I vantaggi e i costi degli indici nei database NoSQL

In generale, gli indici dovrebbero essere usati nei database Nosql quando le prestazioni delle query sono un problema. Gli indici possono aiutare ad accelerare l'esecuzione delle query consentendo al database di individuare rapidamente i dati desiderati. Tuttavia, gli indici possono anche rallentare le operazioni di scrittura e consumare ulteriore spazio di archiviazione. Di conseguenza, è importante considerare attentamente se i vantaggi dell'utilizzo di un indice superano i costi.

È un sistema di gestione di database orientato ai documenti che utilizza un servizio web RESTful. È in grado di memorizzare grandi quantità di dati in documenti che possono variare in dimensioni e struttura. Uno degli strumenti più critici per gli amministratori di database è disporre di indici. L'obiettivo di questo tutorial è spiegare come funzionano gli indici, come crearli e mostrare come vengono utilizzati da un database. Le strutture di dati dell'indice sono tipi speciali di strutture di dati che memorizzano solo una parte dei dati raccolti da una raccolta. Poiché sono implementati in modo tale da poter attraversare il database in modo rapido e semplice, MongoDB è adatto a questo scopo. In questa guida ti insegneremo come creare un database di esempio e come indicizzarlo.

Questo tutorial ti insegnerà come creare una raccolta di documenti con una varietà di campi. Le montagne sono elencate qui nei documenti, che descrivono cinque delle vette più alte del mondo. L'output conterrà un array di identificatori per gli oggetti appena inseriti. L'obiettivo di questa guida è spiegare come MongoDB utilizza gli indici per limitare il documento attraversato evidenziando i dettagli della query negli indici. È possibile utilizzare il metodo createIndex() per creare un indice nel campo height della raccolta peaks. Quando creiamo un singolo indice di campo in questo esempio, possiamo presumere che il documento includa una singola chiave (l'altezza in questo esempio). Dovresti riprovare utilizzando un indice, perché dovresti avere la stessa query che hai fatto prima.

Poiché l'indice era un componente dell'esecuzione della query, l'output sarà diverso. Il secondo passaggio consiste nel creare indici unici per il mercato. Non è possibile aggiungere due documenti a una raccolta se entrambi i loro valori _id sono gli stessi. Ciò è dovuto al fatto che il database mantiene automaticamente un singolo indice di campo nel campo _id. Come vedrai in questo passaggio, il valore di un determinato campo può essere personalizzato per ogni documento in una raccolta utilizzando gli indici. Il quarto passaggio consiste nell'aggiungere un indice a un campo incorporato in un database MongoDB. Quando una query supera la capacità del database, le sue prestazioni possono subire un impatto significativo.

L'obiettivo di questo passaggio è dimostrare come generare indici a campo singolo sui campi nei documenti incorporati. Quando c'è un numero eccessivo di indici, è molto probabile che le prestazioni ne risentano così come lo sarebbero le prestazioni se ci fossero solo pochi indici. MongoDB utilizzerà gli indici nell'ordine finale perché un campo in un indice è incluso nell'ordine finale. In altre parole, dopo aver recuperato tutti i documenti, non è necessario riordinarli. Nell'esempio precedente, l'indice è stato creato in forma ascendente utilizzando la sintassi *ascents.total: 1 * e la richiesta di query mountain peaks ordinata in ordine decrescente. È possibile utilizzare un singolo indice di campo per identificare tutti i documenti che MongoDB sta tentando di interrogare. Quando un indice è disponibile solo per la prima parte di una query, MongoDB eseguirà prima una scansione della raccolta.

In alcuni casi, il caso potrebbe non essere lo stesso con gli indici composti. Potrebbe essere utile definire un indice che si estende su più campi per garantire che non siano necessarie scansioni aggiuntive. Il sesto passaggio consiste nello sviluppo di un indice a più chiavi. Questo passaggio mostra come si comporta MongoDB quando il campo utilizzato per generare l'indice è un campo che memorizza più valori, ad esempio un array. Poiché non esiste un indice per il campo della posizione, MongoDB esegue una scansione completa della raccolta per eseguire la query. Ciascuno di questi quattro picchi si estende su un paese, che è una matrice di più valori, e rappresentano più di un paese. Ogni campo in un array viene creato automaticamente come indice multi-chiave in MongoDB.

Un documento con un campo posizione contenente un array ["Cina, Nepal"], ad esempio, avrà due voci di indice separate per lo stesso documento: una per la Cina e una per il Nepal. MongoDB può utilizzare il suo indice in modo efficiente anche se la query richiede solo una corrispondenza parziale con i suoi contenuti in questo modo. Gli indici MongoDB possono ridurre la quantità di dati che devono essere analizzati durante l'esecuzione della query utilizzando strutture di dati speciali. Nel tutorial è stato discusso un sottoinsieme delle funzionalità di indicizzazione di MongoDB per migliorare le prestazioni delle query nei database occupati. Scopri di più sull'indicizzazione di MongoDB dalla documentazione ufficiale di MongoDB .

gli indici, oltre a cercare le righe in una tabella di database ogni volta che si accede a una tabella, possono essere utilizzati per individuare rapidamente i dati. È semplice creare indici utilizzando una o più colonne di una tabella di database, che consente ricerche casuali rapide ed efficienti e l'accesso ai record ordinati.

Il sistema NoSQL archivia gli indici di ricerca in due modi: indici in loco archiviati nel database NoSQL e tramite un servizio di ricerca remoto. I sistemi NoSQL in genere mantengono i propri indici e dati sullo stesso nodo. Alcuni sistemi NoSQL utilizzano servizi di ricerca esterni per la ricerca full-text.

Quando si utilizzano indici come condizione di filtro nella clausola WHERE di una query, non è consigliabile utilizzare indici su colonne che restituiscono una percentuale elevata di righe di dati. Se aveste una voce per le parole “il” o “e” nell'indice di un libro, non sareste in grado di trovarle. Le tabelle indicizzate possono essere utilizzate per eseguire regolarmente batch di processi di aggiornamento batch di grandi dimensioni.

Poiché gli indici in MongoDB non richiedono una scansione della raccolta, che di solito comporta la scansione di ogni documento in una raccolta per trovare una corrispondenza con la query, non è necessario eseguire una scansione della raccolta. Quando utilizzi gli indici giusti, sarai in grado di interrogare in modo più efficace perché il numero di documenti è limitato fin dall'inizio.

Quando dovremmo usare gli indici di database?

Che cos'è un indice e perché vengono utilizzati? La velocità e la facilità d'uso di un indice di dati facilitano il recupero dei dati dai database. Questo metodo accelera le query selezionate e le clausole where. Sebbene abbia migliorato le prestazioni di INSERT, ha anche ridotto le prestazioni di UPDATE.

L'indice di una tabella di database contiene una copia di una o più colonne (o colonne). Allo stesso modo, ogni riga copiata è collegata alla riga originale nella colonna della tabella in un indice, e questo collegamento è presente anche su ogni riga copiata. Quando un database esegue più operazioni di lettura che di scrittura, gli indici sono i più utili. Quasi certamente non avrai bisogno di un indice per le azioni che scrivi piuttosto che leggere nella colonna della tua tabella. È possibile creare un indice per più colonne in un database, ma l'ordine delle colonne è molto importante. Gli utenti potranno cercare i film utilizzando il nome del regista e vedere quali film sono stati proiettati in ordine cronologico implementando una nuova funzionalità. Se avessimo creato prima un indice con release_date, non avremmo modo di sapere se ogni versione include più ID director associati all'indice. Ai registi verrà ora richiesta una ricerca più accurata, con date di uscita per ogni regista stabilito. Gli indici dei database si distinguono per i loro alberi bilanciati, o alberi B.

Un sottoinsieme delle righe nella tabella può essere recuperato con l'indice, ottenendo risultati di scansione della tabella più veloci. A seconda della velocità relativa di una scansione della tabella e del cluster di righe associato a una chiave di indice, le righe recuperate dall'indice varieranno.
Quando si tratta di tabelle con un'ampia gamma di valori, gli indici possono essere estremamente utili per ridurre il tempo necessario per cercarli.

Nosql usa gli indici?

Utilizzando tecniche di indicizzazione per database NoSQL, l' indicizzazione di Strutture indicizzate è il processo di associazione di una chiave con la posizione di un record di dati. I database NoSQL possono essere indicizzati in vari modi. Questa sezione descriverà brevemente alcuni dei metodi più comuni di indicizzazione, come gli indici B-Tree, T-Tree e O2-Tree.

MongoDB: un potente database orientato ai documenti

Un database MongoDB è un database orientato ai documenti che utilizza indici multichiave per indicizzare il contenuto degli array. In questo caso, le query possono utilizzare la corrispondenza di elementi o elementi di un array per determinare se il documento contiene array. Oltre agli indici primari , MongoDB supporta indici secondari che possono essere utilizzati per interrogare attributi non primari.

Dove dovrebbero essere usati gli indici?

Gli indici dovrebbero essere utilizzati nei database per accelerare il processo di recupero dei dati. Gli indici possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni delle query SQL.

Include un elenco di nomi, argomenti e altri argomenti che sono stati collegati ai luoghi in cui si trovano. Questi sistemi possono essere utilizzati anche nei database online per organizzare e classificare i dati. La creazione e la manutenzione dell'indice sono discusse in questo articolo, così come i fondamenti degli indici. Nella bozza dell'indice, includerai i tuoi argomenti principali così come eventuali alternative. Le sottocategorie devono essere create solo se interessano l'autore e si riferiscono all'argomento del libro. Se stai scrivendo per una pubblicazione di settore, ti potrebbe essere richiesto di utilizzare un termine alternativo o gergale per alcune parole. Quando inizi una parola indice, usa un sostantivo.

La maggior parte delle voci in un indice non ha parole in maiuscolo. Dovrai metterlo in corsivo se fai riferimento a una pubblicazione. Alcuni editori dispongono di indicizzatori professionisti che assicurano che ogni pagina del loro sito corrisponda al contatore della pagina dell'indice. Dovrai assicurarti che l'ortografia dei tuoi nomi o titoli sia coerente e corretta se li stai usando in primo luogo. Quando citi un ricercatore di nome John Grey, non sarai in grado di abbinare la tua correzione automatica al suo nome nell'indice.

Quando esegui l'indicizzazione, ti assicuri di poter accedere rapidamente e facilmente alle informazioni di cui hai bisogno. Puoi generare report nel tuo sistema per aiutarti a prendere decisioni migliori sulla tua attività.

Perché dovremmo usare l'indicizzazione in MongoDB?

Ci sono alcuni motivi per cui potresti voler utilizzare l'indicizzazione in MongoDB:
1. L'indicizzazione può migliorare le prestazioni delle tue query, soprattutto se stai eseguendo query per valori specifici anziché utilizzare una ricerca full-text.
2. L'indicizzazione può aiutarti a imporre vincoli di unicità sui tuoi dati, che possono essere utili se stai costruendo un sistema che si basa sull'integrità dei dati.
3. L'indicizzazione può anche aiutarti a ottimizzare l'utilizzo dello spazio di archiviazione, poiché l'indicizzazione può consentirti di archiviare solo i dati necessari per recuperare i risultati.

Secondo MongoDB, anche gli indici eccessivi possono avere un impatto negativo sulle prestazioni. In questo articolo, eseguirò alcuni semplici esperimenti e fornirò alcune euristiche che ho trovato per aiutarti a determinare quando e quanti indici sono richiesti. È stato utilizzato un esperimento N=1 per generare i risultati presentati in questo articolo. Non userei nient'altro per creare la mia app perché MongoDB funziona egregiamente. Generiamo $ 50 milioni di entrate ogni anno utilizzando un cluster MongoDB su piccoli carichi di lavoro cloud, grazie a una buona strategia di indicizzazione. Avere alcuni modelli di progettazione e prestare attenzione alle operazioni lente note può semplificare la gestione di raccolte di decine di milioni di documenti.

Indicizzazione In Sql Vs Nosql

Ci sono alcune differenze chiave tra l'indicizzazione nei database SQL e NoSQL. In primo luogo, i database SQL tendono a utilizzare indici B-tree, mentre i database NoSQL utilizzano spesso indici hash . In secondo luogo, i database SQL in genere indicizzano tutte le colonne in una tabella, mentre i database NoSQL in genere indicizzano solo le colonne che vengono interrogate. Infine, i database SQL in genere richiedono l'aggiornamento dell'indice quando vengono aggiornati i dati nella tabella, mentre i database NoSQL spesso aggiornano l'indice automaticamente.

In questo post, esaminerò le differenze tra i database SQL e NoSQL e ne discuterò le prestazioni. Inoltre, fornirò un elenco di casi d'uso in cui uno è migliore dell'altro. Tutti i database hanno il proprio linguaggio di query o approccio per interrogare i dati, a seconda del database. Rispetto ai database SQL, i database NoSQL sono più efficienti nell'eseguire operazioni di scrittura al secondo. Poiché i dati non sono strutturati e non sono verificati prima di essere inseriti nel database, è possibile inserire o salvare dati non validi o errati. Quando si fa riferimento a database NoSQL, un database "schemaless" non richiede uno schema fisso per inserire e recuperare i dati. In situazioni in cui sono necessarie più operazioni di lettura al secondo, i database SQL possono essere una scelta efficace.

Ciò è particolarmente utile per i servizi di log-logging, che devono archiviare grandi quantità di dati. Questi database dispongono di una nuova generazione di motori di indicizzazione che possono essere più efficienti e meno robusti rispetto ai database tradizionali. I database NoSQL sono sia potenti che popolari, ma i database SQL si distinguono in vari modi. Tutto si riduce alle esigenze e al potenziale della tua organizzazione. Se vuoi una tecnologia testata in battaglia con molta conoscenza del settore, scegli un database tradizionale. NoSQL, d'altra parte, è lo strumento migliore per archiviare enormi quantità di dati non strutturati il ​​più rapidamente possibile.

Indice Nosql

Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza la tradizionale struttura basata su tabelle di un database relazionale. I database NoSQL sono spesso usati per big data e applicazioni web in tempo reale.

Un indice secondario contiene una matrice di attributi che non sono contenuti nella tabella padre dell'indice. Sono disponibili una partizione separata e l'ordinamento delle tabelle; a differenza di una tabella di base, questo software può essere utilizzato per ordinare e partizionare i dati. L'indice secondario, come potremmo aver supposto, non è costituito da una tabella partizionata dalla sua chiave di partizione. La tabella è memorizzata nello stesso nodo della tabella padre. È possibile definire indici aggiuntivi utilizzando una tabella delle partizioni nei database NoSQL chiave-valore. Sullo stesso nodo della tabella di base, l'indice secondario è una struttura di dati. È stato semplice implementare l'indice secondario nella sezione sull'implementazione di un database in memoria. Questo esperimento ha dimostrato come implementare due strategie di indicizzazione (copie e recuperi).

Indicizzazione MongoDB

L'indicizzazione di MongoDB è un processo che crea strutture di dati per ottimizzare le prestazioni delle query. Gli indici supportano l'esecuzione efficiente delle query in MongoDB. Senza indici, MongoDB deve eseguire la scansione di ogni documento in una raccolta, il che può essere costoso e lento.

Un indice è un tipo di struttura dati speciale che contiene una parte dei dati di una raccolta in un formato facilmente accessibile. Le voci di indice in questo modo vengono ordinate in modo che le relative corrispondenze di uguaglianza e le operazioni di query basate su intervalli siano entrambe efficienti. MongoDB indicizza i documenti in qualsiasi campo o sottocampo che si trova in una raccolta e può essere definito a livello di raccolta. Gli indici di MongoDB ti consentono di cercare dati ed eseguire query in base al tipo di dati e query richiesti. Nell'indice composto esiste una distinzione significativa tra l'ordine in cui i campi sono elencati e l'ordine in cui compaiono. MongoDB indicizza i dati archiviati in array utilizzando indici multichiave. MongoDB fornisce due tipi di indici per la gestione dei dati di coordinate nei sistemi geosincroni: la 2dsphere e la 2dsphere.

Invece di un indice sparse, la versione MongoDB 5.3 consente di creare un indice cluster. Gli indici nascosti non sono visibili nel pianificatore di query e non possono essere utilizzati per supportare una query. Un indice nascosto può essere nascosto all'interno del pianificatore in modo che gli utenti possano vedere come un calo in un indice potrebbe influire sul valore dell'indice senza farlo effettivamente cadere. In MongoDB, gli utenti possono specificare quali regole si applicano alle stringhe di confronto, come lettere maiuscole e accenti. Se l'operazione specifica regole di confronto diverse, l'operazione non può eseguire confronti di stringhe su campi indicizzati utilizzando un indice con regole di confronto. L'esercitazione Analizza prestazioni query fornisce un esempio delle statistiche di una query eseguita con e senza un indice. MongoDB utilizza gli indici per aiutarlo a soddisfare le query utilizzando l'intersezione di essi.

Le chiavi dell'indice sono soggette a determinate restrizioni in determinati casi. Quando viene creato un indice, le prestazioni di un'applicazione potrebbero essere inferiori. Un driver può utilizzare NumberLong(1) anziché 1 come specifica dell'indice . Di conseguenza, l'indice risultante non cambia.

Dovresti usare gli indici in MongoDB?

Quali sono i pro e i contro dell'utilizzo degli indici in MongoDB?
Indicizzando, MongoDB può cercare i dati più velocemente migliorando le prestazioni delle query. gli indici possono anche aiutare a garantire che i dati siano coerenti tra più shard e nodi. gli indici, d'altra parte, possono anche aumentare la complessità e il costo delle query, quindi dovrebbero essere usati con cautela in assenza di necessità.

Indice composto MongoDB vs indice singolo

Gli indici composti non indicizzano solo su un singolo campo di un documento; indicizzano su più campi in ordine crescente o decrescente e ordinano i dati di più campi quando si immette un campo.

L'indicizzazione di MongoDB può aiutarti a utilizzare meglio le tue query. Il termine indice composto si riferisce a indici con più riferimenti a un singolo campo. In MongoDB, è possibile utilizzare un singolo campo indice con hash per rappresentare un indice composto. Di conseguenza, query come db.collection.sort (produttore:1, prezzo:-1) possono essere eseguite in modo più efficiente grazie all'indice che abbiamo creato. Su un indice MongoDB, sort() è fornito da MongoDB. Una corrispondenza dell'espressione di ordinamento MongoDB (prefisso corrispondente) può essere ottenuta da un indice contenente record ordinati, il che significa che MongoDB può ottenere corrispondenze dell'espressione di ordinamento (prefisso corrispondente) da qualsiasi indice contenente record ordinati. Se MongoDB non è in grado di generare l'ordinamento utilizzando un indice, esegue un'operazione di ordinamento bloccante.

Che cos'è l'indice singolo in MongoDB?

MongoDB indicizza i documenti in base al campo in cui sono archiviati, nonché ad altri campi della raccolta. Tutte le raccolte possono avere un indice nel campo -id e le applicazioni e gli utenti possono aggiungere ulteriori indici per supportare query e operazioni importanti. I grafici dell'indice sono disposti in ordine crescente o decrescente su un singolo campo del documento.

Perché l'indicizzazione è importante

Il processo di creazione di un indice di un documento o di un insieme di documenti per rendere più rapido e semplice il recupero delle informazioni è noto come costruzione dell'indice . L'indicizzazione è utile per due motivi. Il primo vantaggio degli indici è che possono aiutarti a trovare più rapidamente un'informazione specifica in un documento di grandi dimensioni. Ad esempio, se stavi cercando articoli specifici in un giornale, un indice sarebbe in grado di dirti qual era il titolo dell'articolo. Uno dei vantaggi degli indici è che possono rendere le informazioni in un documento più facilmente accessibili alle persone con disabilità. Un indice azionario, ad esempio, può essere utilizzato per scoprire una società specifica tramite il suo simbolo ticker, consentendo ai non vedenti di farlo.

Qual è l'opzione diversa per l'indicizzazione in MongoDB?

MongoDB indicizza il contenuto negli array in MongoDB utilizzando indici multiplekey. MongoDB crea voci di indice separate per ogni elemento di un array se indicizza un campo con un valore di array. In questi indici multichiave, le query possono selezionare documenti con array abbinando gli elementi o le parti di un array con i loro indici multichiave.

La rimozione di un indice in MongoDB ridurrà le prestazioni della ricerca

Uno svantaggio è che MongoDB sarà costretto a rianalizzare i dati per trovare i record rilevanti se un indice viene rimosso.

Introduzione MongoDB

MongoDB è un potente sistema di database orientato ai documenti. Ha una funzione di ricerca basata su indice che rende il recupero dei dati facile e veloce. MongoDB offre anche una funzione di scalabilità, che gli consente di gestire dati su larga scala.

MongoDB è un database NoSQL multipiattaforma e open source e viene utilizzato da molte applicazioni Web basate su Node per archiviare i dati. In questo tutorial, ti mostrerò come installare Mongo e come usarlo per archiviare e interrogare i dati. Imparerai come interagire con un database Mongo utilizzando un programma nodo ed esaminerai alcune delle differenze tra Mongo e i tradizionali database relazionali. È normale che MongoDB venga scaricato e installato tramite i canali ufficiali del software Linux, ma occasionalmente potrebbe risultare in una versione obsoleta. Se disponi di una distribuzione Linux non basata su Ubuntu, puoi saperne di più sull'installazione visitando questa pagina. MongoDB fornisce anche uno strumento chiamato Compass che ti consente di connetterti e gestire i tuoi database utilizzando un'interfaccia utente grafica. Con MongoDB, non è necessario avere il controllo degli accessi.

Se stai utilizzando Mongo in produzione, dovresti apportare modifiche a questa funzione. L'acronimo CRUD viene utilizzato per indicare che qualcosa è stato creato, letto, aggiornato o eliminato. Queste sono le quattro operazioni fondamentali del database che è necessario eseguire se si desidera creare un'applicazione. Ecco alcuni passaggi che puoi eseguire per recuperare tutti i tuoi documenti utente. Ciò corrisponde alla query per un database SQL che legge dalla colonna "Da USERS". MongoDB offre diversi modi per aggiornare un documento, inclusa l'operazione di creazione. Ad esempio, puoi impostare il valore della registrazione a 18 anni per tutti gli utenti che hanno meno di 18 anni.

Non è necessario specificare il numero o il tipo di colonne quando si usa MongoDB, che è un database senza schema. Uno schema JSON, d'altra parte, può essere utilizzato per specificare le regole di convalida per i nostri dati. Per comunicare con il server MongoDB, è necessario utilizzare una libreria lato client nota come driver. callback, promesse o attese sono tutti metodi possibili per interagire con il database. Per connetterti a Mongo, devi specificare il nome e la password nel tuo codice. MongoDB ha un driver integrato, ma è anche noto come driver MongoDB. Per gestire i dati in MongoDB, devi prima stabilire uno schema. La forma di ogni documento in una raccolta MongoDB è determinata dalla mappatura dello schema.

MongoDB: un'alternativa Nosql ai database relazionali

MongoDB è una piattaforma di gestione di database NoSQL open source che fornisce API per gestire grandi raccolte di dati distribuiti in modo sicuro ed efficiente. MongoDB è un database di documenti non relazionali che supporta l'archiviazione JSON e strutture di documenti non relazionali. I database relazionali tradizionali possono richiedere fino a cinque minuti per l'elaborazione in MongoDB. Inoltre, MongoDB è una migliore alternativa ai database relazionali per la gestione di grandi insiemi di dati distribuiti.