Die Vorteile und Kosten von Indizes in NoSQL-Datenbanken

Im Allgemeinen sollten Indizes in Nosql-Datenbanken verwendet werden, wenn es um die Abfrageleistung geht. Indizes können die Ausführung von Abfragen beschleunigen, indem sie der Datenbank ermöglichen, die gewünschten Daten schnell zu finden. Indizes können jedoch auch Schreibvorgänge verlangsamen und zusätzlichen Speicherplatz verbrauchen. Daher ist es wichtig, sorgfältig abzuwägen, ob die Vorteile der Verwendung eines Index die Kosten überwiegen.

Es ist ein dokumentenorientiertes Datenbankverwaltungssystem, das einen RESTful-Webdienst verwendet. Es ist in der Lage, große Datenmengen in Dokumenten zu speichern, die in Größe und Struktur variieren können. Eines der wichtigsten Werkzeuge für Datenbankadministratoren sind Indizes. Das Ziel dieses Lernprogramms ist es, zu erklären, wie Indizes funktionieren, wie sie erstellt werden, und zu zeigen, wie sie von einer Datenbank verwendet werden. Indexdatenstrukturen sind spezielle Arten von Datenstrukturen, die nur einen Teil der Daten speichern, die aus einer Sammlung gesammelt wurden. Da sie so implementiert sind, dass sie die Datenbank schnell und einfach durchqueren können, ist MongoDB für diesen Zweck gut geeignet. In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie eine Beispieldatenbank erstellen und indizieren.

In diesem Lernprogramm erfahren Sie, wie Sie eine Sammlung von Dokumenten mit einer Vielzahl von Feldern erstellen. Die Berge sind hier in den Dokumenten aufgeführt, die fünf der höchsten Gipfel der Welt beschreiben. Die Ausgabe enthält ein Array von Bezeichnern für die neu eingefügten Objekte. Das Ziel dieses Leitfadens ist es, zu erklären, wie MongoDB Indizes verwendet, um das Durchlaufen von Dokumenten einzuschränken, indem Abfragedetails in Indizes hervorgehoben werden. Sie können die createIndex()-Methode verwenden, um einen Index für das Höhenfeld der Peaks-Sammlung zu erstellen. Wenn wir in diesem Beispiel einen Einzelfeldindex erstellen, können wir davon ausgehen, dass das Dokument einen einzelnen Schlüssel enthält (in diesem Beispiel die Höhe). Sie sollten es erneut mit einem Index versuchen, da Sie dieselbe Abfrage wie zuvor haben sollten.

Da der Index eine Komponente der Abfrageausführung war, unterscheidet sich die Ausgabe. Der zweite Schritt besteht darin, Indizes zu erstellen, die einzigartig auf dem Markt sind. Es ist nicht möglich, einer Sammlung zwei Dokumente hinzuzufügen, deren _id-Werte beide gleich sind. Dies liegt daran, dass die Datenbank automatisch einen einzelnen Feldindex für das _id-Feld verwaltet. Wie Sie in diesem Schritt sehen werden, kann der Wert eines bestimmten Felds mithilfe von Indizes für jedes Dokument in einer Sammlung angepasst werden. Der vierte Schritt besteht darin, einem eingebetteten Feld in einer MongoDB-Datenbank einen Index hinzuzufügen. Wenn eine Abfrage die Kapazität der Datenbank überschreitet, kann ihre Leistung erheblich beeinträchtigt werden.

Das Ziel dieses Schritts besteht darin, zu demonstrieren, wie Einzelfeldindizes für Felder in eingebetteten Dokumenten generiert werden. Wenn eine übermäßige Anzahl von Indizes vorhanden ist, ist es sehr wahrscheinlich, dass die Leistung genauso leidet wie die Leistung, wenn nur wenige Indizes vorhanden wären. MongoDB verwendet Indizes in der endgültigen Reihenfolge, da ein Feld in einem Index in der endgültigen Reihenfolge enthalten ist. Mit anderen Worten, nachdem es alle Dokumente abgerufen hat, muss es nicht neu sortiert werden. Im vorherigen Beispiel wurde der Index in aufsteigender Form mit der *ascents.total:1*-Syntax und der Abfrageanforderung Berggipfel absteigend sortiert erstellt. Ein einzelner Feldindex kann verwendet werden, um alle Dokumente zu identifizieren, die MongoDB abzufragen versucht. Wenn ein Index nur für den ersten Teil einer Abfrage verfügbar ist, führt MongoDB zuerst einen Sammlungsscan durch.

In einigen Fällen ist die Groß-/Kleinschreibung bei zusammengesetzten Indizes möglicherweise nicht dieselbe. Es kann vorteilhaft sein, einen Index zu definieren, der sich über mehrere Felder erstreckt, um sicherzustellen, dass keine zusätzlichen Scans erforderlich sind. Der sechste Schritt besteht darin, einen Multi-Key-Index zu entwickeln. Dieser Schritt zeigt, wie sich MongoDB verhält, wenn das zum Generieren des Index verwendete Feld ein Feld ist, das mehrere Werte speichert, z. B. ein Array. Da es keinen Index für das Standortfeld gibt, führt MongoDB einen vollständigen Erfassungsscan durch, um die Abfrage auszuführen. Jeder dieser vier Gipfel erstreckt sich über ein Land, das eine Reihe von mehreren Werten darstellt, und sie repräsentieren mehr als ein Land. Jedes Feld in einem Array wird automatisch als Index mit mehreren Schlüsseln in MongoDB erstellt.

Ein Dokument mit einem Standortfeld, das beispielsweise ein Array [„China, Nepal“] enthält, hat zwei separate Indexeinträge für dasselbe Dokument: einen für China und einen für Nepal. MongoDB kann seinen Index effizient nutzen, selbst wenn die Abfrage auf diese Weise nur eine teilweise Übereinstimmung mit seinem Inhalt anfordert. MongoDB-Indizes können die Datenmenge reduzieren, die während der Abfrageausführung analysiert werden muss, indem spezielle Datenstrukturen verwendet werden. Eine Teilmenge der Indizierungsfunktionen von MongoDB wurde im Tutorial besprochen, um die Abfrageleistung in ausgelasteten Datenbanken zu verbessern. Weitere Informationen zur MongoDB-Indizierung finden Sie in der offiziellen MongoDB-Dokumentation .

Indizes können zusätzlich zum Durchsuchen der Zeilen in einer Datenbanktabelle bei jedem Zugriff auf eine Tabelle zum schnellen Auffinden von Daten verwendet werden. Es ist einfach, Indizes mit einer oder mehreren Spalten einer Datenbanktabelle zu erstellen, was sowohl schnelle als auch effiziente zufällige Suchen und Zugriff auf geordnete Datensätze ermöglicht.

Das NoSQL-System speichert Suchindizes auf zwei Arten: Vor-Ort-Indizes, die in der NoSQL-Datenbank gespeichert sind, und über einen Remote-Suchdienst. NoSQL-Systeme speichern ihre Indizes und Daten normalerweise auf demselben Knoten. Einige NoSQL-Systeme verwenden externe Suchdienste für die Volltextsuche.

Bei der Verwendung von Indizes als Filterbedingung in der WHERE-Klausel einer Abfrage wird davon abgeraten, Indizes für Spalten zu verwenden, die einen großen Prozentsatz von Datenzeilen zurückgeben. Wenn Sie einen Eintrag für die Wörter „das“ oder „und“ im Index eines Buches hätten, könnten Sie sie nicht finden. Indizierte Tabellen können verwendet werden, um regelmäßig Batches großer Batch-Update-Jobs auszuführen.

Da Indizes in MongoDB keinen Sammlungsscan erfordern, der normalerweise das Scannen jedes Dokuments in einer Sammlung beinhaltet, um eine Übereinstimmung mit Ihrer Abfrage zu finden, müssen Sie keinen Sammlungsscan durchführen. Wenn Sie die richtigen Indizes verwenden, können Sie effektiver abfragen, da die Anzahl der Dokumente von Anfang an begrenzt ist.

Wann sollten wir Datenbankindizes verwenden?

Was ist ein Index und warum werden sie verwendet? Die Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit eines Datenindexes erleichtern das Abrufen von Daten aus Datenbanken. Diese Methode beschleunigt Auswahlabfragen und Where-Klauseln. Obwohl es die INSERT-Leistung verbesserte, verringerte es auch die UPDATE-Leistung.

Der Index einer Datenbanktabelle enthält eine Kopie einer oder mehrerer Spalten (oder Spalten). Ebenso ist jede kopierte Zeile mit der ursprünglichen Zeile in der Spalte der Tabelle in einem Index verknüpft, und diese Verknüpfung ist auch in jeder kopierten Zeile vorhanden. Wenn eine Datenbank mehr Lesevorgänge als Schreibvorgänge durchführt, sind Indizes am nützlichsten. Sie werden mit ziemlicher Sicherheit keinen Index für Aktionen benötigen, die Sie in Ihre Tabellenspalte schreiben, anstatt sie zu lesen. Es ist möglich, einen Index für mehrere Spalten in einer Datenbank zu erstellen, aber die Reihenfolge der Spalten ist sehr wichtig. Benutzer können anhand des Namens des Regisseurs nach Filmen suchen und sehen, welche Filme in chronologischer Reihenfolge gezeigt wurden, indem eine neue Funktion implementiert wird. Wenn wir zuerst einen Index mit release_date erstellt hätten, hätten wir keine Möglichkeit zu wissen, ob jede Veröffentlichung mehrere Director-IDs enthält, die dem Index zugeordnet sind. Die Regisseure werden nun nach einer genaueren Suche gefragt, mit Veröffentlichungsdaten für jeden Regisseursatz. Datenbankindizes werden durch ihre ausgeglichenen Bäume oder B-Bäume unterschieden.

Eine Teilmenge der Zeilen in der Tabelle kann mit Index abgerufen werden, was zu schnelleren Ergebnissen des Tabellenscans führt. Abhängig von der relativen Geschwindigkeit eines Tabellenscans und dem Zeilencluster, der einem Indexschlüssel zugeordnet ist, variieren die vom Index abgerufenen Zeilen.
Wenn es um Tabellen mit einem breiten Wertebereich geht, können Indizes äußerst nützlich sein, um die Zeit zu verkürzen, die zum Durchsuchen benötigt wird.

Verwendet Nosql Indizes?

Unter Verwendung von Indexierungstechniken für NoSQL-Datenbanken ist die Indizierung von I Indexed Structures der Prozess, bei dem ein Schlüssel mit dem Speicherort eines Datensatzes verknüpft wird. NoSQL-Datenbanken können auf verschiedene Weise Indizes sein. In diesem Abschnitt werden einige der gebräuchlicheren Indexierungsmethoden kurz beschrieben, z. B. B-Tree-, T-Tree- und O2-Tree-Indizes.

Mongodb: Eine leistungsstarke dokumentenorientierte Datenbank

Eine MongoDB-Datenbank ist eine dokumentenorientierte Datenbank, die Multikey-Indizes verwendet, um den Inhalt von Arrays zu indizieren. In diesem Fall können Abfragen den Abgleich von Elementen oder Elementen eines Arrays verwenden, um festzustellen, ob das Dokument Arrays enthält. Abgesehen von Primärindizes unterstützt MongoDB Sekundärindizes, die zum Abfragen von nicht-primären Attributen verwendet werden können.

Wo sollten Indizes verwendet werden?

Indizes sollten in Datenbanken verwendet werden, um den Prozess des Abrufens von Daten zu beschleunigen. Indizes können verwendet werden, um die Leistung von SQL-Abfragen zu verbessern.

Es enthält eine Liste von Namen, Themen und anderen Themen, die mit den Fundorten verknüpft sind. Diese Systeme können auch in Online-Datenbanken verwendet werden, um Daten zu organisieren und zu kategorisieren. In diesem Artikel werden die Erstellung und Pflege von Indizes sowie die Grundlagen von Indizes behandelt. In Ihren Indexentwurf fügen Sie Ihre Hauptthemen sowie alle Alternativen ein. Unterkategorien sollten nur dann angelegt werden, wenn sie für den Autor interessant sind und sich auf das Thema des Buches beziehen. Wenn Sie für eine Branchenpublikation schreiben, müssen Sie möglicherweise für einige Wörter einen alternativen oder umgangssprachlichen Begriff verwenden. Wenn Sie ein Indexwort beginnen, verwenden Sie ein Substantiv.

Ein Großteil der Einträge in einem Index enthält keine großgeschriebenen Wörter. Sie müssen dies kursiv setzen, wenn Sie auf eine Veröffentlichung verweisen. Einige Verlage haben professionelle Indexierer, die sicherstellen, dass jede Seite ihrer Website mit dem Seitenzähler des Index übereinstimmt. Sie müssen sicherstellen, dass die Schreibweise Ihrer Namen oder Titel konsistent und korrekt ist, wenn Sie sie überhaupt verwenden. Wenn Sie einen Forscher namens John Grey zitieren, können Sie Ihre Autokorrektur nicht mit seinem Namen im Index abgleichen.

Mit der Indexierung stellen Sie sicher, dass Sie schnell und einfach auf die gewünschten Informationen zugreifen können. Sie können Berichte in Ihrem System erstellen, um Sie dabei zu unterstützen, bessere Entscheidungen über Ihr Unternehmen zu treffen.

Warum sollten wir die Indizierung in Mongodb verwenden?

Es gibt einige Gründe, warum Sie die Indizierung in MongoDB verwenden sollten:
1. Die Indizierung kann die Leistung Ihrer Abfragen verbessern, insbesondere wenn Sie nach bestimmten Werten suchen, anstatt eine Volltextsuche zu verwenden.
2. Die Indizierung kann Ihnen helfen, Eindeutigkeitsbeschränkungen für Ihre Daten durchzusetzen, was nützlich sein kann, wenn Sie ein System aufbauen, das auf Datenintegrität angewiesen ist.
3. Die Indizierung kann Ihnen auch dabei helfen, Ihre Speicherplatznutzung zu optimieren, da Sie durch die Indizierung nur die Daten speichern können, die Sie zum Abrufen Ihrer Ergebnisse benötigen.

Laut MongoDB können sich übermäßige Indizes auch negativ auf die Leistung auswirken. In diesem Artikel führe ich einige einfache Experimente durch und stelle einige Heuristiken bereit, die ich gefunden habe, um Ihnen dabei zu helfen, festzustellen, wann und wie viele Indizes erforderlich sind. Ein N = 1-Experiment wurde verwendet, um die in diesem Artikel vorgestellten Ergebnisse zu generieren. Ich würde nichts anderes verwenden, um meine App zu erstellen, da MongoDB eine bewundernswerte Leistung erbringt. Dank einer guten Indizierungsstrategie generieren wir jedes Jahr 50 Millionen US-Dollar Umsatz, indem wir einen MongoDB-Cluster für kleine Cloud-Workloads verwenden. Ein paar Entwurfsmuster zu haben und vorsichtig mit bekannten langsamen Vorgängen zu sein, kann es einfach machen, Sammlungen von mehreren zehn Millionen Dokumenten zu handhaben.

Indizierung in SQL Vs Nosql

Es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen der Indizierung in SQL- und NoSQL-Datenbanken. Erstens verwenden SQL-Datenbanken in der Regel B-Tree-Indizes, während NoSQL-Datenbanken häufig Hash-Indizes verwenden. Zweitens indizieren SQL-Datenbanken normalerweise alle Spalten in einer Tabelle, während NoSQL-Datenbanken normalerweise nur die Spalten indizieren, die abgefragt werden. Schließlich erfordern SQL-Datenbanken normalerweise, dass der Index aktualisiert wird, wenn die Daten in der Tabelle aktualisiert werden, während NoSQL-Datenbanken den Index häufig automatisch aktualisieren.

In diesem Beitrag gehe ich auf die Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken ein und diskutiere ihre Leistung. Darüber hinaus werde ich eine Liste von Anwendungsfällen bereitstellen, in denen einer besser ist als der andere. Alle Datenbanken haben je nach Datenbank ihre eigene Abfragesprache oder ihren eigenen Ansatz zum Abfragen von Daten. Im Vergleich zu SQL-Datenbanken sind NoSQL-Datenbanken effizienter bei der Ausführung von Schreibvorgängen pro Sekunde. Da Daten unstrukturiert und ungeprüft sind, bevor sie in die Datenbank eingegeben werden, ist es möglich, falsch formatierte oder falsche Daten einzufügen oder zu speichern. Wenn man sich auf NoSQL-Datenbanken bezieht, benötigt eine „schemalose“ Datenbank kein festes Schema, um Daten einzugeben und abzurufen. In Situationen, in denen mehrere Lesevorgänge pro Sekunde erforderlich sind, können SQL-Datenbanken eine effektive Wahl sein.

Dies ist besonders nützlich für Protokollierungsdienste, die große Datenmengen speichern müssen. Diese Datenbanken verfügen über eine neue Generation von Index-Engines , die effizienter und weniger robust als herkömmliche Datenbanken sein können. NoSQL-Datenbanken sind sowohl leistungsfähig als auch beliebt, aber SQL-Datenbanken behaupten sich in vielerlei Hinsicht. Es hängt alles von den Bedürfnissen und dem Potenzial Ihres Unternehmens ab. Wenn Sie kampferprobte Technologie mit viel Branchenwissen wünschen, entscheiden Sie sich für eine traditionelle Datenbank. NoSQL hingegen ist das beste Werkzeug, um riesige Mengen unstrukturierter Daten so schnell wie möglich zu speichern.

Nosql-Index

Eine NoSQL-Datenbank ist eine nicht relationale Datenbank, die nicht die traditionelle tabellenbasierte Struktur einer relationalen Datenbank verwendet. NoSQL-Datenbanken werden häufig für Big Data und Echtzeit-Webanwendungen verwendet.

Ein sekundärer Index enthält ein Array von Attributen, die nicht in der übergeordneten Tabelle des Index enthalten sind. Eine separate Partitions- und Tabellensortierung ist verfügbar; Im Gegensatz zu einer Basistabelle kann diese Software zum Sortieren und Partitionieren von Daten verwendet werden. Der sekundäre Index besteht, wie wir vielleicht angenommen haben, nicht aus einer Tabelle, die durch ihren Partitionsschlüssel partitioniert ist. Die Tabelle wird im selben Knoten wie die übergeordnete Tabelle gespeichert. Zusätzliche Indizes können mithilfe einer Partitionstabelle in Schlüsselwert-NoSQL-Datenbanken definiert werden. Auf demselben Knoten wie die Basistabelle ist der Sekundärindex eine Datenstruktur. Es war einfach, den sekundären Index im Abschnitt über die Implementierung einer In-Memory-Datenbank zu implementieren. Dieses Experiment hat gezeigt, wie zwei Indizierungsstrategien (Kopieren und Abrufen) implementiert werden.

Mongodb-Indizierung

Die MongoDB-Indizierung ist ein Prozess, der Datenstrukturen erstellt, um die Abfrageleistung zu optimieren. Indizes unterstützen die effiziente Ausführung von Abfragen in MongoDB. Ohne Indizes muss MongoDB jedes Dokument in einer Sammlung scannen, was kostspielig und langsam sein kann.

Ein Index ist eine Art spezielle Datenstruktur, die einen Teil der Daten einer Sammlung in einem leicht zugänglichen Format enthält. Indexeinträge auf diese Weise werden so geordnet, dass sowohl ihre Gleichheitsübereinstimmungen als auch bereichsbasierte Abfrageoperationen effizient sind. MongoDB indiziert Dokumente in jedem Feld oder Unterfeld, das sich in einer Sammlung befindet und auf Sammlungsebene definiert werden kann. Mit den Indizes von MongoDB können Sie nach Daten suchen und Abfragen basierend auf dem Typ der Daten und der Abfrage durchführen, die Sie benötigen. Im zusammengesetzten Index gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen der Reihenfolge, in der die Felder aufgelistet sind, und der Reihenfolge, in der sie erscheinen. MongoDB indiziert in Arrays gespeicherte Daten mithilfe von Multikey-Indizes. MongoDB bietet zwei Arten von Indizes für die Verwaltung von Koordinatendaten in geostationären Systemen: die 2dsphere und die 2dsphere.

Anstelle eines Sparse-Index können Sie mit der Version MongoDB 5.3 einen Clustered-Index erstellen. Versteckte Indizes sind im Abfrageplaner nicht sichtbar und können nicht zur Unterstützung einer Abfrage verwendet werden. Ein versteckter Index kann im Planer ausgeblendet werden, sodass Benutzer sehen können, wie sich ein Rückgang eines Index auf den Wert des Index auswirken könnte, ohne ihn tatsächlich zu verlieren. In MongoDB können Benutzer festlegen, welche Regeln für Vergleichszeichenfolgen gelten, z. B. Großbuchstaben und Akzentzeichen. Wenn die Operation eine andere Sortierung angibt, kann die Operation keine Zeichenfolgenvergleiche für indizierte Felder unter Verwendung eines Index mit einer Sortierung durchführen. Das Lernprogramm zum Analysieren der Abfrageleistung enthält ein Beispiel für die Statistik einer Abfrage, die mit und ohne Index ausgeführt wird. MongoDB verwendet Indizes, um Abfragen zu erfüllen, indem es deren Schnittmenge verwendet.

Indexschlüssel unterliegen in bestimmten Fällen gewissen Einschränkungen. Wenn ein Index erstellt wird, kann die Leistung einer Anwendung geringer sein. Ein Treiber kann NumberLong(1) anstelle von 1 als seine Indexangabe verwenden. Dadurch ändert sich der resultierende Index nicht.

Sollten Sie Indizes in Mongodb verwenden?

Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung von Indizes in MongoDB?
Durch die Indizierung kann MongoDB die Daten schneller durchsuchen, indem die Abfrageleistung verbessert wird. Indizes können auch dabei helfen sicherzustellen, dass Daten über mehrere Shards und Knoten hinweg konsistent sind. Andererseits können Indizes auch die Komplexität und die Kosten von Abfragen erhöhen, daher sollten sie mit Vorsicht verwendet werden, wenn kein Bedarf besteht.

Mongodb Compound Index vs. Einzelindex

Zusammengesetzte Indizes indizieren nicht nur ein einzelnes Feld eines Dokuments; Sie indizieren mehrere Felder in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge und sortieren Daten mehrerer Felder, wenn Sie ein Feld eingeben.

Die MongoDB-Indizierung kann Ihnen dabei helfen, Ihre Abfragen besser zu nutzen. Der Begriff zusammengesetzter Index bezieht sich auf Indizes mit mehreren Verweisen auf ein einzelnes Feld. In MongoDB kann ein einzelnes gehashtes Indexfeld verwendet werden, um einen zusammengesetzten Index darzustellen. Dadurch können Abfragen wie db.collection.sort (Hersteller:1, Preis:-1) dank des von uns erstellten Indexes effizienter ausgeführt werden. Bei einem MongoDB-Index wird sort() von MongoDB bereitgestellt. Eine MongoDB-Sortierungsausdrucksübereinstimmung (übereinstimmendes Präfix) kann von einem Index erhalten werden, der geordnete Datensätze enthält, was bedeutet, dass MongoDB Sortierungsausdrucksübereinstimmungen (übereinstimmendes Präfix) von jedem Index erhalten kann, der geordnete Datensätze enthält. Wenn MongoDB die Sortierreihenfolge nicht mithilfe eines Index generieren kann, führt es eine blockierende Sortieroperation durch.

Was ist ein einzelner Index in Mongodb?

MongoDB indiziert Dokumente basierend auf dem Feld, in dem sie gespeichert sind, sowie anderen Feldern in der Sammlung. Alle Sammlungen können einen Index im Feld -id haben, und Anwendungen und Benutzer können zusätzliche Indizes hinzufügen, um wichtige Abfragen und Operationen zu unterstützen. Indexdiagramme werden in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge in einem einzelnen Feld des Dokuments angeordnet.

Warum Indizierung wichtig ist

Der Prozess der Erstellung eines Index eines Dokuments oder einer Reihe von Dokumenten, um das Abrufen von Informationen schneller und einfacher zu machen, wird als Indexaufbau bezeichnet. Die Indizierung ist aus zwei Gründen nützlich. Der erste Vorteil von Indizes besteht darin, dass sie Ihnen helfen können, eine bestimmte Information in einem großen Dokument schneller zu finden. Wenn Sie beispielsweise nach bestimmten Artikeln in einer Zeitung suchen, kann Ihnen ein Index den Titel des Artikels mitteilen. Einer der Vorteile von Indizes besteht darin, dass sie die Informationen in einem Dokument für Menschen mit Behinderungen leichter zugänglich machen können. Ein Aktienindex kann beispielsweise dazu verwendet werden, sich anhand seines Tickersymbols über ein bestimmtes Unternehmen zu informieren, was Blinden ermöglicht wird.

Was ist eine andere Option für die Indizierung in Mongodb?

MongoDB indiziert den Inhalt in Arrays in MongoDB mithilfe von Multiplekey-Indizes. MongoDB erstellt separate Indexeinträge für jedes Element eines Arrays, wenn es ein Feld mit einem Array-Wert indiziert. In diesen Multikey-Indizes können Abfragen Dokumente mit Arrays auswählen, indem sie die Elemente oder Teile eines Arrays mit ihren Multikey-Indizes abgleichen.

Das Entfernen eines Index in Mongodb verringert die Suchleistung

Ein Nachteil ist, dass MongoDB gezwungen ist, die Daten erneut zu analysieren, um die relevanten Datensätze zu finden, wenn ein Index entfernt wird.

Einführung Mongodb

Mongodb ist ein leistungsstarkes dokumentenorientiertes Datenbanksystem. Es verfügt über eine indexbasierte Suchfunktion, die das Abrufen von Daten schnell und einfach macht. Mongodb bietet auch eine Skalierbarkeitsfunktion, die es ermöglicht, große Datenmengen zu verarbeiten.

MongoDB ist eine plattformübergreifende und quelloffene NoSQL-Datenbank, die von vielen Node-basierten Webanwendungen zum Speichern von Daten verwendet wird. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie Mongo installieren und wie Sie es zum Speichern und Abfragen von Daten verwenden. Sie lernen, wie Sie mithilfe eines Node-Programms mit einer Mongo-Datenbank interagieren, und untersuchen einige der Unterschiede zwischen Mongo und herkömmlichen relationalen Datenbanken. Es ist üblich, dass MongoDB über die offiziellen Linux-Softwarekanäle heruntergeladen und installiert wird, aber es kann gelegentlich zu einer veralteten Version führen. Wenn Sie eine nicht auf Ubuntu basierende Linux-Distribution haben, können Sie auf dieser Seite mehr über deren Installation erfahren. MongoDB bietet auch ein Tool namens Compass, mit dem Sie über eine grafische Benutzeroberfläche eine Verbindung zu Ihren Datenbanken herstellen und diese verwalten können. Mit MongoDB ist keine Zugriffskontrolle erforderlich.

Wenn Sie Mongo in der Produktion verwenden, sollten Sie Änderungen an dieser Funktion vornehmen. Das Akronym CRUD wird verwendet, um anzuzeigen, dass etwas erstellt, gelesen, aktualisiert oder gelöscht wurde. Dies sind die vier grundlegenden Datenbankoperationen, die Sie ausführen müssen, wenn Sie eine Anwendung erstellen möchten. Hier sind einige Schritte, die Sie unternehmen können, um alle Ihre Benutzerdokumente abzurufen. Dies entspricht der Abfrage für eine SQL-Datenbank, die aus der Spalte „From USERS“ liest. MongoDB bietet eine Reihe von Möglichkeiten zum Aktualisieren eines Dokuments, einschließlich des Erstellungsvorgangs. Beispielsweise könnten Sie den Registrierungswert für alle Benutzer unter 18 Jahren auf 18 Jahre setzen.

Sie müssen die Anzahl oder den Typ der Spalten nicht angeben, wenn Sie MongoDB verwenden, eine schemalose Datenbank. Ein JSON-Schema hingegen kann verwendet werden, um Validierungsregeln für unsere Daten festzulegen. Um mit dem MongoDB-Server zu kommunizieren, müssen Sie eine clientseitige Bibliothek verwenden, die als Treiber bezeichnet wird. Callbacks, Promises oder Waits sind mögliche Methoden für die Interaktion mit der Datenbank. Um sich mit Mongo zu verbinden, müssen Sie den Namen und das Passwort in Ihrem Code angeben. MongoDB hat einen integrierten Treiber, der auch als MongoDB-Treiber bekannt ist. Um Daten in MongoDB verwalten zu können, müssen Sie zunächst ein Schema erstellen. Die Form jedes Dokuments in einer MongoDB-Sammlung wird durch die Zuordnung des Schemas bestimmt.

Mongodb: Eine Nosql-Alternative zu relationalen Datenbanken

MongoDB ist eine Open-Source-NoSQL-Datenbankverwaltungsplattform, die APIs bereitstellt, um große Sammlungen verteilter Daten sicher und effizient zu verwalten. MongoDB ist eine nicht-relationale Dokumentendatenbank, die JSON-Speicherung und nicht-relationale Dokumentstrukturen unterstützt. Die Verarbeitung herkömmlicher relationaler Datenbanken in MongoDB kann bis zu fünf Minuten dauern. Darüber hinaus ist MongoDB eine bessere Alternative zu relationalen Datenbanken für die Verwaltung großer Mengen verteilter Daten.