من الممكن إنشاء فهرس لعدة أعمدة في قاعدة بيانات ، لكن ترتيب الأعمدة مهم جدًا. سيتمكن المستخدمون من البحث عن الأفلام باستخدام اسم المخرج ومعرفة الأفلام التي تم عرضها بترتيب زمني من خلال تنفيذ ميزة جديدة. إذا أنشأنا فهرسًا باستخدام تاريخ الإصدار أولاً ، فلن يكون لدينا أي طريقة لمعرفة ما إذا كان كل إصدار يتضمن معرّفات مخرج متعددة مرتبطة بالفهرس. سيُطلب الآن من المديرين إجراء بحث أكثر دقة ، مع تحديد تواريخ الإصدار لكل مدير. تتميز فهارس قاعدة البيانات بأشجارها المتوازنة أو أشجار B.

يمكن استرداد مجموعة فرعية من الصفوف في الجدول باستخدام الفهرس ، مما يؤدي إلى نتائج مسح أسرع للجدول. اعتمادًا على السرعة النسبية لمسح الجدول ومجموعة الصفوف المرتبطة بمفتاح الفهرس ، ستختلف الصفوف المستردة حسب الفهرس.
عندما يتعلق الأمر بالجداول التي تحتوي على مجموعة كبيرة من القيم ، يمكن أن تكون الفهارس مفيدة للغاية في تقليل مقدار الوقت الذي يستغرقه البحث عنها.

هل يستخدم Nosql الفهارس؟

باستخدام تقنيات الفهرسة لقواعد بيانات NoSQL ، فإن فهرسة الهياكل المفهرسة هي عملية إقران مفتاح بموقع سجل البيانات. يمكن أن تكون قواعد بيانات NoSQL فهارس بعدة طرق. سيصف هذا القسم بإيجاز بعض طرق الفهرسة الأكثر شيوعًا ، مثل مؤشرات B-Tree و T-Tree و O2-Tree.

Mongodb: قاعدة بيانات قوية موجهة نحو المستندات

قاعدة بيانات MongoDB هي قاعدة بيانات موجهة للمستندات تستخدم فهارس متعددة المفاتيح لفهرسة محتويات المصفوفات. في هذه الحالة ، يمكن أن تستخدم الاستعلامات مطابقة عناصر أو عناصر مصفوفة لتحديد ما إذا كان المستند يحتوي على مصفوفات. بصرف النظر عن الفهارس الأولية ، يدعم MongoDB الفهارس الثانوية التي يمكن استخدامها للاستعلام عن السمات غير الأساسية.

أين يجب استخدام الفهارس؟

يجب استخدام الفهارس في قواعد البيانات لتسريع عملية استرجاع البيانات. يمكن استخدام الفهارس لتحسين أداء استعلامات SQL.

يتضمن قائمة بالأسماء والموضوعات والموضوعات الأخرى التي تم ربطها بالمواقع التي تم العثور عليها فيها. يمكن أيضًا استخدام هذه الأنظمة في قواعد البيانات عبر الإنترنت لتنظيم البيانات وتصنيفها. تتم مناقشة إنشاء الفهرس وصيانته في هذه المقالة ، وكذلك أساسيات الفهارس. في مسودة الفهرس ، ستقوم بتضمين موضوعاتك الرئيسية بالإضافة إلى أي بدائل. يجب إنشاء الفئات الفرعية فقط إذا كانت تهم المؤلف وتتعلق بموضوع الكتاب. إذا كنت تكتب لمنشور صناعي ، فقد يُطلب منك استخدام مصطلح بديل أو عامي لبعض الكلمات. عند بدء كلمة فهرسة ، استخدم اسمًا.

غالبية الإدخالات في الفهرس لا تحتوي على كلمات بأحرف كبيرة. ستحتاج إلى كتابة ذلك بالخط المائل إذا كنت تشير إلى منشور. لدى بعض الناشرين مفهرسون محترفون يضمنون تطابق كل صفحة على موقعهم مع عداد صفحة الفهرس. ستحتاج إلى التأكد من أن تهجئة الأسماء أو العناوين الخاصة بك متسقة وصحيحة إذا كنت تستخدمها في المقام الأول. عند الاقتباس من باحث يُدعى John Gray ، لن تتمكن من مطابقة التصحيح التلقائي مع اسمه أو اسمها في الفهرس.

عندما تقوم بالفهرسة ، فإنك تضمن أنه يمكنك الوصول بسرعة وسهولة إلى المعلومات التي تطلبها. يمكنك إنشاء تقارير في نظامك لمساعدتك في اتخاذ قرارات أفضل بشأن عملك.

لماذا يجب استخدام الفهرسة في Mongodb؟

هناك عدة أسباب وراء رغبتك في استخدام الفهرسة في MongoDB:
1. يمكن أن تؤدي الفهرسة إلى تحسين أداء استعلاماتك ، خاصةً إذا كنت تستعلم عن قيم معينة بدلاً من استخدام البحث عن نص كامل.
2. يمكن أن تساعدك الفهرسة في فرض قيود التفرد على بياناتك ، والتي يمكن أن تكون مفيدة إذا كنت تقوم ببناء نظام يعتمد على تكامل البيانات.
3. يمكن أن تساعدك الفهرسة أيضًا في تحسين استخدامك لمساحة التخزين ، نظرًا لأن الفهرسة يمكن أن تسمح لك بتخزين البيانات التي تحتاجها فقط لاسترداد نتائجك.

وفقًا لـ MongoDB ، يمكن أن تؤثر الفهارس الزائدة سلبًا على الأداء. في هذه المقالة ، سأجري بعض التجارب البسيطة وأقدم بعض الاستدلالات التي وجدتها لمساعدتك في تحديد متى وعدد الفهارس المطلوبة. تم استخدام تجربة N = 1 لتوليد النتائج المعروضة في هذه المقالة. لن أستخدم أي شيء آخر لإنشاء تطبيقي لأن أداء MongoDB رائع. نحقق إيرادات بقيمة 50 مليون دولار كل عام باستخدام مجموعة MongoDB واحدة لأحمال عمل سحابية صغيرة ، وذلك بفضل إستراتيجية الفهرسة الجيدة. يمكن أن يؤدي وجود عدد قليل من أنماط التصميم والحذر في العمليات البطيئة المعروفة إلى تسهيل التعامل مع مجموعات من عشرات الملايين من المستندات.

الفهرسة في Sql مقابل Nosql

هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين الفهرسة في قواعد بيانات SQL مقابل قواعد بيانات NoSQL. أولاً ، تميل قواعد بيانات SQL إلى استخدام فهارس B-tree ، بينما تستخدم قواعد بيانات NoSQL غالبًا فهارس التجزئة . ثانيًا ، تقوم قواعد بيانات SQL عادةً بفهرسة جميع الأعمدة في الجدول ، بينما تقوم قواعد بيانات NoSQL عادةً بفهرسة الأعمدة التي يتم الاستعلام عنها فقط. أخيرًا ، تتطلب قواعد بيانات SQL عادةً تحديث الفهرس عند تحديث البيانات الموجودة في الجدول ، بينما تقوم قواعد بيانات NoSQL غالبًا بتحديث الفهرس تلقائيًا.

في هذا المنشور ، سأتناول الاختلافات بين قواعد بيانات SQL و NoSQL وأناقش أدائها. بالإضافة إلى ذلك ، سأقدم قائمة بحالات الاستخدام التي يكون فيها أحدهما أفضل من الآخر. جميع قواعد البيانات لها لغة الاستعلام الخاصة بها أو نهج الاستعلام عن البيانات ، اعتمادًا على قاعدة البيانات. عند مقارنتها بقواعد بيانات SQL ، تكون قواعد بيانات NoSQL أكثر كفاءة في تنفيذ عمليات الكتابة في الثانية. نظرًا لأن البيانات غير منظمة ولم يتم التحقق منها قبل إدخال قاعدة البيانات ، فمن الممكن إدراج بيانات مشوهة أو غير صحيحة أو حفظها. عند الإشارة إلى قواعد بيانات NoSQL ، لا تتطلب قاعدة البيانات "المخططة" مخططًا ثابتًا لإدخال البيانات واستردادها. في الحالات التي تتطلب عمليات قراءة متعددة في الثانية ، يمكن أن تكون قواعد بيانات SQL خيارًا فعالاً.

هذا مفيد بشكل خاص لخدمات تسجيل الدخول ، والتي يجب أن تخزن كميات كبيرة من البيانات. تحتوي قواعد البيانات هذه على جيل جديد من محركات الفهرس التي يمكن أن تكون أكثر كفاءة وأقل قوة من قواعد البيانات التقليدية. قواعد بيانات NoSQL قوية وشائعة في آن واحد ، لكن قواعد بيانات SQL لها قواعدها الخاصة بطرق متنوعة. كل ذلك يتعلق باحتياجات وإمكانات مؤسستك. إذا كنت تريد تقنية تم اختبارها في المعركة مع الكثير من المعرفة الصناعية ، فانتقل إلى قاعدة البيانات التقليدية. من ناحية أخرى ، تعد NoSQL أفضل أداة لتخزين كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة بأسرع ما يمكن.

مؤشر نوصل

قاعدة بيانات NoSQL هي قاعدة بيانات غير علائقية لا تستخدم البنية التقليدية القائمة على الجدول لقاعدة البيانات العلائقية. غالبًا ما تُستخدم قواعد بيانات NoSQL للبيانات الضخمة وتطبيقات الويب في الوقت الفعلي.

يحتوي الفهرس الثانوي على صفيف من السمات غير المضمنة في الجدول الأصل للفهرس. يتوفر قسم منفصل وفرز الجدول ؛ على عكس الجدول الأساسي ، يمكن استخدام هذا البرنامج لفرز البيانات وتقسيمها. الفهرس الثانوي ، كما افترضنا ، لا يتكون من جدول مقسم بواسطة مفتاح القسم الخاص به. يتم تخزين الجدول في نفس عقدة الجدول الأصل. يمكن تعريف الفهارس الإضافية باستخدام جدول القسم في قواعد بيانات NoSQL ذات القيمة الرئيسية. في نفس العقدة مثل الجدول الأساسي ، يكون الفهرس الثانوي عبارة عن بنية بيانات. كان من السهل تنفيذ الفهرس الثانوي في القسم الخاص بتنفيذ قاعدة بيانات في الذاكرة. أوضحت هذه التجربة كيفية تنفيذ استراتيجيتين للفهرسة (النسخ والجلب).

فهرسة Mongodb

فهرسة MongoDB هي عملية تنشئ هياكل بيانات لتحسين أداء الاستعلام. تدعم الفهارس التنفيذ الفعال للاستعلامات في MongoDB. بدون فهارس ، يجب على MongoDB مسح كل مستند في مجموعة ، وهو ما قد يكون مكلفًا وبطيئًا.

الفهرس هو نوع من هياكل البيانات الخاصة التي تحتوي على جزء من بيانات المجموعة بتنسيق يمكن الوصول إليه بسهولة. يتم ترتيب مدخلات الفهرس بهذه الطريقة بحيث تكون مطابقات المساواة وعمليات الاستعلام القائمة على النطاق فعالة. يقوم MongoDB بفهرسة المستندات في أي حقل أو حقل فرعي موجود في مجموعة ويمكن تعريفه على مستوى المجموعة. تتيح لك فهارس MongoDB البحث عن البيانات وتنفيذ الاستعلامات بناءً على نوع البيانات والاستعلام الذي تطلبه. في الفهرس المركب ، يوجد تمييز كبير بين الترتيب الذي يتم به سرد الحقول والترتيب الذي تظهر به. يقوم MongoDB بفهرسة البيانات المخزنة في المصفوفات باستخدام فهارس multikey. يوفر MongoDB نوعين من الفهارس لإدارة بيانات الإحداثيات في الأنظمة المتزامنة مع الأرض: 2dsphere و 2dsphere.

بدلاً من الفهرس المتناثر ، يسمح لك إصدار MongoDB 5.3 بإنشاء فهرس متفاوت. الفهارس المخفية غير مرئية في مخطط الاستعلام ولا يمكن استخدامها لدعم الاستعلام. يمكن إخفاء الفهرس المخفي داخل المخطط حتى يتمكن المستخدمون من رؤية كيف يمكن أن يؤثر الانخفاض في الفهرس على قيمة الفهرس دون إسقاطه فعليًا. في MongoDB ، يمكن للمستخدمين تحديد القواعد التي تنطبق على سلاسل المقارنة ، مثل الأحرف الكبيرة وعلامات التشكيل. إذا حددت العملية ترتيبًا مختلفًا ، فلن تتمكن العملية من إجراء مقارنات سلسلة في الحقول المفهرسة باستخدام فهرس بترتيب. يقدم البرنامج التعليمي تحليل أداء الاستعلام مثالاً لإحصائيات استعلام تم إجراؤه باستخدام فهرس وبدون فهرس. تستخدم MongoDB الفهارس لمساعدتها على تلبية الاستعلامات باستخدام تقاطعها.

تخضع مفاتيح الفهرس لقيود معينة في بعض الحالات. عندما يتم إنشاء فهرس ، قد يكون أداء التطبيق أقل. يجوز للسائق استخدام NumberLong (1) بدلاً من 1 كمواصفات الفهرس الخاصة به. نتيجة لذلك ، لا يتغير الفهرس الناتج.

هل يجب عليك استخدام الفهارس في Mongodb؟

ما هي إيجابيات وسلبيات استخدام الفهارس في MongoDB؟
من خلال الفهرسة ، يمكن لـ MongoDB البحث في البيانات بشكل أسرع عن طريق تحسين أداء الاستعلام. يمكن أن تساعد الفهارس أيضًا في ضمان تناسق البيانات عبر العديد من الأجزاء والعقد. من ناحية أخرى ، يمكن أن تؤدي الفهارس أيضًا إلى زيادة تعقيد وتكلفة الاستعلامات ، لذلك يجب استخدامها بحذر في حالة عدم وجود حاجة.

مؤشر مجمع Mongodb مقابل الفهرس الفردي

لا تقوم الفهارس المركبة بفهرسة حقل واحد فقط من المستند ؛ يقومون بفهرسة حقول متعددة إما بترتيب تصاعدي أو تنازلي ، ويقومون بفرز بيانات الحقول المتعددة عند إدخال حقل.

يمكن أن تساعدك فهرسة MongoDB على الاستفادة بشكل أفضل من استفساراتك. يشير مصطلح الفهرس المركب إلى فهارس ذات مراجع متعددة لحقل واحد. في MongoDB ، يمكن استخدام حقل فهرس مجزأ واحد لتمثيل فهرس مركب. نتيجة لذلك ، يمكن تشغيل استعلامات مثل db.collection.sort (الشركة المصنعة: 1 ، السعر: -1) بشكل أكثر كفاءة بفضل الفهرس الذي أنشأناه. في فهرس MongoDB ، يتم توفير الفرز () بواسطة MongoDB. يمكن الحصول على تطابق تعبير MongoDB Sort (بادئة مطابقة) من فهرس يحتوي على سجلات مرتبة ، مما يعني أنه يمكن لـ MongoDB الحصول على مطابقات تعبير الفرز (بادئة مطابقة) من أي فهرس يحتوي على سجلات مرتبة. إذا كان MongoDB غير قادر على إنشاء ترتيب الفرز باستخدام فهرس ، فإنه ينفذ عملية فرز محظورة.

ما هو الفهرس الفردي في Mongodb؟

يقوم MongoDB بفهرسة المستندات بناءً على المجال الذي تم تخزينها فيه ، بالإضافة إلى الحقول الأخرى في المجموعة. يمكن أن تحتوي جميع المجموعات على فهرس في الحقل -id ، ويمكن للتطبيقات والمستخدمين إضافة فهارس إضافية لدعم الاستعلامات والعمليات المهمة. يتم ترتيب مخططات الفهرس بترتيب تصاعدي أو تنازلي في حقل واحد من المستند.

لماذا الفهرسة مهمة

تُعرف عملية إنشاء فهرس لمستند أو مجموعة مستندات لجعل استرداد المعلومات أسرع وأسهل باسم إنشاء الفهرس . الفهرسة مفيدة لسببين. الميزة الأولى للفهارس هي أنها يمكن أن تساعدك في العثور على معلومة معينة في مستند كبير بشكل أسرع. على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث عن مقالات محددة في إحدى الصحف ، فسيكون بإمكان الفهرس إخبارك بعنوان المقالة. تتمثل إحدى مزايا الفهارس في قدرتها على تسهيل وصول الأشخاص ذوي الاحتياجات الخاصة إلى المعلومات الموجودة في المستند. يمكن استخدام مؤشر الأسهم ، على سبيل المثال ، للتعرف على شركة معينة من خلال رمز المؤشر الخاص بها ، مما يسمح للمكفوفين بالقيام بذلك.

ما هو الخيار المختلف للفهرسة في Mongodb؟

يقوم MongoDB بفهرسة المحتوى في المصفوفات في MongoDB باستخدام فهارس مفاتيح متعددة. ينشئ MongoDB مدخلات فهرس منفصلة لكل عنصر من عناصر المصفوفة إذا كان يقوم بفهرسة حقل بقيمة مصفوفة. في فهارس multikey هذه ، يمكن للاستعلامات تحديد المستندات ذات المصفوفات عن طريق مطابقة عناصر أو أجزاء من المصفوفة مع فهارسها متعددة المفاتيح.

ستؤدي إزالة فهرس في Mongodb إلى تقليل أداء البحث

عيب واحد هو أن MongoDB سيضطر إلى إعادة تحليل البيانات من أجل العثور على السجلات ذات الصلة إذا تمت إزالة فهرس.

مقدمة Mongodb

Mongodb هو نظام قاعدة بيانات قوي موجه نحو المستندات. يحتوي على ميزة البحث المستندة إلى الفهرس التي تجعل استرداد البيانات سريعًا وسهلاً. تقدم Mongodb أيضًا ميزة قابلية التوسع ، مما يسمح لها بمعالجة البيانات على نطاق واسع.

MongoDB هي قاعدة بيانات NoSQL متعددة المنصات ومفتوحة المصدر ، وتستخدم من قبل العديد من تطبيقات الويب المستندة إلى Node لتخزين البيانات. في هذا البرنامج التعليمي ، سأوضح لك كيفية تثبيت Mongo وكيفية استخدامه لتخزين البيانات والاستعلام عنها. سوف تتعلم كيفية التفاعل مع قاعدة بيانات Mongo باستخدام برنامج عقدة وتفحص بعض الاختلافات بين Mongo وقواعد البيانات العلائقية التقليدية. من الشائع أن يتم تنزيل MongoDB وتثبيته عبر قنوات برامج Linux الرسمية ، ولكن قد ينتج عنه أحيانًا إصدار قديم. إذا كان لديك توزيع Linux لا يستند إلى Ubuntu ، فيمكنك معرفة المزيد حول تثبيته من خلال زيارة هذه الصفحة. يوفر MongoDB أيضًا أداة تسمى البوصلة تتيح لك الاتصال بقواعد البيانات وإدارتها باستخدام واجهة مستخدم رسومية. مع MongoDB ، ليست هناك حاجة للتحكم في الوصول.

إذا كنت تستخدم Mongo في الإنتاج ، فيجب إجراء تغييرات على هذه الميزة. يستخدم الاختصار CRUD للإشارة إلى أنه تم إنشاء شيء ما أو قراءته أو تحديثه أو حذفه. هذه هي أربع عمليات قاعدة بيانات أساسية يجب عليك إجراؤها إذا كنت ترغب في إنشاء تطبيق. فيما يلي بعض الخطوات التي يمكنك اتخاذها لاسترداد جميع مستندات المستخدم الخاصة بك. يتوافق هذا مع الاستعلام عن قاعدة بيانات SQL الذي يقرأ من عمود "من المستخدمين". يوفر MongoDB عددًا من الطرق لتحديث المستند ، بما في ذلك عملية الإنشاء. على سبيل المثال ، يمكنك تعيين قيمة التسجيل على 18 عامًا لجميع المستخدمين الذين تقل أعمارهم عن 18 عامًا.

لا تحتاج إلى تحديد عدد أو نوع الأعمدة عند استخدام MongoDB ، وهي قاعدة بيانات بدون مخطط. من ناحية أخرى ، يمكن استخدام مخطط JSON لتحديد قواعد التحقق من صحة بياناتنا. للتواصل مع خادم MongoDB ، يجب عليك استخدام مكتبة من جانب العميل تُعرف باسم برنامج التشغيل. عمليات الاسترجاعات أو الوعود أو الانتظار كلها طرق ممكنة للتفاعل مع قاعدة البيانات. من أجل الاتصال بـ Mongo ، يجب عليك تحديد الاسم وكلمة المرور في الرمز الخاص بك. يحتوي برنامج MongoDB على برنامج تشغيل مدمج ، ولكنه يُعرف أيضًا باسم برنامج تشغيل MongoDB. لإدارة البيانات في MongoDB ، يجب عليك أولاً إنشاء مخطط. يتم تحديد شكل كل مستند في مجموعة MongoDB من خلال تعيين المخطط.

Mongodb: بديل نوصل لقواعد البيانات العلائقية

MongoDB هو نظام أساسي مفتوح المصدر لإدارة قواعد بيانات NoSQL يوفر واجهات برمجة التطبيقات لإدارة مجموعات كبيرة من البيانات الموزعة بطريقة آمنة وفعالة. MongoDB هي قاعدة بيانات مستندات غير علائقية تدعم تخزين JSON وهياكل المستندات غير العلائقية. يمكن أن تستغرق قواعد البيانات العلائقية التقليدية ما يصل إلى خمس دقائق للمعالجة في MongoDB. بالإضافة إلى ذلك ، يعد MongoDB بديلاً أفضل لقواعد البيانات العلائقية لإدارة مجموعات كبيرة من البيانات الموزعة.