NoSQL データベース: 適切なインデックス作成ポリシーの利点

公開: 2023-01-25

ビッグデータの世界では、そのスケーラビリティと柔軟性により、NoSQL データベースの人気が高まっています。ただし、これらのデータベースは、適切なインデックス作成ポリシーがなければ、管理と最適化が難しい場合があります。データが適切に編成され、クエリが容易になるようにするには、インデックス作成ポリシーが必要です。インデックス作成ポリシーがないと、NoSQL データベースは遅くなり扱いにくくなる可能性があります。さらに、適切に設計されたインデックス作成ポリシーは、NoSQL データベースのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 NoSQL データベースのインデックス作成ポリシーを設計する際には、考慮すべき要素がいくつかあります。データ構造、アクセスパターン、およびワークロードを考慮する必要があります。さらに、インデックス作成ポリシーは、データベースの拡大に合わせて拡張できるように設計する必要があります。適切に設計されたインデックス作成ポリシーには、数多くの利点があります。適切なインデックス作成ポリシーを備えた NoSQL データベースは、より整理され、効率的で、スケーラブルになります。

Nosqlデータベースのインデックス作成とは?

NoSQL データベースは、構造のインデックスを作成できる必要があります。一般に、インデックス作成とは、データレコードの場所にキーを挿入することを指します。 NoSQL データベースで一般的に使用されるインデックスデータ構造がいくつかあります。このセクションでは、B ツリーインデックス、T ツリーインデックス、O2 ツリーインデックスなど、より一般的な方法について説明します。

データベースインデックスは、配列やハッシュのような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。このメソッドを使用して、アドレスを指す名前のインデックスを作成します。サンフランシスコには、インデックスがないために立ち往生しているデータベースがあります。データベースがリソースと時間をどのように使用しているかを理解することは、データベースの作業がどのように実行されるかを理解する上で重要です。データベースインデックスを使用すると、より高速で効率的な方法で一致を検索できますが、データベースは非常に遅いクエリにさらされます。多数のデータベースクエリのパフォーマンスを改善することで、インデックスへの書き込みコストを相殺できます。

インデックスを使用して重要な経済指標を追跡することが重要です。 データインデックスは、データをカテゴリに整理し、その定義を簡素化するための方法です。情報を整理する方法の 1 つは、検索しやすくするためにインデックスを作成することです。指数の使用は、経済指標のパフォーマンスを追跡するための重要なツールです。

Mongodb でインデックスを作成する

次の例を使用して、users コレクション内のフィールド名のインデックスを生成できます。
db ユーザー (名前、インデックス) を作成すると、インデックスを作成できます。
次の例では、メールフィールドを使用してユーザーのメールのリストを作成します。
db.users.Index (email:index) を作成します。と

Mongodb でインデックス作成が必要な理由

クエリが効率的であることを確認するには、mongodb でインデックスを作成する必要があります。インデックスを作成すると、データベース全体をスキャンしなくても、必要なデータをすばやく見つけることができます。これにより、クエリがより高速かつ効率的になります。

インデックスは、コレクションレベルで適用される一連のフィールドまたはフィールドのコレクションの例です。そのため、コレクションスキャンを実行する必要はありません。コレクションスキャンでは、すべてのコレクションをスキャンして、クエリに一致するものを見つけます。適切なインデックスを使用すると、ドキュメントの数が最初から制限されるため、より効率的にクエリを実行できます。インデックスを作成すると、データ操作のパフォーマンスが向上します。インデックスを過負荷にすると、インデックスがメモリページで支配的になり、過剰なストレージスペースが発生します。少数の非常に効果的なインデックスを使用する必要があります。コレクションの作成に取り掛かる前に、まず照合、つまり検索と並べ替えで使用する方法を検討する必要があります。

Studio 3T の UI とそれに組み込まれている IntelliShell を使用して照合を定義できます。その結果、主キーは「クラスター化」され、インデックスキーの検索ごとにアクセスするページブロックが少なくなり、システムのヒット率が大幅に向上します。コレクションレベルで行うと、よりきれいに、より安全に、簡単に変更できます。選択基準と照合で使用されるインデックスが同じであれば、単純なクエリを実行する方が簡単です。インデックスの順序を変更する場合、次のように 2 つのフィールドを並べ替える必要があります。英語では、名が 2 番目の名前の前に表示されます。姓が 140 Ms. の場合、実行時間がさらに 40 分長くなる可能性があります。

インデックスが実際に実行プロセスを遅くし、デフォルトのインデックスの場合の 2 倍の時間がかかるため、これは奇妙に見えます。ほとんどの場合、最初にインデックスの最初のフィールドを入力せずにクエリを実行することはお勧めしません。つまり、インデックスフィールドは検索可能な ARGUMENT である必要があります。複雑な検索の一部として、候補の数をインデックスのリストの最初の項目に減らすことをお勧めします。メールアドレス欄がある場合は、インデックスを入力することで誰がそれを使用しているかを知ることができます。これを効率的に使用できたのは、MongoDB に、データベース内で可能性の高い「Wiggins」を見つけてから、ドキュメント自体ではなくインデックス内の完全なアドレスをコピーするための最適な戦略を使用するよう説得したためです。 20 個の住所を見つけるためにドキュメントに頼る必要はありません。

MongoDB データベースはインデックスを使用して、配列内の各要素のインデックスキーを生成します。また、インデックスから取得するときに、「氏名」フィールドを「カバー」するためにインデックスを使用することもできます。節約できる時間はわずかです。 インデックスデータを取得する場合、キャッシュ取得は、フルコレクションスキャンよりもヒット率が高くなります。

Mongodb でインデックスを使用する利点は何ですか?

クエリに一致する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るコレクションスキャンの実行を回避するには、代わりに MongoDB のインデックスを使用できます。より効率的にクエリを実行するには、適切なインデックスが必要です。最初から非常に多くのドキュメントから選択できるため、複数のインデックスを使用する必要がある場合があります。

SQLでインデックスを作成する利点は何ですか?

SQL のインデックス作成を使用して、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。列にインデックスを作成すると、データベースが探しているデータをより簡単かつ迅速に見つけることができます。インデックスを使用して、列に一意性制約を適用することもできます。これは、テーブル内の 2 つの行が特定の列に対して同じ値を持たないようにする場合に役立ちます。

SQL対Nosqlでのインデックス作成

SQL データベースと NoSQL データベースのインデックス作成には多くの違いがあります。 SQL データベースでは、テーブルの 1 つ以上の列にインデックスを作成することにより、テーブルからのデータの取得を高速化するために、通常、インデックス作成が使用されます。 NoSQL データベースでは、コレクション内のドキュメントの 1 つ以上のフィールドにインデックスを作成することにより、コレクションからのデータの取得を高速化するためにインデックス作成がよく使用されます。

この投稿では、SQL データベースと NoSQL データベースの違いについて説明し、それらのパフォーマンスを評価します。さらに、一方が他方よりも優れているユースケースのリストを提供します。データベースごとに適切なクエリ言語またはアプローチがあります。 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。非構造化データは、検証および非構造化が完了するまでデータベースに追加できないため、無効または不適切なデータが挿入および保存される可能性があります。固定スキーマの代わりに NoSQL データベースを使用すると、スキーマにデータを入力および取得できません。 1 秒間に複数回の読み取り操作を実行する場合は、通常、SQL データベースが最適です。

たとえば、ロギングサービスでは、膨大な量のデータを格納する必要がある場合があります。 NoSQL データベースは比較的新しい現象であり、そのインデックスエンジンは以前ほど強力でも効率的でもない可能性があります。業界では、NoSQL および SQL データベースには多くの長所と短所があります。あなたがしなければならないのは、あなたの会社の要件と目標を確認することだけです。最先端のテクノロジーと業界の専門知識を探している場合は、従来のデータベースを使用する必要があります。大量の非構造化データをできるだけ早く保存したい場合は、NoSQL が使用するツールです。

Sql および Nosql データベースでのインデックス作成

SQL データベースインデックスは、データを取得するための非常に一般的な方法です。検索と取得の手法では、インデックスを使用してプロセスを高速化します。 SimpleDB、Hadoop/HBase、Cassandra などの NoSQL データベースはすべて、異なるインデックス作成メカニズムを採用しています。 B ツリーおよび T ツリーツリーのインデックス作成は、NoSQL では非常に一般的ですが、T ツリーおよび O2 ツリーツリーはそうではありません。

Nosql でのインデックス作成

NoSQL データベースでのインデックス作成は、特定のデータベースに応じて、さまざまな方法で実行できます。たとえば、MongoDB では、B ツリーインデックス、ハッシュインデックス、テキストインデックス、または地理空間インデックスを使用してインデックス作成を実行できます。

セカンダリインデックスと呼ばれるデータ構造内の親テーブルの属性のサブセット。ベーステーブルとは対照的に、テーブルのパーティションキーと並べ替えキーは変更できます。プライマリインデックスとは異なり、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はありません。この場合、親テーブルと同じノードに格納されます。 NoSQL データベースでは、インデックスパーティションテーブルに関して追加のインデックスは定義されません。セカンダリインデックスは、プライマリインデックスと同じノードにあるデータ構造です。このセクションでは、インメモリダミーデータベースのセカンダリインデックスを簡単に実装する方法を説明しました。 2 つのインデックス作成戦略 (コピーとフェッチ) を実装する方法を示しました。

セカンダリインデックスの利点

セカンダリインデックスのインデックスを使用すると、クエリエンジンは、プライマリインデックスのテーブル全体を使用する場合よりもはるかに迅速に目的のデータを検索できます。
セカンダリインデックスのインデックスは、返されるデータの品質を向上させるためにも使用されます。また、クエリが必要とするデータのみを含めることで、クエリによって返されるデータが正しいことを確認するためにも使用できます。

Cosmos Db のインデックス作成ポリシー

ポリシーは、デフォルトで自動的に設定できます。これを実現するには、インデックス作成ポリシーの自動プロパティを true に設定する必要があります。このプロパティが true の場合、Azure Cosmos DB はドキュメントが書き込まれると自動的にインデックスを作成します。

Azure CosmosDB では、各コンテナーには、設定されたインデックスに基づいて項目にインデックスを付けるためのポリシーが用意されています。すべてのアイテムのすべてのプロパティにインデックスを付け、各文字列または数値を範囲インデックスを持つものとしてマークします。エンジンが動作していない場合、遅延インデックス作成は、はるかに低い優先度レベルでインデックス更新を実行しようとします。ルートパス /* をインデックス化するポリシーには、パスを含めるか除外する必要があります。 Azure CosmosDB の包含/除外戦略により、モデルに追加された新しいプロパティに積極的にインデックスを付けることができます。含まれるパスと除外されるパスの間に競合が存在する場合は、より正確なパスが優先されます。深いパスは、狭いパスよりも精度が高くなります。

Azure Cosmos DB を使用する場合、空間インデックスを作成することはできません。空間 SQL 組み込み関数を使用する場合は、使用するプロパティに空間インデックスを作成する必要があります。さらに、複合インデックスを使用して、等価クエリと範囲クエリを実行するときのパフォーマンスを向上させることができます。複数の範囲フィルターが必要な場合は、複合インデックスを使用して複数の範囲フィルターを最適化することもできます。範囲内のフィルターには次のものが含まれます。 2 つの複合インデックス (名前 ASC、年齢 ASC、および ***** ASC) のインデックスは大きく異なるはずです。クエリの最適化は、フィルターを持つ任意の order by クエリに対して一般化できます。

この方法を使用すると、複合インデックスを使用して、システム関数と順序に基づいてクエリを最適化することもできます。インデックス作成ポリシーが変更された場合、古いインデックスと新しいインデックスの間で変換が行われます。インデックスの変換中は、データの可用性ステータスに影響はありません。アイテムの数とサイズによっては、完了するまでに最大 1 時間かかる場合があります。変換でプロビジョニングされた RU を作成しますが、それらは CRUD 操作またはクエリを実行するものよりも低い優先度で配置されます。今後、インデックス変換が完了すると、新しいインデックス付きパスのみがクエリに使用されます。プロパティパスをインデックス化する必要はないが、TTL が必要な場合は、インデックスポリシーを使用できます。