Базы данных NoSQL: преимущества правильной политики индексации

В мире больших данных базы данных NoSQL становятся все более популярными благодаря своей масштабируемости и гибкости. Однако этими базами данных может быть сложно управлять и оптимизировать их без надлежащей политики индексирования. Политика индексирования необходима для того, чтобы гарантировать, что данные правильно организованы и их легко запрашивать. Без политики индексирования база данных NoSQL может стать медленной и громоздкой. Кроме того, хорошо продуманная политика индексирования может помочь повысить производительность базы данных NoSQL. Существует ряд факторов, которые следует учитывать при разработке политики индексирования для базы данных NoSQL. Необходимо учитывать структуру данных, шаблоны доступа и рабочие нагрузки. Кроме того, политика индексирования должна быть рассчитана на масштабирование по мере роста базы данных. Преимущества хорошо продуманной политики индексации многочисленны. База данных NoSQL с надлежащей политикой индексирования будет более организованной, эффективной и масштабируемой.

Что такое индексирование в базе данных Nosql?

Базы данных NoSQL должны иметь возможность индексировать структуры. В общем случае под индексированием понимается вставка ключа в место записи данных. Существует несколько индексирующих структур данных, которые обычно используются в базах данных NoSQL. В ходе этого раздела мы рассмотрим несколько наиболее распространенных методов, включая индексирование B-Tree, индекс T-Tree и индекс O2-Tree.

Индекс базы данных — это тип структуры данных, который выглядит как массив или хэш. Мы можем организовать данные различными способами. Мы будем использовать этот метод для создания индекса имен, указывающих на адреса. Есть база данных, которая застряла в Сан-Франциско, потому что для нее нет индекса. Понимание того, как наши базы данных используют свои ресурсы и время, имеет решающее значение для понимания того, как выполняется их работа. Индексы базы данных позволяют искать совпадения быстрее и эффективнее, но они также подвергают базу данных чрезвычайно медленным запросам. Мы можем компенсировать затраты на запись в индекс, повысив производительность большого количества запросов к базе данных.

Крайне важно отслеживать важные экономические показатели с помощью индексов. Индекс данных — это метод организации данных по категориям и упрощения их определения. Один из способов упорядочить информацию — проиндексировать ее, чтобы ее было легче найти. Использование индексов является важным инструментом для отслеживания эффективности экономических показателей.

Создание индексов в MongoDB

Следующий пример можно использовать для создания индекса для имени поля в коллекции пользователей.
Создание пользователя БД (имя, индекс) позволяет создать индекс.
В следующем примере я создам список адресов электронной почты пользователей, используя поле электронной почты.
Создайте db.users.Index (email:index); и

Зачем нам нужна индексация в MongoDB?

Нам нужна индексация в mongodb, чтобы наши запросы были эффективными. Индексация позволяет нам быстро находить нужные данные без необходимости сканирования всей базы данных. Это делает наши запросы быстрее и эффективнее.

Индекс — это пример набора полей или набора полей, который применяется на уровне набора. В результате вам не нужно выполнять сканирование коллекции, что влечет за собой сканирование всех ваших коллекций, чтобы найти соответствие вашему запросу. При использовании правильных индексов вы можете выполнять запросы более эффективно, поскольку количество документов с самого начала ограничено. Индексирование может повысить производительность операций с данными. Когда вы перегружаете индексы, они становятся доминирующими на страницах памяти, что приводит к чрезмерному объему памяти. Следует использовать небольшое количество высокоэффективных индексов . Прежде чем вы сможете начать работать над созданием коллекции, вы должны сначала рассмотреть сортировку, то, как она используется при поиске и сортировке.

Вы можете определить параметры сортировки с помощью пользовательского интерфейса Studio 3T и встроенной в него IntelliShell. В результате первичный ключ является «кластеризованным» в том смысле, что в индексе может быть меньше блоков страниц для посещения при каждом поиске ключа индекса, что приводит к гораздо более высокой частоте совпадений для системы. Если вы сделаете это на уровне коллекции, это будет аккуратнее, безопаснее и проще для изменения. Простые запросы легче выполнять, если индекс, используемый в критериях выбора, и параметры сортировки совпадают. Когда мы меняем порядок индекса, мы должны упорядочить два поля следующим образом. В английском языке первое имя предшествует второму имени. Фамилия из 140 мс может привести к дополнительным 40 минутам времени исполнения.

Это кажется странным, потому что индекс фактически замедлил процесс выполнения, так что он занимает в два раза больше времени, чем с индексом по умолчанию. В большинстве случаев выполнение запроса без предварительного ввода первого поля индекса не рекомендуется. Другими словами, поле индекса должно быть доступным для поиска ARGUMENT. В рамках сложного поиска предпочтительно уменьшить количество кандидатов до первого элемента в списке указателей. Если у вас есть поле адреса электронной почты, вы можете узнать, кто его использует, введя индекс. Мы смогли использовать его эффективно, потому что убедили MongoDB использовать наилучшую стратегию для поиска вероятных «виггинсов» в базе данных, а затем копировать полный адрес в индексе, а не сам документ. Нет необходимости полагаться на документ, чтобы найти эти двадцать адресов, потому что он может сделать это намного быстрее.

База данных MongoDB использует индекс для создания ключа индекса для каждого элемента в массиве. Мы также можем использовать индекс, чтобы «покрыть» поле «Полное имя» при извлечении его из индекса. Сэкономленное время будет небольшим. При извлечении данных индекса при извлечении из кэша частота попаданий выше, чем при полном сканировании коллекции.

В чем преимущество использования индекса в MongoDB?

Чтобы избежать сканирования коллекции, которое влечет за собой сканирование всех документов в коллекции на соответствие вашему запросу, вместо этого можно использовать индексы в MongoDB. Для более эффективного запроса у вас должны быть правильные индексы ; поскольку с самого начала существует так много документов, из которых можно выбирать, вам может понадобиться использовать несколько указателей.

В чем преимущество индексации в Sql?

Индексацию в SQL можно использовать для повышения производительности запросов. Создав индекс для столбца, вы можете упростить и ускорить для базы данных поиск искомых данных. Индексы также можно использовать для принудительного применения ограничений уникальности столбца, что может быть полезно, если вы хотите убедиться, что никакие две строки в таблице не имеют одинаковое значение для определенного столбца.

Индексирование в Sql против Nosql

Существует много различий между индексированием в базах данных SQL и NoSQL. В базах данных SQL индексирование обычно используется для ускорения извлечения данных из таблицы путем создания индекса для одного или нескольких столбцов таблицы. В базах данных NoSQL индексирование часто используется для ускорения извлечения данных из коллекции путем создания индекса для одного или нескольких полей документов в коллекции.

В этом посте я расскажу о различиях между базами данных SQL и NoSQL и оценю их производительность. Кроме того, я приведу список вариантов использования, в которых один лучше другого. Для каждой базы данных существует соответствующий язык запросов или подход. Базы данных NoSQL имеют более высокую скорость операций записи в секунду, чем базы данных SQL. Поскольку неструктурированные данные не могут быть добавлены в базу данных до тех пор, пока они не будут проверены и неструктурированы, неверные или неверные данные могут быть вставлены и сохранены. Когда базы данных NoSQL используются вместо фиксированных схем, данные нельзя вводить и извлекать в схему. Когда дело доходит до выполнения нескольких операций чтения в секунду, базы данных SQL обычно являются лучшим выбором.

Службам ведения журналов, например, может потребоваться хранить огромные объемы данных. База данных NoSQL — относительно новое явление, и ее механизмы индексирования могут быть не такими мощными и эффективными, как раньше. Базы данных NoSQL и SQL в отрасли имеют множество преимуществ и недостатков. Все, что вам нужно сделать, это посмотреть на требования и цели вашей компании. Если вы ищете передовые технологии и отраслевой опыт, вам следует придерживаться традиционной базы данных. Если вы хотите хранить большие объемы неструктурированных данных как можно быстрее, вам подойдет NoSQL.

Индексирование в базах данных Sql и Nosql

Индексы базы данных SQL — очень распространенный метод извлечения данных. Методы поиска и извлечения используют индексы для ускорения процесса. Базы данных NoSQL, такие как SimpleDB, Hadoop/HBase и Cassandra, используют разные механизмы индексации. Индексирование деревьев B-Tree и T-Tree очень распространено в NoSQL, тогда как деревья T-Tree и O2-Tree — нет.

Индексирование в Nosql

Индексирование в базах данных NoSQL может выполняться несколькими способами, в зависимости от конкретной базы данных. Например, в MongoDB индексирование может выполняться с использованием индекса B-дерева, хэш-индекса, текстового индекса или геопространственного индекса.

Подмножество атрибутов из некоторой родительской таблицы в структуре данных, называемой вторичным индексом. Раздел таблицы и ключи сортировки могут быть изменены, в отличие от базовой таблицы. В отличие от первичного индекса, вторичный индекс не является таблицей с ключом секции. В этом случае он хранится на том же узле, что и родительская таблица. Дополнительные индексы не определены в базе данных NoSQL с точки зрения таблиц разделов индексов. Вторичный индекс — это структура данных, расположенная на том же узле, что и первичный индекс. В этом разделе представлен простой способ реализации вторичного индекса для фиктивной базы данных в памяти. Он продемонстрировал, как могут быть реализованы две стратегии индексирования (копирование и выборка).

Преимущества вторичного индекса

Индекс во вторичном индексе позволяет обработчику запросов искать нужные данные гораздо быстрее, чем если бы вся таблица находилась в первичном индексе.
Индекс вторичного индекса также используется для улучшения качества возвращаемых данных. Его также можно использовать для проверки правильности данных, возвращаемых запросом, путем включения только тех данных, которые требуются запросу.

Политика индексирования Cosmos Db

По умолчанию политика может быть установлена ​​автоматически. Для этого необходимо установить для свойства auto в политике индексирования значение true. Если для этого свойства задано значение true, Azure Cosmos DB будет автоматически индексировать документы по мере их написания.

В Azure CosmosDB каждый контейнер имеет политику индексации своих элементов на основе заданных им индексов. Он индексирует каждое свойство каждого элемента и помечает каждую строку или число как имеющее индекс диапазона. Когда механизм не работает, ленивая индексация пытается выполнять обновления индекса с гораздо более низким уровнем приоритета. Политика, которая индексирует корневой путь /*, должна включать или исключать путь. Стратегии включения/исключения в Azure CosmosDB позволяют заблаговременно индексировать любые новые свойства, добавленные в модель. Если существует конфликт между включенными и исключенными путями, приоритет имеет более точный путь. Более глубокие пути имеют более высокую степень точности, чем более узкие пути.

При использовании Azure Cosmos DB вы не сможете создавать пространственные индексы. Если вы хотите использовать встроенные пространственные функции SQL, вам следует создать пространственный индекс для свойств, которые вы хотите использовать. Кроме того, составной индекс можно использовать для повышения производительности при выполнении запросов на равенство и диапазон. Составной индекс также может использоваться для оптимизации нескольких фильтров диапазонов в случаях, когда требуется несколько фильтров диапазонов. Фильтры в пределах диапазона включают! Показатели двух составных индексов (имя ASC, возраст ASC и ***** ASC) должны сильно различаться. Оптимизацию запроса можно обобщить для любого порядка по запросу, имеющему фильтры.

Вы также можете использовать составные индексы для оптимизации запросов на основе системных функций и порядка с помощью этого метода. В случае изменения политики индексации происходит преобразование между старыми и новыми индексами. Любое преобразование индекса не влияет на состояние доступности данных. В зависимости от количества и размера элементов, их выполнение может занять до часа. Вы создаете RU, подготовленные для преобразования, но они имеют более низкий приоритет, чем те, которые выполняют операции или запросы CRUD. В будущем после завершения преобразования индекса для запросов будут использоваться только новые индексированные пути. Если не нужно индексировать путь к свойству, но требуется TTL, можно использовать политику индексирования .