Indexação em bancos de dados NoSQL

Há muitas maneiras diferentes de indexar dados em um banco de dados NoSQL. Os métodos de indexação mais comuns são hash, baseado em árvore e distribuído. Hashing é um método de indexação comum porque é muito rápido. Os dados são armazenados em uma tabela hash e as chaves são usadas para indexar os dados. Este é um bom método para bancos de dados pequenos porque é fácil de implementar e é muito rápido. A indexação baseada em árvore é um bom método para bancos de dados maiores. Os dados são armazenados em uma árvore e as chaves são usadas para indexar os dados. Esse método é mais lento que o hash, mas é mais escalável. A indexação distribuída é um bom método para grandes bancos de dados espalhados por vários servidores. Os dados são armazenados em uma tabela de hash distribuída e as chaves são usadas para indexar os dados. Esse método é mais lento que o hash, mas é mais escalável e pode lidar com mais dados.

Um índice de banco de dados , como um hash ou uma matriz, é um tipo de estrutura de dados. Podemos organizar os dados de várias maneiras, mas esta é a mais simples. Neste exemplo, veremos um índice de endereços que foram apontados por nomes. Um banco de dados está preso em São Francisco se não houver nenhum índice para ele. É fundamental entender como os índices contribuem para a eficiência de nossos bancos de dados, definindo como eles gastam tempo e recursos. A indexação de um índice permite que o banco de dados procure registros correspondentes mais rapidamente, o que pode resultar em consultas extremamente lentas. O aumento do desempenho de um grande número de nossas consultas de banco de dados, por outro lado, contribui para o custo de gravação no índice.

Os dados de um tigre com fio são armazenados em um tipo diferente de tabela para otimizar a compactação rápida (para coleta) ou compactação de prefixo (para índices). O cache WiredTiger exibe ambos de forma diferente do que no disco, uma vez que eles são carregados.

Uma matriz MongoDB contém um conjunto de dados que podem ser acessados ​​usando um índice multichave. Quando o MongoDB indexa um campo com um valor de array, ele cria entradas de índice separadas para cada elemento do campo. Usando esses índices multichave, as consultas podem selecionar facilmente documentos contendo matrizes, combinando um ou mais elementos da matriz com o índice multichave.

O índice primário contém um subconjunto de atributos de uma tabela pai, enquanto o índice secundário contém um subconjunto de atributos de uma tabela pai. Quando a tabela de índice primário está diretamente relacionada à tabela base, a tabela é chamada de tabela de índice primário.

O valor do campo incluído no índice determina sua classificação de índice. O MongoDB, por outro lado, fornece um método createIndex() para criar índices em coleções. Esse método pode ser usado para criar vários índices, incluindo texto e índices bidimensionais.

Como o Nosql é indexado?

Os bancos de dados Nosql são normalmente indexados por uma chave que é usada para identificar os dados. Os dados são então armazenados em uma estrutura de dados que pode ser pesquisada pela chave.

Índices: um componente-chave dos bancos de dados Nosql

Um grande número de bancos de dados NoSQL inclui índices em seu software. A capacidade de reduzir o número de vezes que uma tabela ou consulta é examinada melhora o desempenho das atividades do banco de dados. os índices são diferenciados por uma expressão de campo, que representa um único nome de campo. Uma expressão de campo constante ou uma função que retorna uma constante deve estar presente na expressão de campo.

Qual método é usado para indexação no Mongodb?

O Mongodb usa um índice B- tree para indexar dados. Esse índice é usado para armazenar dados de maneira ordenada, o que facilita a consulta e a recuperação de dados.

MongoDB indexa documentos pelo valor _id, então atualizar o índice é crítico. Perda de dados e problemas de desempenho podem ocorrer se o índice _id for excluído.
De acordo com o MongoDB, é recomendável manter o índice _id atualizado. Se você precisar alterar o índice, certifique-se de fornecer um motivo para isso na saída do mongodump. Se você remover o índice sem fornecer um motivo, isso poderá resultar em perda de dados e problemas de desempenho.

O Nosql suporta índice secundário?

Os bancos de dados NoSQL normalmente não são criados com índices secundários em mente, pois são projetados para serem escaláveis ​​e de alto desempenho sem eles. No entanto, alguns bancos de dados NoSQL oferecem suporte a índices secundários, incluindo MongoDB e Cassandra.

Essa estrutura é composta por um subconjunto dos atributos de uma tabela e é chamada de índice secundário. A tabela pode ser particionada de várias maneiras e classificada por chaves em vez da base. Presumimos anteriormente que o índice secundário era uma tabela com sua chave de partição, mas esse não é o caso. Ele é armazenado no mesmo nó que a tabela pai. Índices adicionais em bancos de dados NoSQL de valor-chave não devem ser definidos usando apenas a tabela de partição de índice. Um índice secundário é uma estrutura de dados hospedada no mesmo nó que uma tabela base. Nesta seção, uma implementação simples do índice secundário foi fornecida para um banco de dados fictício na memória. Duas estratégias de indexação (copiar e buscar) foram implementadas como resultado da demonstração.

Como os bancos de dados Nosql são armazenados?

Os bancos de dados NoSQL de documentos armazenam dados em vez de bancos de dados relacionais para reter a estrutura do documento. Como resultado, eles são classificados como “não apenas SQL” e são agrupados por vários modelos de dados flexíveis. Um banco de dados NoSQL pode ser um banco de dados de documentos puro, um banco de dados de armazenamento de chave-valor, um banco de dados de colunas largas ou um banco de dados de grafos.

O SQL é apenas um componente do NoSQL. Os bancos de dados NoSQL vêm em quatro tipos. Os diferentes tipos de modelos NoSQL usados ​​significam que existem diferenças significativas entre eles. Além da falta de banco de dados, as tecnologias NoSQL são comumente diferenciadas por recursos como baixos custos de transação. O desenvolvimento de um esquema, agrupamento de dados e suporte à replicação contribuem para a consistência ao longo do tempo. Os aplicativos da Web que usam bancos de dados de valor-chave para gerenciamento de sessão e armazenamento em cache se beneficiam muito deles. Quando os dados são acessados ​​por colunas, os armazenamentos de colunas grandes são ideais.

API, modelo de dados, esquema, dimensionamento e integridade de dados são as cinco principais categorias do NoSQL. Os bancos de dados NoSQL não requerem esquemas para armazenar dados. Os programadores dessa maneira podem se tornar mais ágeis, permitindo que dediquem mais tempo ao desenvolvimento de software. A integridade dos dados criados, lidos, atualizados e excluídos por aplicativos e usuários é protegida em bancos de dados NoSQL e SQL de diferentes maneiras. Cada transação é executada por conta própria em um estado de banco de dados consistente com ACID, sem efeito, até que um resultado correto ou nenhum efeito seja obtido. O termo “nosql” refere-se a alguns bancos de dados que foram construídos antes do desenvolvimento do sistema de gerenciamento relacional (RDBMS). Um cluster de banco de dados em grande escala é criado no início dos anos 2000 como parte de uma nuvem ou arquitetura de banco de dados de aplicativo da Web.

O que é Nosql?

Os bancos de dados NOSQL são um subconjunto de uma ampla variedade de sistemas de banco de dados que substituem os modelos relacionais tradicionais baseados em linha e baseados em SQL por um modelo mais flexível que armazena dados em documentos. Como resultado, os bancos de dados NOSQL são mais fáceis de usar porque os desenvolvedores não estão restritos aos modelos de dados tradicionais que funcionam bem de uma maneira específica para os dados. A flexibilidade desse tipo de estrutura de dados permite escalabilidade horizontal, pois a estrutura dos dados é facilmente alterada sem afetar a própria infraestrutura do banco de dados. O banco de dados MongoDB é construído no modelo NoSQL orientado a documentos, que não é um exemplo incomum de NOSQL. Os atributos e valores do documento são armazenados no MongoDB e no formato JSON. Como cada documento pode ser facilmente compreendido e modificado sem afetar o restante do sistema, ele é simples de entender e manipular. Outro banco de dados NOSQL popular é o Couchbase. Um modelo de chave-valor é usado no Couchbase para representar os dois componentes de cada registro no banco de dados: uma chave e um valor. Arrays, números e strings podem ser armazenados em sua ordem lógica, com valores sendo strings, números ou objetos. Como os valores podem ser armazenados em qualquer ordem sem medo de colisões, o Couchbase é uma excelente opção para dados que nem sempre são estruturados de uma maneira específica. O banco de dados clusterpoint NoSQL é composto de um armazenamento de colunas com colunas. Isso significa que os dados são armazenados em tabelas, linhas e colunas com base nas necessidades do sistema. Os dados podem ser armazenados de forma que as colunas possam ser dimensionadas da maneira que for conveniente para elas. Mark Logic é um banco de dados NoSQL que difere dos tipos tradicionais de bancos de dados NoSQL. Um armazenamento de valor-chave é um tipo de armazenamento NoSQL que pode armazenar registros. Como resultado, é uma solução perfeita para dados que devem ser acessados ​​com frequência, mas nem sempre podem ser armazenados em formato de papel.

Indexação em Sql Vs Nosql

A indexação é uma das diferenças mais importantes entre SQL e NoSQL. O SQL emprega um índice de árvore B, que é uma estrutura hierárquica na qual os dados são armazenados. Um índice de hash, por outro lado, armazena dados em um armazenamento de valor-chave e é usado no NoSQL.

Neste post, irei comparar e contrastar os bancos de dados SQL e NoSQL, bem como realizar uma comparação de seu desempenho. Além disso, fornecerei uma lista de casos de uso em que um é superior ao outro. Cada banco de dados contém sua própria linguagem de consulta ou abordagens para consultar dados. Os bancos de dados NoSQL geralmente têm uma taxa mais alta de operações de gravação por segundo do que os bancos de dados SQL. Quando um dado não é estruturado e não verificado antes de entrar no banco de dados, ele pode ser inserido ou salvo em um estado malformado ou incorreto. Os bancos de dados NoSQL são chamados sem esquema porque não requerem um esquema fixo para inserir e recuperar dados. O banco de dados SQL é uma boa escolha se você estiver fazendo várias operações de leitura por segundo enquanto mantém seus dados seguros.

Essa funcionalidade é especialmente útil ao executar serviços de log que precisam armazenar muitos dados. Os mecanismos de índice em bancos de dados NoSQL são menos robustos e menos eficientes do que os de bancos de dados tradicionais. Os bancos de dados NoSQL já existem há algum tempo. Bancos de dados SQL e bancos de dados NoSQL têm vantagens e desvantagens distintas dentro do setor. Os requisitos e as opções da sua empresa determinam como você irá implementá-lo. Bancos de dados tradicionais são a melhor escolha para quem precisa de tecnologia testada em batalha com muita experiência no setor. Se, por outro lado, você deseja armazenar grandes volumes de dados não estruturados em tempo hábil, considere o NoSQL.

Os bancos de dados NoSQL funcionam melhor que os bancos de dados SQL em termos de desempenho. Os índices de banco de dados no SQL Server são conhecidos como b-trees, que são mais lentos do que os índices de banco de dados não clusterizados. Além disso, quando se trata de instruções SELECT, um índice clusterizado pode ser o mais rápido, mas nem sempre é a melhor opção.

Como pesquisar um banco de dados Nosql

Para pesquisar um banco de dados NoSQL, você precisará usar uma linguagem de consulta. As linguagens de consulta são projetadas para facilitar a pesquisa de dados em um banco de dados NoSQL. Existem muitas linguagens de consulta diferentes, mas todas têm a mesma funcionalidade básica. Você pode usar uma linguagem de consulta para pesquisar dados por palavra-chave, por tipo de dados ou por local.

Um banco de dados de mecanismo de pesquisa é um banco de dados NoSQL que não atende necessariamente aos requisitos estruturais rígidos dos sistemas de gerenciamento de bancos de dados relacionais (RDBMS). Uma pesquisa pode assumir a forma de uma consulta baseada em texto ou semiestruturada ou uma pesquisa não estruturada. Em vez de pesquisar diretamente o texto, as consultas usam a pesquisa de índice. Pesquisas de dados que usam um RDBMS rígido e uma estrutura de sentença de texto completo semelhante àquela encontrada em um documento do Microsoft Word ou PDF. A pesquisa geográfica associa locais a recursos da Web para que possam ser usados ​​para responder a consultas baseadas em localização. A pesquisa vetorial é um método de pesquisa de palavras próximas a uma palavra-chave.

Onde o índice é armazenado no banco de dados

As linhas de um banco de dados podem ser organizadas em tabelas conforme necessário. Cada linha contém uma chave exclusiva que a distingue de todas as outras linhas e é armazenada em um índice para facilitar o acesso rápido. Uma chave é armazenada em um índice e muda automaticamente à medida que novas linhas são adicionadas.

Quando um banco de dados está em segundo plano, os índices são uma ferramenta poderosa que auxilia em consultas de banco de dados mais rápidas. Um banco de dados possui linhas e colunas que organizam os dados em tabelas. Cada linha tem uma chave única que a distingue das outras. Essas chaves são armazenadas em um índice para facilitar o acesso a elas. Se tivermos vários clientes com o mesmo número de telefone, podemos precisar usar um índice para localizá-los rapidamente. A sintaxe para criar um índice varia dependendo do banco de dados, mas geralmente inclui a palavra-chave CREATE seguida pela palavra- chave INDEX e o nome da tabela a ser indexada como base.

Índices são usados ​​para acelerar pesquisas e consultas em um banco de dados

Os resultados de pesquisa e consulta podem ser acelerados usando índices para armazenar dados em bancos de dados. Em uma tabela, um índice é uma estrutura de dados que armazena dados para uma coluna específica. Uma tabela é preenchida com um índice.

Indexação em Mongodb

O Mongodb usa índices para melhorar o desempenho da consulta. Um índice é uma estrutura de dados (provavelmente uma árvore B) que armazena os valores de um campo específico em uma coleção. Quando uma consulta é executada, o banco de dados pode usar o índice para localizar rapidamente os documentos desejados. Sem um índice, o banco de dados teria que verificar todos os documentos da coleção, o que seria muito lento.

É baseado em sistemas de gerenciamento de banco de dados orientados a documentos e emprega PostgreSQL. Você pode armazenar grandes quantidades de dados em documentos que podem ter qualquer tamanho ou formato. Uma das ferramentas mais importantes para melhorar o desempenho do banco de dados são os índices. Você aprenderá tudo o que precisa saber sobre índices, como criá-los e como testar como eles são usados ​​em um banco de dados ao acompanhar este tutorial. Os índices de uma coleção são estruturas de dados especiais que contêm apenas uma pequena parte dos dados da coleção. O banco de dados MongoDB pode percorrer essas variáveis ​​de forma rápida e eficiente porque elas são implementadas dessa maneira. Conforme explicado neste guia, um banco de dados de exemplo pode ser usado para criar índices de vários tipos.

Vamos precisar de vários tipos diferentes de documentos neste tutorial, bem como de uma coleção de documentos. Os documentos descritos nesta seção são os cinco picos de montanha mais altos do mundo. A saída contém uma lista de identificadores atribuídos a cada novo objeto inserido. O objetivo deste guia é explicar como o MongoDB indexa documentos para limitar a quantidade de dados que podem ser lidos destacando os detalhes da consulta. O método createIndex permite criar um índice para o campo de altura de uma coleção de picos. Neste exemplo, criaremos um único índice de campo, o que significa que o documento contém uma única chave (altura no exemplo anterior) para o campo que precisamos. Se isso não funcionar, tente executar a mesma consulta novamente com um novo índice.

Como resultado, haverá uma diferença significativa na saída porque o índice estava envolvido na execução da consulta. A segunda etapa é criar uma lista de índices exclusivos. Não há como inserir dois documentos em uma coleção do MongoDB se ambos os valores do atributo _id forem iguais. Isso se deve à capacidade automática do banco de dados de indexar todos os campos com o campo _id. Ao usar esta etapa, você pode criar índices para garantir que os valores de um determinado campo sejam exclusivos para cada documento em uma coleção. A quarta etapa é criar um índice para um campo incorporado em um banco de dados MongoDB. À medida que a complexidade dos documentos armazenados no banco de dados aumenta, também aumenta o impacto das consultas.

Nesta etapa, demonstramos como gerar índices de campo único em documentos incorporados. É fundamental lembrar que adicionar muitos índices pode ser prejudicial ao desempenho, assim como adicionar poucos pode ser prejudicial. O MongoDB usará índices para gerar a ordenação final com base nos campos que fazem parte de um banco de dados. Com isso, não será necessário organizar mais nenhum documento após a conclusão da pesquisa de texto completo. Esse índice foi criado anteriormente como ascendente usando a sintaxe * ascents.total: 1 e os picos das montanhas solicitados pela consulta foram classificados em ordem decrescente. Quando o MongoDB está procurando um documento para consultar, ele usa um único índice de campo para procurar um documento. Se o MongoDB puder fornecer apenas uma parte de uma consulta na qual um índice está disponível, ele o usará como a primeira etapa na execução de uma varredura de coleção.

Esse nem sempre é o caso dos índices compostos. É possível que a definição de um índice que abrange vários campos impeça a execução de verificações adicionais. A sexta etapa é criar um índice de várias chaves. Nesta etapa, demonstramos como o MongoDB se comporta quando o índice é criado em um campo que armazena vários valores, como um array. Atualmente, o MongoDB executa uma verificação de coleção completa para esta consulta porque não há índice para esse campo. Cada um desses quatro picos abrange mais de um país, de acordo com os campos de localização, e todos esses valores representam uma matriz de vários picos. Cada campo em uma matriz tem seu próprio índice multichave do MongoDB.

Quando um documento tem um campo de localização que armazena uma matriz [“China”, “Nepal”], duas entradas de índice separadas aparecem para o mesmo documento, uma para a China e outra para o Nepal. Mesmo que a consulta especifique uma correspondência parcial com o conteúdo, o MongoDB pode usar o índice com eficiência. Os índices do MongoDB são usados ​​pelo MongoDB para reduzir a quantidade de dados que o MongoDB precisa analisar durante a execução da consulta para melhorar o desempenho da consulta. Um subconjunto de recursos de índice fornecidos pelo MongoDB foi descrito no tutorial, que se destina a melhorar o desempenho da consulta em bancos de dados ocupados. A documentação oficial do MongoDB pode ser encontrada aqui.

No campo especificado, você pode criar um único índice de campo. O objetivo desse índice é acelerar a recuperação de documentos do banco de dados. Os documentos que correspondem à definição de índice são recuperados primeiro, seguidos pelos documentos que correspondem à definição de índice com base em seus campos *id.
Se você não estiver usando um cursor, deverá consultar os dados que não precisam ser salvos com pressa. Você pode acessar campos específicos no banco de dados conforme necessário usando o cursor para mover-se pelo banco de dados sequencialmente.

A desvantagem dos índices

Além disso, os índices podem tornar as consultas mais lentas se forem grandes.

Indexação de banco de dados relacional

A indexação de banco de dados relacional é o processo de criação e manutenção de índices em tabelas de banco de dados relacional. Os índices são usados ​​para melhorar o desempenho das consultas ao banco de dados. Os índices podem ser criados em uma ou mais colunas de uma tabela. Uma coluna pode ser indexada mais de uma vez se fizer parte de vários índices.

Um indexador de banco de dados é uma técnica de estrutura de dados usada para localizar e acessar dados rapidamente em um banco de dados. Existem dois tipos de mecanismos de organização de arquivos que são seguidos por índices para armazenar dados. Existem três tipos principais de indexação. A organização dos arquivos hash está listada abaixo. O índice é classificado pelo primeiro nome (chave de pesquisa). Ao indexar arquivos com base neste formato, ele os organiza sequencialmente. Precisamos apenas saber onde estão os dados em um índice não clusterizado, ou seja, ele fornece uma lista de ponteiros ou referências virtuais. A indexação de um único bloco pode ser realizada dividindo o bloco principal em blocos menores para facilitar sua localização.