Bazy danych NoSQL: zalety właściwej polityki indeksowania

W świecie Big Data bazy danych NoSQL stają się coraz bardziej popularne ze względu na ich skalowalność i elastyczność. Jednak te bazy danych mogą być trudne do zarządzania i optymalizacji bez odpowiedniej polityki indeksowania. Polityka indeksowania jest potrzebna, aby zapewnić, że dane są odpowiednio zorganizowane i łatwe do przeszukiwania. Bez zasad indeksowania baza danych NoSQL może stać się powolna i nieporęczna. Ponadto dobrze zaprojektowana polityka indeksowania może pomóc poprawić wydajność bazy danych NoSQL. Istnieje wiele czynników, które należy wziąć pod uwagę podczas projektowania zasad indeksowania dla bazy danych NoSQL. Należy wziąć pod uwagę strukturę danych, wzorce dostępu i obciążenia. Ponadto zasady indeksowania muszą być zaprojektowane tak, aby można je było skalować wraz ze wzrostem bazy danych. Korzyści z dobrze zaprojektowanej polityki indeksowania jest wiele. Baza danych NoSQL z odpowiednią polityką indeksowania będzie lepiej zorganizowana, wydajna i skalowalna.

Co to jest indeksowanie w bazie danych Nosql?

Bazy danych NoSQL powinny mieć możliwość indeksowania struktur. Ogólnie rzecz biorąc, indeksowanie odnosi się do czynności polegającej na wstawianiu klucza do lokalizacji rekordu danych. Istnieje kilka indeksujących struktur danych, które są powszechnie używane w bazach danych NoSQL. W trakcie tej sekcji omówimy kilka bardziej powszechnych metod, w tym indeksowanie B-Tree, indeks T-Tree i indeks O2-Tree.

Indeks bazy danych to rodzaj struktury danych, która wygląda jak tablica lub skrót. Dane możemy porządkować na różne sposoby. Użylibyśmy tej metody do stworzenia indeksu nazw wskazujących na adresy. Istnieje baza danych, która utknęła w San Francisco, ponieważ nie ma dla niej indeksu. Zrozumienie, w jaki sposób nasze bazy danych wykorzystują swoje zasoby i czas, ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia, w jaki sposób wykonywana jest ich praca. Indeksy bazy danych pozwalają wyszukiwać dopasowania w szybszy i bardziej wydajny sposób, ale także narażają bazę danych na bardzo powolne zapytania. Koszty zapisu do indeksu możemy zrekompensować, poprawiając wydajność dużej liczby zapytań do bazy danych.

Niezwykle ważne jest śledzenie ważnych wskaźników ekonomicznych za pomocą wskaźników. Indeks danych to metoda organizowania danych w kategorie i upraszczania ich definicji. Sposobem na uporządkowanie informacji jest ich indeksowanie w celu ułatwienia wyszukiwania. Korzystanie z indeksów jest ważnym narzędziem śledzenia wydajności wskaźników ekonomicznych.

Tworzenie indeksów w Mongodb

Poniższy przykład może służyć do generowania indeksu dla nazwy pola w kolekcji użytkowników.
Utworzenie użytkownika db (nazwa, indeks) umożliwia utworzenie indeksu.
W poniższym przykładzie utworzę listę adresów e-mail użytkowników za pomocą pola adresu e-mail.
Utwórz plik db.users.Index (email:index); oraz

Dlaczego potrzebujemy indeksowania w Mongodb?

Potrzebujemy indeksowania w mongodb, aby upewnić się, że nasze zapytania są wydajne. Indeksowanie pozwala nam szybko zlokalizować potrzebne nam dane bez konieczności przeszukiwania całej bazy danych. Dzięki temu nasze zapytania są szybsze i bardziej wydajne.

Indeks jest przykładem zestawu pól lub zbioru pól, który jest stosowany na poziomie zbioru. W rezultacie nie musisz przeprowadzać skanowania kolekcji, co wiąże się ze skanowaniem wszystkich kolekcji w celu znalezienia dopasowania do zapytania. Używając właściwych indeksów, możesz efektywniej wyszukiwać, ponieważ liczba dokumentów jest od samego początku ograniczona. Indeksowanie może poprawić wydajność operacji na danych. Gdy przeciążysz indeksy, staną się one dominujące na stronach pamięci i spowodują nadmierną ilość miejsca do przechowywania. Należy zastosować niewielką liczbę wysoce efektywnych wskaźników . Zanim zaczniesz pracę nad tworzeniem kolekcji, musisz najpierw rozważyć sortowanie, czyli sposób, w jaki jest ono używane do wyszukiwania i sortowania.

Sortowanie można definiować za pomocą interfejsu użytkownika Studio 3T i wbudowanej w niego technologii IntelliShell. W rezultacie klucz podstawowy jest „zgrupowany”, co oznacza, że ​​indeks może mieć mniej bloków stron do odwiedzenia przy każdym wyszukiwaniu klucza indeksu, co skutkuje znacznie wyższym współczynnikiem trafień dla systemu. Jeśli zrobisz to na poziomie Kolekcji, będzie to bardziej schludne, bezpieczniejsze i łatwiejsze do zmiany. Proste zapytania są łatwiejsze do wykonania, jeśli indeks użyty w kryteriach wyboru i zestawieniu są takie same. Kiedy zmieniamy kolejność indeksów, musimy uporządkować dwa pola w następujący sposób. W języku angielskim imię poprzedza drugie imię. Nazwisko 140 Ms. może skutkować dodatkowymi 40 minutami czasu wykonania.

Wydaje się to dziwne, ponieważ indeks faktycznie spowolnił proces wykonywania, tak że trwa on dwa razy dłużej niż w przypadku indeksu domyślnego. W większości przypadków wykonywanie zapytania bez uprzedniego wprowadzenia pierwszego pola indeksu nie jest zalecane. Innymi słowy, pole indeksu musi mieć wartość ARGUMENT z możliwością wyszukiwania. W ramach wyszukiwania złożonego preferowane jest ograniczenie liczby kandydatów do pierwszej pozycji na liście indeksów. Jeśli masz pole adresu e-mail, możesz dowiedzieć się, kto go używa, wprowadzając indeks. Udało nam się go skutecznie wykorzystać, ponieważ przekonaliśmy MongoDB do zastosowania najlepszej strategii znalezienia prawdopodobnego „Wigginsa” w bazie danych, a następnie skopiowania pełnego adresu w indeksie, a nie samego dokumentu. Nie ma potrzeby polegać na dokumencie, aby znaleźć te dwadzieścia adresów, ponieważ może to zrobić znacznie szybciej.

Baza danych MongoDB wykorzystuje indeks do generowania klucza indeksu dla każdego elementu w tablicy. Możemy również użyć indeksu do „zakrycia” pola „Pełna nazwa” podczas pobierania go z indeksu. Zaoszczędzony czas będzie niewielki. Podczas pobierania danych indeksowych pobieranie z pamięci podręcznej ma lepszy współczynnik trafień niż skanowanie całej kolekcji.

Jaka jest korzyść z używania indeksu w Mongodb?

Aby uniknąć skanowania kolekcji, co wiąże się ze skanowaniem wszystkich dokumentów w kolekcji w celu dopasowania do zapytania, zamiast tego można użyć indeksów w MongoDB. Aby zapytania były wydajniejsze, musisz mieć odpowiednie indeksy ; ponieważ jest tak wiele dokumentów do wyboru od samego początku, może być konieczne użycie wielu indeksów.

Jaka jest korzyść z indeksowania w Sql?

Indeksowania w SQL można użyć do poprawy wydajności zapytań. Tworząc indeks w kolumnie, możesz ułatwić i przyspieszyć wyszukiwanie danych w bazie danych. Indeksy mogą być również używane do wymuszania ograniczeń unikatowości w kolumnie, co może być przydatne, gdy chcesz się upewnić, że żadne dwa wiersze w tabeli nie mają tej samej wartości dla określonej kolumny.

Indeksowanie w Sql Vs Nosql

Istnieje wiele różnic między indeksowaniem w bazach danych SQL i NoSQL. W bazach danych SQL indeksowanie jest zwykle używane do przyspieszenia pobierania danych z tabeli poprzez utworzenie indeksu w jednej lub kilku kolumnach tabeli. W bazach danych NoSQL indeksowanie jest często używane do przyspieszenia pobierania danych z kolekcji poprzez utworzenie indeksu dla jednego lub kilku pól dokumentów w kolekcji.

W tym poście omówię różnice między bazami danych SQL i NoSQL oraz ocenię ich wydajność. Ponadto przedstawię listę przypadków użycia, w których jeden jest lepszy od drugiego. Dla każdej bazy danych istnieje odpowiedni język zapytań lub podejście. Bazy danych NoSQL mają wyższą szybkość operacji zapisu na sekundę niż bazy danych SQL. Ponieważ nieustrukturyzowane dane nie mogą zostać dodane do bazy danych, dopóki nie zostaną zweryfikowane i nieustrukturyzowane, nieprawidłowe lub nieprawidłowe dane mogą zostać wstawione i zapisane. Gdy zamiast stałych schematów używane są bazy danych NoSQL, dane nie mogą być wprowadzane i pobierane w schemacie. Jeśli chodzi o wykonywanie wielu operacji odczytu na sekundę, bazy danych SQL są zwykle najlepszym wyborem.

Na przykład usługi rejestrowania mogą wymagać przechowywania ogromnych ilości danych. Baza danych NoSQL jest stosunkowo nowym zjawiskiem, a jej silniki indeksujące mogą nie być tak wydajne ani wydajne jak kiedyś. Istnieje wiele zalet i wad baz danych NoSQL i SQL w branży. Wystarczy spojrzeć na wymagania i cele swojej firmy. Jeśli szukasz najnowocześniejszej technologii i wiedzy branżowej, powinieneś trzymać się tradycyjnej bazy danych. Jeśli chcesz przechowywać duże ilości nieustrukturyzowanych danych tak szybko, jak to możliwe, NoSQL jest narzędziem do użycia.

Indeksowanie w bazach danych Sql i Nosql

Indeksy baz danych SQL są bardzo powszechną metodą pobierania danych. Techniki wyszukiwania i wyszukiwania wykorzystują indeksy w celu przyspieszenia procesu. Bazy danych NoSQL, takie jak SimpleDB, Hadoop/HBase i Cassandra, wykorzystują różne mechanizmy indeksowania. Indeksowanie drzew B-Tree i T-Tree jest bardzo powszechne w NoSQL, podczas gdy drzewa T-Tree i O2-Tree nie.

Indeksowanie w Nosql

Indeksowanie w bazach danych NoSQL można przeprowadzić na kilka sposobów, w zależności od konkretnej bazy danych. Na przykład w MongoDB indeksowanie można przeprowadzić przy użyciu indeksu B-drzewa, indeksu mieszającego, indeksu tekstowego lub indeksu geoprzestrzennego.

Podzbiór atrybutów z jakiejś tabeli nadrzędnej w strukturze danych określany jako indeks dodatkowy. W przeciwieństwie do tabeli podstawowej można zmienić klucze partycji i sortowania tabeli. W przeciwieństwie do indeksu podstawowego indeks pomocniczy nie jest tabelą z kluczem partycji. W tym przypadku jest przechowywany w tym samym węźle co tabela nadrzędna. Dodatkowe indeksy nie są zdefiniowane w bazie danych NoSQL w kategoriach tabel partycji indeksu. Indeks wtórny to struktura danych znaleziona w tym samym węźle co indeks główny. Ta sekcja zawiera łatwy sposób implementacji indeksu pomocniczego dla fikcyjnej bazy danych w pamięci. Pokazano, jak można zaimplementować dwie strategie indeksowania (kopiowanie i pobieranie).

Korzyści z indeksu wtórnego

Indeks w indeksie dodatkowym umożliwia mechanizmowi zapytań wyszukiwanie żądanych danych znacznie szybciej niż w przypadku całej tabeli w indeksie podstawowym.
Indeks indeksu pomocniczego jest również używany do poprawy jakości zwracanych danych. Można go również użyć do upewnienia się, że dane zwracane przez zapytanie są poprawne, uwzględniając tylko te dane, których wymaga zapytanie.

Zasady indeksowania Cosmos Db

Domyślnie zasady można ustawić na automatyczne. Aby to osiągnąć, właściwość automatyczna w zasadach indeksowania musi mieć wartość true. Gdy ta właściwość ma wartość true, Azure Cosmos DB będzie automatycznie indeksować dokumenty podczas ich zapisywania.

W Azure CosmosDB każdy kontener ma zasady indeksowania swoich elementów na podstawie ustawionych przez niego indeksów. Indeksuje każdą właściwość każdego elementu i oznacza każdy ciąg lub liczbę jako mającą indeks zakresu. Gdy silnik nie działa, leniwe indeksowanie próbuje wykonać aktualizacje indeksu na znacznie niższym poziomie priorytetu. Zasady, które indeksują ścieżkę główną /*, muszą uwzględniać lub wykluczać tę ścieżkę. Strategie włączania/wykluczania w usłudze Azure CosmosDB umożliwiają proaktywne indeksowanie wszelkich nowych właściwości dodanych do modelu. Jeśli istnieje konflikt między ścieżkami uwzględnionymi i wykluczonymi, pierwszeństwo ma bardziej precyzyjna ścieżka. Głębsze ścieżki mają wyższy stopień precyzji niż ścieżki węższe.

W przypadku korzystania z Azure Cosmos DB nie będzie można tworzyć żadnych indeksów przestrzennych. Jeśli chcesz korzystać z wbudowanych funkcji przestrzennych SQL, powinieneś utworzyć indeks przestrzenny dla właściwości, których chcesz użyć. Ponadto indeks złożony może służyć do poprawy wydajności podczas wykonywania zapytań dotyczących równości i zakresu. Indeks złożony może być również użyty do optymalizacji filtrów wielu zakresów w przypadkach, gdy wymagane są filtry wielu zakresów. Filtry w asortymencie obejmują! Indeksy na dwóch indeksach złożonych (imię ASC, wiek ASC i ***** ASC) powinny być bardzo różne. Optymalizację zapytania można uogólnić dla dowolnej kolejności według zapytania, które ma filtry.

Za pomocą tej metody można również używać indeksów złożonych do optymalizowania zapytań na podstawie funkcji systemowych i porządku. W przypadku zmiany polityki indeksowania następuje przekształcenie pomiędzy starym a nowym indeksem. Podczas jakiejkolwiek transformacji indeksu nie ma to wpływu na stan dostępności danych. W zależności od liczby i rozmiaru elementów ich ukończenie może zająć do godziny. Tworzysz jednostki RU obsługiwane przez transformację, ale mają one niższy priorytet niż te, które uruchamiają operacje CRUD lub zapytania. W przyszłości po zakończeniu transformacji indeksu dla zapytań będą używane tylko nowe indeksowane ścieżki. Jeśli żadna ścieżka właściwości nie musi być indeksowana, ale wymagany jest czas TTL, możesz użyć strategii indeksowania .