NoSQL 데이터베이스: 적절한 인덱싱 정책의 이점

빅 데이터의 세계에서 NoSQL 데이터베이스는 확장성과 유연성으로 인해 점점 더 대중화되고 있습니다. 그러나 적절한 인덱싱 정책이 없으면 이러한 데이터베이스를 관리하고 최적화하기 어려울 수 있습니다. 데이터가 적절하게 구성되고 쿼리하기 쉽도록 인덱싱 정책이 필요합니다. 인덱싱 정책이 없으면 NoSQL 데이터베이스가 느려지고 다루기 어려워질 수 있습니다. 또한 잘 설계된 인덱싱 정책은 NoSQL 데이터베이스의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스에 대한 인덱싱 정책을 설계할 때 고려해야 할 여러 요소가 있습니다. 데이터 구조, 액세스 패턴 및 워크로드를 고려해야 합니다. 또한 인덱싱 정책은 데이터베이스가 커짐에 따라 확장되도록 설계되어야 합니다. 잘 설계된 인덱싱 정책의 이점은 많습니다. 적절한 인덱싱 정책이 있는 NoSQL 데이터베이스는 보다 체계적이고 효율적이며 확장 가능합니다.

Nosql 데이터베이스에서 인덱싱이란 무엇입니까?

NoSQL 데이터베이스는 구조를 인덱싱할 수 있어야 합니다. 일반적으로 인덱싱은 데이터 레코드의 위치에 키를 삽입하는 작업을 말합니다. NoSQL 데이터베이스에서 일반적으로 사용되는 여러 인덱싱 데이터 구조가 있습니다. 이 섹션을 진행하는 동안 B-Tree 인덱싱, T-Tree 인덱스 및 O2-Tree 인덱스를 비롯한 몇 가지 일반적인 방법을 살펴보겠습니다.

데이터베이스 인덱스 는 배열이나 해시처럼 보이는 데이터 구조 유형입니다. 다양한 방법으로 데이터를 구성할 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 주소를 가리키는 이름의 인덱스를 만듭니다. 인덱스가 없기 때문에 San Francisco에 멈춰 있는 데이터베이스가 있습니다. 데이터베이스가 리소스와 시간을 사용하는 방식을 이해하는 것은 작업 수행 방식을 이해하는 데 중요합니다. 데이터베이스 인덱스를 사용하면 더 빠르고 효율적인 방식으로 일치 항목을 검색할 수 있지만 데이터베이스가 매우 느린 쿼리에 노출될 수도 있습니다. 많은 데이터베이스 쿼리의 성능을 개선하여 인덱스에 쓰는 비용을 상쇄할 수 있습니다.

지수를 사용하여 중요한 경제 지표를 추적하는 것이 중요합니다. 데이터 인덱스 는 데이터를 범주로 구성하고 정의를 단순화하는 방법입니다. 정보를 구성하는 방법은 쉽게 찾을 수 있도록 색인을 생성하는 것입니다. 지수의 사용은 경제 지표의 성과를 추적하는 중요한 도구입니다.

Mongodb에서 인덱스 생성

다음 예제는 사용자 컬렉션의 필드 이름에 대한 인덱스를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
db 사용자(이름, 인덱스)를 생성하면 인덱스를 생성할 수 있습니다.
다음 예에서는 email 필드를 사용하여 사용자의 이메일 목록을 생성합니다.
db.users.Index(email:index)를 생성합니다. 그리고

Mongodb에서 인덱싱이 필요한 이유는 무엇입니까?

쿼리가 효율적인지 확인하려면 mongodb에서 인덱싱이 필요합니다. 인덱싱을 사용하면 전체 데이터베이스를 검색하지 않고도 필요한 데이터를 빠르게 찾을 수 있습니다. 이것은 쿼리를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.

인덱스는 컬렉션 수준에서 적용되는 필드 집합 또는 필드 컬렉션의 예입니다. 결과적으로 쿼리와 일치하는 항목을 찾기 위해 모든 컬렉션을 스캔하는 컬렉션 스캔을 수행할 필요가 없습니다. 올바른 인덱스를 사용하면 처음부터 문서 수가 제한되기 때문에 보다 효율적으로 쿼리할 수 있습니다. 인덱싱은 데이터 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 인덱스를 오버로드하면 인덱스가 메모리 페이지에서 지배적이 되어 과도한 스토리지 공간이 생성됩니다. 매우 효과적인 소수의 인덱스 를 사용해야 합니다. 컬렉션 만들기 작업을 시작하기 전에 먼저 검색 및 정렬에 사용되는 방식인 데이터 정렬을 고려해야 합니다.

Studio 3T의 UI 및 여기에 내장된 IntelliShell을 사용하여 데이터 정렬을 정의할 수 있습니다. 결과적으로 기본 키는 색인이 모든 색인 키 조회에 대해 방문할 페이지 블록이 더 적을 수 있다는 점에서 '클러스터'되어 시스템의 적중률이 훨씬 높아집니다. 컬렉션 수준에서 하면 더 깔끔하고 안전하며 변경하기 쉽습니다. 선택 기준에 사용된 인덱스와 데이터 정렬이 동일한 경우 간단한 쿼리를 수행하기가 더 쉽습니다. 인덱스 순서를 변경할 때 다음과 같이 두 필드를 정렬해야 합니다. 영어에서는 첫 번째 이름이 두 번째 이름 앞에 옵니다. 성이 140 Ms.인 경우 실행 시간이 40분 더 늘어날 수 있습니다.

이는 인덱스가 실제로 실행 프로세스를 느리게 하여 기본 인덱스를 사용할 때보다 두 배의 시간이 걸리기 때문에 이상하게 보입니다. 대부분의 경우 인덱스의 첫 번째 필드를 먼저 입력하지 않고 쿼리를 실행하는 것은 권장되지 않습니다. 즉, 인덱스 필드는 검색 가능한 ARGUMENT여야 합니다. 복잡한 검색의 일부로 후보 수를 인덱스 목록의 첫 번째 항목으로 줄이는 것이 좋습니다. 이메일 주소 필드가 있는 경우 색인을 입력하여 누가 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다. 데이터베이스에서 가능성이 있는 'Wiggins'를 찾은 다음 문서 자체가 아닌 인덱스의 전체 주소를 복사하는 최상의 전략을 사용하도록 MongoDB를 설득했기 때문에 효율적으로 사용할 수 있었습니다. 훨씬 더 빨리 할 수 ​​있기 때문에 20개의 주소를 찾기 위해 문서에 의존할 필요가 없습니다.

MongoDB 데이터베이스는 인덱스를 사용하여 배열의 각 요소에 대한 인덱스 키를 생성합니다. 인덱스에서 검색할 때 인덱스를 사용하여 '전체 이름' 필드를 '덮을' 수도 있습니다. 절약되는 시간은 적습니다. 인덱스 데이터 를 검색할 때 캐시 검색은 전체 컬렉션 검색보다 적중률이 더 높습니다.

Mongodb에서 인덱스를 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

쿼리와 일치하는 컬렉션의 모든 문서를 스캔하는 컬렉션 스캔을 수행하지 않으려면 MongoDB의 인덱스를 대신 사용할 수 있습니다. 보다 효율적으로 쿼리하려면 적절한 인덱스 가 있어야 합니다. 처음부터 선택할 문서가 너무 많기 때문에 여러 인덱스를 사용해야 할 수도 있습니다.

SQL에서 인덱싱의 이점은 무엇입니까?

SQL의 인덱싱을 사용하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 열에 인덱스를 생성하면 데이터베이스에서 원하는 데이터를 더 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다. 인덱스를 사용하여 열에 고유성 제약 조건을 적용할 수도 있습니다. 이는 테이블의 두 행이 특정 열에 대해 동일한 값을 가지지 않도록 하려는 경우에 유용할 수 있습니다.

Sql과 Nosql의 인덱싱

SQL과 NoSQL 데이터베이스의 인덱싱에는 많은 차이점이 있습니다. SQL 데이터베이스에서 인덱싱은 일반적으로 테이블의 하나 이상의 열에 인덱스를 생성하여 테이블에서 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스에서 인덱싱은 종종 컬렉션에 있는 문서의 하나 이상의 필드에 대한 인덱스를 생성하여 컬렉션에서 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용됩니다.

이 게시물에서는 SQL과 NoSQL 데이터베이스의 차이점을 살펴보고 성능을 평가하겠습니다. 또한 하나가 다른 것보다 우수한 사용 사례 목록을 제공합니다. 각 데이터베이스에 적합한 쿼리 언어 또는 접근 방식이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL 데이터베이스보다 초당 쓰기 작업 속도가 더 높습니다. 비정형 데이터는 검증되지 않고 비정형화될 때까지 데이터베이스에 추가될 수 없기 때문에 유효하지 않거나 잘못된 데이터가 삽입되어 저장될 수 있습니다. 고정 스키마 대신 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 스키마에 데이터를 입력하고 검색할 수 없습니다. 초당 여러 읽기 작업을 수행하는 경우 일반적으로 SQL 데이터베이스가 최선의 선택입니다.

예를 들어 로깅 서비스는 막대한 양의 데이터를 저장해야 할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 비교적 새로운 현상이며 해당 인덱스 엔진은 예전만큼 강력하거나 효율적이지 않을 수 있습니다. 업계에서 NoSQL 및 SQL 데이터베이스에는 수많은 장점과 단점이 있습니다. 회사의 요구 사항과 목표를 살펴보기만 하면 됩니다. 최첨단 기술과 업계 전문 지식을 찾고 있다면 기존 데이터베이스를 고수해야 합니다. 대량의 비정형 데이터를 최대한 빨리 저장하려면 NoSQL을 사용하는 것이 좋습니다.

Sql 및 Nosql 데이터베이스의 인덱싱

SQL 데이터베이스 인덱스 는 데이터를 검색하는 매우 일반적인 방법입니다. 검색 및 검색 기술은 인덱스를 사용하여 프로세스 속도를 높입니다. SimpleDB, Hadoop/HBase 및 Cassandra와 같은 NoSQL 데이터베이스는 모두 서로 다른 인덱싱 메커니즘을 사용합니다. B-Tree 및 T-Tree 트리에 대한 인덱싱은 NoSQL에서 매우 일반적이지만 T-Tree 및 O2-Tree 트리는 그렇지 않습니다.

Nosql에서 인덱싱

NoSQL 데이터베이스의 인덱싱은 특정 데이터베이스에 따라 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어 MongoDB에서 인덱싱은 B-트리 인덱스, 해시 인덱스, 텍스트 인덱스 또는 지리 공간 인덱스를 사용하여 수행할 수 있습니다.

보조 인덱스라고 하는 데이터 구조에 있는 일부 상위 테이블의 특성 하위 집합입니다. 기본 테이블과 달리 테이블의 파티션 및 정렬 키를 변경할 수 있습니다. 기본 인덱스와 달리 보조 인덱스는 파티션 키가 있는 테이블이 아닙니다. 이 경우 상위 테이블과 동일한 노드에 저장됩니다. 추가 인덱스 는 인덱스 파티션 테이블 측면에서 NoSQL 데이터베이스에 정의되지 않습니다. 보조 인덱스는 기본 인덱스와 동일한 노드에 있는 데이터 구조입니다. 이 섹션에서는 메모리 내 더미 데이터베이스에 대한 보조 인덱스를 구현하는 쉬운 방법을 제공했습니다. 두 가지 인덱싱 전략(복사 및 가져오기)을 구현하는 방법을 보여주었습니다.

보조 인덱스의 이점

보조 인덱스의 인덱스를 사용하면 쿼리 엔진이 기본 인덱스의 전체 테이블보다 훨씬 빠르게 원하는 데이터를 검색할 수 있습니다.
보조 인덱스의 인덱스는 반환되는 데이터의 품질을 개선하는 데에도 사용됩니다. 또한 쿼리에 필요한 데이터만 포함하여 쿼리에서 반환된 데이터가 올바른지 확인하는 데 사용할 수도 있습니다.

Cosmos Db 인덱싱 정책

정책은 기본적으로 자동으로 설정할 수 있습니다. 이렇게 하려면 인덱싱 정책의 자동 속성을 true로 설정해야 합니다. 이 속성이 true이면 Azure Cosmos DB는 문서가 작성될 때 자동으로 문서를 인덱싱합니다.

Azure CosmosDB에서 각 컨테이너에는 설정한 인덱스를 기반으로 해당 항목을 인덱싱하는 정책이 있습니다. 모든 항목의 모든 속성을 인덱싱하고 범위 인덱스가 있는 것으로 각 문자열 또는 숫자를 표시합니다. 엔진이 작동하지 않을 때 지연 인덱싱 은 훨씬 낮은 우선 순위 수준에서 인덱스 업데이트를 수행하려고 시도합니다. 루트 경로 /*를 인덱싱하는 정책은 경로를 포함하거나 제외해야 합니다. Azure CosmosDB의 포함/제외 전략을 사용하면 모델에 추가된 새 속성을 사전에 인덱싱할 수 있습니다. 포함된 경로와 제외된 경로 간에 충돌이 있는 경우 더 정확한 경로가 우선합니다. 더 깊은 경로는 더 좁은 경로보다 정밀도가 더 높습니다.

Azure Cosmos DB를 사용하는 경우 공간 인덱스를 만들 수 없습니다. 공간 SQL 기본 제공 함수를 사용하려면 사용하려는 속성에 공간 인덱스를 생성해야 합니다. 또한 복합 인덱스를 사용하여 같음 및 범위 쿼리를 수행할 때 성능을 향상시킬 수 있습니다. 여러 범위 필터가 필요한 경우 복합 인덱스를 사용하여 여러 범위 필터를 최적화할 수도 있습니다. 범위 내의 필터에는 다음이 포함됩니다! 두 복합 인덱스(이름 ASC, 연령 ASC 및 ***** ASC)의 인덱스는 매우 달라야 합니다. 쿼리 최적화는 필터가 있는 모든 주문별 쿼리에 대해 일반화할 수 있습니다.

복합 인덱스를 사용하여 이 방법을 사용하여 시스템 기능 및 순서를 기반으로 쿼리를 최적화할 수도 있습니다. 인덱싱 정책이 변경되는 경우 이전 인덱스와 새 인덱스 간에 변환이 발생합니다. 인덱스 변환 중에는 데이터 가용성 상태에 영향을 주지 않습니다. 항목의 수와 크기에 따라 완료하는 데 최대 1시간이 걸릴 수 있습니다. 변환 프로비저닝된 RU를 생성하지만 CRUD 작업 또는 쿼리를 실행하는 것보다 우선 순위가 낮습니다. 앞으로 인덱스 변환이 완료되면 새로운 인덱스 경로만 쿼리에 사용됩니다. 속성 경로를 인덱싱할 필요가 없지만 TTL이 필요한 경우 인덱스 정책 을 사용할 수 있습니다.