Bases de datos NoSQL: los beneficios de una política de indexación adecuada

En el mundo de Big Data, las bases de datos NoSQL se han vuelto cada vez más populares debido a su escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, estas bases de datos pueden ser difíciles de administrar y optimizar sin una política de indexación adecuada. Se necesita una política de indexación para garantizar que los datos estén organizados correctamente y sean fáciles de consultar. Sin una política de indexación, una base de datos NoSQL puede volverse lenta y difícil de manejar. Además, una política de indexación bien diseñada puede ayudar a mejorar el rendimiento de una base de datos NoSQL. Hay una serie de factores a considerar al diseñar una política de indexación para una base de datos NoSQL. Se debe tener en cuenta la estructura de datos, los patrones de acceso y las cargas de trabajo. Además, la política de indexación debe diseñarse para escalar a medida que crece la base de datos. Los beneficios de una política de indexación bien diseñada son numerosos. Una base de datos NoSQL con una política de indexación adecuada será más organizada, eficiente y escalable.

¿Qué es la indexación en la base de datos Nosql?

Las bases de datos NoSQL deberían poder indexar estructuras. En general, la indexación se refiere al acto de insertar una clave en la ubicación de un registro de datos. Hay varias estructuras de datos de indexación que se usan comúnmente en las bases de datos NoSQL. Durante el transcurso de esta sección, repasaremos algunos de los métodos más comunes, incluida la indexación de B-Tree, el índice de T-Tree y el índice de O2-Tree.

El índice de la base de datos es un tipo de estructura de datos que parece una matriz o hash. Podemos organizar los datos de varias maneras. Usaríamos este método para crear un índice de nombres que apuntaran a direcciones. Hay una base de datos que está atascada en San Francisco porque no hay un índice para ella. Comprender cómo nuestras bases de datos utilizan sus recursos y tiempo es fundamental para comprender cómo se lleva a cabo su trabajo. Los índices de la base de datos le permiten buscar coincidencias de una manera más rápida y eficiente, pero también exponen la base de datos a consultas extremadamente lentas. Podemos compensar el costo de escribir en el índice mejorando el rendimiento de una gran cantidad de consultas a la base de datos.

Es fundamental realizar un seguimiento de los indicadores económicos importantes mediante el uso de índices. Un índice de datos es un método para organizar datos en categorías y simplificar su definición. Una forma de organizar la información es indexarla para que sea más fácil de encontrar. El uso de índices es una herramienta importante para seguir el desempeño de los indicadores económicos.

Creación de índices en Mongodb

El siguiente ejemplo se puede utilizar para generar un índice para el nombre de campo en la colección de usuarios.
La creación de un usuario db (nombre, índice) le permite crear un índice.
En el siguiente ejemplo, crearé una lista de los correos electrónicos de los usuarios usando el campo de correo electrónico.
Cree un db.users.Index (correo electrónico: índice); y

¿Por qué necesitamos indexación en Mongodb?

Necesitamos la indexación en mongodb para garantizar que nuestras consultas sean eficientes. La indexación nos permite localizar rápidamente los datos que necesitamos sin tener que escanear toda la base de datos. Esto hace que nuestras consultas sean más rápidas y eficientes.

El índice es un ejemplo de un conjunto de campos o una colección de campos que se aplica en el nivel de colección. Como resultado, no tiene que realizar una exploración de la colección, lo que implica explorar todas sus colecciones para encontrar una coincidencia con su consulta. Al usar los índices correctos, puede consultar de manera más eficiente porque la cantidad de documentos está limitada desde el principio. La indexación puede mejorar el rendimiento de una operación de datos. Cuando sobrecargue los índices, se volverán dominantes en las páginas de memoria y resultarán en una cantidad excesiva de espacio de almacenamiento. Se debe utilizar un pequeño número de índices altamente efectivos . Antes de que pueda comenzar a trabajar en la creación de una colección, primero debe considerar la intercalación, la forma en que se usa en la búsqueda y clasificación.

Puede definir intercalaciones utilizando la interfaz de usuario de Studio 3T e IntelliShell integrado. Como resultado, la clave principal está 'agrupada' en el sentido de que el índice puede tener menos bloques de página para visitar para cada búsqueda de clave de índice, lo que da como resultado una tasa de aciertos mucho más alta para el sistema. Si lo hace en el nivel Colección, será más ordenado, más seguro y más fácil de cambiar. Las consultas simples son más fáciles de realizar si el índice utilizado en los criterios de selección y la intercalación son los mismos. Cuando cambiamos el orden del índice, debemos ordenar los dos campos de la siguiente manera. En inglés, el primer nombre precede al segundo nombre. Un apellido de 140 Sra. podría resultar en 40 minutos adicionales de tiempo de ejecución.

Esto parece extraño porque el índice en realidad ha ralentizado el proceso de ejecución, por lo que lleva el doble de tiempo que con el índice predeterminado. En la mayoría de los casos, no se recomienda ejecutar una consulta sin ingresar primero el primer campo de un índice. En otras palabras, el campo de índice debe ser ARGUMENTO de búsqueda. Como parte de una búsqueda compleja, es preferible reducir el número de candidatos al primer elemento de la lista de índices. Si tiene un campo de dirección de correo electrónico, puede averiguar quién lo está utilizando ingresando un índice. Pudimos usarlo de manera eficiente porque persuadimos a MongoDB para que usara la mejor estrategia para encontrar el probable 'Wiggins' en la base de datos y luego copiar la dirección completa en el índice en lugar del documento en sí. No hay necesidad de confiar en el documento para encontrar esas veinte direcciones porque podría hacerlo mucho más rápido.

La base de datos MongoDB emplea un índice para generar una clave de índice para cada elemento de la matriz. También podemos usar el índice para 'cubrir' el campo 'Nombre completo' al recuperarlo del índice. La cantidad de tiempo ahorrado será pequeña. Al recuperar datos de índice , las recuperaciones de caché tienen una mejor tasa de aciertos que los escaneos de colección completa.

¿Cuál es el beneficio de usar un índice en Mongodb?

Para evitar realizar un escaneo de colección, que implica escanear todos los documentos de una colección para encontrar una coincidencia con su consulta, se pueden usar índices en MongoDB en su lugar. Para consultar de manera más eficiente, debe tener los índices adecuados ; Debido a que hay tantos documentos para elegir desde el principio, es posible que deba usar varios índices.

¿Cuál es el beneficio de indexar en Sql?

La indexación en SQL se puede utilizar para mejorar el rendimiento de las consultas. Al crear un índice en una columna, puede hacer que sea más fácil y rápido para la base de datos encontrar los datos que está buscando. Los índices también se pueden usar para imponer restricciones de unicidad en una columna, lo que puede ser útil cuando desea asegurarse de que no haya dos filas en una tabla que tengan el mismo valor para una columna en particular.

Indexación en Sql Vs Nosql

Existen muchas diferencias entre la indexación en bases de datos SQL y NoSQL. En las bases de datos SQL, la indexación se usa normalmente para acelerar la recuperación de datos de una tabla mediante la creación de un índice en una o más columnas de la tabla. En las bases de datos NoSQL, la indexación se usa a menudo para acelerar la recuperación de datos de una colección mediante la creación de un índice en uno o más campos de los documentos de la colección.

En esta publicación, repasaré las diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL y evaluaré su rendimiento. Además, proporcionaré una lista de casos de uso en los que uno es superior al otro. Hay un lenguaje de consulta o enfoque apropiado para cada base de datos. Las bases de datos NoSQL tienen una mayor tasa de operaciones de escritura por segundo que las bases de datos SQL. Debido a que los datos no estructurados no se pueden agregar a una base de datos hasta que no se haya verificado ni estructurado, se pueden insertar y guardar datos no válidos o incorrectos. Cuando se utilizan bases de datos NoSQL en lugar de esquemas fijos, los datos no se pueden ingresar ni recuperar en un esquema. Cuando se trata de realizar múltiples operaciones de lectura por segundo, las bases de datos SQL suelen ser la mejor opción.

Los servicios de registro, por ejemplo, pueden necesitar almacenar enormes cantidades de datos. Una base de datos NoSQL es un fenómeno relativamente nuevo, y es posible que sus motores de índice no sean tan potentes o eficientes como antes. Existen numerosas ventajas y desventajas para las bases de datos NoSQL y SQL en la industria. Todo lo que tiene que hacer es mirar los requisitos y objetivos de su empresa. Si está buscando tecnología de punta y experiencia en la industria, debe ceñirse a una base de datos tradicional. Si desea almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados lo más rápido posible, NoSQL es la herramienta que debe utilizar.

Indexación en bases de datos Sql y Nosql

Los índices de bases de datos SQL son un método muy común para recuperar datos. Las técnicas de búsqueda y recuperación utilizan índices para acelerar el proceso. Las bases de datos NoSQL, como SimpleDB, Hadoop/HBase y Cassandra, emplean diferentes mecanismos de indexación. La indexación de árboles B-Tree y T-Tree es muy común en NoSQL, mientras que los árboles T-Tree y O2-Tree no lo son.

Indexación en Nosql

La indexación en bases de datos NoSQL se puede realizar de varias maneras, según la base de datos en particular. Por ejemplo, en MongoDB, la indexación se puede realizar mediante un índice de árbol B, un índice hash, un índice de texto o un índice geoespacial.

Un subconjunto de atributos de alguna tabla principal en una estructura de datos denominada índice secundario. Las claves de partición y clasificación de la tabla se pueden cambiar, a diferencia de la tabla base. A diferencia del índice principal, el índice secundario no es una tabla con una clave de partición. Se almacena en el mismo nodo que la tabla principal en este caso. Los índices adicionales no están definidos en una base de datos NoSQL en términos de tablas de partición de índice. Un índice secundario es una estructura de datos que se encuentra en el mismo nodo que el índice principal. Esta sección proporcionó una manera fácil de implementar el índice secundario para una base de datos ficticia en memoria. Demostró cómo se pueden implementar dos estrategias de indexación (copiar y buscar).

Los beneficios de un índice secundario

Un índice en un índice secundario permite que el motor de consultas busque los datos deseados mucho más rápido que con la tabla completa en el índice principal.
El índice de un índice secundario también se utiliza para mejorar la calidad de los datos que se devuelven. También se puede usar para garantizar que los datos devueltos por la consulta sean correctos al incluir solo los datos que requiere la consulta.

Política de indexación de Cosmos DB

La política se puede configurar automáticamente de forma predeterminada. Para lograr esto, la propiedad automática en la política de indexación debe establecerse en verdadero. Cuando esta propiedad es verdadera, Azure Cosmos DB indexará los documentos automáticamente a medida que se escriben.

En Azure CosmosDB, cada contenedor tiene una política para indexar sus elementos en función de los índices establecidos por él. Indexa cada propiedad de cada elemento y marca cada cadena o número como si tuviera un índice de rango. Cuando el motor no funciona, la indexación diferida intenta realizar actualizaciones de índice con un nivel de prioridad mucho más bajo. Una política que indexa la ruta raíz /* debe incluir o excluir la ruta. Las estrategias de inclusión/exclusión en Azure CosmosDB le permiten indexar de forma proactiva cualquier propiedad nueva agregada al modelo. Si existe un conflicto entre sus rutas incluidas y excluidas, la ruta más precisa tiene prioridad. Las rutas más profundas tienen un mayor grado de precisión que las rutas más estrechas.

Cuando use Azure Cosmos DB, no podrá crear ningún índice espacial. Si desea utilizar funciones integradas de SQL espacial, debe crear un índice espacial en las propiedades que desea utilizar. Además, se puede utilizar un índice compuesto para mejorar el rendimiento al realizar consultas de igualdad y rango. También se puede usar un índice compuesto para optimizar filtros de rango múltiple en los casos en que se requieren filtros de rango múltiple. ¡Los filtros dentro de la gama incluyen! Los índices de los dos índices compuestos (nombre ASC, edad ASC y ***** ASC) deben ser muy diferentes. Una optimización de consulta se puede generalizar para cualquier pedido por consulta que tenga filtros.

También puede usar índices compuestos para optimizar las consultas según las funciones del sistema y el orden mediante este método. En el caso de un cambio en la política de indexación, se produce una transformación entre los índices antiguos y nuevos. Durante cualquier transformación de índice, no hay impacto en el estado de disponibilidad de datos. Dependiendo de la cantidad y el tamaño de los elementos, pueden tardar hasta una hora en completarse. Usted crea sus RU aprovisionadas de transformación, pero se colocan en una prioridad más baja que las que ejecutan operaciones o consultas CRUD. En el futuro, solo se utilizarán nuevas rutas indexadas para consultas cuando se complete una transformación de índice. Si no se debe indexar ninguna ruta de propiedad, pero se requiere TTL, puede usar una política de índice .