Basis Data NoSQL: Manfaat Kebijakan Pengindeksan yang Tepat

Di dunia Big Data, database NoSQL menjadi semakin populer karena skalabilitas dan fleksibilitasnya. Namun, database ini mungkin sulit dikelola dan dioptimalkan tanpa kebijakan pengindeksan yang tepat. Kebijakan pengindeksan diperlukan untuk memastikan bahwa data diatur dengan benar dan mudah untuk dicari. Tanpa kebijakan pengindeksan, database NoSQL bisa menjadi lambat dan berat. Selain itu, kebijakan pengindeksan yang dirancang dengan baik dapat membantu meningkatkan kinerja database NoSQL. Ada sejumlah faktor yang perlu dipertimbangkan saat merancang kebijakan pengindeksan untuk database NoSQL. Struktur data, pola akses, dan beban kerja harus diperhitungkan. Selain itu, kebijakan pengindeksan harus dirancang untuk menyesuaikan skala seiring pertumbuhan database. Manfaat dari kebijakan pengindeksan yang dirancang dengan baik sangat banyak. Database NoSQL dengan kebijakan pengindeksan yang tepat akan lebih terorganisir, efisien, dan dapat diskalakan.

Apa Pengindeksan Dalam Database Nosql?

Basis data NoSQL harus dapat mengindeks struktur. Secara umum, pengindeksan mengacu pada tindakan memasukkan kunci ke lokasi catatan data. Ada beberapa struktur data pengindeksan yang umum digunakan dalam database NoSQL. Selama bagian ini, kita akan membahas beberapa metode yang lebih umum, termasuk pengindeksan B-Tree, indeks T-Tree, dan indeks O2-Tree.

Indeks basis data adalah jenis struktur data yang terlihat seperti larik atau hash. Kami dapat mengatur data dalam berbagai cara. Kami akan menggunakan metode ini untuk membuat indeks nama yang menunjuk ke alamat. Ada database yang macet di San Francisco karena tidak ada indeks untuk itu. Memahami bagaimana database kita menggunakan sumber daya dan waktunya sangat penting untuk memahami bagaimana pekerjaan mereka dilakukan. Indeks basis data memungkinkan untuk mencari kecocokan dengan cara yang lebih cepat dan lebih efisien, tetapi mereka juga memaparkan basis data ke kueri yang sangat lambat. Kami dapat mengimbangi biaya penulisan ke indeks dengan meningkatkan kinerja sejumlah besar kueri basis data.

Sangat penting untuk melacak indikator ekonomi penting melalui penggunaan indeks. Indeks data adalah metode untuk mengatur data ke dalam kategori dan menyederhanakan definisinya. Cara mengatur informasi adalah dengan mengindeksnya agar lebih mudah ditemukan. Penggunaan indeks merupakan alat penting untuk melacak kinerja indikator ekonomi.

Membuat Indeks Di Mongodb

Contoh berikut dapat digunakan untuk menghasilkan indeks untuk nama bidang di koleksi pengguna.
Pembuatan pengguna db (nama, indeks) memungkinkan Anda membuat indeks.
Dalam contoh berikut, saya akan membuat daftar email pengguna menggunakan kolom email.
Buat db.users.Index (email:indeks); dan

Mengapa Kita Membutuhkan Pengindeksan di Mongodb?

Kami membutuhkan pengindeksan di mongodb untuk memastikan bahwa kueri kami efisien. Pengindeksan memungkinkan kita menemukan data yang kita butuhkan dengan cepat tanpa harus memindai seluruh database. Ini membuat kueri kami lebih cepat dan lebih efisien.

Indeks adalah contoh kumpulan bidang atau kumpulan bidang yang diterapkan pada tingkat kumpulan. Akibatnya, Anda tidak perlu melakukan pemindaian koleksi, yang memerlukan pemindaian semua koleksi Anda untuk menemukan kecocokan dengan kueri Anda. Saat menggunakan indeks yang tepat, Anda dapat melakukan kueri dengan lebih efisien karena jumlah dokumen dibatasi sejak awal. Pengindeksan dapat meningkatkan kinerja operasi data. Saat Anda membebani indeks, mereka akan menjadi dominan di halaman memori dan akan menghasilkan ruang penyimpanan yang berlebihan. Sejumlah kecil indeks yang sangat efektif harus digunakan. Sebelum Anda dapat mulai membuat koleksi, Anda harus terlebih dahulu mempertimbangkan collation, cara yang digunakan dalam pencarian dan penyortiran.

Anda dapat menentukan susunan menggunakan UI Studio 3T dan IntelliShell yang ada di dalamnya. Akibatnya, kunci utama 'berkerumun' di mana indeks mungkin memiliki lebih sedikit blok halaman untuk dikunjungi untuk setiap pencarian kunci indeks, menghasilkan tingkat klik yang jauh lebih tinggi untuk sistem. Jika Anda melakukannya di level Collection, akan lebih rapi, aman, dan mudah diubah. Kueri sederhana lebih mudah dilakukan jika indeks yang digunakan dalam kriteria pemilihan dan susunannya sama. Saat kita mengubah urutan indeks, kita harus mengurutkan kedua field sebagai berikut. Dalam bahasa Inggris, nama depan mendahului nama kedua. Nama belakang 140 Ms. dapat menghasilkan tambahan waktu eksekusi selama 40 menit.

Ini tampak aneh karena indeks sebenarnya memperlambat proses eksekusi sehingga memakan waktu dua kali lebih lama dari indeks default. Dalam banyak kasus, menjalankan kueri tanpa terlebih dahulu memasukkan bidang pertama indeks tidak disarankan. Dengan kata lain, bidang indeks harus berupa ARGUMEN yang Dapat Ditelusuri. Sebagai bagian dari pencarian yang kompleks, lebih disukai untuk mengurangi jumlah kandidat ke item pertama dalam daftar indeks. Jika Anda memiliki bidang alamat email, Anda dapat mengetahui siapa yang menggunakannya dengan memasukkan indeks. Kami dapat menggunakannya secara efisien karena kami membujuk MongoDB untuk menggunakan strategi terbaik untuk menemukan kemungkinan 'Wiggins' dalam database dan kemudian menyalin alamat lengkap dalam indeks daripada dokumen itu sendiri. Tidak perlu bergantung pada dokumen untuk menemukan dua puluh alamat tersebut karena bisa melakukannya lebih cepat.

Basis data MongoDB menggunakan indeks untuk menghasilkan kunci indeks untuk setiap elemen dalam larik. Kita juga dapat menggunakan indeks untuk 'menutupi' bidang 'Nama Lengkap' saat mengambilnya dari indeks. Jumlah waktu yang dihemat akan kecil. Saat mengambil data indeks , pengambilan cache memiliki hit rate yang lebih baik daripada pemindaian kumpulan penuh.

Apa Manfaat Menggunakan Indeks di Mongodb?

Untuk menghindari melakukan pemindaian koleksi, yang memerlukan pemindaian semua dokumen dalam koleksi untuk mencocokkan kueri Anda, indeks di MongoDB dapat digunakan sebagai gantinya. Untuk meminta lebih efisien, Anda harus memiliki indeks yang tepat ; karena ada begitu banyak dokumen untuk dipilih sejak awal, Anda mungkin perlu menggunakan beberapa indeks.

Apa Manfaat Pengindeksan di Sql?

Pengindeksan dalam SQL dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja kueri. Dengan membuat indeks pada kolom, Anda dapat mempermudah dan mempercepat basis data untuk menemukan data yang Anda cari. Indeks juga dapat digunakan untuk menerapkan batasan keunikan pada kolom, yang berguna saat Anda ingin memastikan bahwa tidak ada dua baris dalam tabel yang memiliki nilai yang sama untuk kolom tertentu.

Pengindeksan Dalam Sql Vs Nosql

Ada banyak perbedaan antara pengindeksan dalam database SQL dan NoSQL. Dalam database SQL, pengindeksan biasanya digunakan untuk mempercepat pengambilan data dari tabel dengan membuat indeks pada satu atau lebih kolom tabel. Dalam database NoSQL, pengindeksan sering digunakan untuk mempercepat pengambilan data dari koleksi dengan membuat indeks pada satu atau lebih bidang dokumen dalam koleksi.

Dalam posting ini, saya akan membahas perbedaan antara database SQL dan NoSQL dan mengevaluasi kinerjanya. Selanjutnya, saya akan memberikan daftar kasus penggunaan di mana yang satu lebih unggul dari yang lain. Ada bahasa atau pendekatan kueri yang sesuai untuk setiap basis data. Basis data NoSQL memiliki tingkat operasi tulis per detik yang lebih tinggi daripada basis data SQL. Karena data tidak terstruktur tidak dapat ditambahkan ke database sampai belum diverifikasi dan tidak terstruktur, data yang tidak valid atau salah dapat dimasukkan dan disimpan. Saat database NoSQL digunakan sebagai pengganti skema tetap, data tidak dapat dimasukkan dan diambil dalam skema. Ketika datang untuk melakukan beberapa operasi baca per detik, database SQL biasanya merupakan pilihan terbaik.

Layanan logging, misalnya, mungkin perlu menyimpan data dalam jumlah besar. Database NoSQL adalah fenomena yang relatif baru, dan mesin indeksnya mungkin tidak sekuat atau seefisien dulu. Ada banyak kelebihan dan kekurangan database NoSQL dan SQL di industri ini. Yang harus Anda lakukan adalah melihat kebutuhan dan tujuan perusahaan Anda. Jika Anda mencari teknologi mutakhir dan keahlian industri, Anda harus tetap menggunakan database tradisional. Jika Anda ingin menyimpan data tidak terstruktur dalam jumlah besar secepat mungkin, NoSQL adalah alat untuk digunakan.

Pengindeksan Dalam Database Sql Dan Nosql

Indeks database SQL adalah metode yang sangat umum untuk mengambil data. Teknik pencarian dan pengambilan menggunakan indeks untuk mempercepat proses. Database NoSQL, seperti SimpleDB, Hadoop/HBase, dan Cassandra, semuanya menggunakan mekanisme pengindeksan yang berbeda. Pengindeksan untuk pohon B-Tree dan T-Tree sangat umum di NoSQL, sedangkan pohon T-Tree dan O2-Tree tidak.

Pengindeksan Di Nosql

Pengindeksan di database NoSQL dapat dilakukan dalam beberapa cara, tergantung pada database tertentu. Misalnya, dalam pengindeksan MongoDB dapat dilakukan dengan menggunakan indeks B-tree, indeks hash, indeks teks, atau indeks geospasial.

Subset atribut dari beberapa tabel induk dalam struktur data yang disebut sebagai indeks sekunder. Partisi tabel dan kunci sortir dapat diubah, berbeda dengan tabel dasar. Berbeda dengan indeks primer, indeks sekunder bukanlah tabel dengan kunci partisi. Itu disimpan di node yang sama dengan tabel induk dalam kasus ini. Indeks tambahan tidak ditentukan dalam database NoSQL dalam hal tabel partisi indeks. Indeks sekunder adalah struktur data yang ditemukan pada node yang sama dengan indeks utama. Bagian ini memberikan cara mudah untuk mengimplementasikan indeks sekunder untuk database dummy dalam memori. Ini menunjukkan bagaimana dua strategi pengindeksan (salin dan ambil) dapat diterapkan.

Manfaat Indeks Sekunder

Indeks dalam indeks sekunder memungkinkan mesin kueri untuk mencari data yang diinginkan jauh lebih cepat daripada dengan seluruh tabel dalam indeks utama.
Indeks indeks sekunder juga digunakan untuk meningkatkan kualitas data yang dikembalikan. Ini juga dapat digunakan untuk memastikan bahwa data yang dikembalikan oleh kueri sudah benar dengan menyertakan hanya data yang diperlukan kueri.

Kebijakan Pengindeksan Cosmos Db

Kebijakan dapat disetel secara otomatis secara default. Untuk melakukannya, properti otomatis dalam kebijakan pengindeksan harus disetel ke true. Jika properti ini benar, Azure Cosmos DB akan mengindeks dokumen secara otomatis saat ditulis.

Di Azure CosmosDB, setiap wadah memiliki kebijakan untuk mengindeks itemnya berdasarkan indeks yang ditetapkan olehnya. Itu mengindeks setiap properti dari setiap item dan menandai setiap string atau angka memiliki indeks rentang. Saat mesin tidak berfungsi, pengindeksan yang malas mencoba melakukan pembaruan indeks pada tingkat prioritas yang jauh lebih rendah. Kebijakan yang mengindeks jalur root /* harus menyertakan atau mengecualikan jalur tersebut. Sertakan/kecualikan strategi di Azure CosmosDB memungkinkannya mengindeks secara proaktif setiap properti baru yang ditambahkan ke model. Jika ada konflik antara jalur yang disertakan dan dikecualikan, jalur yang lebih tepat akan diutamakan. Jalur yang lebih dalam memiliki tingkat presisi yang lebih tinggi daripada jalur yang lebih sempit.

Saat menggunakan Azure Cosmos DB, Anda tidak akan dapat membuat indeks spasial apa pun. Jika Anda ingin menggunakan fungsi bawaan SQL spasial, Anda harus membuat indeks spasial pada properti yang ingin Anda gunakan. Selain itu, indeks gabungan dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja saat melakukan kueri kesetaraan dan rentang. Indeks komposit juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan beberapa filter rentang jika diperlukan beberapa filter rentang. Filter dalam rentang termasuk! Indeks pada dua indeks komposit (nama ASC, usia ASC, dan ***** ASC) harus sangat berbeda. Pengoptimalan kueri dapat digeneralisasikan untuk pesanan apa pun berdasarkan kueri yang memiliki filter.

Anda juga dapat menggunakan indeks gabungan untuk mengoptimalkan kueri berdasarkan fungsi dan urutan sistem dengan menggunakan metode ini. Dalam kasus perubahan kebijakan pengindeksan, terjadi transformasi antara indeks lama dan baru. Selama transformasi indeks apa pun, tidak ada dampak pada status ketersediaan data. Bergantung pada jumlah dan ukuran item, mungkin diperlukan waktu hingga satu jam untuk menyelesaikannya. Anda membuat RU yang disediakan untuk transformasi, tetapi RU tersebut ditempatkan pada prioritas yang lebih rendah daripada RU yang menjalankan operasi atau kueri CRUD. Di masa mendatang, hanya jalur terindeks baru yang akan digunakan untuk kueri saat transformasi indeks selesai. Jika tidak ada jalur properti yang harus diindeks, tetapi TTL diperlukan, Anda dapat menggunakan kebijakan indeks .