Les avantages et les coûts des index dans les bases de données NoSQL

En général, les index doivent être utilisés dans les bases de données Nosql lorsque les performances des requêtes sont un problème. Les index peuvent aider à accélérer l'exécution des requêtes en permettant à la base de données de localiser rapidement les données souhaitées. Cependant, les index peuvent également ralentir les opérations d'écriture et consommer de l'espace de stockage supplémentaire. Par conséquent, il est important d'examiner attentivement si les avantages de l'utilisation d'un indice l'emportent sur les coûts.

Il s'agit d'un système de gestion de base de données orienté document qui utilise un service Web RESTful. Il est capable de stocker de grandes quantités de données dans des documents dont la taille et la structure peuvent varier. L'un des outils les plus critiques pour les administrateurs de bases de données est d'avoir des index. Le but de ce tutoriel est d'expliquer le fonctionnement des index, comment les créer, et de montrer comment ils sont utilisés par une base de données. Les structures de données d'index sont des types spéciaux de structures de données qui ne stockent qu'une partie des données recueillies à partir d'une collection. Parce qu'ils sont implémentés de manière à pouvoir parcourir la base de données rapidement et facilement, MongoDB est bien adapté à cette fin. Dans ce guide, nous vous apprendrons comment créer un exemple de base de données et comment l'indexer.

Ce didacticiel vous apprendra à créer une collection de documents avec une variété de champs. Les montagnes sont répertoriées ici dans les documents, qui décrivent cinq des plus hauts sommets du monde. La sortie contiendra un tableau d'identificateurs pour les objets nouvellement insérés. L'objectif de ce guide est d'expliquer comment MongoDB utilise les index pour limiter les documents parcourus en mettant en évidence les détails de la requête dans les index. Vous pouvez utiliser la méthode createIndex() pour créer un index sur le champ de hauteur de la collection de pics. Lorsque nous créons un index de champ unique dans cet exemple, nous pouvons supposer que le document comprend une seule clé (la hauteur dans cet exemple). Vous devriez réessayer en utilisant un index, car vous devriez avoir la même requête qu'avant.

Étant donné que l'index était un composant de l'exécution de la requête, la sortie sera différente. La deuxième étape consiste à créer des indices uniques au marché. Il n'est pas possible d'ajouter deux documents à une collection si leurs deux valeurs _id sont identiques. Cela est dû au fait que la base de données maintient automatiquement un index de champ unique sur le champ _id. Comme vous le verrez dans cette étape, la valeur d'un champ donné peut être personnalisée pour chaque document d'une collection à l'aide d'index. La quatrième étape consiste à ajouter un index à un champ intégré dans une base de données MongoDB. Lorsqu'une requête dépasse la capacité de la base de données, ses performances peuvent être considérablement affectées.

L'objectif de cette étape est de montrer comment générer des index à champ unique sur des champs dans des documents intégrés. Lorsqu'il y a un nombre excessif d'index, il est très possible que les performances en souffrent aussi bien qu'elles le seraient s'il n'y avait que quelques index. MongoDB utilisera les index dans l'ordre final car un champ dans un index est inclus dans l'ordre final. En d'autres termes, après avoir récupéré tous les documents, il n'a pas besoin de les trier à nouveau. Dans l'exemple précédent, l'index a été créé sous une forme ascendante à l'aide de la syntaxe *ascents.total: 1 * et de la requête de requête mountain peaks triés par ordre décroissant. Un index de champ unique peut être utilisé pour identifier tous les documents que MongoDB tente d'interroger. Lorsqu'un index n'est disponible que pour la première partie d'une requête, MongoDB effectuera d'abord une analyse de collection.

Dans certains cas, le cas peut ne pas être le même avec les index composés. Il peut être avantageux de définir un index qui s'étend sur plusieurs champs pour s'assurer qu'aucune analyse supplémentaire n'est requise. La sixième étape consiste à développer un index multi-clé. Cette étape montre comment MongoDB se comporte lorsque le champ utilisé pour générer l'index est un champ qui stocke plusieurs valeurs, comme un tableau. Comme il n'y a pas d'index pour le champ d'emplacement, MongoDB effectue une analyse complète de la collection pour exécuter la requête. Chacun de ces quatre pics s'étend sur un pays, qui est un tableau de valeurs multiples, et ils représentent plus d'un pays. Chaque champ d'un tableau est automatiquement créé un index multi-clé dans MongoDB.

Un document avec un champ de localisation contenant un tableau ["Chine, Népal"], par exemple, aura deux entrées d'index distinctes pour le même document : une pour la Chine et une pour le Népal. MongoDB peut utiliser son index efficacement même si la requête ne demande qu'une correspondance partielle avec son contenu de cette manière. Les index MongoDB peuvent réduire la quantité de données à analyser lors de l'exécution de la requête en utilisant des structures de données spéciales. Un sous-ensemble des fonctionnalités d'indexation de MongoDB a été abordé dans le didacticiel afin d'améliorer les performances des requêtes dans les bases de données occupées. En savoir plus sur l'indexation MongoDB dans la documentation officielle de MongoDB .

Les index, en plus de rechercher les lignes d'une table de base de données à chaque accès à une table, peuvent être utilisés pour localiser rapidement les données. Il est simple de créer des index en utilisant une ou plusieurs colonnes d'une table de base de données, ce qui permet à la fois des recherches aléatoires rapides et efficaces et un accès aux enregistrements ordonnés.

Le système NoSQL stocke les index de recherche de deux manières : les index sur site stockés dans la base de données NoSQL et via un service de recherche à distance. Les systèmes NoSQL conservent généralement leurs index et leurs données sur le même nœud. Certains systèmes NoSQL utilisent des services de recherche externes pour la recherche en texte intégral.

Lors de l'utilisation d'index comme condition de filtre dans la clause WHERE d'une requête, il n'est pas recommandé d'utiliser des index sur des colonnes qui renvoient un grand pourcentage de lignes de données. Si vous aviez une entrée pour les mots « le » ou « et » dans l'index d'un livre, vous ne pourriez pas les trouver. Les tables indexées peuvent être utilisées pour exécuter régulièrement des lots de travaux de mise à jour par lots volumineux.

Étant donné que les index dans MongoDB ne nécessitent pas d'analyse de collection, ce qui implique généralement l'analyse de chaque document d'une collection pour trouver une correspondance avec votre requête, vous n'avez pas besoin d'effectuer une analyse de collection. Lorsque vous utilisez les bons index, vous pourrez interroger plus efficacement car le nombre de documents est limité dès le départ.

Quand devrions-nous utiliser les index de base de données ?

Qu'est-ce qu'un index et pourquoi est-il utilisé ? La rapidité et la facilité d'utilisation d'un index de données facilitent la récupération des données des bases de données. Cette méthode accélère les requêtes select et les clauses where. Bien qu'il ait amélioré les performances d'INSERT, il a également réduit les performances de UPDATE.

L'index d'une table de base de données contient une copie d'une ou plusieurs colonnes (ou colonnes). De même, chaque ligne copiée est liée à la ligne d'origine dans la colonne de la table dans un index, et ce lien est également présent sur chaque ligne copiée. Lorsqu'une base de données effectue plus d'opérations de lecture que d'opérations d'écriture, les index sont les plus utiles. Vous n'aurez presque certainement pas besoin d'un index pour les actions que vous écrivez plutôt que de lire dans votre colonne de table. Il est possible de créer un index pour plusieurs colonnes dans une base de données, mais l'ordre des colonnes est très important. Les utilisateurs pourront rechercher des films en utilisant le nom du réalisateur et voir quels films ont été diffusés dans l'ordre chronologique en implémentant une nouvelle fonctionnalité. Si nous avions d'abord créé un index avec release_date, nous n'aurions aucun moyen de savoir si chaque version incluait plusieurs ID de directeur associés à l'index. Les réalisateurs seront désormais sollicités pour une recherche plus précise, avec des dates de sortie pour chaque réalisateur. Les index de base de données se distinguent par leurs arbres équilibrés, ou B-trees.

Un sous-ensemble des lignes de la table peut être récupéré avec un index, ce qui permet d'obtenir des résultats d'analyse de table plus rapides. En fonction de la vitesse relative d'un parcours de table et du groupe de lignes associé à une clé d'index, les lignes extraites par index varient.
Lorsqu'il s'agit de tables avec une large gamme de valeurs, les index peuvent être extrêmement utiles pour réduire le temps nécessaire pour les rechercher.

Nosql utilise-t-il des index ?

Utilisant des techniques d'indexation pour les bases de données NoSQL, l' indexation des structures indexées est le processus d'appariement d'une clé avec l'emplacement d'un enregistrement de données. Les bases de données NoSQL peuvent être des index de différentes manières. Cette section décrit brièvement certaines des méthodes d'indexation les plus courantes, telles que les indices B-Tree, T-Tree et O2-Tree.

Mongodb : une puissante base de données orientée documents

Une base de données MongoDB est une base de données orientée document qui utilise des index multi-clés pour indexer le contenu des tableaux. Dans ce cas, les requêtes peuvent utiliser la correspondance d'éléments ou d'éléments d'un tableau pour déterminer si le document contient des tableaux. Outre les index primaires , MongoDB prend en charge les index secondaires qui peuvent être utilisés pour interroger des attributs non primaires.

Où les index doivent-ils être utilisés ?

Les index doivent être utilisés dans les bases de données pour accélérer le processus de récupération des données. Les index peuvent être utilisés pour améliorer les performances des requêtes SQL.

Il comprend une liste de noms, de sujets et d'autres sujets qui ont été liés aux emplacements où ils se trouvent. Ces systèmes peuvent également être utilisés dans des bases de données en ligne pour organiser et catégoriser les données. La création et la maintenance d'index sont abordées dans cet article, tout comme les principes fondamentaux des index. Dans votre brouillon d'index, vous inclurez vos sujets principaux ainsi que tous les sujets alternatifs. Les sous-catégories ne doivent être créées que si elles présentent un intérêt pour l'auteur et se rapportent au sujet du livre. Si vous écrivez pour une publication de l'industrie, vous devrez peut-être utiliser un terme alternatif ou d'argot pour certains mots. Au début d'un mot d'index, utilisez un nom.

La majorité des entrées d'un index n'ont pas de mots en majuscules. Vous devrez le mettre en italique si vous faites référence à une publication. Certains éditeurs ont des indexeurs professionnels qui s'assurent que chaque page de leur site correspond au compteur de pages d'index. Vous devrez vous assurer que l'orthographe de vos noms ou titres est cohérente et correcte si vous les utilisez en premier lieu. Lorsque vous citez un chercheur nommé John Grey, vous ne pourrez pas faire correspondre votre correction automatique à son nom dans l'index.

Lorsque vous indexez, vous vous assurez de pouvoir accéder rapidement et facilement aux informations dont vous avez besoin. Vous pouvez générer des rapports dans votre système pour vous aider à prendre de meilleures décisions concernant votre entreprise.

Pourquoi devrions-nous utiliser l'indexation dans Mongodb ?

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles vous pourriez vouloir utiliser l'indexation dans MongoDB :
1. L'indexation peut améliorer les performances de vos requêtes, en particulier si vous recherchez des valeurs spécifiques plutôt que d'utiliser une recherche en texte intégral.
2. L'indexation peut vous aider à appliquer des contraintes d'unicité à vos données, ce qui peut être utile si vous construisez un système qui repose sur l'intégrité des données.
3. L'indexation peut également vous aider à optimiser votre utilisation de l'espace de stockage, puisque l'indexation peut vous permettre de stocker uniquement les données dont vous avez besoin pour récupérer vos résultats.

Selon MongoDB, des index excessifs peuvent également avoir un impact négatif sur les performances. Dans cet article, je vais exécuter quelques expériences simples et fournir quelques heuristiques que j'ai trouvées pour vous aider à déterminer quand et combien d'index sont nécessaires. Une expérience N=1 a été utilisée pour générer les résultats présentés dans cet article. Je n'utiliserais rien d'autre pour créer mon application car MongoDB fonctionne admirablement. Nous générons 50 millions de dollars de revenus chaque année en utilisant un cluster MongoDB sur de petites charges de travail cloud, grâce à une bonne stratégie d'indexation. Avoir quelques modèles de conception et faire attention aux opérations lentes connues peut simplifier la gestion de collections de dizaines de millions de documents.

Indexation dans Sql Vs Nosql

Il existe quelques différences clés entre l'indexation dans les bases de données SQL et NoSQL. Premièrement, les bases de données SQL ont tendance à utiliser des index B-tree, tandis que les bases de données NoSQL utilisent souvent des index de hachage . Deuxièmement, les bases de données SQL indexent généralement toutes les colonnes d'une table, tandis que les bases de données NoSQL n'indexent généralement que les colonnes interrogées. Enfin, les bases de données SQL nécessitent généralement que l'index soit mis à jour lorsque les données de la table sont mises à jour, tandis que les bases de données NoSQL mettent souvent à jour l'index automatiquement.

Dans cet article, je passerai en revue les différences entre les bases de données SQL et NoSQL et discuterai de leurs performances. De plus, je fournirai une liste de cas d'utilisation dans lesquels l'un est meilleur que l'autre. Toutes les bases de données ont leur propre langage de requête ou approche pour interroger les données, selon la base de données. Par rapport aux bases de données SQL, les bases de données NoSQL sont plus efficaces pour exécuter des opérations d'écriture par seconde. Comme les données sont non structurées et non vérifiées avant d'entrer dans la base de données, il est possible d'insérer ou de sauvegarder des données mal formées ou incorrectes. Lorsqu'il s'agit de bases de données NoSQL, une base de données « sans schéma » ne nécessite pas de schéma fixe pour saisir et récupérer des données. Dans les situations où plusieurs opérations de lecture par seconde sont nécessaires, les bases de données SQL peuvent être un choix efficace.

Ceci est particulièrement utile pour les services de journalisation, qui doivent stocker de grandes quantités de données. Ces bases de données disposent d'une nouvelle génération de moteurs d'indexation qui peuvent être plus efficaces et moins robustes que les bases de données traditionnelles. Les bases de données NoSQL sont à la fois puissantes et populaires, mais les bases de données SQL se défendent de diverses manières. Tout dépend des besoins et du potentiel de votre organisation. Si vous voulez une technologie éprouvée avec beaucoup de connaissances de l'industrie, optez pour une base de données traditionnelle. NoSQL, en revanche, est le meilleur outil pour stocker le plus rapidement possible des quantités massives de données non structurées.

Index Nosql

Une base de données NoSQL est une base de données non relationnelle qui n'utilise pas la structure traditionnelle basée sur des tables d'une base de données relationnelle. Les bases de données NoSQL sont souvent utilisées pour le Big Data et les applications Web en temps réel.

Un index secondaire contient un tableau d'attributs qui ne sont pas contenus dans la table parent de l'index. Une partition et un tri de table séparés sont disponibles ; contrairement à une table de base, ce logiciel permet de trier et partitionner des données. L'index secondaire, comme nous avons pu le supposer, ne consiste pas en une table partitionnée par sa clé de partition. La table est stockée dans le même nœud que la table parent. Des index supplémentaires peuvent être définis à l'aide d'une table de partition dans les bases de données NoSQL clé-valeur. Sur le même nœud que la table de base, l'index secondaire est une structure de données. Il était simple d'implémenter l'index secondaire dans la section sur l'implémentation d'une base de données en mémoire. Cette expérience a démontré comment mettre en œuvre deux stratégies d'indexation (copies et extractions).

Indexation Mongodb

L'indexation MongoDB est un processus qui crée des structures de données pour optimiser les performances des requêtes. Les index prennent en charge l'exécution efficace des requêtes dans MongoDB. Sans index, MongoDB doit analyser chaque document d'une collection, ce qui peut être coûteux et lent.

Un index est un type de structure de données spéciale qui contient une partie des données d'une collection dans un format facilement accessible. Les entrées d'index de cette manière sont triées de manière à ce que leurs correspondances d'égalité et les opérations de requête basées sur des plages soient toutes deux efficaces. MongoDB indexe les documents dans n'importe quel champ ou sous-champ d'une collection et peut être défini au niveau de la collection. Les index de MongoDB vous permettent de rechercher des données et d'effectuer des requêtes en fonction du type de données et de requête dont vous avez besoin. Dans l'index composé, il existe une distinction significative entre l'ordre dans lequel les champs sont répertoriés et l'ordre dans lequel ils apparaissent. MongoDB indexe les données stockées dans des tableaux à l'aide d'index multi-clés. MongoDB fournit deux types d'index pour gérer les données de coordonnées dans les systèmes géosynchrones : la 2dsphere et la 2dsphere.

Au lieu d'un index fragmenté, la version MongoDB 5.3 vous permet de créer un index clusterisé. Les index masqués ne sont pas visibles dans le planificateur de requêtes et ne peuvent pas être utilisés pour prendre en charge une requête. Un index masqué peut être masqué dans le planificateur afin que les utilisateurs puissent voir comment une baisse d'un index pourrait affecter la valeur de l'index sans le supprimer réellement. Dans MongoDB, les utilisateurs peuvent spécifier les règles qui s'appliquent aux chaînes de comparaison, telles que la casse et les accents. Si l'opération spécifie un classement différent, l'opération ne peut pas effectuer de comparaisons de chaînes sur des champs indexés à l'aide d'un index avec un classement. Le didacticiel Analyser les performances des requêtes donne un exemple des statistiques d'une requête effectuée avec et sans index. MongoDB utilise des index pour l'aider à répondre aux requêtes en utilisant leur intersection.

Les clés d'index sont soumises à certaines restrictions dans certains cas. Lorsqu'un index est construit, les performances d'une application peuvent être inférieures. Un pilote peut utiliser NumberLong(1) plutôt que 1 comme spécification d'index . Par conséquent, l'index résultant ne change pas.

Devriez-vous utiliser des index dans Mongodb ?

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation des index dans MongoDB ?
En indexant, MongoDB peut rechercher les données plus rapidement en améliorant les performances des requêtes. les index peuvent également aider à garantir la cohérence des données sur plusieurs fragments et nœuds. les index, d'autre part, peuvent également augmenter la complexité et le coût des requêtes, ils doivent donc être utilisés avec prudence en l'absence de besoin.

Index composé Mongodb vs index unique

Les index composés n'indexent pas uniquement sur un seul champ d'un document ; ils indexent sur plusieurs champs dans l'ordre croissant ou décroissant, et ils trient les données de plusieurs champs lorsque vous entrez dans un champ.

L'indexation MongoDB peut vous aider à mieux utiliser vos requêtes. Le terme index composé fait référence aux index comportant plusieurs références à un seul champ. Dans MongoDB, un seul champ d'index haché peut être utilisé pour représenter un index composé. Par conséquent, des requêtes telles que db.collection.sort (fabricant : 1, prix : -1) peuvent être exécutées plus efficacement grâce à l'index que nous avons créé. Sur un index MongoDB, sort() est fourni par MongoDB. Une correspondance d'expression de tri MongoDB (préfixe correspondant) peut être obtenue à partir d'un index contenant des enregistrements triés, ce qui signifie que MongoDB peut obtenir des correspondances d'expression de tri (préfixe correspondant) à partir de n'importe quel index contenant des enregistrements triés. Si MongoDB est incapable de générer l'ordre de tri à l'aide d'un index, il effectue une opération de tri bloquant.

Qu'est-ce qu'un index unique dans Mongodb ?

MongoDB indexe les documents en fonction du champ dans lequel ils sont stockés, ainsi que d'autres champs de la collection. Toutes les collections peuvent avoir un index sur le champ -id, et les applications et les utilisateurs peuvent ajouter des index supplémentaires pour prendre en charge les requêtes et opérations importantes. Les tracés d'index sont disposés par ordre croissant ou décroissant sur un seul champ du document.

Pourquoi l'indexation est importante

Le processus de création d'un index d'un document ou d'un ensemble de documents pour accélérer et faciliter la recherche d'informations est connu sous le nom de construction d'index . L'indexation est utile pour deux raisons. Le premier avantage des index est qu'ils peuvent vous aider à trouver plus rapidement une information spécifique dans un document volumineux. Par exemple, si vous cherchiez des articles spécifiques dans un journal, un index pourrait vous dire quel était le titre de l'article. L'un des avantages des index est qu'ils peuvent rendre les informations contenues dans un document plus facilement accessibles aux personnes handicapées. Un indice boursier, par exemple, peut être utilisé pour en savoir plus sur une société spécifique par son symbole boursier, ce qui permet aux personnes aveugles de le faire.

Quelle est l'option différente pour l'indexation dans Mongodb ?

MongoDB indexe le contenu dans des tableaux dans MongoDB à l'aide d'index à plusieurs clés. MongoDB crée des entrées d'index distinctes pour chaque élément d'un tableau s'il indexe un champ avec une valeur de tableau. Dans ces index multi-clés, les requêtes peuvent sélectionner des documents avec des tableaux en faisant correspondre les éléments ou parties d'un tableau avec leurs index multi-clés.

La suppression d'un index dans Mongodb réduira les performances de recherche

Un inconvénient est que MongoDB sera obligé de ré-analyser les données afin de trouver les enregistrements pertinents si un index est supprimé.

Présentation Mongodb

Mongodb est un puissant système de base de données orienté document. Il dispose d'une fonction de recherche basée sur un index qui rend la récupération des données rapide et facile. Mongodb offre également une fonctionnalité d'évolutivité, lui permettant de gérer des données à grande échelle.

MongoDB est une base de données NoSQL multiplateforme et open source, et elle est utilisée par de nombreuses applications Web basées sur Node pour stocker des données. Dans ce tutoriel, je vais vous montrer comment installer Mongo et comment l'utiliser pour stocker et interroger des données. Vous apprendrez à interagir avec une base de données Mongo à l'aide d'un programme de nœud et examinerez certaines des différences entre Mongo et les bases de données relationnelles traditionnelles. Il est courant que MongoDB soit téléchargé et installé via les canaux logiciels officiels de Linux, mais cela peut parfois entraîner une version obsolète. Si vous avez une distribution Linux non basée sur Ubuntu, vous pouvez en savoir plus sur son installation en visitant cette page. MongoDB fournit également un outil appelé Compass qui vous permet de vous connecter et de gérer vos bases de données à l'aide d'une interface utilisateur graphique. Avec MongoDB, il n'est pas nécessaire d'avoir un contrôle d'accès.

Si vous utilisez Mongo en production, vous devez apporter des modifications à cette fonctionnalité. L'acronyme CRUD est utilisé pour indiquer que quelque chose a été créé, lu, mis à jour ou supprimé. Ce sont les quatre opérations de base de données fondamentales que vous devez effectuer si vous souhaitez créer une application. Voici quelques étapes à suivre pour récupérer tous vos documents utilisateur. Cela correspond à la requête d'une base de données SQL qui lit à partir de la colonne "From USERS". MongoDB fournit plusieurs façons de mettre à jour un document, y compris l'opération de création. Par exemple, vous pouvez définir la valeur d'inscription sur 18 ans pour tous les utilisateurs de moins de 18 ans.

Vous n'avez pas besoin de spécifier le nombre ou le type de colonnes lorsque vous utilisez MongoDB, qui est une base de données sans schéma. Un schéma JSON, en revanche, peut être utilisé pour spécifier des règles de validation pour nos données. Pour communiquer avec le serveur MongoDB, vous devez utiliser une bibliothèque côté client appelée pilote. les rappels, les promesses ou les attentes sont toutes des méthodes possibles pour interagir avec la base de données. Pour vous connecter à Mongo, vous devez spécifier le nom et le mot de passe dans votre code. MongoDB a un pilote intégré, mais il est également connu sous le nom de pilote MongoDB. Afin de gérer les données dans MongoDB, vous devez d'abord établir un schéma. La forme de chaque document dans une collection MongoDB est déterminée par le mappage du schéma.

Mongodb : une alternative Nosql aux bases de données relationnelles

MongoDB est une plate-forme de gestion de base de données NoSQL open source qui fournit des API pour gérer de grandes collections de données distribuées de manière sécurisée et efficace. MongoDB est une base de données de documents non relationnels qui prend en charge le stockage JSON et les structures de documents non relationnels. Les bases de données relationnelles traditionnelles peuvent prendre jusqu'à cinq minutes pour être traitées dans MongoDB. De plus, MongoDB est une meilleure alternative aux bases de données relationnelles pour gérer de grands ensembles de données distribuées.