NoSQL 데이터베이스의 인덱싱

NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 인덱싱하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 인덱싱 방법은 해싱, 트리 기반 및 분산입니다. 해싱은 매우 빠르기 때문에 일반적인 인덱싱 방법입니다. 데이터는 해시 테이블에 저장되고 키는 데이터를 인덱싱하는 데 사용됩니다. 이것은 구현하기 쉽고 매우 빠르기 때문에 작은 데이터베이스에 적합한 방법입니다. 트리 기반 인덱싱은 대규모 데이터베이스에 적합한 방법입니다. 데이터는 트리에 저장되고 키는 데이터를 인덱싱하는 데 사용됩니다. 이 방법은 해싱보다 느리지만 더 확장 가능합니다. 분산 인덱싱은 여러 서버에 분산된 대규모 데이터베이스에 적합한 방법입니다. 데이터는 분산 해시 테이블에 저장되며 키는 데이터를 인덱싱하는 데 사용됩니다. 이 방법은 해싱보다 느리지만 확장성이 뛰어나고 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.

해시나 배열과 같은 데이터베이스 인덱스 는 일종의 데이터 구조입니다. 다양한 방법으로 데이터를 구성할 수 있지만 이것이 가장 간단한 방법입니다. 이 예에서는 이름으로 표시된 주소의 색인을 살펴보겠습니다. 인덱스가 없으면 데이터베이스가 샌프란시스코에 고정됩니다. 인덱스가 시간과 리소스를 사용하는 방식을 정의하여 인덱스가 데이터베이스의 효율성에 어떻게 기여하는지 이해하는 것이 중요합니다. 인덱스를 인덱싱하면 데이터베이스가 일치하는 레코드를 더 빨리 검색할 수 있으므로 쿼리 속도가 매우 느려질 수 있습니다. 반면에 많은 데이터베이스 쿼리의 향상된 성능은 인덱스에 쓰는 비용에 기여합니다.

유선 호랑이의 데이터는 빠른 압축(수집용) 또는 접두사 압축(인덱스용)을 위해 최적화하기 위해 다른 유형의 테이블에 저장됩니다. WiredTiger 캐시는 로드된 후 디스크와 다르게 둘 다 표시합니다.

MongoDB 배열에는 다중 키 인덱스를 사용하여 액세스할 수 있는 데이터 집합이 포함되어 있습니다. MongoDB는 배열 값이 있는 필드를 인덱싱할 때 필드의 각 요소에 대해 별도의 인덱스 항목을 생성합니다. 이러한 다중 키 인덱스를 사용하여 쿼리는 배열의 하나 이상의 요소를 다중 키 인덱스와 일치시켜 배열을 포함하는 문서를 쉽게 선택할 수 있습니다.

기본 인덱스에는 상위 테이블의 속성 하위 집합이 포함되는 반면 보조 인덱스에는 상위 테이블의 속성 하위 집합이 포함됩니다. 기본 인덱스 테이블이 기본 테이블과 직접 관련된 경우 해당 테이블을 기본 인덱스 테이블이라고 합니다.

인덱스에 포함된 필드 값에 따라 인덱스 순위가 결정됩니다. 반면에 MongoDB는 컬렉션에 인덱스를 생성하기 위한 createIndex() 메서드를 제공합니다. 이 방법은 텍스트 및 2차원 인덱스를 포함하여 여러 인덱스를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

Nosql은 어떻게 인덱싱됩니까?

Nosql 데이터베이스 는 일반적으로 데이터를 식별하는 데 사용되는 키로 인덱싱됩니다. 그런 다음 데이터는 키로 검색할 수 있는 데이터 구조에 저장됩니다.

인덱스: Nosql 데이터베이스의 핵심 구성 요소

많은 NoSQL 데이터베이스에는 소프트웨어에 인덱스가 포함되어 있습니다. 테이블 또는 쿼리가 스캔되는 횟수를 줄이는 기능은 데이터베이스 활동의 성능을 향상시킵니다. 인덱스는 단일 필드 이름을 나타내는 필드 식으로 구별됩니다. 상수 필드 식 또는 상수를 반환하는 함수가 필드 식에 있어야 합니다.

Mongodb에서 인덱싱에 사용되는 방법은 무엇입니까?

Mongodb는 B- 트리 인덱스 를 사용하여 데이터를 인덱싱합니다. 이 인덱스는 정렬된 방식으로 데이터를 저장하는 데 사용되므로 데이터를 쉽게 쿼리하고 검색할 수 있습니다.

MongoDB는 _id 값으로 문서를 인덱싱하므로 인덱스를 업데이트하는 것이 중요합니다. _id 인덱스가 삭제되면 데이터 손실 및 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
MongoDB에 따르면 _id 인덱스를 최신 상태로 유지하는 것이 좋습니다. 색인을 변경해야 하는 경우 mongodump 출력에서 ​​변경 이유를 제공해야 합니다. 이유를 제공하지 않고 인덱스를 제거하면 데이터 손실 및 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

Nosql은 보조 인덱스를 지원합니까?

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 보조 인덱스 없이도 확장 가능하고 성능이 우수하도록 설계되었기 때문에 보조 인덱스 를 염두에 두고 구축되지 않습니다. 그러나 일부 NoSQL 데이터베이스는 MongoDB 및 Cassandra를 비롯한 보조 인덱스를 지원합니다.

이 구조는 테이블 속성의 하위 집합으로 구성되며 보조 인덱스라고 합니다. 테이블은 다양한 방법으로 분할될 수 있으며 기준이 아닌 키로 정렬할 수 있습니다. 우리는 이전에 보조 인덱스가 파티션 키가 있는 테이블이라고 가정했지만 그렇지 않습니다. 상위 테이블과 동일한 노드에 저장됩니다. 키-값 NoSQL 데이터베이스의 추가 인덱스 는 인덱스 파티션 테이블만 사용하여 정의하면 안 됩니다. 보조 인덱스는 기본 테이블과 동일한 노드에 있는 데이터 구조입니다. 이 섹션에서는 메모리 내 데이터베이스 더미에 대한 보조 인덱스의 간단한 구현을 제공했습니다. 시연 결과 두 가지 인덱싱 전략(복사 및 가져오기)이 구현되었습니다.

Nosql 데이터베이스는 어떻게 저장됩니까?

문서 NoSQL 데이터베이스는 문서 구조를 유지하기 위해 관계형 데이터베이스가 아닌 데이터를 저장합니다. 결과적으로 "not only SQL"로 분류되고 다양한 유연한 데이터 모델로 그룹화됩니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소 데이터베이스, 와이드 컬럼 데이터베이스 또는 그래프 데이터베이스일 수 있습니다.

SQL은 NoSQL의 구성 요소 중 하나일 뿐입니다. NoSQL 데이터베이스는 네 가지 유형으로 제공됩니다. 사용되는 다양한 유형의 NoSQL 모델은 모델 간에 상당한 차이가 있음을 의미합니다. 데이터베이스 부족 외에도 NoSQL 기술은 일반적으로 낮은 트랜잭션 비용과 같은 기능으로 구별됩니다. 스키마 개발, 데이터 클러스터링 및 복제 지원은 모두 시간이 지남에 따라 일관성에 기여합니다. 세션 관리 및 캐싱을 위해 키-값 데이터베이스를 사용하는 웹 애플리케이션은 이를 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 열에서 데이터에 액세스하는 경우 큰 열 저장소가 이상적입니다.

API, 데이터 모델, 스키마, 확장 및 데이터 무결성은 NoSQL의 5가지 주요 범주입니다. NoSQL 데이터베이스에는 데이터를 저장하기 위한 스키마가 필요하지 않습니다. 이러한 방식으로 프로그래머는 더 민첩해져서 소프트웨어 개발에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 애플리케이션과 사용자가 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제한 데이터의 무결성은 다양한 방식으로 NoSQL 및 SQL 데이터베이스에서 보호됩니다. 각 트랜잭션은 ACID를 사용하여 일관된 데이터베이스 상태에서 자체적으로 실행되며 올바른 결과를 얻거나 효과가 없을 때까지 효과가 없습니다. "nosql"이라는 용어는 관계형 관리 시스템(RDBMS)이 개발되기 전에 구축된 일부 데이터베이스를 의미합니다. 대규모 데이터베이스 클러스터는 2000년대 초반에 클라우드 또는 웹 애플리케이션의 데이터베이스 아키텍처의 일부로 구축되었습니다.

Nosql이란 무엇입니까?

NOSQL 데이터베이스는 기존의 행 기반, SQL 기반 관계형 모델을 문서에 데이터를 저장하는 보다 유연한 모델로 대체하는 광범위한 데이터베이스 시스템의 하위 집합입니다. 결과적으로 NOSQL 데이터베이스는 개발자가 데이터에 대해 특정 방식으로 잘 작동하는 기존 데이터 모델에 제한을 받지 않기 때문에 사용하기가 더 쉽습니다. 이러한 유형의 데이터 구조의 유연성은 데이터베이스 인프라 자체에 영향을 주지 않고 데이터 구조를 쉽게 변경할 수 있으므로 수평적 확장성을 허용합니다. MongoDB 데이터베이스는 NOSQL의 드문 예가 아닌 문서 지향 NoSQL 모델을 기반으로 합니다. 문서 속성 및 값은 MongoDB에 저장되며 JSON 형식으로 저장됩니다. 각 문서는 나머지 시스템에 영향을 주지 않고 쉽게 이해하고 수정할 수 있으므로 이해하고 조작하기가 간단합니다. 인기 있는 또 다른 NOSQL 데이터베이스는 Couchbase입니다. 키-값 모델은 Couchbase에서 데이터베이스의 모든 레코드의 두 가지 구성 요소인 키와 값을 나타내는 데 사용됩니다. 배열, 숫자 및 문자열은 모두 논리적 순서로 저장될 수 있으며 값은 문자열, 숫자 또는 개체입니다. 충돌에 대한 두려움 없이 값을 어떤 순서로든 저장할 수 있기 때문에 Couchbase는 항상 특정 방식으로 구조화되지 않은 데이터에 탁월한 선택입니다. clusterpoint NoSQL 데이터베이스는 열이 있는 열 저장소로 구성됩니다. 이는 데이터가 시스템의 요구 사항에 따라 테이블, 행 및 열에 저장됨을 의미합니다. 데이터는 편리한 방식으로 열 크기를 조정할 수 있는 방식으로 저장할 수 있습니다. Mark Logic은 기존의 NoSQL 데이터베이스 유형과 다른 NoSQL 데이터베이스입니다. 키-값 저장소는 레코드를 저장할 수 있는 NoSQL 저장소 유형입니다. 결과적으로 자주 액세스해야 하지만 항상 종이 형식으로 저장할 수 없는 데이터에 대한 완벽한 솔루션입니다.

Sql과 Nosql의 인덱싱

인덱싱은 SQL과 NoSQL의 가장 중요한 차이점 중 하나입니다. SQL은 데이터가 저장되는 계층 구조인 B-트리 인덱스를 사용합니다. 반면 해시 인덱스는 키-값 저장소에 데이터를 저장하고 NoSQL에서 사용됩니다.

이 게시물에서는 SQL과 NoSQL 데이터베이스를 비교 및 ​​대조하고 성능 비교를 수행합니다. 또한 하나가 다른 것보다 우수한 사용 사례 목록을 제공합니다. 각 데이터베이스에는 고유한 쿼리 언어 또는 쿼리 데이터에 대한 접근 방식이 포함되어 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 SQL 데이터베이스보다 초당 쓰기 작업 속도가 더 높습니다. 데이터가 데이터베이스에 들어가기 전에 구조화되지 않고 검증되지 않은 경우 잘못된 형식 또는 잘못된 상태로 삽입되거나 저장될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 입력하고 검색하는 데 고정 스키마가 필요하지 않기 때문에 스키마리스 데이터베이스라고 합니다. 데이터 보안을 유지하면서 초당 여러 읽기 작업을 수행하는 경우 SQL 데이터베이스를 선택하는 것이 좋습니다.

이 기능은 많은 데이터를 저장해야 하는 로깅 서비스를 실행할 때 특히 유용합니다. NoSQL 데이터베이스의 인덱스 엔진은 기존 데이터베이스의 인덱스 엔진보다 강력하고 덜 효율적입니다. NoSQL 데이터베이스는 한동안 사용되었습니다. SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 업계 내에서 뚜렷한 장점과 단점이 있습니다. 회사의 요구 사항 및 옵션에 따라 구현 방법이 결정됩니다. 기존의 데이터베이스는 업계 경험이 풍부하고 실전 테스트를 거친 기술이 필요한 사람들에게 최고의 선택입니다. 반면에 대량의 비정형 데이터를 적시에 저장하려면 NoSQL을 고려해야 합니다.

NoSQL 데이터베이스는 성능 면에서 SQL 데이터베이스보다 더 나은 성능을 발휘합니다. SQL Server의 데이터베이스 인덱스는 클러스터되지 않은 데이터베이스 인덱스보다 느린 b-트리로 알려져 있습니다. 또한 SELECT 문의 경우 클러스터형 인덱스가 가장 빠를 수 있지만 항상 최상의 옵션은 아닙니다.

Nosql 데이터베이스를 검색하는 방법

NoSQL 데이터베이스를 검색하려면 쿼리 언어를 사용해야 합니다. 쿼리 언어는 NoSQL 데이터베이스에서 데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 쿼리 언어가 있지만 기본 기능은 모두 동일합니다. 쿼리 언어를 사용하여 키워드, 데이터 유형 또는 위치별로 데이터를 검색할 수 있습니다.

검색 엔진 데이터베이스는 RDBMS(관계 데이터베이스 관리 시스템)의 엄격한 구조적 요구 사항을 반드시 충족하지는 않는 NoSQL 데이터베이스입니다. 검색은 텍스트 기반 또는 반구조적 쿼리 또는 구조화되지 않은 검색의 형태를 취할 수 있습니다. 쿼리는 텍스트를 직접 검색하는 대신 인덱스 검색을 사용합니다. 엄격한 RDBMS와 Microsoft Word 또는 PDF 문서에 있는 것과 유사한 전체 텍스트 문장 구조를 모두 사용하는 데이터 검색입니다. 지리적 검색은 위치 기반 쿼리에 응답하는 데 사용할 수 있도록 위치를 웹 리소스와 연결합니다. 벡터 검색은 키워드에 가까운 단어를 검색하는 방법입니다.

데이터베이스에 인덱스가 저장되는 위치

데이터베이스의 행은 필요에 따라 테이블로 구성할 수 있습니다. 각 행에는 다른 모든 행과 구별되는 고유 키가 포함되어 있으며 빠른 액세스를 용이하게 하기 위해 인덱스에 저장됩니다. 키는 인덱스에 저장되며 새 행이 추가되면 자동으로 변경됩니다.

데이터베이스가 백그라운드에 있을 때 인덱스는 더 빠른 데이터베이스 쿼리를 지원하는 강력한 도구입니다. 데이터베이스에는 데이터를 테이블로 구성하는 행과 열이 있습니다. 각 행에는 다른 행과 구별되는 고유 키가 있습니다. 이러한 키는 인덱스에 저장되어 쉽게 액세스할 수 있습니다. 동일한 전화번호를 사용하는 고객이 여러 명인 경우 신속하게 찾기 위해 색인을 사용해야 할 수 있습니다. 인덱스를 생성하는 구문은 데이터베이스에 따라 다르지만 일반적으로 CREATE 키워드 다음에 INDEX 키워드 가 포함되며 인덱싱할 테이블 이름을 기반으로 합니다.

인덱스는 데이터베이스에서 검색 및 쿼리 속도를 높이는 데 사용됩니다.

인덱스를 사용하여 데이터베이스에 데이터를 저장하면 검색 및 쿼리 결과를 가속화할 수 있습니다. 테이블에서 인덱스는 특정 열에 대한 데이터를 저장하는 데이터 구조입니다. 테이블은 인덱스로 채워집니다.

Mongodb에서 인덱싱

Mongodb는 인덱스를 사용하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 인덱스는 컬렉션의 특정 필드에 대한 값을 저장하는 데이터 구조(대부분 B-트리)입니다. 쿼리가 실행되면 데이터베이스는 인덱스를 사용하여 원하는 문서를 빠르게 찾을 수 있습니다. 인덱스가 없으면 데이터베이스는 컬렉션의 모든 문서를 검색해야 하므로 매우 느립니다.

문서 지향 데이터베이스 관리 시스템을 기반으로 하며 PostgreSQL을 사용합니다. 모든 크기나 모양의 문서에 많은 양의 데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터베이스 성능을 향상시키는 가장 중요한 도구 중 하나는 인덱스입니다. 이 자습서를 따라갈 때 인덱스에 대해 알아야 할 모든 것, 인덱스를 생성하는 방법 및 인덱스가 데이터베이스에서 사용되는 방식을 테스트하는 방법을 배우게 됩니다. 컬렉션의 인덱스는 컬렉션 데이터의 작은 부분만 보유하는 특수 데이터 구조입니다. MongoDB 데이터베이스는 이러한 방식으로 구현되기 때문에 이러한 변수를 빠르고 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 이 가이드에서 설명한 것처럼 샘플 데이터베이스를 사용하여 다양한 유형의 인덱스를 생성할 수 있습니다.

이 자습서에는 다양한 유형의 문서와 문서 모음이 필요합니다. 이 섹션에 설명된 문서는 세계에서 가장 높은 5개의 산봉우리입니다. 출력에는 삽입된 각각의 새 개체에 할당된 식별자 목록이 포함됩니다. 이 가이드의 목표는 쿼리 세부 정보를 강조 표시하여 읽을 수 있는 데이터 양을 제한하기 위해 MongoDB가 문서를 인덱싱하는 방법을 설명하는 것입니다. createIndex 메서드를 사용하면 피크 컬렉션의 높이 필드에 대한 인덱스를 만들 수 있습니다. 이 예에서는 문서에 필요한 필드에 대한 단일 키(이전 예의 경우 높이)가 포함되어 있음을 의미하는 단일 필드 인덱스를 생성합니다. 그래도 작동하지 않으면 새 색인을 사용하여 동일한 쿼리를 다시 실행해 보세요.

결과적으로 인덱스가 쿼리 실행에 관여했기 때문에 출력에 상당한 차이가 있을 것입니다. 두 번째 단계는 고유 인덱스 목록을 만드는 것입니다. _id 속성의 두 값이 모두 동일한 경우 MongoDB 컬렉션에 두 개의 문서를 삽입할 방법이 없습니다. 이는 _id 필드가 있는 모든 필드를 인덱싱하는 데이터베이스의 자동 기능 때문입니다. 이 단계를 사용하여 지정된 필드의 값이 컬렉션의 각 문서에 대해 고유하도록 인덱스를 만들 수 있습니다. 네 번째 단계는 MongoDB 데이터베이스에 포함된 필드에 대한 인덱스를 생성하는 것입니다. 데이터베이스에 저장된 문서의 복잡성이 증가함에 따라 쿼리의 영향도 증가합니다.

이 단계에서는 포함된 문서에서 단일 필드 인덱스 를 생성하는 방법을 보여줍니다. 인덱스를 너무 적게 추가하면 성능에 해로울 수 있는 것처럼 너무 많은 인덱스를 추가하면 성능에 해로울 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. MongoDB는 인덱스를 사용하여 데이터베이스의 일부인 필드를 기반으로 최종 순서를 생성합니다. 따라서 전체 텍스트 검색이 완료된 후 더 이상 문서를 정리할 필요가 없습니다. 이 인덱스는 이전에 * ascents.total: 1 구문을 사용하여 오름차순으로 생성되었으며 쿼리 요청 산봉우리는 내림차순으로 정렬되었습니다. MongoDB는 쿼리할 문서를 찾을 때 단일 필드 인덱스를 사용하여 문서를 검색합니다. MongoDB가 인덱스를 사용할 수 있는 쿼리의 한 부분만 제공할 수 있는 경우 컬렉션 스캔을 수행하는 첫 번째 단계로 이를 사용합니다.

복합 인덱스의 경우 항상 그런 것은 아닙니다. 여러 필드에 걸쳐 있는 인덱스를 정의하면 추가 스캔이 수행되지 않을 수 있습니다. 여섯 번째 단계는 다중 키 인덱스를 만드는 것입니다. 이 단계에서는 배열과 같이 여러 값을 저장하는 필드에 인덱스가 생성될 때 MongoDB가 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 해당 필드에 대한 인덱스가 없기 때문에 MongoDB는 현재 이 쿼리에 대해 전체 컬렉션 스캔을 수행합니다. 위치 필드에 따라 이 4개의 봉우리는 각각 둘 이상의 국가에 걸쳐 있으며 이러한 모든 값은 여러 봉우리의 배열을 나타냅니다. 배열의 모든 필드에는 자체 MongoDB 다중 키 인덱스가 있습니다.

문서에 ["중국", "네팔"] 배열을 저장하는 위치 필드가 있는 경우 동일한 문서에 대해 두 개의 개별 인덱스 항목이 나타납니다. 하나는 중국용이고 다른 하나는 네팔용입니다. 쿼리가 내용에 대한 부분 일치를 지정하더라도 MongoDB는 인덱스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. MongoDB 인덱스는 쿼리 성능을 향상시키기 위해 MongoDB가 쿼리 실행 중에 분석해야 하는 데이터 양을 줄이기 위해 MongoDB에서 사용됩니다. MongoDB에서 제공하는 인덱스 기능의 하위 집합은 사용량이 많은 데이터베이스에서 쿼리 성능을 개선하기 위한 자습서에 설명되어 있습니다. 공식 MongoDB 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

지정한 필드에서 단일 필드 인덱스를 생성할 수 있습니다. 이 인덱스의 목적은 데이터베이스에서 문서 검색 속도를 높이는 것입니다. 색인 정의와 일치하는 문서가 먼저 검색된 다음 해당 *id 필드를 기반으로 색인 정의와 일치하는 문서가 검색됩니다.
커서를 사용하지 않는 경우 급하게 저장할 필요가 없는 데이터를 쿼리해야 합니다. 커서를 사용하여 데이터베이스를 순차적으로 이동함으로써 필요에 따라 데이터베이스의 특정 필드에 액세스할 수 있습니다.

인덱스의 단점

그 외에도 인덱스가 크면 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다.

관계형 데이터베이스 인덱싱

관계형 데이터베이스 인덱싱 은 관계형 데이터베이스 테이블에서 인덱스를 만들고 유지 관리하는 프로세스입니다. 인덱스는 데이터베이스 쿼리의 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 테이블의 하나 이상의 열에 인덱스를 만들 수 있습니다. 열이 여러 인덱스의 일부인 경우 열이 두 번 이상 인덱싱될 수 있습니다.

데이터베이스 인덱서 는 데이터베이스 내에서 데이터를 빠르게 찾고 액세스하는 데 사용되는 데이터 구조 기술입니다. 데이터를 저장하기 위한 인덱스가 뒤따르는 두 가지 유형의 파일 구성 메커니즘이 있습니다. 인덱싱에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 해시 파일의 구성은 다음과 같습니다. 색인은 이름(검색 키)을 기준으로 정렬됩니다. 이 형식을 기반으로 파일을 인덱싱할 때 순차적으로 구성합니다. 클러스터되지 않은 인덱스에 데이터가 있는 위치만 알면 됩니다. 즉, 가상 포인터 또는 참조 목록을 제공합니다. 메인 블록을 더 작은 블록으로 분할하여 더 쉽게 찾을 수 있도록 단일 블록을 인덱싱할 수 있습니다.