Bancos de dados NoSQL: os benefícios de uma política de indexação adequada

No mundo do Big Data, os bancos de dados NoSQL têm se tornado cada vez mais populares devido à sua escalabilidade e flexibilidade. No entanto, esses bancos de dados podem ser difíceis de gerenciar e otimizar sem uma política de indexação adequada. Uma política de indexação é necessária para garantir que os dados sejam devidamente organizados e fáceis de consultar. Sem uma política de indexação, um banco de dados NoSQL pode se tornar lento e pesado. Além disso, uma política de indexação bem projetada pode ajudar a melhorar o desempenho de um banco de dados NoSQL. Há vários fatores a serem considerados ao projetar uma política de indexação para um banco de dados NoSQL. A estrutura de dados, padrões de acesso e cargas de trabalho devem ser levados em consideração. Além disso, a política de indexação deve ser projetada para escalar à medida que o banco de dados cresce. Os benefícios de uma política de indexação bem projetada são numerosos. Um banco de dados NoSQL com uma política de indexação adequada será mais organizado, eficiente e escalável.

O que é indexação no banco de dados Nosql?

Os bancos de dados NoSQL devem ser capazes de indexar estruturas. Em geral, a indexação refere-se ao ato de inserir uma chave no local de um registro de dados. Existem várias estruturas de dados de indexação que são comumente usadas em bancos de dados NoSQL. No decorrer desta seção, examinaremos alguns dos métodos mais comuns, incluindo indexação B-Tree, índice T-Tree e índice O2-Tree.

O índice do banco de dados é um tipo de estrutura de dados que se parece com uma matriz ou hash. Podemos organizar os dados de várias maneiras. Usaríamos esse método para criar um índice de nomes que apontassem para endereços. Há um banco de dados que está preso em São Francisco porque não há índice para ele. Entender como nossos bancos de dados usam seus recursos e tempo é fundamental para entender como seu trabalho é realizado. Os índices do banco de dados permitem pesquisar correspondências de maneira mais rápida e eficiente, mas também expõem o banco de dados a consultas extremamente lentas. Podemos compensar o custo de gravação no índice melhorando o desempenho de um grande número de consultas ao banco de dados.

É fundamental rastrear indicadores econômicos importantes por meio do uso de índices. Um índice de dados é um método para organizar dados em categorias e simplificar sua definição. Uma maneira de organizar as informações é indexá-las para facilitar sua localização. A utilização de índices é uma ferramenta importante para acompanhar o desempenho dos indicadores econômicos.

Criando índices no Mongodb

O exemplo a seguir pode ser usado para gerar um índice para o nome do campo na coleção de usuários.
A criação de um usuário db (nome, índice) permite criar um índice.
No exemplo a seguir, criarei uma lista de e-mails dos usuários usando o campo de e-mail.
Crie um db.users.Index (email:index); e

Por que precisamos de indexação no Mongodb?

Precisamos de indexação no mongodb para garantir que nossas consultas sejam eficientes. A indexação nos permite localizar rapidamente os dados de que precisamos sem ter que varrer todo o banco de dados. Isso torna nossas consultas mais rápidas e eficientes.

O índice é um exemplo de um conjunto de campos ou uma coleção de campos aplicada no nível da coleção. Como resultado, você não precisa executar uma varredura de coleção, o que envolve a varredura de todas as suas coleções para encontrar uma correspondência para sua consulta. Ao usar os índices corretos, você pode consultar com mais eficiência porque o número de documentos é limitado desde o início. A indexação pode melhorar o desempenho de uma operação de dados. Quando você sobrecarrega índices, eles se tornarão dominantes nas páginas de memória e resultarão em uma quantidade excessiva de espaço de armazenamento. Um pequeno número de índices altamente eficazes deve ser usado. Antes de começar a trabalhar na criação de uma coleção, você deve primeiro considerar o agrupamento, a maneira como ele é usado na pesquisa e na classificação.

Você pode definir agrupamentos usando a interface do usuário do Studio 3T e o IntelliShell incorporado a ele. Como resultado, a chave primária é 'agrupada' de forma que o índice pode ter menos blocos de páginas para visitar para cada pesquisa de chave de índice, resultando em uma taxa de acertos muito maior para o sistema. Se você fizer isso no nível da coleção, será mais organizado, seguro e fácil de alterar. As consultas simples são mais fáceis de executar se o índice usado nos critérios de seleção e o agrupamento forem os mesmos. Quando alteramos a ordem do índice, devemos ordenar os dois campos da seguinte forma. Em inglês, o primeiro nome precede o segundo nome. Um sobrenome de 140 Ms. pode resultar em 40 minutos adicionais de tempo de execução.

Isso parece estranho porque o índice na verdade desacelerou o processo de execução, de modo que leva o dobro do tempo que levaria com o índice padrão. Na maioria dos casos, executar uma consulta sem primeiro inserir o primeiro campo de um índice não é recomendado. Em outras palavras, o campo de índice deve ser ARGUMENTO pesquisável. Como parte de uma busca complexa, é preferível reduzir o número de candidatos ao primeiro item da lista de índices. Se você tiver um campo de endereço de e-mail, poderá descobrir quem o está usando inserindo um índice. Conseguimos usá-lo com eficiência porque persuadimos o MongoDB a usar a melhor estratégia para encontrar os prováveis ​​'Wiggins' no banco de dados e, em seguida, copiar o endereço completo no índice em vez do próprio documento. Não há necessidade de confiar no documento para encontrar esses vinte endereços porque isso pode ser feito muito mais rápido.

O banco de dados MongoDB emprega um índice para gerar uma chave de índice para cada elemento na matriz. Também podemos usar o índice para 'cobrir' o campo 'Nome completo' ao recuperá-lo do índice. A quantidade de tempo economizado será pequena. Ao recuperar dados de índice , as recuperações de cache têm uma taxa de acertos melhor do que as varreduras de coleta completa.

Qual é o benefício de usar um índice no Mongodb?

Para evitar a execução de uma varredura de coleção, que envolve a varredura de todos os documentos em uma coleção para uma correspondência com sua consulta, índices no MongoDB podem ser usados. Para consultar com mais eficiência, você deve ter os índices adequados ; como há tantos documentos para escolher desde o início, pode ser necessário usar vários índices.

Qual é o benefício da indexação no SQL?

A indexação em SQL pode ser usada para melhorar o desempenho das consultas. Ao criar um índice em uma coluna, você pode tornar mais fácil e rápido para o banco de dados encontrar os dados que você está procurando. Os índices também podem ser usados ​​para impor restrições de exclusividade em uma coluna, o que pode ser útil quando você deseja garantir que não haja duas linhas em uma tabela com o mesmo valor para uma determinada coluna.

Indexação em Sql Vs Nosql

Existem muitas diferenças entre a indexação em bancos de dados SQL e NoSQL. Em bancos de dados SQL, a indexação é normalmente usada para acelerar a recuperação de dados de uma tabela criando um índice em uma ou mais colunas da tabela. Em bancos de dados NoSQL, a indexação geralmente é usada para acelerar a recuperação de dados de uma coleção, criando um índice em um ou mais campos dos documentos da coleção.

Nesta postagem, examinarei as diferenças entre os bancos de dados SQL e NoSQL e avaliarei seu desempenho. Além disso, fornecerei uma lista de casos de uso em que um é superior ao outro. Existe uma linguagem ou abordagem de consulta apropriada para cada banco de dados. Os bancos de dados NoSQL têm uma taxa mais alta de operações de gravação por segundo do que os bancos de dados SQL. Como os dados não estruturados não podem ser adicionados a um banco de dados até que tenham sido não verificados e não estruturados, dados inválidos ou incorretos podem ser inseridos e salvos. Quando bancos de dados NoSQL são usados ​​em vez de esquemas fixos, os dados não podem ser inseridos e recuperados em um esquema. Quando se trata de executar várias operações de leitura por segundo, os bancos de dados SQL geralmente são a melhor escolha.

Os serviços de registro, por exemplo, podem precisar armazenar enormes quantidades de dados. Um banco de dados NoSQL é um fenômeno relativamente novo e seus mecanismos de índice podem não ser tão poderosos ou eficientes quanto antes. Existem inúmeras vantagens e desvantagens dos bancos de dados NoSQL e SQL na indústria. Tudo o que você precisa fazer é olhar para os requisitos e objetivos da sua empresa. Se você está procurando tecnologia de ponta e conhecimento do setor, deve se ater a um banco de dados tradicional. Se você deseja armazenar grandes volumes de dados não estruturados o mais rápido possível, o NoSQL é a ferramenta a ser usada.

Indexação em bancos de dados Sql e Nosql

Os índices do banco de dados SQL são um método muito comum de recuperação de dados. As técnicas de busca e recuperação usam índices para acelerar o processo. Bancos de dados NoSQL, como SimpleDB, Hadoop/HBase e Cassandra, empregam diferentes mecanismos de indexação. A indexação de árvores B-Tree e T-Tree é muito comum no NoSQL, enquanto as árvores T-Tree e O2-Tree não são.

Indexação em Nosql

A indexação em bancos de dados NoSQL pode ser realizada de várias maneiras, dependendo do banco de dados específico. Por exemplo, no MongoDB, a indexação pode ser executada usando um índice de árvore B, um índice de hash, um índice de texto ou um índice geoespacial.

Um subconjunto de atributos de alguma tabela pai em uma estrutura de dados chamada de índice secundário. A partição da tabela e as chaves de classificação podem ser alteradas, ao contrário da tabela base. Ao contrário do índice primário, o índice secundário não é uma tabela com uma chave de partição. Ele é armazenado no mesmo nó que a tabela pai neste caso. Índices adicionais não são definidos em um banco de dados NoSQL em termos de tabelas de partição de índice. Um índice secundário é uma estrutura de dados encontrada no mesmo nó que o índice primário. Esta seção forneceu uma maneira fácil de implementar o índice secundário para um banco de dados fictício na memória. Ele demonstrou como duas estratégias de indexação (copiar e buscar) poderiam ser implementadas.

Os benefícios de um índice secundário

Um índice em um índice secundário permite que o mecanismo de consulta pesquise os dados desejados muito mais rapidamente do que com a tabela inteira no índice primário.
O índice de um índice secundário também é usado para melhorar a qualidade dos dados retornados. Também pode ser usado para garantir que os dados retornados pela consulta estejam corretos, incluindo apenas os dados exigidos pela consulta.

Política de indexação do Cosmos Db

A política pode ser definida automaticamente por padrão. Para fazer isso, a propriedade automatic na política de indexação deve ser configurada como true. Quando essa propriedade for verdadeira, o Azure Cosmos DB indexará os documentos automaticamente à medida que forem escritos.

No Azure CosmosDB, cada contêiner tem uma política em vigor para indexar seus itens com base nos índices definidos por ele. Ele indexa cada propriedade de cada item e marca cada string ou número como tendo um índice de intervalo. Quando o mecanismo não está funcionando, a indexação preguiçosa tenta executar atualizações de índice em um nível de prioridade muito mais baixo. Uma política que indexa o caminho raiz /* deve incluir ou excluir o caminho. As estratégias de inclusão/exclusão no Azure CosmosDB permitem que ele indexe proativamente quaisquer novas propriedades adicionadas ao modelo. Se houver um conflito entre os caminhos incluídos e excluídos, o caminho mais preciso terá precedência. Caminhos mais profundos têm um maior grau de precisão do que caminhos mais estreitos.

Ao usar o Azure Cosmos DB, você não poderá criar nenhum índice espacial. Se você deseja usar funções integradas do SQL espacial, deve criar um índice espacial nas propriedades que deseja usar. Além disso, um índice composto pode ser usado para melhorar o desempenho ao realizar consultas de igualdade e intervalo. Um índice composto também pode ser usado para otimizar vários filtros de intervalo nos casos em que vários filtros de intervalo são necessários. Os filtros dentro do intervalo incluem! Os índices nos dois índices compostos (nome ASC, idade ASC e ***** ASC) devem ser muito diferentes. Uma otimização de consulta pode ser generalizada para qualquer ordem por consulta que tenha filtros.

Você também pode usar índices compostos para otimizar consultas com base em funções e ordem do sistema usando esse método. No caso de mudança na política de indexação, ocorre uma transformação entre os índices antigos e os novos. Durante qualquer transformação de índice, não há impacto no status de disponibilidade de dados. Dependendo do número e tamanho dos itens, eles podem levar até uma hora para serem concluídos. Você cria suas RUs provisionadas de transformação, mas elas são colocadas em uma prioridade mais baixa do que aquelas que executam operações ou consultas CRUD. No futuro, apenas novos caminhos indexados serão usados ​​para consultas quando uma transformação de índice for concluída. Se nenhum caminho de propriedade deve ser indexado, mas o TTL é necessário, você pode usar uma política de índice .