Baze de date NoSQL: Beneficiile unei politici de indexare adecvate

În lumea Big Data, bazele de date NoSQL au devenit din ce în ce mai populare datorită scalabilității și flexibilității lor. Cu toate acestea, aceste baze de date pot fi dificil de gestionat și optimizat fără o politică de indexare adecvată. Este necesară o politică de indexare pentru a se asigura că datele sunt organizate corect și ușor de interogat. Fără o politică de indexare, o bază de date NoSQL poate deveni lentă și greoaie. În plus, o politică de indexare bine concepută poate ajuta la îmbunătățirea performanței unei baze de date NoSQL. Există o serie de factori de luat în considerare atunci când proiectați o politică de indexare pentru o bază de date NoSQL. Trebuie luate în considerare structura datelor, modelele de acces și încărcăturile de lucru. În plus, politica de indexare trebuie să fie proiectată pentru a se scala pe măsură ce baza de date crește. Beneficiile unei politici de indexare bine concepute sunt numeroase. O bază de date NoSQL cu o politică de indexare adecvată va fi mai organizată, mai eficientă și mai scalabilă.

Ce este indexarea în baza de date Nosql?

Bazele de date NoSQL ar trebui să poată indexa structuri. În general, indexarea se referă la acțiunea de a introduce o cheie în locația unei înregistrări de date. Există mai multe structuri de date de indexare care sunt utilizate în mod obișnuit în bazele de date NoSQL. Pe parcursul acestei secțiuni, vom trece peste câteva dintre cele mai comune metode, inclusiv indexarea B-Tree, indexul T-Tree și indexul O2-Tree.

Indexul bazei de date este un tip de structură de date care arată ca o matrice sau hash. Putem organiza datele într-o varietate de moduri. Am folosi această metodă pentru a crea un index de nume care indică adrese. Există o bază de date blocată în San Francisco, deoarece nu există un index pentru ea. Înțelegerea modului în care bazele noastre de date își folosesc resursele și timpul este esențială pentru a înțelege cum se desfășoară activitatea lor. Indecșii bazei de date îi permit să caute potriviri într-un mod mai rapid și mai eficient, dar expun și baza de date la interogări extrem de lente. Putem compensa costul de scriere în index prin îmbunătățirea performanței unui număr mare de interogări de baze de date.

Este esențial să urmăriți indicatorii economici importanți prin utilizarea indicilor. Un index de date este o metodă de organizare a datelor în categorii și de simplificare a definiției acestora. O modalitate de a organiza informațiile este de a le indexa pentru a fi mai ușor de găsit. Utilizarea indicilor este un instrument important pentru urmărirea performanței indicatorilor economici.

Crearea de indici în Mongodb

Următorul exemplu poate fi folosit pentru a genera un index pentru numele câmpului din colecția utilizatorilor.
Crearea unui utilizator db (nume, index) vă permite să creați un index.
În exemplul următor, voi crea o listă de e-mailuri ale utilizatorilor folosind câmpul de e-mail.
Creați un db.users.Index (email:index); și

De ce avem nevoie de indexare în Mongodb?

Avem nevoie de indexare în mongodb pentru a ne asigura că interogările noastre sunt eficiente. Indexarea ne permite să găsim rapid datele de care avem nevoie, fără a fi nevoie să scanăm întreaga bază de date. Acest lucru face ca interogările noastre să fie mai rapide și mai eficiente.

Indexul este un exemplu de set de câmpuri sau o colecție de câmpuri care se aplică la nivel de colecție. Ca rezultat, nu trebuie să efectuați o scanare a colecțiilor, ceea ce presupune scanarea tuturor colecțiilor pentru a găsi o potrivire cu interogarea dvs. Când utilizați indecșii potriviti, puteți interoga mai eficient, deoarece numărul de documente este limitat de la început. Indexarea poate îmbunătăți performanța unei operațiuni de date. Când supraîncărcați indecșii, aceștia vor deveni dominanti în paginile de memorie și vor avea ca rezultat o cantitate excesivă de spațiu de stocare. Ar trebui folosiți un număr mic de indici foarte eficienți . Înainte de a începe să lucrați la crearea unei colecții, trebuie mai întâi să luați în considerare colarea, modul în care este utilizată în căutare și sortare.

Puteți defini colaționări folosind interfața de utilizare Studio 3T și IntelliShell încorporate în acesta. Ca rezultat, cheia primară este „clusterizată”, deoarece indexul poate avea mai puține blocuri de pagini de vizitat pentru fiecare căutare a cheii de index, ceea ce duce la o rată de accesare mult mai mare pentru sistem. Dacă o faci la nivel de colecție, va fi mai îngrijit, mai sigur și mai ușor de schimbat. Interogările simple sunt mai ușor de efectuat dacă indexul utilizat în criteriile de selecție și colaţionarea sunt aceleași. Când schimbăm ordinea indexului, trebuie să ordonăm cele două câmpuri după cum urmează. În engleză, prenumele precede al doilea nume. Un nume de familie de 140 Ms. ar putea duce la un timp suplimentar de execuție de 40 de minute.

Acest lucru pare a fi ciudat, deoarece indexul a încetinit de fapt procesul de execuție, astfel încât durează de două ori mai mult decât ar fi cu indexul implicit. În cele mai multe cazuri, executarea unei interogări fără a introduce mai întâi primul câmp al unui index nu este recomandată. Cu alte cuvinte, câmpul index trebuie să fie Searchable ARGUMENT. Ca parte a unei căutări complexe, este de preferat să reduceți numărul de candidați la primul articol din lista de indici. Dacă aveți un câmp de adresă de e-mail, puteți afla cine îl folosește introducând un index. Am reușit să-l folosim eficient, deoarece am convins MongoDB să folosească cea mai bună strategie pentru a găsi probabil „Wiggins” în baza de date și apoi pentru a copia adresa completă în index, mai degrabă decât documentul în sine. Nu este nevoie să vă bazați pe document pentru a găsi acele douăzeci de adrese, deoarece s-ar putea face mult mai rapid.

Baza de date MongoDB folosește un index pentru a genera o cheie de index pentru fiecare element din matrice. De asemenea, putem folosi indexul pentru a „acoperi” câmpul „Nume complet” atunci când îl preluăm din index. Timpul economisit va fi mic. La preluarea datelor de index , recuperările din cache au o rată de accesare mai bună decât scanările de colecții complete.

Care este beneficiul utilizării unui index în Mongodb?

Pentru a evita efectuarea unei scanări a colecției, care implică scanarea tuturor documentelor dintr-o colecție pentru o potrivire cu interogarea dvs., pot fi utilizați în schimb indecșii din MongoDB. Pentru a interoga mai eficient, trebuie să aveți indecșii corespunzători ; deoarece există atât de multe documente din care să alegeți de la bun început, poate fi necesar să utilizați mai mulți indecși.

Care este beneficiul indexării în Sql?

Indexarea în SQL poate fi utilizată pentru a îmbunătăți performanța interogărilor. Prin crearea unui index pe o coloană, puteți face mai ușor și mai rapid ca baza de date să găsească datele pe care le căutați. Indecșii pot fi, de asemenea, utilizați pentru a impune constrângeri de unicitate pe o coloană, ceea ce poate fi util atunci când doriți să vă asigurați că nu există două rânduri dintr-un tabel să aibă aceeași valoare pentru o anumită coloană.

Indexarea în Sql Vs Nosql

Există multe diferențe între indexarea în bazele de date SQL și NoSQL. În bazele de date SQL, indexarea este de obicei utilizată pentru a accelera recuperarea datelor dintr-un tabel prin crearea unui index pe una sau mai multe coloane ale tabelului. În bazele de date NoSQL, indexarea este adesea folosită pentru a accelera recuperarea datelor dintr-o colecție prin crearea unui index pe unul sau mai multe câmpuri ale documentelor din colecție.

În această postare, voi trece peste diferențele dintre bazele de date SQL și NoSQL și voi evalua performanța acestora. În plus, voi oferi o listă de cazuri de utilizare în care unul este superior celuilalt. Există un limbaj de interogare sau o abordare adecvată pentru fiecare bază de date. Bazele de date NoSQL au o rată mai mare de operațiuni de scriere pe secundă decât bazele de date SQL. Deoarece datele nestructurate nu pot fi adăugate la o bază de date până când nu au fost verificate și nestructurate, datele invalide sau incorecte pot fi inserate și salvate. Atunci când bazele de date NoSQL sunt utilizate în locul schemelor fixe, datele nu pot fi introduse și preluate într-o schemă. Când vine vorba de efectuarea mai multor operațiuni de citire pe secundă, bazele de date SQL sunt de obicei cea mai bună alegere.

Serviciile de logare, de exemplu, ar putea avea nevoie să stocheze cantități enorme de date. O bază de date NoSQL este un fenomen relativ nou, iar motoarele sale de indexare s-ar putea să nu fie la fel de puternice sau la fel de eficiente cum erau cândva. Există numeroase avantaje și dezavantaje ale bazelor de date NoSQL și SQL din industrie. Tot ce trebuie să faci este să te uiți la cerințele și obiectivele companiei tale. Dacă căutați tehnologie de ultimă oră și expertiză în industrie, ar trebui să rămâneți cu o bază de date tradițională. Dacă doriți să stocați volume mari de date nestructurate cât mai repede posibil, NoSQL este instrumentul de utilizat.

Indexarea în baze de date Sql și Nosql

Indecșii bazei de date SQL sunt o metodă foarte comună de recuperare a datelor. Tehnicile de căutare și regăsire folosesc indecși pentru a accelera procesul. Bazele de date NoSQL, cum ar fi SimpleDB, Hadoop/HBase și Cassandra, folosesc toate mecanisme de indexare diferite. Indexarea pentru arborii B-Tree și T-Tree este foarte comună în NoSQL, în timp ce arborii T-Tree și O2-Tree nu sunt.

Indexarea în Nosql

Indexarea în bazele de date NoSQL poate fi efectuată în mai multe moduri, în funcție de baza de date particulară. De exemplu, în MongoDB indexarea poate fi efectuată folosind un index B-tree, un index hash, un index text sau un index geospațial.

Un subset de atribute dintr-un tabel părinte într-o structură de date denumită index secundar. Cheile de partiție și sortare ale tabelului pot fi modificate, spre deosebire de tabelul de bază. Spre deosebire de indexul primar, indexul secundar nu este un tabel cu o cheie de partiție. Este stocat pe același nod ca și tabelul părinte în acest caz. Indicii suplimentari nu sunt definiți într-o bază de date NoSQL în ceea ce privește tabelele de partiții de index. Un index secundar este o structură de date găsită pe același nod ca și indexul primar. Această secțiune a oferit o modalitate ușoară de a implementa indexul secundar pentru o bază de date inactivă în memorie. Acesta a demonstrat cum ar putea fi implementate două strategii de indexare (copiere și preluare).

Beneficiile unui index secundar

Un index într-un index secundar permite motorului de interogare să caute datele dorite mult mai rapid decât ar putea cu întregul tabel din indexul primar.
Indicele unui index secundar este, de asemenea, utilizat pentru a îmbunătăți calitatea datelor care sunt returnate. De asemenea, poate fi utilizat pentru a se asigura că datele returnate de interogare sunt corecte prin includerea numai a datelor pe care le solicită interogarea.

Politica de indexare Cosmos Db

Politica poate fi setată automat în mod implicit. Pentru a realiza acest lucru, proprietatea automată din politica de indexare trebuie setată la true. Când această proprietate este adevărată, Azure Cosmos DB va indexa automat documentele pe măsură ce sunt scrise.

În Azure CosmosDB, fiecare container are o politică pentru a-și indexa articolele pe baza indicilor stabiliți de acesta. Indexează fiecare proprietate a fiecărui element și marchează fiecare șir sau număr ca având un index de interval. Când motorul nu funcționează, indexarea leneșă încearcă să efectueze actualizări ale indexului la un nivel de prioritate mult mai scăzut. O politică care indexează calea rădăcină /* trebuie să includă sau să excludă calea. Strategiile de includere/excludere în Azure CosmosDB îi permit să indexeze în mod proactiv orice proprietăți noi adăugate modelului. Dacă există un conflict între căile incluse și cele excluse, calea mai precisă are prioritate. Căile mai adânci au un grad mai mare de precizie decât căile mai înguste.

Când utilizați Azure Cosmos DB, nu veți putea crea niciun index spațial. Dacă doriți să utilizați funcții încorporate SQL spațial, ar trebui să creați un index spațial pe proprietățile pe care doriți să le utilizați. În plus, un index compus poate fi utilizat pentru a îmbunătăți performanța atunci când se efectuează interogări de egalitate și interval. Un index compozit poate fi, de asemenea, utilizat pentru a optimiza mai multe filtre de interval în cazurile în care sunt necesare mai multe filtre de interval. Filtrele din gama includ! Indicii de pe cei doi indici compoziți (nume ASC, vârstă ASC și ***** ASC) ar trebui să fie foarte diferiți. O optimizare a interogării poate fi generalizată pentru orice ordine după interogare care are filtre.

De asemenea, puteți utiliza indecși compuși pentru a optimiza interogările bazate pe funcțiile sistemului și ordinea utilizând această metodă. În cazul unei modificări a politicii de indexare, are loc o transformare între vechii și noii indici. În timpul oricărei transformări de index, nu există niciun impact asupra stării de disponibilitate a datelor. În funcție de numărul și dimensiunea articolelor, finalizarea acestora poate dura până la o oră. Vă creați RU-urile furnizate de transformare, dar acestea sunt plasate la o prioritate mai mică decât cele care rulează operațiuni sau interogări CRUD. În viitor, numai căile noi indexate vor fi folosite pentru interogări atunci când o transformare a indexului este finalizată. Dacă nu trebuie indexată nicio cale de proprietate, dar este necesar TTL, puteți utiliza o politică de indexare .