Bases de données NoSQL : les avantages d'une politique d'indexation appropriée

Dans le monde du Big Data, les bases de données NoSQL sont devenues de plus en plus populaires en raison de leur évolutivité et de leur flexibilité. Cependant, ces bases de données peuvent être difficiles à gérer et à optimiser sans une politique d'indexation appropriée en place. Une politique d'indexation est nécessaire pour s'assurer que les données sont correctement organisées et faciles à interroger. Sans politique d'indexation, une base de données NoSQL peut devenir lente et peu maniable. De plus, une politique d'indexation bien conçue peut aider à améliorer les performances d'une base de données NoSQL. Il existe un certain nombre de facteurs à prendre en compte lors de la conception d'une politique d'indexation pour une base de données NoSQL. La structure des données, les modèles d'accès et les charges de travail doivent être pris en compte. De plus, la stratégie d'indexation doit être conçue pour évoluer à mesure que la base de données se développe. Les avantages d'une politique d'indexation bien conçue sont nombreux. Une base de données NoSQL avec une politique d'indexation appropriée en place sera plus organisée, efficace et évolutive.

Qu'est-ce que l'indexation dans la base de données Nosql ?

Les bases de données NoSQL doivent pouvoir indexer les structures. En général, l'indexation fait référence à l'acte d'insérer une clé dans l'emplacement d'un enregistrement de données. Il existe plusieurs structures de données d'indexation couramment utilisées dans les bases de données NoSQL. Au cours de cette section, nous passerons en revue quelques-unes des méthodes les plus courantes, notamment l'indexation B-Tree, l'index T-Tree et l'index O2-Tree.

L' index de base de données est un type de structure de données qui ressemble à un tableau ou à un hachage. Nous pouvons organiser les données de différentes manières. Nous utiliserions cette méthode pour créer un index de noms pointant vers des adresses. Il y a une base de données qui est bloquée à San Francisco parce qu'il n'y a pas d'index pour elle. Comprendre comment nos bases de données utilisent leurs ressources et leur temps est essentiel pour comprendre comment leur travail est effectué. Les index de base de données lui permettent de rechercher des correspondances de manière plus rapide et plus efficace, mais ils exposent également la base de données à des requêtes extrêmement lentes. Nous pouvons compenser le coût d'écriture dans l'index en améliorant les performances d'un grand nombre de requêtes de base de données.

Il est essentiel de suivre les indicateurs économiques importants grâce à l'utilisation d'indices. Un index de données est une méthode permettant d'organiser les données en catégories et de simplifier leur définition. Une façon d'organiser l'information est de l'indexer pour la rendre plus facile à trouver. L'utilisation d'indices est un outil important pour suivre la performance des indicateurs économiques.

Création d'index dans Mongodb

L'exemple suivant peut être utilisé pour générer un index pour le nom de champ dans la collection d'utilisateurs.
La création d'un utilisateur db (nom, index) permet de créer un index.
Dans l'exemple suivant, je vais créer une liste des e-mails des utilisateurs à l'aide du champ e-mail.
Créez un db.users.Index (email:index); et

Pourquoi avons-nous besoin d'indexation dans Mongodb ?

Nous avons besoin d'une indexation dans mongodb pour nous assurer que nos requêtes sont efficaces. L'indexation nous permet de localiser rapidement les données dont nous avons besoin sans avoir à parcourir toute la base de données. Cela rend nos requêtes plus rapides et plus efficaces.

L'index est un exemple d'ensemble de champs ou de collection de champs appliqué au niveau de la collection. Par conséquent, vous n'avez pas besoin d'effectuer une analyse de collection, ce qui implique d'analyser toutes vos collections pour trouver une correspondance avec votre requête. Lorsque vous utilisez les bons index, vous pouvez interroger plus efficacement car le nombre de documents est limité dès le départ. L'indexation peut améliorer les performances d'une opération de données. Lorsque vous surchargez les index, ils deviennent dominants dans les pages mémoire et entraînent une quantité excessive d'espace de stockage. Un petit nombre d' indices très efficaces doivent être utilisés. Avant de commencer à travailler sur la création d'une collection, vous devez d'abord considérer le classement, la façon dont il est utilisé dans la recherche et le tri.

Vous pouvez définir des classements à l'aide de l'interface utilisateur de Studio 3T et d'IntelliShell intégré. Par conséquent, la clé primaire est « clusterisée » dans le sens où l'index peut avoir moins de blocs de pages à visiter pour chaque recherche de clé d'index, ce qui entraîne un taux de réussite beaucoup plus élevé pour le système. Si vous le faites au niveau Collection, ce sera plus soigné, plus sûr et plus facile à changer. Les requêtes simples sont plus faciles à réaliser si l'index utilisé dans les critères de sélection et le classement sont identiques. Lorsque nous changeons l'ordre de l'index, nous devons ordonner les deux champs comme suit. En anglais, le prénom précède le deuxième nom. Un nom de famille de 140 Mme pourrait entraîner 40 minutes supplémentaires de temps d'exécution.

Cela semble étrange car l'index a en fait ralenti le processus d'exécution de sorte qu'il prend deux fois plus de temps qu'avec l'index par défaut. Dans la plupart des cas, l'exécution d'une requête sans entrer au préalable le premier champ d'un index n'est pas recommandée. En d'autres termes, le champ d'index doit être ARGUMENT interrogeable. Dans le cadre d'une recherche complexe, il est préférable de réduire le nombre de candidats au premier élément de la liste des index. Si vous avez un champ d'adresse e-mail, vous pouvez savoir qui l'utilise en saisissant un index. Nous avons pu l'utiliser efficacement car nous avons persuadé MongoDB d'utiliser la meilleure stratégie pour trouver le "Wiggins" probable dans la base de données, puis de copier l'adresse complète dans l'index plutôt que le document lui-même. Il n'est pas nécessaire de se fier au document pour trouver ces vingt adresses, car il pourrait le faire beaucoup plus rapidement.

La base de données MongoDB utilise un index pour générer une clé d'index pour chaque élément du tableau. Nous pouvons également utiliser l'index pour "couvrir" le champ "Nom complet" lors de sa récupération à partir de l'index. Le gain de temps sera faible. Lors de la récupération des données d'index , les récupérations du cache ont un meilleur taux de succès que les analyses de collection complètes.

Quel est l'avantage d'utiliser un index dans Mongodb ?

Pour éviter d'effectuer une analyse de collection, qui implique l'analyse de tous les documents d'une collection pour une correspondance avec votre requête, les index dans MongoDB peuvent être utilisés à la place. Pour interroger plus efficacement, vous devez disposer des index appropriés ; étant donné qu'il y a tellement de documents parmi lesquels choisir dès le début, vous devrez peut-être utiliser plusieurs index.

Quel est l'avantage de l'indexation dans SQL ?

L'indexation en SQL peut être utilisée pour améliorer les performances des requêtes. En créant un index sur une colonne, vous pouvez permettre à la base de données de trouver plus facilement et plus rapidement les données que vous recherchez. Les index peuvent également être utilisés pour appliquer des contraintes d'unicité sur une colonne, ce qui peut être utile lorsque vous voulez vous assurer que deux lignes d'une table n'ont pas la même valeur pour une colonne particulière.

Indexation dans Sql Vs Nosql

Il existe de nombreuses différences entre l'indexation dans les bases de données SQL et NoSQL. Dans les bases de données SQL, l'indexation est généralement utilisée pour accélérer la récupération des données d'une table en créant un index sur une ou plusieurs colonnes de la table. Dans les bases de données NoSQL, l'indexation est souvent utilisée pour accélérer la récupération des données d'une collection en créant un index sur un ou plusieurs champs des documents de la collection.

Dans cet article, je passerai en revue les différences entre les bases de données SQL et NoSQL et j'évaluerai leurs performances. De plus, je fournirai une liste de cas d'utilisation dans lesquels l'un est supérieur à l'autre. Il existe un langage ou une approche de requête appropriée pour chaque base de données. Les bases de données NoSQL ont un taux d'opérations d'écriture par seconde plus élevé que les bases de données SQL. Étant donné que les données non structurées ne peuvent pas être ajoutées à une base de données tant qu'elles n'ont pas été vérifiées et non structurées, des données non valides ou incorrectes peuvent être insérées et enregistrées. Lorsque des bases de données NoSQL sont utilisées à la place de schémas fixes, les données ne peuvent pas être entrées et récupérées dans un schéma. Lorsqu'il s'agit d'effectuer plusieurs opérations de lecture par seconde, les bases de données SQL sont généralement le meilleur choix.

Les services de journalisation, par exemple, peuvent avoir besoin de stocker d'énormes quantités de données. Une base de données NoSQL est un phénomène relativement nouveau, et ses moteurs d'indexation ne sont peut-être plus aussi puissants ou aussi efficaces qu'avant. Les bases de données NoSQL et SQL présentent de nombreux avantages et inconvénients dans l'industrie. Tout ce que vous avez à faire est de regarder les exigences et les objectifs de votre entreprise. Si vous recherchez une technologie de pointe et une expertise industrielle, vous devez vous en tenir à une base de données traditionnelle. Si vous souhaitez stocker le plus rapidement possible de gros volumes de données non structurées, NoSQL est l'outil à utiliser.

Indexation dans les bases de données SQL et Nosql

Les index de base de données SQL sont une méthode très courante de récupération de données. Les techniques de recherche et de récupération utilisent des index pour accélérer le processus. Les bases de données NoSQL, telles que SimpleDB, Hadoop/HBase et Cassandra, utilisent toutes des mécanismes d'indexation différents. L'indexation pour les arbres B-Tree et T-Tree est très courante dans NoSQL, alors que les arbres T-Tree et O2-Tree ne le sont pas.

Indexation dans Nosql

L'indexation dans les bases de données NoSQL peut être effectuée de plusieurs manières, en fonction de la base de données particulière. Par exemple, dans MongoDB, l'indexation peut être effectuée à l'aide d'un index B-tree, d'un index de hachage, d'un index de texte ou d'un index géospatial.

Sous-ensemble d'attributs d'une table parent dans une structure de données appelée index secondaire. Les clés de partition et de tri de la table peuvent être modifiées, contrairement à la table de base. Contrairement à l'index primaire, l'index secondaire n'est pas une table avec une clé de partition. Il est stocké sur le même nœud que la table parent dans ce cas. Les index supplémentaires ne sont pas définis dans une base de données NoSQL en termes de tables de partition d'index. Un index secondaire est une structure de données située sur le même nœud que l'index primaire. Cette section a fourni un moyen simple d'implémenter l'index secondaire pour une base de données factice en mémoire. Il a démontré comment deux stratégies d'indexation (copier et récupérer) pouvaient être mises en œuvre.

Les avantages d'un index secondaire

Un index dans un index secondaire permet au moteur de recherche de rechercher les données souhaitées beaucoup plus rapidement qu'il ne le pourrait avec la table entière dans l'index primaire.
L'index d'un index secondaire est également utilisé pour améliorer la qualité des données renvoyées. Il peut également être utilisé pour s'assurer que les données renvoyées par la requête sont correctes en incluant uniquement les données requises par la requête.

Politique d'indexation de Cosmos Db

La politique peut être définie automatiquement par défaut. Pour ce faire, la propriété automatique de la stratégie d'indexation doit être définie sur true. Lorsque cette propriété a la valeur true, Azure Cosmos DB indexera automatiquement les documents au fur et à mesure de leur écriture.

Dans Azure CosmosDB, chaque conteneur a une stratégie en place pour indexer ses éléments en fonction des index qu'il a définis. Il indexe chaque propriété de chaque élément et marque chaque chaîne ou nombre comme ayant un index de plage. Lorsque le moteur ne fonctionne pas, l'indexation différée tente d'effectuer des mises à jour d'index à un niveau de priorité beaucoup plus faible. Une politique qui indexe le chemin racine /* doit inclure ou exclure le chemin. Les stratégies d'inclusion/exclusion dans Azure CosmosDB lui permettent d'indexer de manière proactive toutes les nouvelles propriétés ajoutées au modèle. S'il existe un conflit entre vos chemins inclus et exclus, le chemin le plus précis est prioritaire. Les chemins plus profonds ont un degré de précision plus élevé que les chemins plus étroits.

Lorsque vous utilisez Azure Cosmos DB, vous ne pouvez pas créer d'index spatiaux. Si vous souhaitez utiliser des fonctions intégrées SQL spatiales, vous devez créer un index spatial sur les propriétés que vous souhaitez utiliser. De plus, un index composite peut être utilisé pour améliorer les performances lors de l'exécution de requêtes d'égalité et de plage. Un indice composite peut également être utilisé pour optimiser plusieurs filtres de plage dans les cas où plusieurs filtres de plage sont nécessaires. Les filtres de la gamme incluent ! Les indices des deux indices composites (nom ASC, âge ASC et ***** ASC) devraient être très différents. Une optimisation de requête peut être généralisée pour toute commande par requête comportant des filtres.

Vous pouvez également utiliser des index composites pour optimiser les requêtes en fonction des fonctions système et de l'ordre à l'aide de cette méthode. Dans le cas d'un changement de politique d'indexation, une transformation s'opère entre l'ancien et le nouvel index. Lors d'une transformation d'index, il n'y a aucun impact sur l'état de disponibilité des données. Selon le nombre et la taille des éléments, ils peuvent prendre jusqu'à une heure. Vous créez vos RU provisionnées par la transformation, mais elles sont placées à une priorité inférieure à celles qui exécutent des opérations ou des requêtes CRUD. À l'avenir, seuls les nouveaux chemins indexés seront utilisés pour les requêtes lorsqu'une transformation d'index est terminée. Si aucun chemin de propriété ne doit être indexé, mais que la durée de vie est requise, vous pouvez utiliser une stratégie d'indexation .