Database NoSQL: i vantaggi di una corretta politica di indicizzazione

Nel mondo dei Big Data, i database NoSQL sono diventati sempre più popolari grazie alla loro scalabilità e flessibilità. Tuttavia, questi database possono essere difficili da gestire e ottimizzare senza un'adeguata politica di indicizzazione. È necessaria una politica di indicizzazione per garantire che i dati siano organizzati correttamente e facili da interrogare. Senza un criterio di indicizzazione, un database NoSQL può diventare lento e ingombrante. Inoltre, una politica di indicizzazione ben progettata può aiutare a migliorare le prestazioni di un database NoSQL. Ci sono una serie di fattori da considerare quando si progetta una policy di indicizzazione per un database NoSQL. La struttura dei dati, i modelli di accesso e i carichi di lavoro devono essere presi in considerazione. Inoltre, il criterio di indicizzazione deve essere progettato per adattarsi alla crescita del database. I vantaggi di una politica di indicizzazione ben progettata sono numerosi. Un database NoSQL con una politica di indicizzazione adeguata sarà più organizzato, efficiente e scalabile.

Che cos'è l'indicizzazione nel database Nosql?

I database NoSQL dovrebbero essere in grado di indicizzare le strutture. In generale, l'indicizzazione si riferisce all'atto di inserire una chiave nella posizione di un record di dati. Esistono diverse strutture di dati di indicizzazione comunemente utilizzate nei database NoSQL. Nel corso di questa sezione, esamineremo alcuni dei metodi più comuni, tra cui l'indicizzazione B-Tree, l'indice T-Tree e l'indice O2-Tree.

L' indice del database è un tipo di struttura di dati che sembra un array o un hash. Possiamo organizzare i dati in vari modi. Useremmo questo metodo per creare un indice di nomi che puntano a indirizzi. C'è un database che è bloccato a San Francisco perché non c'è un indice per esso. Capire come i nostri database utilizzano le loro risorse e il loro tempo è fondamentale per capire come viene svolto il loro lavoro. Gli indici del database consentono di cercare le corrispondenze in modo più rapido ed efficiente, ma espongono anche il database a query estremamente lente. Possiamo compensare il costo della scrittura nell'indice migliorando le prestazioni di un gran numero di query di database.

È fondamentale tenere traccia di importanti indicatori economici attraverso l'uso di indici. Un indice di dati è un metodo per organizzare i dati in categorie e semplificarne la definizione. Un modo per organizzare le informazioni è indicizzarle per facilitarne la ricerca. L'uso degli indici è uno strumento importante per monitorare l'andamento degli indicatori economici.

Creazione di indici in MongoDB

L'esempio seguente può essere utilizzato per generare un indice per il nome del campo nella raccolta utenti.
La creazione di un utente db (nome, indice) permette di creare un indice.
Nell'esempio seguente, creerò un elenco di email degli utenti utilizzando il campo email.
Crea un db.users.Index (email:index); e

Perché abbiamo bisogno dell'indicizzazione in MongoDB?

Abbiamo bisogno dell'indicizzazione in mongodb per garantire che le nostre query siano efficienti. L'indicizzazione ci consente di individuare rapidamente i dati di cui abbiamo bisogno senza dover scansionare l'intero database. Questo rende le nostre query più veloci ed efficienti.

L'indice è un esempio di un insieme di campi o di una raccolta di campi applicata a livello di raccolta. Di conseguenza, non è necessario eseguire una scansione della raccolta, che comporta la scansione di tutte le raccolte per trovare una corrispondenza con la query. Quando si utilizzano gli indici corretti, è possibile eseguire query in modo più efficiente perché il numero di documenti è limitato fin dall'inizio. L'indicizzazione può migliorare le prestazioni di un'operazione sui dati. Quando sovraccarichi gli indici, diventeranno dominanti nelle pagine di memoria e si tradurrà in una quantità eccessiva di spazio di archiviazione. Dovrebbe essere utilizzato un piccolo numero di indici altamente efficaci . Prima di poter iniziare a lavorare sulla creazione di una raccolta, devi prima considerare la fascicolazione, il modo in cui viene utilizzata nella ricerca e nell'ordinamento.

Puoi definire le regole di confronto utilizzando l'interfaccia utente di Studio 3T e IntelliShell integrato. Di conseguenza, la chiave primaria è "raggruppata" in quanto l'indice può avere meno blocchi di pagine da visitare per ogni ricerca della chiave dell'indice, determinando un tasso di successo molto più elevato per il sistema. Se lo fai a livello di raccolta, sarà più ordinato, più sicuro e più facile da modificare. Le query semplici sono più facili da eseguire se l'indice utilizzato nei criteri di selezione e le regole di confronto sono gli stessi. Quando cambiamo l'ordine dell'indice, dobbiamo ordinare i due campi come segue. In inglese, il nome precede il secondo nome. Un cognome di 140 Ms. potrebbe comportare ulteriori 40 minuti di tempo di esecuzione.

Questo sembra essere strano perché l'indice ha effettivamente rallentato il processo di esecuzione in modo che impieghi il doppio del tempo necessario con l'indice predefinito. Nella maggior parte dei casi, non è consigliabile eseguire una query senza prima inserire il primo campo di un indice. In altre parole, il campo indice deve essere ARGOMENTO ricercabile. Nell'ambito di una ricerca complessa, è preferibile ridurre il numero di candidati al primo elemento dell'elenco degli indici. Se hai un campo indirizzo email, puoi scoprire chi lo sta usando inserendo un indice. Siamo stati in grado di utilizzarlo in modo efficiente perché abbiamo convinto MongoDB a utilizzare la migliore strategia per trovare il probabile "Wiggins" nel database e quindi copiare l'indirizzo completo nell'indice anziché il documento stesso. Non è necessario fare affidamento sul documento per trovare quei venti indirizzi perché potrebbe farlo molto più velocemente.

Il database MongoDB utilizza un indice per generare una chiave di indice per ogni elemento dell'array. Possiamo anche utilizzare l'indice per "coprire" il campo "Nome completo" quando lo recuperiamo dall'indice. La quantità di tempo risparmiata sarà piccola. Quando si recuperano i dati dell'indice , i recuperi della cache hanno una percentuale di riscontri migliore rispetto alle scansioni complete della raccolta.

Qual è il vantaggio dell'utilizzo di un indice in MongoDB?

Per evitare di eseguire una scansione della raccolta, che comporta la scansione di tutti i documenti in una raccolta per una corrispondenza con la query, è possibile utilizzare invece gli indici in MongoDB. Per eseguire query in modo più efficiente, è necessario disporre degli indici appropriati ; poiché ci sono così tanti documenti tra cui scegliere fin dall'inizio, potrebbe essere necessario utilizzare più indici.

Qual è il vantaggio dell'indicizzazione in Sql?

L'indicizzazione in SQL può essere utilizzata per migliorare le prestazioni delle query. Creando un indice su una colonna, puoi rendere più facile e veloce per il database trovare i dati che stai cercando. Gli indici possono essere utilizzati anche per imporre vincoli di unicità su una colonna, il che può essere utile quando si desidera assicurarsi che non ci siano due righe in una tabella con lo stesso valore per una particolare colonna.

Indicizzazione In Sql Vs Nosql

Ci sono molte differenze tra l'indicizzazione nei database SQL e NoSQL. Nei database SQL, l'indicizzazione viene in genere utilizzata per velocizzare il recupero dei dati da una tabella creando un indice su una o più colonne della tabella. Nei database NoSQL, l'indicizzazione viene spesso utilizzata per velocizzare il recupero dei dati da una raccolta creando un indice su uno o più campi dei documenti nella raccolta.

In questo post, esaminerò le differenze tra i database SQL e NoSQL e ne valuterò le prestazioni. Inoltre, fornirò un elenco di casi d'uso in cui uno è superiore all'altro. Esiste un linguaggio di query o un approccio appropriato per ogni database. I database NoSQL hanno un tasso più elevato di operazioni di scrittura al secondo rispetto ai database SQL. Poiché i dati non strutturati non possono essere aggiunti a un database fino a quando non sono stati verificati e non strutturati, è possibile inserire e salvare dati non validi o errati. Quando vengono utilizzati database NoSQL invece di schemi fissi, i dati non possono essere inseriti e recuperati in uno schema. Quando si tratta di eseguire più operazioni di lettura al secondo, i database SQL sono in genere la scelta migliore.

I servizi di registrazione, ad esempio, potrebbero dover archiviare enormi quantità di dati. Un database NoSQL è un fenomeno relativamente nuovo e i suoi motori di indicizzazione potrebbero non essere così potenti o efficienti come una volta. Ci sono numerosi vantaggi e svantaggi per i database NoSQL e SQL nel settore. Tutto quello che devi fare è esaminare i requisiti e gli obiettivi della tua azienda. Se stai cercando tecnologia all'avanguardia e competenza nel settore, dovresti restare con un database tradizionale. Se desideri archiviare grandi volumi di dati non strutturati il ​​più rapidamente possibile, NoSQL è lo strumento da utilizzare.

Indicizzazione in database Sql e Nosql

Gli indici del database SQL sono un metodo molto comune per il recupero dei dati. Le tecniche di ricerca e recupero utilizzano gli indici per accelerare il processo. I database NoSQL, come SimpleDB, Hadoop/HBase e Cassandra, utilizzano tutti meccanismi di indicizzazione differenti. L'indicizzazione per gli alberi B-Tree e T-Tree è molto comune in NoSQL, mentre gli alberi T-Tree e O2-Tree non lo sono.

Indicizzazione in Nosql

L'indicizzazione nei database NoSQL può essere eseguita in diversi modi, a seconda del database specifico. Ad esempio, in MongoDB l'indicizzazione può essere eseguita utilizzando un indice B-tree, un indice hash, un indice di testo o un indice geospaziale.

Un sottoinsieme di attributi da una tabella padre in una struttura di dati denominata indice secondario. Le chiavi di partizione e ordinamento della tabella possono essere modificate, a differenza della tabella di base. A differenza dell'indice primario, l'indice secondario non è una tabella con una chiave di partizione. In questo caso è memorizzato sullo stesso nodo della tabella padre. Indici aggiuntivi non sono definiti in un database NoSQL in termini di tabelle di partizione dell'indice. Un indice secondario è una struttura di dati che si trova sullo stesso nodo dell'indice primario. Questa sezione ha fornito un modo semplice per implementare l'indice secondario per un database fittizio in memoria. Ha dimostrato come implementare due strategie di indicizzazione (copia e recupera).

I vantaggi di un indice secondario

Un indice in un indice secondario consente al motore di query di cercare i dati desiderati molto più rapidamente di quanto potrebbe fare con l'intera tabella nell'indice primario.
L'indice di un indice secondario viene utilizzato anche per migliorare la qualità dei dati restituiti. Può anche essere utilizzato per garantire che i dati restituiti dalla query siano corretti includendo solo i dati richiesti dalla query.

Criteri di indicizzazione di Cosmos Db

Il criterio può essere impostato automaticamente per impostazione predefinita. Per fare ciò, la proprietà automatic nel criterio di indicizzazione deve essere impostata su true. Quando questa proprietà è true, Azure Cosmos DB indicizzerà automaticamente i documenti man mano che vengono scritti.

In Azure CosmosDB, ogni contenitore dispone di un criterio per indicizzare i propri elementi in base agli indici da esso impostati. Indicizza ogni proprietà di ogni elemento e contrassegna ogni stringa o numero come avente un indice di intervallo. Quando il motore non funziona, l'indicizzazione lazy tenta di eseguire gli aggiornamenti dell'indice a un livello di priorità molto più basso. Una policy che indicizza il percorso root /* deve includere o escludere il percorso. Le strategie di inclusione/esclusione in Azure CosmosDB consentono di indicizzare in modo proattivo tutte le nuove proprietà aggiunte al modello. Se esiste un conflitto tra i percorsi inclusi ed esclusi, il percorso più preciso ha la precedenza. I percorsi più profondi hanno un grado di precisione maggiore rispetto ai percorsi più stretti.

Quando si usa Azure Cosmos DB, non sarà possibile creare indici spaziali. Se si desidera utilizzare funzioni integrate SQL spaziali, è necessario creare un indice spaziale sulle proprietà che si desidera utilizzare. Inoltre, è possibile utilizzare un indice composito per migliorare le prestazioni durante l'esecuzione di query di uguaglianza e intervallo. Un indice composito può anche essere utilizzato per ottimizzare più filtri di intervallo nei casi in cui sono richiesti più filtri di intervallo. I filtri all'interno della gamma includono! Gli indici sui due indici compositi (nome ASC, età ASC e ***** ASC) dovrebbero essere molto diversi. Un'ottimizzazione della query può essere generalizzata per qualsiasi ordine per query con filtri.

È inoltre possibile utilizzare gli indici compositi per ottimizzare le query in base alle funzioni di sistema e all'ordine utilizzando questo metodo. In caso di modifica della politica di indicizzazione, avviene una trasformazione tra il vecchio e il nuovo indice. Durante qualsiasi trasformazione dell'indice, non vi è alcun impatto sullo stato di disponibilità dei dati. A seconda del numero e delle dimensioni degli elementi, il completamento potrebbe richiedere fino a un'ora. Crei le RU con provisioning della trasformazione, ma vengono assegnate a una priorità inferiore rispetto a quelle che eseguono operazioni o query CRUD. In futuro, solo i nuovi percorsi indicizzati verranno utilizzati per le query al completamento di una trasformazione dell'indice. Se non è necessario indicizzare alcun percorso di proprietà, ma è richiesto TTL, è possibile utilizzare una policy di indice .