Indicizzazione nei database NoSQL

Esistono molti modi diversi per indicizzare i dati in un database NoSQL. I metodi di indicizzazione più comuni sono hash, basati su albero e distribuiti. L'hashing è un metodo di indicizzazione comune perché è molto veloce. I dati vengono archiviati in una tabella hash e le chiavi vengono utilizzate per indicizzare i dati. Questo è un buon metodo per piccoli database perché è facile da implementare ed è molto veloce. L'indicizzazione basata su albero è un buon metodo per database più grandi. I dati vengono memorizzati in un albero e le chiavi vengono utilizzate per indicizzare i dati. Questo metodo è più lento dell'hashing, ma è più scalabile. L'indicizzazione distribuita è un buon metodo per database di grandi dimensioni distribuiti su più server. I dati vengono archiviati in una tabella hash distribuita e le chiavi vengono utilizzate per indicizzare i dati. Questo metodo è più lento dell'hashing, ma è più scalabile e può gestire più dati.

Un indice di database , come un hash o un array, è un tipo di struttura dati. Possiamo organizzare i dati in vari modi, ma questo è il più semplice. In questo esempio, esamineremo un indice di indirizzi che sono stati segnalati da nomi. Un database è bloccato a San Francisco se non è presente alcun indice. È fondamentale capire in che modo gli indici contribuiscono all'efficienza dei nostri database definendo come impiegano tempo e risorse. L'indicizzazione di un indice consente al database di cercare i record corrispondenti più rapidamente, il che può comportare query estremamente lente. L'aumento delle prestazioni di un gran numero di query del nostro database, d'altro canto, contribuisce al costo di scrittura nell'indice.

I dati di una tigre cablata vengono archiviati in un diverso tipo di tabella per ottimizzare la compressione scattante (per la raccolta) o la compressione del prefisso (per gli indici). La cache di WiredTiger li visualizza entrambi in modo diverso rispetto al disco una volta caricati.

Un array MongoDB contiene un set di dati a cui è possibile accedere utilizzando un indice multichiave. Quando MongoDB indicizza un campo con un valore di matrice, crea voci di indice separate per ciascun elemento del campo. Usando questi indici multichiave, le query possono facilmente selezionare documenti contenenti array abbinando uno o più elementi dell'array all'indice multichiave.

L'indice primario contiene un sottoinsieme di attributi da una tabella padre, mentre l'indice secondario contiene un sottoinsieme di attributi da una tabella padre. Quando la tabella dell'indice primario è direttamente correlata alla tabella di base, la tabella viene definita tabella dell'indice primario.

Il valore del campo incluso nell'indice ne determina il rango nell'indice. MongoDB, d'altra parte, fornisce un metodo createIndex() per la creazione di indici sulle raccolte. Questo metodo può essere utilizzato per creare una serie di indici, inclusi testo e indici bidimensionali.

Come viene indicizzato Nosql?

I database Nosql sono in genere indicizzati da una chiave utilizzata per identificare i dati. I dati vengono quindi memorizzati in una struttura di dati che può essere ricercata dalla chiave.

Indici: una componente chiave dei database Nosql

Un gran numero di database NoSQL include indici nel proprio software. La possibilità di ridurre il numero di scansioni di una tabella o di una query migliora le prestazioni delle attività del database. gli indici sono distinti da un'espressione di campo, che rappresenta un singolo nome di campo. Un'espressione di campo costante o una funzione che restituisce una costante deve essere presente nell'espressione di campo.

Quale metodo viene utilizzato per l'indicizzazione in MongoDB?

MongoDB utilizza un indice B- tree per indicizzare i dati. Questo indice viene utilizzato per archiviare i dati in modo ordinato, il che semplifica l'interrogazione e il recupero dei dati.

MongoDB indicizza i documenti in base al valore _id, quindi l'aggiornamento dell'indice è fondamentale. Se l'indice _id viene eliminato, possono verificarsi perdite di dati e problemi di prestazioni.
Secondo MongoDB, si consiglia di mantenere aggiornato l'indice _id. Se devi modificare l'indice, assicurati di fornire un motivo per farlo nell'output di mongodump. Se rimuovi l'indice senza fornire un motivo, può verificarsi una perdita di dati e problemi di prestazioni.

Nosql supporta l'indice secondario?

I database NoSQL in genere non vengono creati tenendo conto degli indici secondari , poiché sono progettati per essere scalabili e performanti senza di essi. Tuttavia, alcuni database NoSQL supportano gli indici secondari, inclusi MongoDB e Cassandra.

Questa struttura è costituita da un sottoinsieme degli attributi di una tabella ed è indicata come indice secondario. La tabella può essere suddivisa in vari modi e ordinata per chiavi invece che per base. In precedenza avevamo ipotizzato che l'indice secondario fosse una tabella con la sua chiave di partizione, ma non è così. È memorizzato sullo stesso nodo della tabella padre. Gli indici aggiuntivi nei database NoSQL chiave-valore non devono essere definiti utilizzando solo la tabella di partizione dell'indice. Un indice secondario è una struttura di dati che si trova sullo stesso nodo di una tabella di base. In questa sezione è stata fornita una semplice implementazione dell'indice secondario per un database fittizio in memoria. In seguito alla dimostrazione sono state implementate due strategie di indicizzazione (copia e recupero).

Come vengono archiviati i database Nosql?

I database Document NoSQL memorizzano i dati piuttosto che i database relazionali per mantenere la struttura del documento. Di conseguenza, sono classificati come "non solo SQL" e sono raggruppati in vari modelli di dati flessibili. Un database NoSQL può essere un database di documenti puro, un database di archiviazione di valori-chiave, un database a colonne larghe o un database a grafo.

SQL è solo un componente di NoSQL. I database NoSQL sono disponibili in quattro tipi. I diversi tipi di modelli NoSQL utilizzati significano che esistono differenze significative tra loro. A parte la mancanza di database, le tecnologie NoSQL si distinguono comunemente per caratteristiche come i bassi costi di transazione. Lo sviluppo di uno schema, il clustering dei dati e il supporto della replica contribuiscono tutti alla coerenza nel tempo. Le applicazioni Web che utilizzano database di valori-chiave per la gestione delle sessioni e la memorizzazione nella cache ne traggono grandi vantaggi. Quando si accede ai dati tramite colonne, gli archivi a colonne di grandi dimensioni sono l'ideale.

API, modello di dati, schema, ridimensionamento e integrità dei dati sono le cinque principali categorie di NoSQL. I database NoSQL non richiedono schemi per archiviare i dati. I programmatori in questo modo possono diventare più agili, consentendo loro di dedicare più tempo allo sviluppo del software. L'integrità dei dati creati, letti, aggiornati ed eliminati da applicazioni e utenti è protetta nei database NoSQL e SQL in modi diversi. Ogni transazione viene eseguita da sola in uno stato di database coerente con ACID, senza alcun effetto, fino a quando non si ottiene un risultato corretto o nessun effetto. Il termine "nosql" si riferisce ad alcuni database che sono stati costruiti prima dello sviluppo del sistema di gestione relazionale (RDBMS). Un cluster di database su larga scala viene creato all'inizio degli anni 2000 come parte dell'architettura del database di un'applicazione cloud o Web.

Cos'è Nosql?

I database NOSQL sono un sottoinsieme di un'ampia gamma di sistemi di database che sostituiscono i tradizionali modelli relazionali SQL basati su riga con un modello più flessibile che memorizza i dati nei documenti. Di conseguenza, i database NOSQL sono più facili da usare perché gli sviluppatori non sono limitati ai modelli di dati tradizionali che funzionano bene in un modo specifico per i dati. La flessibilità di questo tipo di struttura dei dati consente la scalabilità orizzontale in quanto la struttura dei dati può essere facilmente modificata senza influire sull'infrastruttura del database stesso. Il database MongoDB è costruito sul modello NoSQL orientato ai documenti, che non è un esempio raro di NOSQL. Gli attributi e i valori del documento sono archiviati in MongoDB e sono archiviati in un formato JSON. Poiché ogni documento può essere facilmente compreso e modificato senza influire sul resto del sistema, ne semplifica la comprensione e la manipolazione. Un altro popolare database NOSQL è Couchbase. Un modello chiave-valore viene utilizzato in Couchbase per rappresentare i due componenti di ogni record nel database: una chiave e un valore. Array, numeri e stringhe possono essere tutti memorizzati nel loro ordine logico, con valori che sono stringhe, numeri o oggetti. Poiché i valori possono essere archiviati in qualsiasi ordine senza timore di collisioni, Couchbase è una scelta eccellente per i dati che non sono sempre strutturati in modo specifico. Il database NoSQL clusterpoint è composto da un archivio di colonne con colonne. Ciò significa che i dati vengono archiviati in tabelle, righe e colonne in base alle esigenze del sistema. I dati possono essere archiviati in modo tale che le colonne possano essere dimensionate in qualsiasi modo sia conveniente per loro. Mark Logic è un database NoSQL che differisce dai tipi tradizionali di database NoSQL. Un archivio chiave-valore è un tipo di archivio NoSQL in grado di archiviare i record. Di conseguenza, è una soluzione perfetta per i dati a cui è necessario accedere frequentemente ma che non possono essere sempre archiviati in un formato cartaceo.

Indicizzazione In Sql Vs Nosql

l'indicizzazione è una delle differenze più importanti tra SQL e NoSQL. SQL utilizza un indice B-tree, che è una struttura gerarchica in cui vengono archiviati i dati. Un indice hash, d'altra parte, memorizza i dati in un archivio chiave-valore e viene utilizzato in NoSQL.

In questo post, confronterò e metterò a confronto i database SQL e NoSQL, oltre a confrontare le loro prestazioni. Inoltre, fornirò un elenco di casi d'uso in cui uno è superiore all'altro. Ogni database contiene il proprio linguaggio di query o approcci per interrogare i dati. I database NoSQL hanno in genere un tasso più elevato di operazioni di scrittura al secondo rispetto ai database SQL. Quando un dato non è strutturato e non verificato prima di essere inserito nel database, può essere inserito o salvato in uno stato malformato o errato. I database NoSQL sono chiamati senza schema perché non richiedono uno schema fisso per inserire e recuperare i dati. Il database SQL è una buona scelta se esegui più operazioni di lettura al secondo mantenendo al sicuro i tuoi dati.

Questa funzionalità è particolarmente utile quando si eseguono servizi di registrazione che devono archiviare molti dati. I motori di indicizzazione sui database NoSQL sono meno robusti e meno efficienti di quelli sui database tradizionali. I database NoSQL esistono da un po' di tempo. I database SQL e i database NoSQL presentano vantaggi e svantaggi distinti all'interno del settore. I requisiti e le opzioni della tua azienda determinano il modo in cui lo implementerai. I database tradizionali sono la scelta migliore per coloro che richiedono una tecnologia testata in battaglia con molta esperienza nel settore. Se invece vuoi archiviare in modo tempestivo grandi volumi di dati non strutturati, dovresti prendere in considerazione NoSQL.

I database NoSQL hanno prestazioni migliori rispetto ai database SQL in termini di prestazioni. Gli indici di database in SQL Server sono noti come b-tree, che sono più lenti degli indici di database non in cluster. Inoltre, quando si tratta di istruzioni SELECT, un indice cluster può essere il più veloce, ma non è sempre l'opzione migliore.

Come cercare in un database Nosql

Per cercare in un database NoSQL, dovrai utilizzare un linguaggio di query. I linguaggi di query sono progettati per semplificare la ricerca di dati in un database NoSQL. Esistono molti linguaggi di query diversi, ma hanno tutti la stessa funzionalità di base. È possibile utilizzare un linguaggio di query per cercare i dati per parola chiave, per tipo di dati o per posizione.

Un database del motore di ricerca è un database NoSQL che non soddisfa necessariamente i rigidi requisiti strutturali dei sistemi di gestione dei database relazionali (RDBMS). Una ricerca può assumere la forma di una query basata su testo o semistrutturata o di una ricerca non strutturata. Anziché cercare direttamente il testo, le query utilizzano la ricerca dell'indice. Ricerche di dati che utilizzano sia un RDBMS rigido sia una struttura di frasi full-text simile a quelle che si trovano in un documento Microsoft Word o PDF. La ricerca geografica associa le posizioni alle risorse Web in modo che possano essere utilizzate per rispondere a query basate sulla posizione. La ricerca vettoriale è un metodo di ricerca di parole vicine a una parola chiave.

Dove è memorizzato l'indice nel database

Le righe di un database possono essere organizzate in tabelle secondo necessità. Ogni riga contiene una chiave univoca che la distingue da tutte le altre righe ed è memorizzata in un indice per facilitare l'accesso rapido. Una chiave è memorizzata in un indice e cambia automaticamente man mano che vengono aggiunte nuove righe.

Quando un database è in background, gli indici sono un potente strumento che aiuta a velocizzare le query del database. Un database ha righe e colonne che organizzano i dati in tabelle. Ogni riga ha una chiave univoca che la distingue dalle altre. Queste chiavi sono memorizzate in un indice per facilitarne l'accesso. Se abbiamo più clienti con lo stesso numero di telefono, potremmo aver bisogno di utilizzare un indice per individuarli rapidamente. La sintassi per la creazione di un indice varia a seconda del database, ma in genere include la parola chiave CREATE seguita dalla parola chiave INDEX e il nome della tabella da indicizzare come base.

Gli indici vengono utilizzati per velocizzare le ricerche e le query in un database

I risultati di ricerca e query possono essere accelerati utilizzando gli indici per archiviare i dati nei database. In una tabella, un indice è una struttura di dati che memorizza i dati per una colonna specifica. Una tabella è riempita con un indice.

Indicizzazione in MongoDB

MongoDB utilizza gli indici per migliorare le prestazioni delle query. Un indice è una struttura di dati (molto probabilmente un albero B) che memorizza i valori per un campo specifico in una raccolta. Quando viene eseguita una query, il database può utilizzare l'indice per individuare rapidamente i documenti desiderati. Senza un indice, il database dovrebbe eseguire la scansione di ogni documento della raccolta, il che sarebbe molto lento.

Si basa su sistemi di gestione di database orientati ai documenti e utilizza PostgreSQL. È possibile archiviare grandi quantità di dati in documenti di qualsiasi dimensione o forma. Uno degli strumenti più importanti per migliorare le prestazioni del database sono gli indici. Imparerai tutto ciò che devi sapere sugli indici, come crearli e come testare come vengono utilizzati in un database quando segui questo tutorial. Gli indici di una raccolta sono strutture di dati speciali che contengono solo una piccola parte dei dati della raccolta. Il database MongoDB può attraversare queste variabili in modo rapido ed efficiente perché sono implementate in questo modo. Come spiegato in questa guida, un database di esempio può essere utilizzato per creare indici di vario tipo.

Avremo bisogno di diversi tipi di documenti in questo tutorial, oltre a una raccolta di documenti. I documenti descritti in questa sezione sono le cinque vette più alte del mondo. L'output contiene un elenco di identificatori assegnati a ogni nuovo oggetto inserito. L'obiettivo di questa guida è spiegare come MongoDB indicizza i documenti per limitare la quantità di dati che possono essere letti evidenziando i dettagli della query. Il metodo createIndex consente di creare un indice per il campo di altezza di una raccolta di picchi. In questo esempio, creeremo un singolo indice di campo, il che significa che il documento contiene una singola chiave (altezza nell'esempio precedente) per il campo richiesto. Se non funziona, prova a eseguire nuovamente la stessa query con un nuovo indice.

Di conseguenza, ci sarà una differenza significativa nell'output poiché l'indice è stato coinvolto nell'esecuzione della query. Il secondo passaggio consiste nel creare un elenco di indici univoci. Non è possibile inserire due documenti in una raccolta MongoDB se entrambi i valori dell'attributo _id sono uguali. Ciò è dovuto alla capacità automatica del database di indicizzare tutti i campi con il campo _id. Utilizzando questo passaggio, puoi creare indici per assicurarti che i valori di un determinato campo siano univoci per ogni documento in una raccolta. Il quarto passaggio consiste nel creare un indice per un campo incorporato in un database MongoDB. Con l'aumentare della complessità dei documenti archiviati nel database, aumenta anche l'impatto delle query.

In questa fase, dimostriamo come generare indici a campo singolo nei documenti incorporati. È fondamentale ricordare che l'aggiunta di troppi indici può essere dannosa per le prestazioni, proprio come l'aggiunta di troppo pochi può essere dannosa. MongoDB utilizzerà gli indici per generare l'ordinamento finale basato sui campi che fanno parte di un database. Di conseguenza, non sarà necessario organizzare altri documenti dopo il completamento della ricerca full-text. Questo indice è stato precedentemente creato come ascendente utilizzando la sintassi * ascents.total: 1 e la query richiesta per i picchi di montagna è stata ordinata in ordine decrescente. Quando MongoDB cerca un documento da interrogare, utilizza un indice a campo singolo per cercare un documento. Se MongoDB può fornire solo una parte di una query in cui è disponibile un indice, lo utilizzerà come primo passaggio nell'esecuzione di una scansione della raccolta.

Questo non è sempre il caso degli indici composti. È possibile che la definizione di un indice che si estende su più campi impedisca l'esecuzione di ulteriori scansioni. Il sesto passaggio consiste nel creare un indice a più chiavi. In questo passaggio, dimostriamo come si comporta MongoDB quando l'indice viene creato in un campo che memorizza più valori, come un array. MongoDB attualmente esegue una scansione completa della raccolta per questa query perché non esiste un indice per quel campo. Ciascuno di questi quattro picchi si estende su più di un paese, in base ai campi di posizione, e tutti questi valori rappresentano una matrice di più picchi. Ogni campo in un array ha il proprio indice multi-chiave MongoDB.

Quando un documento ha un campo posizione che memorizza un array ["Cina", "Nepal"], vengono visualizzate due voci di indice separate per lo stesso documento, una per la Cina e un'altra per il Nepal. Anche se la query specifica una corrispondenza parziale con i contenuti, MongoDB può utilizzare l'indice in modo efficiente. Gli indici MongoDB vengono utilizzati da MongoDB per ridurre la quantità di dati che MongoDB deve analizzare durante l'esecuzione della query per migliorare le prestazioni della query. Nell'esercitazione è stato descritto un sottoinsieme di funzionalità di indice fornite da MongoDB, che ha lo scopo di migliorare le prestazioni delle query nei database occupati. La documentazione ufficiale di MongoDB può essere trovata qui.

Nel campo che specifichi, puoi creare un singolo indice di campo. Lo scopo di questo indice è velocizzare il recupero dei documenti dal database. I documenti che corrispondono alla definizione dell'indice vengono recuperati per primi, seguiti dai documenti che corrispondono alla definizione dell'indice in base ai rispettivi campi *id.
Se non stai usando un cursore, dovresti interrogare i dati che non devono essere salvati in fretta. È possibile accedere a campi specifici nel database secondo necessità utilizzando il cursore per spostarsi nel database in sequenza.

Il lato negativo degli indici

A parte questo, gli indici possono rallentare le query se sono grandi.

Indicizzazione di database relazionali

L'indicizzazione del database relazionale è il processo di creazione e gestione degli indici nelle tabelle del database relazionale. Gli indici vengono utilizzati per migliorare le prestazioni delle query del database. Gli indici possono essere creati su una o più colonne di una tabella. Una colonna può essere indicizzata più di una volta se fa parte di più indici.

Un indicizzatore di database è una tecnica di struttura dei dati utilizzata per individuare e accedere rapidamente ai dati all'interno di un database. Esistono due tipi di meccanismi di organizzazione dei file seguiti da indici per archiviare i dati. Esistono tre tipi principali di indicizzazione. L'organizzazione dei file hash è elencata di seguito. L'indice è ordinato per nome (chiave di ricerca). Quando indicizza i file in base a questo formato, li organizza in sequenza. Abbiamo solo bisogno di sapere dove si trovano i dati in un indice non cluster, cioè fornisce un elenco di puntatori o riferimenti virtuali. l'indicizzazione di un singolo blocco può essere eseguita suddividendo il blocco principale in blocchi più piccoli per facilitarne la ricerca.