Pengindeksan Dalam Database NoSQL

Ada banyak cara berbeda untuk mengindeks data dalam database NoSQL. Metode pengindeksan yang paling umum adalah hashing, berbasis pohon, dan didistribusikan. Hashing adalah metode pengindeksan yang umum karena sangat cepat. Data disimpan dalam tabel hash, dan kunci digunakan untuk mengindeks data. Ini adalah metode yang bagus untuk database kecil karena mudah diimplementasikan dan sangat cepat. Pengindeksan berbasis pohon adalah metode yang baik untuk database yang lebih besar. Data disimpan dalam pohon, dan kunci digunakan untuk mengindeks data. Metode ini lebih lambat daripada hashing, tetapi lebih terukur. Pengindeksan terdistribusi adalah metode yang baik untuk database besar yang tersebar di beberapa server. Data disimpan dalam tabel hash terdistribusi, dan kunci digunakan untuk mengindeks data. Metode ini lebih lambat daripada hashing, tetapi lebih terukur dan dapat menangani lebih banyak data.

Indeks basis data , seperti hash atau larik, adalah jenis struktur data. Kami dapat mengatur data dalam berbagai cara, tetapi ini yang paling sederhana. Dalam contoh ini, kita akan melihat indeks alamat yang telah ditunjukkan dengan nama. Basis data macet di San Francisco jika tidak ada indeks untuk itu. Sangat penting untuk memahami bagaimana indeks berkontribusi pada efisiensi database kami dengan menentukan bagaimana mereka menghabiskan waktu dan sumber daya. Pengindeksan indeks memungkinkan database untuk mencari rekaman yang cocok dengan lebih cepat, yang dapat menghasilkan kueri yang sangat lambat. Di sisi lain, peningkatan kinerja sejumlah besar kueri basis data kami berkontribusi pada biaya penulisan ke indeks.

Data kabel harimau disimpan dalam jenis tabel yang berbeda untuk mengoptimalkan kompresi tajam (untuk pengumpulan) atau kompresi awalan (untuk indeks). Cache WiredTiger menampilkan keduanya secara berbeda dari pada disk setelah dimuat.

Array MongoDB berisi sekumpulan data yang dapat diakses dengan menggunakan indeks multikey. Saat MongoDB mengindeks bidang dengan nilai array, MongoDB membuat entri indeks terpisah untuk setiap elemen bidang. Dengan menggunakan indeks multikunci ini, kueri dapat dengan mudah memilih dokumen yang berisi larik dengan mencocokkan satu atau lebih elemen larik ke indeks multikunci.

Indeks primer berisi subset atribut dari tabel induk, sedangkan indeks sekunder berisi subset atribut dari tabel induk. Ketika tabel indeks utama berhubungan langsung dengan tabel dasar, tabel tersebut disebut sebagai tabel indeks utama.

Nilai bidang yang disertakan dalam indeks menentukan peringkat indeksnya. MongoDB, di sisi lain, menyediakan metode createIndex() untuk membuat indeks pada koleksi. Metode ini dapat digunakan untuk membuat sejumlah indeks, termasuk teks dan indeks dua dimensi.

Bagaimana Nosql Diindeks?

Basis data Nosql biasanya diindeks oleh kunci yang digunakan untuk mengidentifikasi data. Data tersebut kemudian disimpan dalam struktur data yang dapat dicari dengan kunci.

Indeks: Komponen Kunci Dari Database Nosql

Sejumlah besar database NoSQL menyertakan indeks dalam perangkat lunaknya. Kemampuan untuk mengurangi frekuensi pemindaian tabel atau kueri meningkatkan kinerja aktivitas database. indeks dibedakan dengan ekspresi bidang, yang mewakili satu nama bidang. Ekspresi bidang konstanta atau fungsi yang mengembalikan konstanta harus ada dalam ekspresi bidang.

Metode Apa Yang Digunakan Untuk Mengindeks Di Mongodb?

Mongodb menggunakan indeks B- tree untuk mengindeks data. Indeks ini digunakan untuk menyimpan data secara terurut, yang membuatnya mudah untuk meminta dan mengambil data.

MongoDB mengindeks dokumen dengan nilai _id, jadi memperbarui indeks sangatlah penting. Kehilangan data dan masalah kinerja dapat terjadi jika indeks _id dihapus.
Menurut MongoDB, disarankan agar indeks _id selalu diperbarui. Jika Anda perlu mengubah indeks, pastikan Anda memberikan alasan untuk melakukannya di keluaran mongodump. Jika Anda menghapus indeks tanpa memberikan alasan, ini dapat menyebabkan hilangnya data dan masalah kinerja.

Apakah Nosql Mendukung Indeks Sekunder?

Basis data NoSQL biasanya tidak dibuat dengan mempertimbangkan indeks sekunder , karena basis data tersebut dirancang agar dapat diskalakan dan berkinerja tanpanya. Namun, beberapa database NoSQL mendukung indeks sekunder, termasuk MongoDB dan Cassandra.

Struktur ini terdiri dari subset atribut tabel dan disebut sebagai indeks sekunder. Tabel dapat dipartisi dengan berbagai cara dan diurutkan berdasarkan kunci, bukan berdasarkan basis. Kami sebelumnya berasumsi bahwa indeks sekunder adalah tabel dengan kunci partisinya, tetapi tidak demikian. Itu disimpan di node yang sama dengan tabel induk. Indeks tambahan dalam database NoSQL nilai kunci tidak boleh ditentukan dengan menggunakan tabel partisi indeks saja. Indeks sekunder adalah struktur data yang ditempatkan pada simpul yang sama dengan tabel dasar. Pada bagian ini, implementasi sederhana dari indeks sekunder disediakan untuk dummy database dalam memori. Dua strategi pengindeksan (salin dan ambil) diterapkan sebagai hasil demonstrasi.

Bagaimana Database Nosql Disimpan?

Database dokumen NoSQL menyimpan data daripada database relasional untuk mempertahankan struktur dokumen. Akibatnya, mereka diklasifikasikan sebagai "tidak hanya SQL" dan dikelompokkan berdasarkan berbagai model data yang fleksibel. Database NoSQL dapat berupa database dokumen murni, database penyimpanan nilai kunci, database kolom lebar, atau database grafik.

SQL hanyalah salah satu komponen dari NoSQL. Database NoSQL datang dalam empat jenis. Berbagai jenis model NoSQL yang digunakan berarti ada perbedaan yang signifikan di antara keduanya. Selain kurangnya database, teknologi NoSQL umumnya dibedakan oleh fitur-fitur seperti biaya transaksi yang rendah. Pengembangan skema, pengelompokan data, dan dukungan replikasi semuanya berkontribusi pada konsistensi dari waktu ke waktu. Aplikasi web yang menggunakan basis data nilai kunci untuk manajemen sesi dan caching sangat diuntungkan. Saat data diakses oleh kolom, penyimpanan kolom besar sangat ideal.

API, model data, skema, penskalaan, dan integritas data adalah lima kategori utama NoSQL. Database NoSQL tidak memerlukan skema untuk menyimpan data. Pemrogram dengan cara ini dapat menjadi lebih gesit, memungkinkan mereka mencurahkan lebih banyak waktu untuk mengembangkan perangkat lunak. Integritas data yang dibuat, dibaca, diperbarui, dan dihapus oleh aplikasi dan pengguna dijaga dalam database NoSQL dan SQL dengan berbagai cara. Setiap transaksi dieksekusi sendiri dalam status database yang konsisten dengan ACID, tanpa efek, sampai diperoleh hasil yang benar atau tidak ada efek. Istilah "nosql" mengacu pada beberapa database yang dibangun sebelum pengembangan sistem manajemen relasional (RDBMS). Cluster database berskala besar dibangun pada awal tahun 2000-an sebagai bagian dari arsitektur database cloud atau aplikasi web.

Apa itu Nosql?

Database NOSQL adalah subset dari berbagai sistem database yang menggantikan model relasional berbasis SQL berbasis baris tradisional dengan model yang lebih fleksibel yang menyimpan data dalam dokumen. Akibatnya, database NOSQL lebih mudah digunakan karena pengembang tidak terbatas pada model data tradisional yang bekerja dengan baik dengan cara tertentu untuk data. Fleksibilitas jenis struktur data ini memungkinkan skalabilitas horizontal karena struktur data mudah diubah tanpa memengaruhi infrastruktur basis data itu sendiri. Basis data MongoDB dibangun di atas model NoSQL berorientasi dokumen, yang bukan merupakan contoh umum dari NOSQL. Atribut dan nilai dokumen disimpan dalam MongoDB dan disimpan dalam format JSON. Karena setiap dokumen dapat dengan mudah dipahami dan dimodifikasi tanpa memengaruhi bagian sistem lainnya, hal itu membuatnya mudah untuk dipahami dan dimanipulasi. Basis data NOSQL populer lainnya adalah Couchbase. Model nilai kunci digunakan di Couchbase untuk mewakili dua komponen dari setiap catatan dalam database: kunci dan nilai. Array, angka, dan string semuanya dapat disimpan dalam urutan logisnya, dengan nilai berupa string, angka, atau objek. Karena nilai dapat disimpan dalam urutan apapun tanpa takut tabrakan, Couchbase adalah pilihan yang sangat baik untuk data yang tidak selalu terstruktur dengan cara tertentu. Database clusterpoint NoSQL terdiri dari penyimpanan kolom dengan kolom. Artinya data disimpan dalam tabel, baris, dan kolom berdasarkan kebutuhan sistem. Data dapat disimpan sedemikian rupa sehingga ukuran kolom dapat disesuaikan dengan cara apa pun yang nyaman bagi mereka. Mark Logic adalah database NoSQL yang berbeda dari tipe tradisional database NoSQL. Penyimpanan nilai kunci adalah jenis penyimpanan NoSQL yang dapat menyimpan rekaman. Hasilnya, ini adalah solusi sempurna untuk data yang harus sering diakses tetapi tidak selalu dapat disimpan dalam format kertas.

Pengindeksan Dalam Sql Vs Nosql

pengindeksan adalah salah satu perbedaan terpenting antara SQL dan NoSQL. SQL menggunakan indeks B-tree, yang merupakan struktur hierarki tempat data disimpan. Sebaliknya, indeks hash menyimpan data di penyimpanan nilai kunci dan digunakan di NoSQL.

Dalam posting ini, saya akan membandingkan dan membedakan database SQL dan NoSQL, serta melakukan perbandingan kinerjanya. Juga, saya akan memberikan daftar kasus penggunaan di mana yang satu lebih unggul dari yang lain. Setiap basis data berisi bahasa kueri atau pendekatannya sendiri untuk data kueri. Database NoSQL biasanya memiliki tingkat operasi tulis per detik yang lebih tinggi daripada database SQL. Ketika data tidak terstruktur dan tidak diverifikasi sebelum masuk ke database, itu dapat dimasukkan atau disimpan dalam keadaan salah atau salah. Basis data NoSQL disebut tanpa skema karena tidak memerlukan skema tetap untuk memasukkan dan mengambil data. Database SQL adalah pilihan yang baik jika Anda melakukan beberapa operasi baca per detik sekaligus menjaga keamanan data Anda.

Fungsionalitas ini sangat berguna saat menjalankan layanan logging yang harus menyimpan banyak data. Mesin indeks pada database NoSQL kurang kuat dan kurang efisien dibandingkan dengan database tradisional. Database NoSQL telah ada untuk sementara waktu. Database SQL dan database NoSQL memiliki kelebihan dan kekurangan yang berbeda dalam industri ini. Persyaratan dan opsi perusahaan Anda menentukan bagaimana Anda akan mengimplementasikannya. Basis data tradisional adalah pilihan terbaik bagi mereka yang membutuhkan teknologi teruji pertempuran dengan banyak pengalaman industri. Sebaliknya, jika Anda ingin menyimpan data tidak terstruktur dalam volume besar secara tepat waktu, Anda harus mempertimbangkan NoSQL.

Database NoSQL berkinerja lebih baik daripada database SQL dalam hal kinerja. Indeks database di SQL Server dikenal sebagai b-tree, yang lebih lambat dari indeks database non-cluster. Selain itu, ketika datang ke pernyataan SELECT, indeks berkerumun mungkin yang tercepat, tetapi tidak selalu merupakan pilihan terbaik.

Cara Mencari Database Nosql

Untuk mencari database NoSQL, Anda harus menggunakan bahasa kueri. Bahasa kueri dirancang untuk memudahkan pencarian data dalam database NoSQL. Ada banyak bahasa kueri yang berbeda, tetapi semuanya memiliki fungsi dasar yang sama. Anda dapat menggunakan bahasa kueri untuk mencari data berdasarkan kata kunci, tipe data, atau lokasi.

Database mesin pencari adalah database NoSQL yang tidak harus memenuhi persyaratan struktural yang kaku dari sistem manajemen basis data relasi (RDBMS). Pencarian dapat berupa kueri berbasis teks atau semi-terstruktur atau pencarian tidak terstruktur. Daripada mencari teks secara langsung, kueri menggunakan pencarian indeks. Pencarian data yang menggunakan RDBMS kaku dan struktur kalimat teks lengkap yang serupa dengan yang ditemukan di dokumen Microsoft Word atau PDF. Pencarian geografis mengaitkan lokasi dengan sumber daya web sehingga dapat digunakan untuk menjawab kueri berbasis lokasi. Pencarian vektor adalah metode pencarian kata yang dekat dengan kata kunci.

Di mana Indeks Disimpan Dalam Basis Data

Baris database dapat diatur ke dalam tabel sesuai kebutuhan. Setiap baris berisi kunci unik yang membedakannya dari semua baris lainnya dan disimpan dalam indeks untuk memfasilitasi akses cepat. Kunci disimpan dalam indeks dan berubah secara otomatis saat baris baru ditambahkan.

Saat database berada di latar belakang, indeks adalah alat yang ampuh yang membantu kueri database lebih cepat. Database memiliki baris dan kolom yang mengatur data ke dalam tabel. Setiap baris memiliki kunci unik yang membedakannya dari yang lain. Kunci-kunci ini disimpan dalam indeks untuk memfasilitasi akses mudah ke mereka. Jika kami memiliki banyak pelanggan dengan nomor telepon yang sama, kami mungkin perlu menggunakan indeks untuk menemukan mereka dengan cepat. Sintaks untuk membuat indeks bervariasi tergantung pada database, tetapi biasanya menyertakan kata kunci CREATE diikuti dengan kata kunci INDEX , dan nama tabel yang akan diindeks sebagai basis.

Indeks Digunakan Untuk Mempercepat Pencarian Dan Permintaan Dalam Database

Hasil pencarian dan kueri dapat dipercepat dengan menggunakan indeks untuk menyimpan data dalam basis data. Dalam tabel, indeks adalah struktur data yang menyimpan data untuk kolom tertentu. Sebuah tabel diisi dengan indeks.

Pengindeksan Di Mongodb

Mongodb menggunakan indeks untuk meningkatkan kinerja kueri. Indeks adalah struktur data (kemungkinan besar B-tree) yang menyimpan nilai untuk bidang tertentu dalam koleksi. Saat kueri dijalankan, database dapat menggunakan indeks untuk menemukan dokumen yang diinginkan dengan cepat. Tanpa indeks, database harus memindai setiap dokumen dalam kumpulan, yang akan sangat lambat.

Ini didasarkan pada sistem manajemen basis data berorientasi dokumen dan menggunakan PostgreSQL. Anda dapat menyimpan data dalam jumlah besar dalam dokumen dengan berbagai ukuran atau bentuk. Salah satu alat terpenting untuk meningkatkan kinerja basis data adalah indeks. Anda akan mempelajari semua yang perlu Anda ketahui tentang indeks, cara membuatnya, dan cara menguji penggunaannya dalam database saat Anda mengikuti tutorial ini. Indeks koleksi adalah struktur data khusus yang hanya menampung sebagian kecil dari data koleksi. Basis data MongoDB dapat melintasi variabel-variabel ini dengan cepat dan efisien karena diimplementasikan sedemikian rupa. Sebagaimana dijelaskan dalam panduan ini, database sampel dapat digunakan untuk membuat berbagai jenis indeks.

Kita membutuhkan sejumlah jenis dokumen yang berbeda dalam tutorial ini, serta kumpulan dokumen. Dokumen yang dijelaskan di bagian ini adalah lima puncak gunung tertinggi di dunia. Outputnya berisi daftar pengidentifikasi yang ditetapkan untuk setiap objek baru yang disisipkan. Tujuan dari panduan ini adalah untuk menjelaskan bagaimana MongoDB mengindeks dokumen untuk membatasi jumlah data yang dapat dibaca dengan menyorot detail kueri. Metode createIndex memungkinkan Anda membuat indeks untuk bidang ketinggian koleksi puncak. Dalam contoh ini, kami akan membuat indeks bidang tunggal, yang berarti bahwa dokumen tersebut berisi satu kunci (tinggi pada contoh sebelumnya) untuk bidang yang kami perlukan. Jika tidak berhasil, coba jalankan kembali kueri yang sama dengan indeks baru.

Akibatnya, akan ada perbedaan yang signifikan dalam keluaran karena indeks terlibat dalam eksekusi kueri. Langkah kedua adalah membuat daftar indeks unik. Tidak ada cara untuk menyisipkan dua dokumen ke dalam koleksi MongoDB jika kedua nilai atribut _id sama. Ini karena kemampuan otomatis basis data untuk mengindeks semua bidang dengan bidang _id. Dengan menggunakan langkah ini, Anda dapat membuat indeks untuk memastikan bahwa nilai bidang tertentu unik untuk setiap dokumen dalam koleksi. Langkah keempat adalah membuat indeks untuk bidang tersemat di database MongoDB. Seiring kompleksitas dokumen yang disimpan dalam database meningkat, begitu pula dampak kueri.

Pada langkah ini, kami mendemonstrasikan cara menghasilkan indeks bidang tunggal dalam dokumen yang disematkan. Penting untuk diingat bahwa menambahkan terlalu banyak indeks dapat merusak kinerja, seperti halnya menambahkan terlalu sedikit dapat merugikan. MongoDB akan menggunakan indeks untuk menghasilkan pengurutan akhir berdasarkan bidang yang merupakan bagian dari database. Akibatnya, tidak perlu mengatur dokumen lagi setelah pencarian teks lengkap selesai. Indeks ini sebelumnya dibuat sebagai menaik dengan menggunakan sintaks * ascents.total: 1, dan kueri yang meminta puncak gunung diurutkan dalam urutan menurun. Saat MongoDB mencari dokumen untuk dikueri, MongoDB menggunakan indeks bidang tunggal untuk mencari dokumen. Jika MongoDB hanya dapat menyediakan satu bagian dari kueri di mana indeks tersedia, MongoDB akan menggunakannya sebagai langkah pertama dalam melakukan pemindaian koleksi.

Ini tidak selalu terjadi dengan indeks majemuk. Ada kemungkinan bahwa menentukan indeks yang mencakup beberapa bidang akan mencegah dilakukannya pemindaian tambahan. Langkah keenam adalah membuat indeks multi-kunci. Pada langkah ini, kami mendemonstrasikan bagaimana perilaku MongoDB saat indeks dibuat di bidang yang menyimpan banyak nilai, seperti larik. MongoDB saat ini melakukan pemindaian koleksi lengkap untuk kueri ini karena tidak ada indeks untuk bidang tersebut. Masing-masing dari empat puncak ini menjangkau lebih dari satu negara, menurut bidang lokasi, dan semua nilai ini mewakili susunan beberapa puncak. Setiap bidang dalam larik memiliki indeks multi-kunci MongoDB sendiri.

Saat dokumen memiliki bidang lokasi yang menyimpan larik [“China”, “Nepal”], dua entri indeks terpisah muncul untuk dokumen yang sama, satu untuk China dan satu lagi untuk Nepal. Bahkan jika kueri menentukan kecocokan sebagian dengan konten, MongoDB dapat menggunakan indeks secara efisien. Indeks MongoDB digunakan oleh MongoDB untuk mengurangi jumlah data yang perlu dianalisis oleh MongoDB selama eksekusi kueri untuk meningkatkan kinerja kueri. Subset fitur indeks yang disediakan oleh MongoDB dijelaskan dalam tutorial, yang dimaksudkan untuk meningkatkan kinerja kueri di database yang sibuk. Dokumentasi resmi MongoDB dapat ditemukan di sini.

Di bidang yang Anda tentukan, Anda dapat membuat indeks bidang tunggal. Tujuan dari indeks ini adalah untuk mempercepat pengambilan dokumen dari database. Dokumen yang cocok dengan definisi indeks akan diambil terlebih dahulu, diikuti oleh dokumen yang cocok dengan definisi indeks berdasarkan bidang *id.
Jika Anda tidak menggunakan kursor, Anda harus meminta data yang tidak perlu disimpan dengan tergesa-gesa. Anda dapat mengakses bidang tertentu dalam database sesuai kebutuhan dengan menggunakan kursor untuk menelusuri database secara berurutan.

Kelemahan Dari Indeks

Selain itu, indeks dapat memperlambat kueri jika berukuran besar.

Pengindeksan Database Relasional

Pengindeksan basis data relasional adalah proses membuat dan memelihara indeks pada tabel basis data relasional. Indeks digunakan untuk meningkatkan kinerja kueri basis data. Indeks dapat dibuat pada satu atau lebih kolom tabel. Kolom dapat diindeks lebih dari sekali jika merupakan bagian dari beberapa indeks.

Pengindeks basis data adalah teknik struktur data yang digunakan untuk menemukan dan mengakses data dengan cepat di dalam basis data. Ada dua jenis mekanisme organisasi file yang diikuti oleh indeks untuk menyimpan data. Ada tiga jenis utama pengindeksan. Organisasi file hash tercantum di bawah ini. Indeks diurutkan berdasarkan nama depan (tombol Pencarian). Saat mengindeks file berdasarkan format ini, ia mengaturnya secara berurutan. Kita hanya perlu tahu di mana letak data dalam indeks non-cluster, yaitu menyediakan daftar penunjuk atau referensi virtual. pengindeksan satu blok dapat dilakukan dengan membagi blok utama menjadi blok yang lebih kecil agar lebih mudah ditemukan.