NoSQL データベースでのインデックス作成

公開: 2022-11-17

NoSQL データベースのデータにインデックスを付けるには、さまざまな方法があります。最も一般的なインデックス作成方法は、ハッシュ、ツリーベース、および分散です。ハッシュは非常に高速であるため、一般的なインデックス作成方法です。データはハッシュテーブルに格納され、キーはデータのインデックスに使用されます。これは、実装が簡単で非常に高速であるため、小規模なデータベースに適した方法です。ツリーベースのインデックス作成は、大規模なデータベースに適した方法です。データはツリーに格納され、キーはデータのインデックスに使用されます。この方法はハッシュよりも低速ですが、よりスケーラブルです。分散インデックスは、複数のサーバーにまたがる大規模なデータベースに適した方法です。データは分散ハッシュテーブルに格納され、キーはデータのインデックス作成に使用されます。この方法はハッシュよりも低速ですが、よりスケーラブルで、より多くのデータを処理できます。

ハッシュや配列などのデータベースインデックスは、データ構造の一種です。さまざまな方法でデータを整理できますが、これが最も単純な方法です。この例では、名前によって指摘されたアドレスのインデックスを見ていきます。データベースへのインデックスがない場合、データベースはサンフランシスコでスタックします。インデックスが時間とリソースをどのように費やすかを定義することにより、インデックスがデータベースの効率にどのように貢献するかを理解することが重要です。インデックスにインデックスを付けると、データベースは一致するレコードをより高速に検索できるようになり、クエリが非常に遅くなる可能性があります。一方、多数のデータベースクエリのパフォーマンスの向上は、インデックスへの書き込みコストに影響します。

ワイヤードタイガーのデータは、スナップ圧縮 (コレクション用) またはプレフィックス圧縮 (インデックス用) を最適化するために、別の種類のテーブルに格納されます。 WiredTiger キャッシュは、それらがロードされると、それらの両方をディスク上とは異なる方法で表示します。

MongoDB 配列には、マルチキーインデックスを使用してアクセスできる一連のデータが含まれています。 MongoDB が配列値を持つフィールドにインデックスを付ける場合、フィールドの要素ごとに個別のインデックスエントリが作成されます。これらのマルチキーインデックスを使用すると、配列の 1 つ以上の要素をマルチキーインデックスと照合することにより、クエリで配列を含むドキュメントを簡単に選択できます。

プライマリインデックスには親テーブルの属性のサブセットが含まれ、セカンダリインデックスには親テーブルの属性のサブセットが含まれます。プライマリインデックステーブルがベーステーブルに直接関連付けられている場合、そのテーブルはプライマリインデックステーブルと呼ばれます。

インデックスに含まれるフィールドの値によって、そのインデックスランクが決まります。一方、MongoDB は、コレクションにインデックスを作成するための createIndex() メソッドを提供します。このメソッドを使用して、テキストや 2 次元のインデックスなど、さまざまなインデックスを作成できます。

Nosql はどのようにインデックス付けされますか?

Nosql データベースは通常、データの識別に使用されるキーによってインデックスが作成されます。その後、データはキーで検索できるデータ構造に格納されます。

インデックス: Nosql データベースの重要なコンポーネント

多くの NoSQL データベースには、ソフトウェアにインデックスが含まれています。テーブルまたはクエリがスキャンされる回数を減らす機能により、データベースアクティビティのパフォーマンスが向上します。インデックスは、単一のフィールド名を表すフィールド式によって区別されます。定数フィールド式または定数を返す関数は、フィールド式に存在する必要があります。

Mongodb でインデックス作成に使用される方法はどれですか?

Mongodb は、Bツリーインデックスを使用してデータのインデックスを作成します。このインデックスは、データを順序付けて格納するために使用されるため、データのクエリと取得が容易になります。

MongoDB は値 _id でドキュメントのインデックスを作成するため、インデックスの更新は重要です。 _id インデックスが削除されると、データの損失とパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
MongoDB によると、_id インデックスを最新の状態に保つことをお勧めします。インデックスを変更する必要がある場合は、mongodump の出力でその理由を必ず提供してください。理由を示さずにインデックスを削除すると、データの損失やパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。

Nosql はセカンダリインデックスをサポートしていますか?

NoSQL データベースは通常、セカンダリインデックスを考慮して構築されていません。セカンダリインデックスがなくてもスケーラブルでパフォーマンスが向上するように設計されているためです。ただし、MongoDB や Cassandra など、一部の NoSQL データベースはセカンダリインデックスをサポートしています。

この構造は、テーブルの属性のサブセットで構成され、セカンダリインデックスと呼ばれます。テーブルはさまざまな方法で分割でき、ベースではなくキーでソートできます。以前は、セカンダリインデックスはパーティションキーを持つテーブルであると想定していましたが、そうではありません。親テーブルと同じノードに格納されます。キー値 NoSQL データベースの追加インデックスは、インデックスパーティションテーブルのみを使用して定義しないでください。セカンダリインデックスは、ベーステーブルと同じノードに格納されるデータ構造です。このセクションでは、メモリ内データベースのダミー用にセカンダリインデックスの簡単な実装を提供しました。デモンストレーションの結果、2 つのインデックス作成戦略 (コピーとフェッチ) が実装されました。

Nosql データベースはどのように保存されますか?

ドキュメント NoSQL データベースは、ドキュメント構造を保持するために、リレーショナルデータベースではなくデータを格納します。その結果、それらは「SQL だけではない」として分類され、さまざまな柔軟なデータモデルによってグループ化されます。 NoSQL データベースは、純粋なドキュメントデータベース、キー値ストアデータベース、ワイドカラムデータベース、グラフデータベースのいずれかです。

SQL は NoSQL の 1 つのコンポーネントにすぎません。 NoSQL データベースには 4 つのタイプがあります。使用されるさまざまなタイプの NoSQL モデルは、それらの間に大きな違いがあることを意味します。データベースがないことを除けば、NoSQL テクノロジは通常、低いトランザクションコストなどの機能によって際立っています。スキーマの開発、データクラスタリング、およびレプリケーションのサポートはすべて、長期にわたる一貫性に貢献します。セッション管理とキャッシングにキー値データベースを使用する Web アプリケーションは、それらから大きな恩恵を受けます。データが列によってアクセスされる場合、大きな列ストアが理想的です。

API、データモデル、スキーマ、スケーリング、およびデータ整合性は、NoSQL の 5 つの主要なカテゴリです。 NoSQL データベースでは、データを格納するためにスキーマは必要ありません。この方法でプログラマーはより機敏になり、ソフトウェアの開発により多くの時間を割くことができます。アプリケーションとユーザーによって作成、読み取り、更新、および削除されたデータの整合性は、NoSQL データベースと SQL データベースでさまざまな方法で保護されます。各トランザクションは、正しい結果が得られるか効果が得られないまで、ACID を使用して一貫したデータベース状態で単独で実行されます。「nosql」という用語は、リレーショナル管理システム (RDBMS) が開発される前に構築された一部のデータベースを指します。大規模なデータベースクラスターは、クラウドまたは Web アプリケーションのデータベースアーキテクチャの一部として 2000 年代初頭に構築されました。

Nosqlとは？

NOSQL データベースは、従来の行ベースの SQL ベースのリレーショナルモデルを、データをドキュメントに格納するより柔軟なモデルに置き換える、さまざまなデータベースシステムのサブセットです。その結果、開発者は、データに対して特定の方法で適切に機能する従来のデータモデルに制限されないため、NOSQL データベースは使いやすくなります。このタイプのデータ構造の柔軟性により、データベースインフラストラクチャ自体に影響を与えることなくデータの構造を簡単に変更できるため、水平方向のスケーラビリティが可能になります。 MongoDB データベースはドキュメント指向の NoSQL モデルに基づいて構築されており、これは NOSQL の珍しい例ではありません。ドキュメントの属性と値は MongoDB に保存され、JSON 形式で保存されます。各ドキュメントは、システムの残りの部分に影響を与えることなく簡単に理解および変更できるため、理解と操作が簡単になります。もう 1 つの一般的な NOSQL データベースは Couchbase です。 Couchbase では、キーと値のモデルを使用して、データベース内のすべてのレコードの 2 つのコンポーネント (キーと値) を表します。配列、数値、および文字列はすべて論理的な順序で格納でき、値は文字列、数値、またはオブジェクトです。衝突を恐れずに値を任意の順序で格納できるため、Couchbase は常に特定の方法で構造化されていないデータに最適です。 clusterpoint NoSQL データベースは、列を含む列ストアで構成されています。これは、システムのニーズに基づいて、データがテーブル、行、および列に格納されることを意味します。列のサイズを都合のよい方法で変更できるように、データを格納できます。 Mark Logic は、従来のタイプの NoSQL データベースとは異なる NoSQL データベースです。キー値ストアは、レコードを格納できる NoSQL ストアの一種です。その結果、頻繁にアクセスする必要があるが、常に紙の形式で保存できるとは限らないデータに最適なソリューションです。

SQL対Nosqlでのインデックス作成

インデックス作成は、SQL と NoSQL の最も重要な違いの 1 つです。 SQL では、データが格納される階層構造である B ツリーインデックスが使用されます。一方、ハッシュインデックスはキー値ストアにデータを格納し、NoSQL で使用されます。

この投稿では、SQL データベースと NoSQL データベースを比較対照し、それらのパフォーマンスを比較します。また、どちらが優れているユースケースのリストを提供します。各データベースには、データをクエリするための独自のクエリ言語またはアプローチが含まれています。通常、NoSQL データベースは、SQL データベースよりも 1 秒あたりの書き込み操作率が高くなります。データベースに入力する前にデータが構造化されておらず、検証されていない場合、そのデータは不正な形式または不適切な状態で挿入または保存される可能性があります。 NoSQL データベースは、データの入力と取得に固定スキーマを必要としないため、スキーマレスと呼ばれます。データを安全に保ちながら、1 秒間に複数の読み取り操作を行う場合は、SQL データベースが適しています。

この機能は、大量のデータを保存する必要があるログサービスを実行する場合に特に便利です。 NoSQL データベースのインデックスエンジンは、従来のデータベースのインデックスエンジンよりも堅牢性と効率性に劣ります。 NoSQL データベースは、しばらく前から存在しています。 SQL データベースと NoSQL データベースには、業界内で明確な長所と短所があります。会社の要件とオプションによって、実装方法が決まります。従来のデータベースは、業界での経験が豊富で、実戦でテスト済みのテクノロジーを必要とするユーザーに最適です。一方、大量の非構造化データをタイムリーに保存したい場合は、NoSQL を検討する必要があります。

NoSQL データベースは、パフォーマンスの点で SQL データベースよりも優れています。 SQL Server のデータベースインデックスは b ツリーと呼ばれ、クラスター化されていないデータベースインデックスよりも低速です。さらに、SELECT ステートメントに関しては、クラスター化インデックスが最速かもしれませんが、常に最適なオプションとは限りません。

Nosql データベースを検索する方法

NoSQL データベースを検索するには、クエリ言語を使用する必要があります。クエリ言語は、NoSQL データベース内のデータを簡単に検索できるように設計されています。さまざまなクエリ言語がありますが、基本的な機能はすべて同じです。クエリ言語を使用して、キーワード、データ型、または場所でデータを検索できます。

検索エンジンデータベースは、関係データベース管理システム (RDBMS) の厳格な構造要件を必ずしも満たしていない NoSQL データベースです。検索は、テキストベースまたは半構造化クエリ、または非構造化検索の形式を取ることができます。クエリでは、テキストを直接検索するのではなく、インデックス検索を使用します。厳格な RDBMS と、Microsoft Word や PDF ドキュメントに見られるものと同様の全文文構造の両方を使用するデータ検索。地理的検索は、場所を Web リソースに関連付けて、場所に基づくクエリの回答に使用できるようにします。ベクター検索は、キーワードに近い単語を検索する方法です。

データベースに格納されているインデックスの場所

データベースの行は、必要に応じてテーブルに編成できます。各行には、他のすべての行と区別する一意のキーが含まれており、すばやくアクセスできるようにインデックスに格納されます。キーはインデックスに格納され、新しい行が追加されると自動的に変更されます。

データベースがバックグラウンドにある場合、インデックスはデータベースクエリの高速化を支援する強力なツールです。データベースには、データをテーブルに編成する行と列があります。各行には、他の行と区別する一意のキーがあります。これらのキーは、簡単にアクセスできるようにインデックスに格納されます。同じ電話番号を持つ顧客が複数いる場合、インデックスを使用して顧客をすばやく見つける必要がある場合があります。インデックスを作成するための構文はデータベースによって異なりますが、通常は CREATE キーワードの後に INDEX キーワードが続き、ベースとしてインデックスを作成するテーブル名が含まれます。

インデックスは、データベース内の検索とクエリを高速化するために使用されます

インデックスを使用してデータベースにデータを格納することで、検索とクエリの結果を高速化できます。テーブルでは、インデックスは特定の列のデータを格納するデータ構造です。テーブルはインデックスで埋められます。

Mongodb でのインデックス作成

Mongodb はインデックスを使用してクエリのパフォーマンスを向上させます。インデックスは、コレクション内の特定のフィールドの値を格納するデータ構造 (ほとんどの場合 B ツリー) です。クエリが実行されると、データベースはインデックスを使用して目的のドキュメントをすばやく見つけることができます。インデックスがないと、データベースはコレクション内のすべてのドキュメントをスキャンする必要があり、非常に遅くなります。

ドキュメント指向のデータベース管理システムに基づいており、PostgreSQL を採用しています。あらゆるサイズや形状のドキュメントに大量のデータを格納できます。データベースのパフォーマンスを改善するための最も重要なツールの 1 つはインデックスです。このチュートリアルを進めていくと、インデックス、インデックスの作成方法、およびデータベースでインデックスがどのように使用されているかをテストする方法について知っておく必要があるすべてのことを学習できます。コレクションのインデックスは、コレクションのデータのごく一部のみを保持する特別なデータ構造です。これらの変数はこのように実装されているため、MongoDB データベースはこれらの変数を迅速かつ効率的にトラバースできます。このガイドで説明されているように、サンプルデータベースを使用して、さまざまな種類のインデックスを作成できます。

このチュートリアルでは、ドキュメントのコレクションだけでなく、さまざまな種類のドキュメントが必要になります。このセクションで説明するドキュメントは、世界で最も高い 5 つの山頂です。出力には、挿入された新しいオブジェクトごとに割り当てられた識別子のリストが含まれます。このガイドの目的は、MongoDB がドキュメントにインデックスを付けて、クエリの詳細を強調表示することで読み取ることができるデータの量を制限する方法を説明することです。 createIndex メソッドを使用すると、ピークコレクションの高さフィールドのインデックスを作成できます。この例では、単一のフィールドインデックスを作成します。これは、必要なフィールドの単一のキー (前の例では高さ) がドキュメントに含まれていることを意味します。それでもうまくいかない場合は、新しいインデックスを使用して同じクエリを再度実行してみてください。

その結果、インデックスがクエリの実行に関与していたため、出力に大きな違いが生じます。 2 番目のステップは、一意のインデックスのリストを作成することです。 _id 属性の両方の値が同じ場合、MongoDB コレクションに 2 つのドキュメントを挿入する方法はありません。これは、_id フィールドを使用してすべてのフィールドをインデックス化するデータベースの自動機能によるものです。この手順を使用すると、特定のフィールドの値がコレクション内の各ドキュメントで一意になるようにインデックスを作成できます。 4 番目のステップは、MongoDB データベースに埋め込みフィールドのインデックスを作成することです。データベースに格納されるドキュメントの複雑さが増すにつれて、クエリの影響も大きくなります。

この手順では、埋め込みドキュメントに単一フィールドインデックスを生成する方法を示します。追加するインデックスが少なすぎるとパフォーマンスが低下するのと同様に、追加するインデックスが多すぎるとパフォーマンスが低下する可能性があることに注意してください。 MongoDB はインデックスを使用して、データベースの一部であるフィールドに基づいて最終的な順序を生成します。その結果、全文検索の完了後にドキュメントを整理する必要がなくなります。このインデックスは以前に * ascents.total: 1 構文を使用して昇順で作成されており、要求された山頂は降順で並べ替えられていました。 MongoDB がクエリするドキュメントを探すとき、単一のフィールドインデックスを使用してドキュメントを検索します。 MongoDB がインデックスを使用できるクエリの一部しか提供できない場合、MongoDB はコレクションスキャンを実行する最初のステップとしてそれを使用します。

これは、複合インデックスの場合には必ずしも当てはまりません。複数のフィールドにまたがるインデックスを定義すると、追加のスキャンが実行されなくなる可能性があります。 6 番目のステップは、マルチキーインデックスを作成することです。このステップでは、配列などの複数の値を格納するフィールドにインデックスが作成された場合の MongoDB の動作を示します。そのフィールドのインデックスがないため、MongoDB は現在、このクエリのフルコレクションスキャンを実行しています。位置フィールドによると、これら 4 つのピークはそれぞれ複数の国にまたがっており、これらの値はすべて複数のピークの配列を表しています。配列内のすべてのフィールドには、独自の MongoDB マルチキーインデックスがあります。

ドキュメントに配列 ["China", "Nepal"] を格納する場所フィールドがある場合、同じドキュメントに対して 2 つの別個のインデックスエントリが表示されます。1 つは中国用、もう 1 つはネパール用です。クエリがコンテンツの部分一致を指定する場合でも、MongoDB はインデックスを効率的に使用できます。 MongoDB インデックスは、クエリのパフォーマンスを向上させるために、MongoDB がクエリの実行中に分析する必要があるデータの量を減らすために MongoDB によって使用されます。 MongoDB が提供するインデックス機能のサブセットについては、チュートリアルで説明しました。これは、負荷の高いデータベースでのクエリパフォーマンスを向上させることを目的としています。 MongoDB の公式ドキュメントは、こちらにあります。

指定したフィールドで、単一のフィールドインデックスを作成できます。このインデックスの目的は、データベースからのドキュメントの取得を高速化することです。インデックス定義に一致するドキュメントが最初に取得され、続いて *id フィールドに基づいてインデックス定義に一致するドキュメントが取得されます。
カーソルを使用していない場合は、急いで保存する必要のないデータをクエリする必要があります。カーソルを使用してデータベース内を順番に移動することにより、必要に応じてデータベース内の特定のフィールドにアクセスできます。

インデックスのマイナス面

それとは別に、インデックスが大きい場合、クエリが遅くなる可能性があります。

リレーショナルデータベースのインデックス作成

リレーショナルデータベースのインデックス作成は、リレーショナルデータベーステーブルでインデックスを作成および維持するプロセスです。インデックスは、データベースクエリのパフォーマンスを向上させるために使用されます。インデックスは、テーブルの 1 つまたは複数の列に作成できます。列が複数のインデックスの一部である場合、1 つの列に複数回インデックスを付けることができます。

データベースインデクサーは、データベース内のデータをすばやく見つけてアクセスするために使用されるデータ構造手法です。 2 種類のファイル編成メカニズムがあり、その後にデータを格納するためのインデックスが続きます。索引付けには、主に 3 つのタイプがあります。ハッシュファイルの構成を以下に示します。インデックスは名 (検索キー) でソートされます。この形式に基づいてファイルをインデックス化すると、ファイルが順番に編成されます。データが非クラスター化インデックスのどこにあるかを知る必要があるだけです。つまり、仮想ポインターまたは参照のリストを提供します。 1 つのブロックのインデックス作成は、メインブロックを小さなブロックに分割して見つけやすくすることで実現できます。