Beneficiile și costurile indicilor din bazele de date NoSQL

În general, indecșii ar trebui să fie utilizați în bazele de date Nosql atunci când performanța interogărilor este o problemă. Indecșii pot ajuta la accelerarea execuției interogărilor, permițând bazei de date să localizeze rapid datele dorite. Cu toate acestea, indexurile pot încetini și operațiunile de scriere și pot consuma spațiu de stocare suplimentar. Prin urmare, este important să se analizeze cu atenție dacă beneficiile utilizării unui indice depășesc costurile.

Este un sistem de gestionare a bazelor de date orientat spre documente care utilizează un serviciu web RESTful. Este capabil să stocheze cantități mari de date în documente care pot varia ca dimensiune și structură. Unul dintre cele mai critice instrumente pentru administratorii de baze de date este de a avea indexuri. Scopul acestui tutorial este de a explica cum funcționează indecșii, cum să îi creăm și să arate cum sunt utilizați de o bază de date. Structurile de date index sunt tipuri speciale de structuri de date care stochează doar o parte din datele care au fost colectate dintr-o colecție. Deoarece sunt implementate în așa fel încât să poată traversa baza de date rapid și ușor, MongoDB este potrivit pentru acest scop. În acest ghid, vă vom învăța cum să creați un exemplu de bază de date și cum să o indexați.

Acest tutorial vă va învăța cum să creați o colecție de documente cu o varietate de câmpuri. Munții sunt enumerați aici în documente, care descriu cinci dintre cele mai înalte vârfuri ale lumii. Ieșirea va conține o matrice de identificatori pentru obiectele nou introduse. Scopul acestui ghid este de a explica modul în care MongoDB utilizează indecși pentru a limita documentul traversat prin evidențierea detaliilor interogării în indecși. Puteți folosi metoda createIndex() pentru a crea un index pe câmpul de înălțime al colecției de vârfuri. Când creăm un singur index de câmp în acest exemplu, putem presupune că documentul include o singură cheie (înălțimea din acest exemplu). Ar trebui să încercați din nou folosind un index, deoarece ar trebui să aveți aceeași interogare pe care ați făcut-o înainte.

Deoarece indexul a fost o componentă a execuției interogării, rezultatul va fi diferit. Al doilea pas este crearea de indici unici pe piață. Nu este posibil să adăugați două documente la o colecție dacă ambele valori ale lor _id sunt aceleași. Acest lucru se datorează faptului că baza de date menține automat un singur index de câmp pe câmpul _id. După cum veți vedea în acest pas, valoarea unui anumit câmp poate fi personalizată pentru fiecare document dintr-o colecție folosind indecși. Al patrulea pas este adăugarea unui index la un câmp încorporat într-o bază de date MongoDB. Atunci când o interogare depășește capacitatea bazei de date, performanța acesteia poate fi afectată semnificativ.

Scopul acestui pas este de a demonstra cum se generează indici cu un singur câmp pe câmpurile din documentele încorporate. Atunci când există un număr excesiv de indici, este foarte posibil ca performanța să sufere la fel de bine ca și performanța dacă ar exista doar câțiva indici. MongoDB va folosi indecși în ordinea finală, deoarece un câmp dintr-un index este inclus în ordinea finală. Cu alte cuvinte, după ce a preluat toate documentele, nu trebuie să le resorteze. În exemplul anterior, indexul a fost creat ca formă ascendentă folosind sintaxa *ascents.total: 1 * și interogarea de solicitare a vârfurilor muntoase sortate descendent. Un singur index de câmp poate fi utilizat pentru a identifica toate documentele pe care MongoDB încearcă să le interogheze. Când un index este disponibil doar pentru prima parte a unei interogări, MongoDB va efectua mai întâi o scanare a colecției.

În unele cazuri, cazul poate să nu fie același cu indici compuși. Poate fi util să definiți un index care se întinde pe mai multe câmpuri pentru a vă asigura că nu sunt necesare scanări suplimentare. Al șaselea pas este dezvoltarea unui index cu mai multe chei. Acest pas demonstrează cum se comportă MongoDB atunci când câmpul folosit pentru a genera indexul este un câmp care stochează mai multe valori, cum ar fi o matrice. Deoarece nu există un index pentru câmpul locație, MongoDB efectuează o scanare completă a colecției pentru a executa interogarea. Fiecare dintre aceste patru vârfuri se întinde pe o țară, care este o serie de valori multiple și reprezintă mai mult de o țară. Fiecare câmp dintr-o matrice este creat automat un index cu mai multe chei în MongoDB.

Un document cu un câmp de locație care conține o matrice [„China, Nepal”], de exemplu, va avea două intrări de index separate pentru același document: una pentru China și una pentru Nepal. MongoDB își poate folosi eficient indexul chiar dacă interogarea solicită doar o potrivire parțială cu conținutul său în acest mod. Indecșii MongoDB pot reduce cantitatea de date care trebuie analizată în timpul execuției interogării utilizând structuri speciale de date. Un subset al caracteristicilor de indexare ale MongoDB a fost discutat în tutorial pentru a îmbunătăți performanța interogărilor în bazele de date ocupate. Aflați mai multe despre indexarea MongoDB din documentația oficială MongoDB .

indecșii, pe lângă căutarea rândurilor dintr-un tabel al bazei de date de fiecare dată când este accesat un tabel, pot fi utilizați pentru a localiza rapid datele. Este simplu să creați indecși folosind una sau mai multe coloane ale unui tabel al bazei de date, ceea ce permite atât căutări aleatorii rapide și eficiente, cât și acces la înregistrările ordonate.

Sistemul NoSQL stochează indici de căutare în două moduri: indici la fața locului stocați în baza de date NoSQL și printr-un serviciu de căutare la distanță. Sistemele NoSQL își păstrează de obicei indici și datele pe același nod. Unele sisteme NoSQL folosesc servicii de căutare externe pentru căutarea full-text.

Când folosiți indecși ca o condiție de filtru în clauza WHERE a unei interogări, nu este recomandat să folosiți indecși pe coloane care returnează un procent mare de rânduri de date. Dacă ați avea o intrare pentru cuvintele „the” sau „și” în indexul unei cărți, nu le-ați putea găsi. Tabelele indexate pot fi folosite pentru a rula în mod regulat loturi de joburi mari de actualizare în loturi.

Deoarece indexurile din MongoDB nu necesită o scanare a colecției, care de obicei implică scanarea fiecărui document dintr-o colecție pentru a găsi o potrivire cu interogarea dvs., nu este necesar să efectuați o scanare a colecției. Când utilizați indecșii potriviți, veți putea interoga mai eficient deoarece numărul de documente este limitat de la început.

Când ar trebui să folosim indecșii bazelor de date?

Ce este un index și de ce sunt utilizați? Viteza și ușurința de utilizare a unui index de date facilitează recuperarea datelor din baze de date. Această metodă accelerează interogările selectate și clauzele where. Deși a îmbunătățit performanța INSERT, a redus și performanța UPDATE.

Indexul unui tabel al bazei de date conține o copie a uneia sau mai multor coloane (sau coloane). În mod similar, fiecare rând copiat este legat de rândul original din coloana tabelului într-un index, iar această legătură este prezentă și pe fiecare rând copiat. Atunci când o bază de date realizează mai multe operații de citire decât operațiuni de scriere, indecșii sunt cei mai folositori. Aproape sigur nu veți avea nevoie de un index pentru acțiunile pe care le scrieți în loc să le citiți în coloana tabelului. Este posibil să se creeze un index pentru mai multe coloane dintr-o bază de date, dar ordinea coloanelor este foarte importantă. Utilizatorii vor putea să caute filme folosind numele regizorului și să vadă ce filme au fost afișate în ordine cronologică prin implementarea unei noi funcții. Dacă am fi creat mai întâi un index cu release_date, nu am avea de unde să știm dacă fiecare lansare includea mai multe ID-uri de director asociate indexului. Regizorilor li se va cere acum o căutare mai precisă, cu date de lansare stabilite pentru fiecare regizor. Indicii bazelor de date se disting prin arborii lor echilibrați, sau arborii B.

Un subset de rânduri din tabel poate fi preluat cu index, rezultând rezultate mai rapide ale scanării tabelului. În funcție de viteza relativă a scanării unui tabel și de grupul de rânduri asociat cu o cheie de index, rândurile preluate de index vor varia.
Când vine vorba de tabele cu o gamă largă de valori, indecșii pot fi extrem de utili pentru a reduce timpul necesar pentru a le căuta.

Nosql folosește indecși?

Folosind tehnici de indexare pentru bazele de date NoSQL, indexarea I Indexed Structures este procesul de asociere a unei chei cu locația unei înregistrări de date. Bazele de date NoSQL pot fi indexuri într-o varietate de moduri. Această secțiune va descrie pe scurt câteva dintre cele mai comune metode de indexare, cum ar fi indici B-Tree, T-Tree și O2-Tree.

Mongodb: O bază de date puternică orientată spre documente

O bază de date MongoDB este o bază de date orientată spre documente care utilizează indecși cu mai multe chei pentru a indexa conținutul matricelor. În acest caz, interogările pot folosi potrivirea elementelor sau elementelor unei matrice pentru a determina dacă documentul conține matrice. Pe lângă indecșii primari , MongoDB acceptă indecși secundari care pot fi utilizați pentru a interoga atributele non-primare.

Unde ar trebui să fie folosiți indici?

Indecșii ar trebui să fie utilizați în bazele de date pentru a accelera procesul de recuperare a datelor. Indecșii pot fi utilizați pentru a îmbunătăți performanța interogărilor SQL.

Include o listă de nume, subiecte și alte subiecte care au fost legate de locațiile în care sunt găsite. Aceste sisteme pot fi utilizate și în bazele de date online pentru a organiza și clasifica datele. Crearea și întreținerea indicilor sunt discutate în acest articol, la fel ca elementele fundamentale ale indicilor. În schița de index, veți include subiectele principale, precum și orice alte alternative. Subcategorii ar trebui create numai dacă sunt de interes pentru autor și se referă la subiectul cărții. Dacă scrieți pentru o publicație din industrie, s-ar putea să vi se solicite să utilizați un termen alternativ sau argou pentru unele cuvinte. Când începeți un cuvânt index, utilizați un substantiv.

Majoritatea intrărilor dintr-un index nu au cuvinte cu majuscule. Va trebui să scrieți cu italice dacă faceți referire la o publicație. Unii editori au indexatori profesioniști care se asigură că fiecare pagină de pe site-ul lor se potrivește cu contorul de pagini indexate. Va trebui să vă asigurați că ortografia numelor sau titlurilor dvs. este consecventă și corectă dacă le utilizați în primul rând. Când citați un cercetător pe nume John Grey, nu veți putea să vă potriviți corectarea automată cu numele lui în index.

Când indexați, vă asigurați că puteți accesa rapid și ușor informațiile de care aveți nevoie. Puteți genera rapoarte în sistemul dvs. pentru a vă ajuta să luați decizii mai bune cu privire la afacerea dvs.

De ce ar trebui să folosim indexarea în Mongodb?

Există câteva motive pentru care ați putea dori să utilizați indexarea în MongoDB:
1. Indexarea poate îmbunătăți performanța interogărilor dvs., mai ales dacă căutați anumite valori în loc să utilizați o căutare cu text integral.
2. Indexarea vă poate ajuta să impuneți constrângeri de unicitate asupra datelor dvs., ceea ce poate fi util dacă construiți un sistem care se bazează pe integritatea datelor.
3. Indexarea vă poate ajuta, de asemenea, să optimizați utilizarea spațiului de stocare, deoarece indexarea vă poate permite să stocați doar datele de care aveți nevoie pentru a recupera rezultatele.

Potrivit MongoDB, indecșii excesivi pot avea, de asemenea, un impact negativ asupra performanței. În acest articol, voi desfășura câteva experimente simple și voi oferi câteva euristice pe care le-am găsit pentru a vă ajuta să determinați când și câți indici sunt necesari. Un experiment N=1 a fost folosit pentru a genera concluziile prezentate în acest articol. Nu aș folosi altceva pentru a-mi construi aplicația, deoarece MongoDB funcționează admirabil. Generăm 50 de milioane de dolari în venituri în fiecare an utilizând un cluster MongoDB pe sarcini mici de lucru în cloud, datorită unei strategii bune de indexare. Având câteva modele de design și fii atent cu operațiunile lente cunoscute, poate simplifica gestionarea colecțiilor de zeci de milioane de documente.

Indexarea în Sql Vs Nosql

Există câteva diferențe cheie între indexarea în bazele de date SQL și NoSQL. În primul rând, bazele de date SQL tind să utilizeze indici B-tree, în timp ce bazele de date NoSQL folosesc adesea indici hash . În al doilea rând, bazele de date SQL indexează de obicei toate coloanele dintr-un tabel, în timp ce bazele de date NoSQL indexează de obicei numai coloanele care sunt interogate. În cele din urmă, bazele de date SQL necesită de obicei actualizarea indexului atunci când datele din tabel sunt actualizate, în timp ce bazele de date NoSQL actualizează adesea indexul automat.

În această postare, voi trece peste diferențele dintre bazele de date SQL și NoSQL și voi discuta despre performanța acestora. În plus, voi oferi o listă de cazuri de utilizare în care unul este mai bun decât celălalt. Toate bazele de date au propriul limbaj de interogare sau abordare a datelor de interogare, în funcție de baza de date. În comparație cu bazele de date SQL, bazele de date NoSQL sunt mai eficiente la executarea operațiunilor de scriere pe secundă. Deoarece datele sunt nestructurate și neverificate înainte de a intra în baza de date, este posibilă inserarea sau salvarea datelor incorecte sau incorecte. Când se face referire la bazele de date NoSQL, o bază de date „fără schemă” nu necesită o schemă fixă ​​pentru a introduce și a prelua date. În situațiile în care sunt necesare mai multe operații de citire pe secundă, bazele de date SQL pot fi o alegere eficientă.

Acest lucru este util în special pentru serviciile de înregistrare a jurnalelor, care trebuie să stocheze cantități mari de date. Aceste baze de date au o nouă generație de motoare de indexare care pot fi mai eficiente și mai puțin robuste decât bazele de date tradiționale. Bazele de date NoSQL sunt atât puternice, cât și populare, dar bazele de date SQL își păstrează proprietățile într-o varietate de moduri. Totul se reduce la nevoile și potențialul organizației dvs. Dacă doriți o tehnologie testată în luptă și cu multe cunoștințe din industrie, alegeți o bază de date tradițională. NoSQL, pe de altă parte, este cel mai bun instrument pentru stocarea cantităților masive de date nestructurate cât mai repede posibil.

Indexul Nosql

O bază de date NoSQL este o bază de date non-relațională care nu utilizează structura tradițională bazată pe tabel a unei baze de date relaționale. Bazele de date NoSQL sunt adesea folosite pentru date mari și aplicații web în timp real.

Un index secundar conține o matrice de atribute care nu sunt conținute în tabelul părinte al indexului. Sunt disponibile o partiție separată și o sortare a tabelelor; Spre deosebire de un tabel de bază, acest software poate fi utilizat pentru a sorta și partiționa datele. Indicele secundar, așa cum am presupus, nu constă dintr-un tabel partiționat de cheia sa de partiție. Tabelul este stocat în același nod ca și tabelul părinte. Indecși suplimentari pot fi definiți folosind un tabel de partiții în bazele de date NoSQL cu cheie-valoare. Pe același nod ca și tabelul de bază, indexul secundar este o structură de date. A fost simplu de implementat indexul secundar în secțiunea despre implementarea unei baze de date în memorie. Acest experiment a demonstrat cum să implementați două strategii de indexare (copii și preluare).

Indexarea Mongodb

Indexarea MongoDB este un proces care creează structuri de date pentru a optimiza performanța interogărilor. Indecșii sprijină execuția eficientă a interogărilor în MongoDB. Fără indexuri, MongoDB trebuie să scaneze fiecare document dintr-o colecție, ceea ce poate fi costisitor și lent.

Un index este un tip de structură specială de date care deține o parte din datele unei colecții într-un format care poate fi ușor accesat. Intrările de index în acest mod sunt ordonate astfel încât potrivirile lor de egalitate și operațiunile de interogare bazate pe intervale sunt ambele eficiente. MongoDB indexează documentele în orice câmp sau subcâmp care se află într-o colecție și poate fi definit la nivel de colecție. Indecșii MongoDB vă permit să căutați date și să efectuați interogări în funcție de tipul de date și de interogare de care aveți nevoie. În indexul compus, există o distincție semnificativă între ordinea în care sunt listate câmpurile și ordinea în care apar. MongoDB indexează datele stocate în matrice folosind indecși cu mai multe chei. MongoDB oferă două tipuri de indici pentru gestionarea datelor de coordonate în sistemele geosincrone: 2dsphere și 2dsphere.

În loc de un index rar, versiunea MongoDB 5.3 vă permite să creați un index în cluster. Indecșii ascunși nu sunt vizibili în planificatorul de interogări și nu pot fi utilizați pentru a susține o interogare. Un index ascuns poate fi ascuns în planificator, astfel încât utilizatorii să poată vedea cum o scădere a unui index ar putea afecta valoarea indexului fără a-l scăpa efectiv. În MongoDB, utilizatorii pot specifica ce reguli se aplică șirurilor de comparație, cum ar fi literele și semnele de accent. Dacă operația specifică o collare diferită, operațiunea nu poate efectua comparații de șiruri pe câmpurile indexate folosind un index cu o colare. Tutorialul Analizați performanța interogării oferă un exemplu de statistică a unei interogări efectuate cu și fără index. MongoDB folosește indecși pentru a-l ajuta să îndeplinească interogările utilizând intersecția acestora.

Cheile de index sunt supuse anumitor restricții în anumite cazuri. Când se construiește un index, performanța unei aplicații poate fi mai scăzută. Un driver poate folosi NumberLong(1) mai degrabă decât 1 ca specificație de index . Ca urmare, indicele rezultat nu se modifică.

Ar trebui să utilizați indici în Mongodb?

Care sunt avantajele și dezavantajele utilizării indicilor în MongoDB?
Prin indexare, MongoDB poate căuta datele mai rapid prin îmbunătățirea performanței interogărilor. indexurile pot ajuta, de asemenea, să vă asigurați că datele sunt consecvente în mai multe fragmente și noduri. indexurile, pe de altă parte, pot crește, de asemenea, complexitatea și costul interogărilor, așa că ar trebui să fie utilizate cu precauție în absența unei necesități.

Index compus Mongodb vs indice unic

Indecșii compuși nu se indexează doar pe un singur câmp al unui document; ele indexează pe mai multe câmpuri fie în ordine crescătoare, fie în ordine descrescătoare și sortează datele din mai multe câmpuri atunci când introduceți un câmp.

Indexarea MongoDB vă poate ajuta să utilizați mai bine interogările dvs. Termenul index compus se referă la indecși cu mai multe referințe la un singur câmp. În MongoDB, un singur câmp de index hashed poate fi utilizat pentru a reprezenta un index compus. Drept urmare, interogări precum db.collection.sort (producător:1, preț:-1) pot fi rulate mai eficient datorită indexului creat de noi. Pe un index MongoDB, sort() este furnizat de MongoDB. O potrivire a expresiei de sortare MongoDB (prefix de potrivire) poate fi obținută dintr-un index care conține înregistrări ordonate, ceea ce înseamnă că MongoDB poate obține potriviri de expresie de sortare (prefix de potrivire) din orice index care conține înregistrări ordonate. Dacă MongoDB nu poate genera ordinea de sortare folosind un index, efectuează o operație de sortare de blocare.

Ce este indexul unic în Mongodb?

MongoDB indexează documentele în funcție de câmpul în care sunt stocate, precum și de alte câmpuri din colecție. Toate colecțiile pot avea un index pe câmpul -id, iar aplicațiile și utilizatorii pot adăuga indecși suplimentari pentru a sprijini interogări și operațiuni importante. Graficele de index sunt aranjate în ordine crescătoare sau descrescătoare pe un singur câmp al documentului.

De ce este importantă indexarea

Procesul de creare a unui index al unui document sau al unui set de documente pentru a face recuperarea informațiilor mai rapidă și mai ușoară este cunoscut sub numele de construcție de index . Indexarea este utilă din două motive. Primul avantaj al indexurilor este că vă pot ajuta să găsiți mai rapid o anumită informație într-un document mare. De exemplu, dacă căutați articole specifice într-un ziar, un index ar putea să vă spună care este titlul articolului. Unul dintre avantajele indicilor este că pot face informațiile dintr-un document mai ușor accesibile persoanelor cu dizabilități. Un indice bursier, de exemplu, poate fi folosit pentru a afla despre o anumită companie prin simbolul său, permițând persoanelor nevăzătoare să facă acest lucru.

Care este opțiunea diferită pentru indexare în Mongodb?

MongoDB indexează conținutul în matrice în MongoDB folosind indecși cu mai multe chei. MongoDB creează intrări de index separate pentru fiecare element al unei matrice dacă indexează un câmp cu o valoare de matrice. În acești indecși cu mai multe chei, interogările pot selecta documente cu matrice prin potrivirea elementelor sau părților unei matrice cu indecșii lor cu mai multe chei.

Eliminarea unui index din Mongodb va scădea performanța căutării

Un dezavantaj este că MongoDB va fi forțat să reanalizeze datele pentru a găsi înregistrările relevante dacă un index este eliminat.

Introducere Mongodb

Mongodb este un sistem de baze de date puternic orientat spre documente. Are o funcție de căutare bazată pe index care face recuperarea datelor rapidă și ușoară. Mongodb oferă, de asemenea, o funcție de scalabilitate, permițându-i să gestioneze date la scară largă.

MongoDB este o bază de date NoSQL care este multiplatformă și open-source și este folosită de multe aplicații web bazate pe Node pentru a stoca date. În acest tutorial, vă voi arăta cum să instalați Mongo și cum să îl utilizați pentru a stoca și a interoga datele. Veți învăța cum să interacționați cu o bază de date Mongo folosind un program nod și veți examina unele dintre diferențele dintre Mongo și bazele de date relaționale tradiționale. Este obișnuit ca MongoDB să fie descărcat și instalat prin canalele oficiale de software Linux, dar ocazional poate duce la o versiune învechită. Dacă aveți o distribuție Linux care nu este bazată pe Ubuntu, puteți afla mai multe despre instalarea acesteia vizitând această pagină. MongoDB oferă, de asemenea, un instrument numit Compass care vă permite să vă conectați și să vă gestionați bazele de date folosind o interfață grafică cu utilizatorul. Cu MongoDB, nu este nevoie să aveți controlul accesului.

Dacă utilizați Mongo în producție, ar trebui să faceți modificări acestei caracteristici. Acronimul CRUD este folosit pentru a indica faptul că ceva a fost creat, citit, actualizat sau șters. Acestea sunt cele patru operațiuni fundamentale ale bazei de date pe care trebuie să le efectuați dacă doriți să construiți o aplicație. Iată câțiva pași pe care îi puteți face pentru a prelua toate documentele dvs. de utilizator. Aceasta corespunde interogării pentru o bază de date SQL care citește din coloana „From USERS”. MongoDB oferă o serie de moduri de a actualiza un document, inclusiv operația de creare. De exemplu, puteți seta valoarea înregistrării la 18 ani pentru toți utilizatorii care au sub 18 ani.

Nu trebuie să specificați numărul sau tipul de coloane când utilizați MongoDB, care este o bază de date fără schemă. O schemă JSON, pe de altă parte, poate fi utilizată pentru a specifica regulile de validare pentru datele noastre. Pentru a comunica cu serverul MongoDB, trebuie să utilizați o bibliotecă pe partea clientului, cunoscută sub numele de driver. apelurile inverse, promisiunile sau așteptările sunt toate metode posibile de interacțiune cu baza de date. Pentru a vă conecta la Mongo, trebuie să specificați numele și parola în codul dvs. MongoDB are un driver încorporat, dar este cunoscut și sub numele de driver MongoDB. Pentru a gestiona datele în MongoDB, trebuie mai întâi să stabiliți o schemă. Forma fiecărui document dintr-o colecție MongoDB este determinată de maparea schemei.

Mongodb: O alternativă Nosql la bazele de date relaționale

MongoDB este o platformă open source de gestionare a bazelor de date NoSQL care oferă API-uri pentru a gestiona colecții mari de date distribuite într-un mod sigur și eficient. MongoDB este o bază de date de documente non-relaționale care acceptă stocare JSON și structuri de documente non-relaționale. Procesarea bazelor de date relaționale tradiționale poate dura până la cinci minute în MongoDB. În plus, MongoDB este o alternativă mai bună la bazele de date relaționale pentru gestionarea unor seturi mari de date distribuite.