Os benefícios e custos dos índices em bancos de dados NoSQL

Em geral, os índices devem ser usados ​​em bancos de dados Nosql quando o desempenho da consulta é uma preocupação. Os índices podem ajudar a acelerar a execução da consulta, permitindo que o banco de dados localize rapidamente os dados desejados. No entanto, os índices também podem tornar as operações de gravação mais lentas e consumir espaço de armazenamento adicional. Como resultado, é importante considerar cuidadosamente se os benefícios de usar um índice superam os custos.

É um sistema de gerenciamento de banco de dados orientado a documentos que emprega um serviço da Web RESTful. Ele é capaz de armazenar grandes quantidades de dados em documentos que podem variar em tamanho e estrutura. Uma das ferramentas mais críticas para administradores de banco de dados é ter índices. O objetivo deste tutorial é explicar como os índices funcionam, como criá-los e mostrar como eles são usados ​​por um banco de dados. As estruturas de dados de índice são tipos especiais de estruturas de dados que armazenam apenas uma parte dos dados que foram coletados de uma coleção. Por serem implementados de forma que possam percorrer o banco de dados com rapidez e facilidade, o MongoDB é adequado para essa finalidade. Neste guia, ensinaremos como criar um banco de dados de exemplo e como indexá-lo.

Este tutorial ensinará como criar uma coleção de documentos com uma variedade de campos. As montanhas estão listadas aqui nos documentos, que descrevem cinco dos picos mais altos do mundo. A saída conterá uma matriz de identificadores para os objetos recém-inserido. O objetivo deste guia é explicar como o MongoDB usa índices para limitar o documento percorrido, destacando os detalhes da consulta nos índices. Você pode usar o método createIndex() para criar um índice no campo de altura da coleção de picos. Quando criamos um único índice de campo neste exemplo, podemos assumir que o documento inclui uma única chave (a altura neste exemplo). Você deve tentar novamente usando um índice, porque você deve ter a mesma consulta que você fez antes.

Como o índice era um componente da execução da consulta, a saída será diferente. O segundo passo é criar índices exclusivos para o mercado. Não é possível adicionar dois documentos a uma coleção se ambos os valores de _id forem iguais. Isso ocorre porque o banco de dados mantém automaticamente um único índice de campo no campo _id. Como você verá nesta etapa, o valor de um determinado campo pode ser personalizado para cada documento em uma coleção usando índices. A quarta etapa é adicionar um índice a um campo incorporado em um banco de dados MongoDB. Quando uma consulta excede a capacidade do banco de dados, seu desempenho pode ser significativamente afetado.

O objetivo desta etapa é demonstrar como gerar índices de campo único em campos em documentos incorporados. Quando há um número excessivo de índices, é muito possível que o desempenho seja prejudicado, assim como seria se houvesse apenas alguns índices. O MongoDB usará índices na ordem final porque um campo em um índice está incluído na ordem final. Em outras palavras, depois de recuperar todos os documentos, não é necessário reordená-los. No exemplo anterior, o índice foi criado como uma forma ascendente usando a sintaxe *ascents.total: 1 * e a consulta solicita picos de montanha classificados de forma descendente. Um único índice de campo pode ser usado para identificar todos os documentos que o MongoDB está tentando consultar. Quando um índice está disponível apenas para a primeira parte de uma consulta, o MongoDB executará uma varredura de coleção primeiro.

Em alguns casos, o caso pode não ser o mesmo com índices compostos. Pode ser benéfico definir um índice que abranja vários campos para garantir que nenhuma verificação adicional seja necessária. A sexta etapa é desenvolver um índice multichave. Esta etapa demonstra como o MongoDB se comporta quando o campo usado para gerar o índice é um campo que armazena vários valores, como um array. Como não há índice para o campo de localização, o MongoDB realiza uma verificação completa da coleção para executar a consulta. Cada um desses quatro picos abrange um país, que é uma matriz de vários valores, e eles representam mais de um país. Cada campo em uma matriz é criado automaticamente como um índice de várias chaves no MongoDB.

Um documento com um campo de localização contendo uma matriz [“China, Nepal”], por exemplo, terá duas entradas de índice separadas para o mesmo documento: uma para a China e outra para o Nepal. O MongoDB pode usar seu índice com eficiência, mesmo que a consulta solicite apenas uma correspondência parcial contra seu conteúdo dessa maneira. Os índices do MongoDB podem reduzir a quantidade de dados que precisam ser analisados ​​durante a execução da consulta usando estruturas de dados especiais. Um subconjunto dos recursos de indexação do MongoDB foi discutido no tutorial para melhorar o desempenho da consulta em bancos de dados ocupados. Saiba mais sobre a indexação do MongoDB na documentação oficial do MongoDB .

índices, além de pesquisar as linhas em uma tabela de banco de dados toda vez que uma tabela é acessada, podem ser usados ​​para localizar dados rapidamente. É simples criar índices usando uma ou mais colunas de uma tabela de banco de dados, o que permite pesquisas aleatórias rápidas e eficientes e acesso a registros ordenados.

O sistema NoSQL armazena índices de pesquisa de duas maneiras: índices no local armazenados no banco de dados NoSQL e por meio de um serviço de pesquisa remoto. Os sistemas NoSQL normalmente mantêm seus índices e dados no mesmo nó. Alguns sistemas NoSQL empregam serviços de pesquisa externos para pesquisa de texto completo.

Ao usar índices como uma condição de filtro na cláusula WHERE de uma consulta, não é recomendável usar índices em colunas que retornam uma grande porcentagem de linhas de dados. Se você tivesse uma entrada para as palavras “o” ou “e” no índice de um livro, não seria capaz de encontrá-los. As tabelas indexadas podem ser usadas para executar lotes de grandes tarefas de atualização em lote regularmente.

Como os índices no MongoDB não exigem uma varredura de coleção, que geralmente envolve a varredura de cada documento em uma coleção para encontrar uma correspondência para sua consulta, você não precisa executar uma varredura de coleção. Ao usar os índices corretos, você poderá consultar com mais eficiência porque o número de documentos é limitado desde o início.

Quando devemos usar índices de banco de dados?

O que é um índice e por que eles são usados? A velocidade e a facilidade de uso de um índice de dados facilitam a recuperação de dados de bancos de dados. Este método acelera consultas select e cláusulas where. Embora tenha melhorado o desempenho de INSERT, também reduziu o desempenho de UPDATE.

O índice de uma tabela de banco de dados contém uma cópia de uma ou mais colunas (ou colunas). Da mesma forma, cada linha copiada é vinculada à linha original na coluna da tabela em um índice, e esse link também está presente em cada linha copiada. Quando um banco de dados executa mais operações de leitura do que operações de gravação, os índices são os mais úteis. Você quase certamente não precisará de um índice para as ações que você escreve em vez de ler na coluna da tabela. É possível criar um índice para várias colunas em um banco de dados, mas a ordem das colunas é muito importante. Os usuários poderão pesquisar filmes pelo nome do diretor e ver quais filmes foram exibidos em ordem cronológica com a implementação de um novo recurso. Se tivéssemos criado um índice com release_date primeiro, não teríamos como saber se cada versão incluía vários IDs de diretor associados ao índice. Os diretores agora serão solicitados para uma pesquisa mais precisa, com datas de lançamento para cada diretor definido. Os índices de banco de dados são diferenciados por suas árvores balanceadas, ou árvores B.

Um subconjunto das linhas na tabela pode ser recuperado com índice, resultando em resultados de varredura de tabela mais rápidos. Dependendo da velocidade relativa de uma varredura de tabela e do cluster de linhas associadas a uma chave de índice, as linhas recuperadas pelo índice irão variar.
Quando se trata de tabelas com uma ampla gama de valores, os índices podem ser extremamente úteis para reduzir o tempo necessário para pesquisá-los.

O Nosql usa índices?

Usando técnicas de indexação para bancos de dados NoSQL, a indexação de estruturas indexadas é o processo de emparelhar uma chave com o local de um registro de dados. Os bancos de dados NoSQL podem ser índices de várias maneiras. Esta seção descreverá brevemente alguns dos métodos mais comuns de indexação, como os índices B-Tree, T-Tree e O2-Tree.

Mongodb: um poderoso banco de dados orientado a documentos

Um banco de dados MongoDB é um banco de dados orientado a documentos que emprega índices multichave para indexar o conteúdo de arrays. Nesse caso, as consultas podem usar a correspondência de elementos ou elementos de uma matriz para determinar se o documento contém matrizes. Além dos índices primários , o MongoDB oferece suporte a índices secundários que podem ser usados ​​para consultar atributos não primários.

Onde os índices devem ser usados?

Índices devem ser usados ​​em bancos de dados para acelerar o processo de recuperação de dados. Os índices podem ser usados ​​para melhorar o desempenho das consultas SQL.

Inclui uma lista de nomes, assuntos e outros tópicos que foram vinculados aos locais onde são encontrados. Esses sistemas também podem ser usados ​​em bancos de dados online para organizar e categorizar dados. A criação e manutenção de índices são discutidas neste artigo, assim como os fundamentos dos índices. Em seu rascunho de índice, você incluirá seus tópicos principais, bem como quaisquer alternativas. As subcategorias só devem ser criadas se forem de interesse do autor e relacionadas ao tema do livro. Se você estiver escrevendo para uma publicação do setor, pode ser necessário usar um termo alternativo ou gíria para algumas palavras. Ao iniciar uma palavra de índice, use um substantivo.

A maioria das entradas em um índice não possui palavras em maiúsculas. Você precisará colocar em itálico se estiver fazendo referência a uma publicação. Alguns editores têm indexadores profissionais que garantem que cada página em seu site corresponda ao contador de páginas do índice. Você precisará certificar-se de que a grafia de seus nomes ou títulos seja consistente e correta se os estiver usando em primeiro lugar. Ao citar um pesquisador chamado John Grey, você não poderá corresponder sua correção automática ao nome dele no índice.

Ao indexar, você garante acesso rápido e fácil às informações necessárias. Você pode gerar relatórios em seu sistema para auxiliá-lo na tomada de melhores decisões sobre o seu negócio.

Por que devemos usar a indexação no Mongodb?

Existem algumas razões pelas quais você pode querer usar a indexação no MongoDB:
1. A indexação pode melhorar o desempenho de suas consultas, especialmente se você estiver consultando valores específicos em vez de usar uma pesquisa de texto completo.
2. A indexação pode ajudá-lo a impor restrições de exclusividade em seus dados, o que pode ser útil se você estiver construindo um sistema que depende da integridade dos dados.
3. A indexação também pode ajudá-lo a otimizar o uso do espaço de armazenamento, pois a indexação pode permitir que você armazene apenas os dados necessários para recuperar seus resultados.

De acordo com o MongoDB, índices excessivos também podem afetar negativamente o desempenho. Neste artigo, executarei alguns experimentos simples e fornecerei algumas heurísticas que encontrei para ajudá-lo a determinar quando e quantos índices são necessários. Um experimento N=1 foi usado para gerar as descobertas apresentadas neste artigo. Eu não usaria mais nada para construir meu aplicativo porque o MongoDB tem um desempenho admirável. Geramos US$ 50 milhões em receita a cada ano usando um cluster MongoDB em pequenas cargas de trabalho na nuvem, graças a uma boa estratégia de indexação. Ter alguns padrões de design e ser cuidadoso com operações lentas conhecidas pode simplificar o manuseio de coleções de dezenas de milhões de documentos.

Indexação em Sql Vs Nosql

Existem algumas diferenças importantes entre a indexação em bancos de dados SQL e NoSQL. Em primeiro lugar, os bancos de dados SQL tendem a usar índices de árvore B, enquanto os bancos de dados NoSQL geralmente usam índices de hash . Em segundo lugar, os bancos de dados SQL geralmente indexam todas as colunas em uma tabela, enquanto os bancos de dados NoSQL normalmente indexam apenas as colunas que estão sendo consultadas. Por fim, os bancos de dados SQL geralmente exigem que o índice seja atualizado quando os dados na tabela são atualizados, enquanto os bancos de dados NoSQL geralmente atualizam o índice automaticamente.

Neste post, abordarei as diferenças entre os bancos de dados SQL e NoSQL e discutirei seu desempenho. Além disso, fornecerei uma lista de casos de uso em que um é melhor que o outro. Todos os bancos de dados têm sua própria linguagem de consulta ou abordagem para consultar dados, dependendo do banco de dados. Quando comparados aos bancos de dados SQL, os bancos de dados NoSQL são mais eficientes na execução de operações de gravação por segundo. Como os dados não são estruturados e não verificados antes de entrar no banco de dados, é possível inserir ou salvar dados malformados ou incorretos. Ao se referir a bancos de dados NoSQL, um banco de dados “sem esquema” não requer um esquema fixo para inserir e recuperar dados. Em situações em que são necessárias várias operações de leitura por segundo, os bancos de dados SQL podem ser uma escolha eficaz.

Isso é especialmente útil para serviços de registro de log, que devem armazenar grandes quantidades de dados. Esses bancos de dados possuem uma nova geração de mecanismos de indexação que podem ser mais eficientes e menos robustos que os bancos de dados tradicionais. Os bancos de dados NoSQL são poderosos e populares, mas os bancos de dados SQL se mantêm de várias maneiras. Tudo se resume às necessidades e potencial da sua organização. Se você deseja tecnologia testada em batalha com muito conhecimento do setor, escolha um banco de dados tradicional. NoSQL, por outro lado, é a melhor ferramenta para armazenar grandes quantidades de dados não estruturados o mais rápido possível.

Índice Nosql

Um banco de dados NoSQL é um banco de dados não relacional que não usa a estrutura tradicional baseada em tabela de um banco de dados relacional. Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para big data e aplicativos da Web em tempo real.

Um índice secundário contém uma matriz de atributos que não estão contidos na tabela pai do índice. Uma partição separada e classificação de tabela estão disponíveis; em contraste com uma tabela base, este software pode ser usado para classificar e particionar dados. O índice secundário, como podemos ter assumido, não consiste em uma tabela particionada por sua chave de partição. A tabela é armazenada no mesmo nó que a tabela pai. Índices adicionais podem ser definidos usando uma tabela de partição em bancos de dados NoSQL de valor-chave. No mesmo nó da tabela base, o índice secundário é uma estrutura de dados. Foi simples implementar o índice secundário na seção sobre como implementar um banco de dados na memória. Este experimento demonstrou como implementar duas estratégias de indexação (cópias e buscas).

Indexação do MongoDB

A indexação do MongoDB é um processo que cria estruturas de dados para otimizar o desempenho da consulta. Os índices suportam a execução eficiente de consultas no MongoDB. Sem índices, o MongoDB deve verificar cada documento em uma coleção, o que pode ser caro e lento.

Um índice é um tipo de estrutura de dados especial que contém uma parte dos dados de uma coleção em um formato que pode ser facilmente acessado. As entradas de índice dessa maneira são ordenadas para que suas correspondências de igualdade e operações de consulta baseadas em intervalo sejam eficientes. O MongoDB indexa documentos em qualquer campo ou subcampo que esteja em uma coleção e possa ser definido no nível da coleção. Os índices do MongoDB permitem que você pesquise dados e execute consultas com base no tipo de dados e consulta necessários. No índice composto, há uma distinção significativa entre a ordem em que os campos são listados e a ordem em que aparecem. O MongoDB indexa dados armazenados em arrays usando índices multichave. O MongoDB fornece dois tipos de índices para gerenciar dados de coordenadas em sistemas geossíncronos: o 2dsphere e o 2dsphere.

Em vez de um índice esparso, a versão MongoDB 5.3 permite criar um índice clusterizado. Índices ocultos não são visíveis no planejador de consulta e não podem ser usados ​​para dar suporte a uma consulta. Um índice oculto pode ser ocultado no planejador para que os usuários possam ver como uma queda em um índice pode afetar o valor do índice sem realmente eliminá-lo. No MongoDB, os usuários podem especificar quais regras se aplicam a strings de comparação, como letras maiúsculas e acentos. Se a operação especificar um agrupamento diferente, a operação não poderá executar comparações de cadeia de caracteres em campos indexados usando um índice com um agrupamento. O tutorial Analyze Query Performance fornece um exemplo das estatísticas de uma consulta executada com e sem um índice. O MongoDB emprega índices para ajudá-lo a atender às consultas usando a interseção deles.

As chaves de índice estão sujeitas a certas restrições em certos casos. Quando um índice é criado, o desempenho de um aplicativo pode ser menor. Um driver pode usar NumberLong(1) em vez de 1 como sua especificação de índice . Como resultado, o índice resultante não muda.

Você deve usar índices no Mongodb?

Quais são os prós e os contras de usar índices no MongoDB?
Ao indexar, o MongoDB pode pesquisar os dados mais rapidamente, melhorando o desempenho da consulta. os índices também podem ajudar a garantir que os dados sejam consistentes em vários estilhaços e nós. os índices, por outro lado, também podem aumentar a complexidade e o custo das consultas, portanto, devem ser usados ​​com cautela na ausência de necessidade.

Índice Composto Mongodb Vs Índice Único

Índices compostos não indexam apenas em um único campo de um documento; eles indexam em vários campos em ordem crescente ou decrescente e classificam os dados de vários campos quando você insere um campo.

A indexação do MongoDB pode ajudá-lo a fazer melhor uso de suas consultas. O termo índice composto refere-se a índices com várias referências a um único campo. No MongoDB, um único campo de índice hash pode ser usado para representar um índice composto. Como resultado, consultas como db.collection.sort (fabricante:1, preço:-1) podem ser executadas com mais eficiência graças ao índice que criamos. Em um índice do MongoDB, sort() é fornecido pelo MongoDB. Uma correspondência de expressão de classificação do MongoDB (prefixo de correspondência) pode ser obtida de um índice contendo registros ordenados, o que significa que o MongoDB pode obter correspondências de expressão de classificação (prefixo de correspondência) de qualquer índice que contenha registros ordenados. Se o MongoDB não conseguir gerar a ordem de classificação usando um índice, ele executará uma operação de classificação de bloqueio.

O que é índice único no Mongodb?

O MongoDB indexa documentos com base no campo em que estão armazenados, bem como em outros campos da coleção. Todas as coleções podem ter um índice no campo -id, e aplicativos e usuários podem adicionar índices adicionais para oferecer suporte a consultas e operações importantes. Os gráficos de índice são organizados em ordem crescente ou decrescente em um único campo do documento.

Por que a indexação é importante

O processo de criar um índice de um documento ou conjunto de documentos para tornar a recuperação de informações mais rápida e fácil é conhecido como construção de índice . A indexação é útil por dois motivos. A primeira vantagem dos índices é que eles podem ajudá-lo a encontrar uma informação específica em um documento grande mais rapidamente. Por exemplo, se você estivesse procurando por artigos específicos em um jornal, um índice seria capaz de dizer qual era o título do artigo. Uma das vantagens dos índices é que eles podem tornar as informações de um documento mais facilmente acessíveis para pessoas com deficiência. Um índice de ações, por exemplo, pode ser usado para descobrir uma empresa específica por meio de seu símbolo, permitindo que pessoas cegas o façam.

Qual é a opção diferente para indexação no Mongodb?

O MongoDB indexa o conteúdo em arrays no MongoDB usando índices de chaves múltiplas. O MongoDB cria entradas de índice separadas para cada elemento de uma matriz se indexar um campo com um valor de matriz. Nesses índices multichave, as consultas podem selecionar documentos com arrays combinando os elementos ou partes de um array com seus índices multikey.

A remoção de um índice no Mongodb diminuirá o desempenho da pesquisa

Uma desvantagem é que o MongoDB será forçado a reanalisar os dados para encontrar os registros relevantes se um índice for removido.

Introdução MongoDB

Mongodb é um poderoso sistema de banco de dados orientado a documentos. Possui um recurso de pesquisa baseado em índice que torna a recuperação de dados rápida e fácil. O Mongodb também oferece um recurso de escalabilidade, permitindo lidar com dados em grande escala.

O MongoDB é um banco de dados NoSQL multiplataforma e de código aberto, usado por muitos aplicativos da Web baseados em Node para armazenar dados. Neste tutorial, mostrarei como instalar o Mongo e como usá-lo para armazenar e consultar dados. Você aprenderá como interagir com um banco de dados Mongo usando um programa de nó e examinará algumas das diferenças entre o Mongo e os bancos de dados relacionais tradicionais. É comum que o MongoDB seja baixado e instalado através dos canais oficiais de software Linux, mas ocasionalmente pode resultar em uma versão desatualizada. Se você possui uma distribuição Linux não baseada no Ubuntu, pode aprender mais sobre como instalá-la visitando esta página. O MongoDB também fornece uma ferramenta chamada Compass que permite conectar e gerenciar seus bancos de dados usando uma interface gráfica do usuário. Com o MongoDB, não há necessidade de controle de acesso.

Se você estiver usando o Mongo em produção, faça alterações nesse recurso. A sigla CRUD é usada para indicar que algo foi criado, lido, atualizado ou excluído. Estas são as quatro operações fundamentais do banco de dados que você deve executar se quiser construir um aplicativo. Aqui estão algumas etapas que você pode seguir para recuperar todos os seus documentos de usuário. Isso corresponde à consulta de um banco de dados SQL que lê da coluna “From USERS”. O MongoDB fornece várias maneiras de atualizar um documento, incluindo a operação de criação. Por exemplo, você pode definir o valor do registro como 18 anos para todos os usuários menores de 18 anos.

Você não precisa especificar o número ou o tipo de colunas ao usar o MongoDB, que é um banco de dados sem esquema. Um esquema JSON, por outro lado, pode ser usado para especificar regras de validação para nossos dados. Para se comunicar com o servidor MongoDB, você deve usar uma biblioteca do lado do cliente conhecida como driver. retornos de chamada, promessas ou esperas são métodos possíveis para interagir com o banco de dados. Para se conectar ao Mongo, você deve especificar o nome e a senha em seu código. O MongoDB possui um driver integrado, mas também é conhecido como driver do MongoDB. Para gerenciar dados no MongoDB, você deve primeiro estabelecer um esquema. A forma de cada documento em uma coleção do MongoDB é determinada pelo mapeamento do esquema.

Mongodb: uma alternativa Nosql para bancos de dados relacionais

O MongoDB é uma plataforma de gerenciamento de banco de dados NoSQL de software livre que fornece APIs para gerenciar grandes coleções de dados distribuídos de maneira segura e eficiente. MongoDB é um banco de dados de documentos não relacionais que suporta armazenamento JSON e estruturas de documentos não relacionais. Os bancos de dados relacionais tradicionais podem levar até cinco minutos para serem processados ​​no MongoDB. Além disso, o MongoDB é uma alternativa melhor aos bancos de dados relacionais para gerenciar grandes conjuntos de dados distribuídos.