NoSQL-Datenbanken: Die Vorteile einer angemessenen Indizierungsrichtlinie

In der Welt von Big Data werden NoSQL-Datenbanken aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Flexibilität immer beliebter. Diese Datenbanken können jedoch ohne eine geeignete Indizierungsrichtlinie schwierig zu verwalten und zu optimieren sein. Eine Indizierungsrichtlinie ist erforderlich, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß organisiert und einfach abzufragen sind. Ohne eine Indizierungsrichtlinie kann eine NoSQL-Datenbank langsam und unhandlich werden. Darüber hinaus kann eine gut konzipierte Indizierungsrichtlinie dazu beitragen, die Leistung einer NoSQL-Datenbank zu verbessern. Beim Entwerfen einer Indizierungsrichtlinie für eine NoSQL-Datenbank sind eine Reihe von Faktoren zu berücksichtigen. Die Datenstruktur, Zugriffsmuster und Workloads müssen berücksichtigt werden. Darüber hinaus muss die Indizierungsrichtlinie so konzipiert sein, dass sie mit dem Wachstum der Datenbank skaliert werden kann. Die Vorteile einer gut gestalteten Indexierungsrichtlinie sind zahlreich. Eine NoSQL-Datenbank mit einer geeigneten Indizierungsrichtlinie ist besser organisiert, effizienter und skalierbarer.

Was ist die Indizierung in der Nosql-Datenbank?

NoSQL-Datenbanken sollten in der Lage sein, Strukturen zu indizieren. Im Allgemeinen bezieht sich die Indizierung auf den Vorgang des Einfügens eines Schlüssels in die Position eines Datensatzes. Es gibt mehrere Indizierungsdatenstrukturen, die häufig in NoSQL-Datenbanken verwendet werden. Im Verlauf dieses Abschnitts gehen wir auf einige der gebräuchlicheren Methoden ein, darunter B-Tree-Indexierung, T-Tree-Index und O2-Tree-Index.

Der Datenbankindex ist eine Art Datenstruktur, die wie ein Array oder Hash aussieht. Wir können Daten auf verschiedene Arten organisieren. Wir würden diese Methode verwenden, um einen Index von Namen zu erstellen, die auf Adressen verweisen. Es gibt eine Datenbank, die in San Francisco feststeckt, weil es keinen Index dafür gibt. Zu verstehen, wie unsere Datenbanken ihre Ressourcen und Zeit nutzen, ist entscheidend, um zu verstehen, wie ihre Arbeit ausgeführt wird. Datenbankindizes ermöglichen eine schnellere und effizientere Suche nach Übereinstimmungen, setzen die Datenbank jedoch auch extrem langsamen Abfragen aus. Wir können die Kosten für das Schreiben in den Index ausgleichen, indem wir die Leistung einer großen Anzahl von Datenbankabfragen verbessern.

Es ist entscheidend, wichtige Wirtschaftsindikatoren durch die Verwendung von Indizes zu verfolgen. Ein Datenindex ist eine Methode, um Daten in Kategorien zu organisieren und ihre Definition zu vereinfachen. Eine Möglichkeit, Informationen zu organisieren, besteht darin, sie zu indizieren, um sie leichter auffindbar zu machen. Die Verwendung von Indizes ist ein wichtiges Instrument zur Verfolgung der Leistung von Wirtschaftsindikatoren.

Erstellen von Indizes in Mongodb

Das folgende Beispiel kann verwendet werden, um einen Index für den Feldnamen in der Benutzersammlung zu generieren.
Die Erstellung eines db-Benutzers (Name, Index) ermöglicht es Ihnen, einen Index zu erstellen.
Im folgenden Beispiel erstelle ich mithilfe des E-Mail-Felds eine Liste mit den E-Mails der Benutzer.
Erstellen Sie einen db.users.Index (email:index); und

Warum brauchen wir eine Indizierung in Mongodb?

Wir benötigen eine Indizierung in mongodb, um sicherzustellen, dass unsere Abfragen effizient sind. Durch die Indizierung können wir die benötigten Daten schnell finden, ohne die gesamte Datenbank durchsuchen zu müssen. Dadurch werden unsere Abfragen schneller und effizienter.

Der Index ist ein Beispiel für einen Satz von Feldern oder eine Sammlung von Feldern, die auf Sammlungsebene angewendet wird. Infolgedessen müssen Sie keinen Sammlungsscan durchführen, bei dem alle Ihre Sammlungen gescannt werden müssen, um eine Übereinstimmung mit Ihrer Abfrage zu finden. Durch die Verwendung der richtigen Indizes können Sie effizienter abfragen, da die Anzahl der Dokumente von vornherein begrenzt ist. Die Indizierung kann die Leistung einer Datenoperation verbessern. Wenn Sie Indizes überladen, werden sie in den Speicherseiten dominant und führen zu einer übermäßigen Menge an Speicherplatz. Es sollte eine kleine Anzahl hochwirksamer Indizes verwendet werden. Bevor Sie mit der Erstellung einer Sammlung beginnen können, müssen Sie zuerst die Sortierung berücksichtigen, also die Art und Weise, wie sie beim Suchen und Sortieren verwendet wird.

Sie können Sortierungen mithilfe der Benutzeroberfläche von Studio 3T und der darin integrierten IntelliShell definieren. Als Ergebnis wird der Primärschlüssel dahingehend „geclustert“, dass der Index für jede Indexschlüsselsuche möglicherweise weniger Seitenblöcke zu besuchen hat, was zu einer viel höheren Trefferquote für das System führt. Wenn Sie dies auf Sammlungsebene tun, ist es übersichtlicher, sicherer und einfacher zu ändern. Einfache Abfragen lassen sich einfacher durchführen, wenn der in den Auswahlkriterien verwendete Index und die Sortierung identisch sind. Wenn wir die Indexreihenfolge ändern, müssen wir die beiden Felder wie folgt ordnen. Im Englischen steht der Vorname vor dem Nachnamen. Ein Nachname von 140 Ms. könnte zu einer zusätzlichen Ausführungszeit von 40 Minuten führen.

Dies erscheint seltsam, da der Index den Ausführungsprozess tatsächlich verlangsamt hat, sodass er doppelt so lange dauert wie mit dem Standardindex. In den meisten Fällen wird davon abgeraten, eine Abfrage auszuführen, ohne zuerst das erste Feld eines Indexes einzugeben. Mit anderen Worten, das Indexfeld muss Searchable ARGUMENT sein. Im Rahmen einer komplexen Suche ist es vorzuziehen, die Anzahl der Kandidaten auf den ersten Eintrag in der Liste der Indizes zu reduzieren. Wenn Sie ein E-Mail-Adressfeld haben, können Sie herausfinden, wer es verwendet, indem Sie einen Index eingeben. Wir konnten es effizient nutzen, weil wir MongoDB davon überzeugt haben, die beste Strategie zu verwenden, um die wahrscheinlichen „Wiggins“ in der Datenbank zu finden und dann die vollständige Adresse in den Index zu kopieren, anstatt das Dokument selbst. Sie müssen sich nicht auf das Dokument verlassen, um diese zwanzig Adressen zu finden, weil es so viel schneller gehen könnte.

Die MongoDB-Datenbank verwendet einen Index, um einen Indexschlüssel für jedes Element im Array zu generieren. Wir können den Index auch verwenden, um das Feld „Vollständiger Name“ zu „decken“, wenn wir es aus dem Index abrufen. Die Zeitersparnis wird gering sein. Beim Abrufen von Indexdaten haben Cache-Abrufe eine bessere Trefferquote als vollständige Sammlungsscans.

Was ist der Vorteil der Verwendung eines Indexes in Mongodb?

Um die Durchführung eines Sammlungsscans zu vermeiden, bei dem alle Dokumente in einer Sammlung nach einer Übereinstimmung mit Ihrer Abfrage durchsucht werden, können stattdessen Indizes in MongoDB verwendet werden. Um effizienter abzufragen, müssen Sie die richtigen Indizes haben ; Da von Anfang an so viele Dokumente zur Auswahl stehen, müssen Sie möglicherweise mehrere Indizes verwenden.

Was ist der Vorteil der Indizierung in SQL?

Die Indexierung in SQL kann verwendet werden, um die Leistung von Abfragen zu verbessern. Indem Sie einen Index für eine Spalte erstellen, können Sie es der Datenbank einfacher und schneller machen, die gesuchten Daten zu finden. Indizes können auch verwendet werden, um Eindeutigkeitsbeschränkungen für eine Spalte zu erzwingen, was nützlich sein kann, wenn Sie sicherstellen möchten, dass keine zwei Zeilen in einer Tabelle denselben Wert für eine bestimmte Spalte haben.

Indizierung in SQL Vs Nosql

Es gibt viele Unterschiede zwischen der Indizierung in SQL- und NoSQL-Datenbanken. In SQL-Datenbanken wird die Indizierung normalerweise verwendet, um das Abrufen von Daten aus einer Tabelle zu beschleunigen, indem ein Index für eine oder mehrere Spalten der Tabelle erstellt wird. In NoSQL-Datenbanken wird die Indizierung häufig verwendet, um das Abrufen von Daten aus einer Sammlung zu beschleunigen, indem ein Index für ein oder mehrere Felder der Dokumente in der Sammlung erstellt wird.

In diesem Beitrag gehe ich auf die Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken ein und bewerte ihre Leistung. Darüber hinaus werde ich eine Liste von Anwendungsfällen bereitstellen, in denen einer dem anderen überlegen ist. Für jede Datenbank gibt es eine geeignete Abfragesprache oder einen geeigneten Ansatz. NoSQL-Datenbanken haben eine höhere Rate an Schreibvorgängen pro Sekunde als SQL-Datenbanken. Da unstrukturierte Daten einer Datenbank erst hinzugefügt werden können, nachdem sie unverifiziert und unstrukturiert wurden, können ungültige oder falsche Daten eingefügt und gespeichert werden. Bei der Verwendung von NoSQL-Datenbanken anstelle von festen Schemas können Daten nicht in einem Schema eingegeben und abgerufen werden. Wenn es darum geht, mehrere Lesevorgänge pro Sekunde durchzuführen, sind SQL-Datenbanken normalerweise die beste Wahl.

Beispielsweise müssen Protokollierungsdienste möglicherweise enorme Datenmengen speichern. Eine NoSQL-Datenbank ist ein relativ neues Phänomen, und ihre Index-Engines sind möglicherweise nicht mehr so ​​leistungsfähig oder so effizient wie früher. In der Branche gibt es zahlreiche Vor- und Nachteile von NoSQL und SQL-Datenbanken. Sie müssen sich nur die Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens ansehen. Wenn Sie auf der Suche nach modernster Technologie und Branchenexpertise sind, sollten Sie bei einer traditionellen Datenbank bleiben. Wenn Sie große Mengen unstrukturierter Daten so schnell wie möglich speichern möchten, ist NoSQL das richtige Tool.

Indizierung in SQL- und Nosql-Datenbanken

SQL-Datenbankindizes sind eine sehr verbreitete Methode zum Abrufen von Daten. Such- und Abruftechniken verwenden Indizes, um den Prozess zu beschleunigen. NoSQL-Datenbanken wie SimpleDB, Hadoop/HBase und Cassandra verwenden alle unterschiedliche Indizierungsmechanismen. Die Indizierung für B-Tree- und T-Tree-Bäume ist in NoSQL sehr verbreitet, während dies bei T-Tree- und O2-Tree-Bäumen nicht der Fall ist.

Indizierung in Nosql

Die Indizierung in NoSQL-Datenbanken kann je nach Datenbank auf verschiedene Arten erfolgen. In MongoDB kann die Indizierung beispielsweise mit einem B-Tree-Index, einem Hash-Index, einem Textindex oder einem Geodatenindex durchgeführt werden.

Eine Teilmenge von Attributen aus einer übergeordneten Tabelle in einer Datenstruktur, die als sekundärer Index bezeichnet wird. Die Partitions- und Sortierschlüssel der Tabelle können im Gegensatz zur Basistabelle geändert werden. Im Gegensatz zum Primärindex ist der Sekundärindex keine Tabelle mit einem Partitionsschlüssel. Sie wird in diesem Fall auf demselben Knoten wie die übergeordnete Tabelle gespeichert. Zusätzliche Indizes sind in einer NoSQL-Datenbank nicht in Form von Indexpartitionstabellen definiert. Ein sekundärer Index ist eine Datenstruktur, die sich auf demselben Knoten wie der primäre Index befindet. Dieser Abschnitt bietet eine einfache Möglichkeit, den sekundären Index für eine In-Memory-Dummy-Datenbank zu implementieren. Es zeigte, wie zwei Indizierungsstrategien (Kopieren und Abrufen) implementiert werden könnten.

Die Vorteile eines sekundären Index

Ein Index in einem sekundären Index ermöglicht es der Abfragemaschine, die gewünschten Daten viel schneller zu suchen, als dies mit der gesamten Tabelle im primären Index möglich wäre.
Der Index eines sekundären Index wird auch verwendet, um die Qualität der zurückgegebenen Daten zu verbessern. Es kann auch verwendet werden, um sicherzustellen, dass die von der Abfrage zurückgegebenen Daten korrekt sind, indem nur die Daten eingeschlossen werden, die für die Abfrage erforderlich sind.

Cosmos Db-Indizierungsrichtlinie

Die Richtlinie kann standardmäßig auf automatisch eingestellt werden. Dazu muss die automatische Eigenschaft in der Indizierungsrichtlinie auf „true“ gesetzt werden. Wenn diese Eigenschaft „true“ ist, indiziert Azure Cosmos DB Dokumente automatisch, während sie geschrieben werden.

In Azure CosmosDB verfügt jeder Container über eine Richtlinie zum Indizieren seiner Elemente basierend auf den von ihm festgelegten Indizes. Es indiziert jede Eigenschaft jedes Elements und markiert jede Zeichenfolge oder Zahl mit einem Bereichsindex. Wenn die Engine nicht funktioniert, versucht Lazy Indexing , Indexaktualisierungen mit einer viel niedrigeren Prioritätsstufe durchzuführen. Eine Richtlinie, die den Stammpfad /* indiziert, muss den Pfad einschließen oder ausschließen. Strategien zum Einschließen/Ausschließen in Azure CosmosDB ermöglichen es, alle neuen Eigenschaften, die dem Modell hinzugefügt werden, proaktiv zu indizieren. Wenn ein Konflikt zwischen Ihren eingeschlossenen und ausgeschlossenen Pfaden besteht, hat der genauere Pfad Vorrang. Tiefere Pfade haben einen höheren Genauigkeitsgrad als schmalere Pfade.

Wenn Sie Azure Cosmos DB verwenden, können Sie keine räumlichen Indizes erstellen. Wenn Sie integrierte räumliche SQL-Funktionen verwenden möchten, sollten Sie einen räumlichen Index für die Eigenschaften erstellen, die Sie verwenden möchten. Darüber hinaus kann ein zusammengesetzter Index verwendet werden, um die Leistung beim Durchführen von Gleichheits- und Bereichsabfragen zu verbessern. Ein zusammengesetzter Index kann auch verwendet werden, um mehrere Bereichsfilter in Fällen zu optimieren, in denen mehrere Bereichsfilter erforderlich sind. Filter im Sortiment enthalten! Die Indizes der beiden zusammengesetzten Indizes (Name ASC, Alter ASC und ***** ASC) sollten sehr unterschiedlich sein. Eine Abfrageoptimierung kann für jede Bestellung nach Abfrage verallgemeinert werden, die über Filter verfügt.

Mit dieser Methode können Sie auch zusammengesetzte Indizes verwenden, um Abfragen basierend auf Systemfunktionen und Reihenfolge zu optimieren. Bei einer Änderung der Indizierungspolitik findet eine Transformation zwischen den alten und neuen Indizes statt. Während einer Indextransformation gibt es keine Auswirkungen auf den Datenverfügbarkeitsstatus. Je nach Anzahl und Größe der Artikel kann die Bearbeitung bis zu einer Stunde dauern. Sie erstellen Ihre von der Transformation bereitgestellten RUs, aber sie haben eine niedrigere Priorität als diejenigen, die CRUD-Vorgänge oder -Abfragen ausführen. In Zukunft werden nur noch neue indizierte Pfade für Abfragen verwendet, wenn eine Indextransformation abgeschlossen ist. Wenn kein Eigenschaftspfad indiziert werden muss, aber TTL erforderlich ist, können Sie eine Indexrichtlinie verwenden.