5 วิธีในการเพิ่มประสิทธิภาพฐานข้อมูล NoSQL ของคุณ

ฐานข้อมูล NoSQL กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้น เนื่องจากเห็นว่าปรับขนาดได้และยืดหยุ่นกว่า ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม มีหลายวิธีในการเพิ่มประสิทธิภาพฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งรวมถึง: 1. การออกแบบสคีมาอย่างระมัดระวัง: นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากสคีมาที่ออกแบบมาอย่างดีสามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและทำให้ข้อมูลสามารถจัดการได้มากขึ้น 2. การทำดัชนีข้อมูล: สิ่งนี้สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหา 3. การใช้แคช: การแคชสามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยการจัดเก็บข้อมูลที่เข้าถึงบ่อยไว้ในหน่วยความจำ 4. การแบ่งพาร์ติชั่นข้อมูล: สิ่งนี้สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดโดยการกระจายข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง 5. การตรวจสอบประสิทธิภาพ: นี่เป็นสิ่งสำคัญในการระบุปัญหาคอขวดและดำเนินการแก้ไข

Jay Patel สถาปนิกของ eBay เพิ่งเผยแพร่บทความเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยใช้ที่เก็บข้อมูล Cassandra เขาอธิบายวิธีที่พวกเขาออกแบบโมเดลข้อมูลโดยใช้ Cassandra วิธีที่พวกเขาใช้คอลัมน์และตระกูลคอลัมน์ และวิธีที่พวกเขาปรับผลลัพธ์การค้นหาให้เหมาะสมโดยใช้การปรับการค้นหาให้เหมาะสม ข้อมูลเชิงลึกอย่างหนึ่งที่ฉันชื่นชอบจากแนวทางของพวกเขาคือสามารถนำไปใช้กับฐานข้อมูล NoSQL ใดก็ได้ ก่อนที่คุณจะปรับโมเดลข้อมูลของคุณให้เหมาะสม คุณต้องเข้าใจวิธีการเข้าถึงเสียก่อน เมื่อคุณเริ่มสังเกตเห็นว่าการสืบค้นของคุณใช้เวลานานขึ้น คุณพบว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของคุณกำลังประสบปัญหาด้านประสิทธิภาพ เมื่อข้อมูลถูกทำให้เป็นมาตรฐาน มีโอกาสน้อยที่จะส่งผลให้เกิดการรวมหรือการสืบค้น n+1 โดยไม่จำเป็น แม้ว่าการทำดีนอร์มอลไลเซชั่นจะเป็นไปได้ด้วยที่เก็บข้อมูล NoSQL แต่ก็มีค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง

การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาใน Nosql คืออะไร

เป้าหมายของการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาคือการค้นหาแผนที่มีประสิทธิภาพสูงสุด เมื่อวัดประสิทธิภาพ จะใช้เวลาแฝงและปริมาณงาน การเพิ่มประสิทธิภาพตามต้นทุนมีค่าใช้จ่ายเท่ากับต้นทุนของหน่วยความจำ CPU และพื้นที่ดิสก์ ในโลกของ NoSQL ตอนนี้ฐานข้อมูลส่วนใหญ่รองรับภาษาคิวรีแบบ SQL

ฐานข้อมูล MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เรียกอีกอย่างว่าฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลนี้ได้รับการออกแบบในลักษณะที่จะพัฒนาได้ง่ายกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อื่นๆ การใช้คำอธิบาย () เราสามารถดูว่าแบบสอบถามของเราทำงานอย่างไร คุณสามารถใช้อธิบายเพื่อสร้างเอกสารที่มีแผนการสืบค้นข้อมูล ขั้นตอนการค้นหา และอื่นๆ จากบทความนี้ เราสามารถทำความเข้าใจว่าดัชนีสามารถเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการสแกนของคอลเลกชันเฉพาะได้อย่างไร จุดประสงค์ของบทความนี้คือการอธิบายพื้นฐานของการเพิ่มประสิทธิภาพ รายละเอียดโดยละเอียดของการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นตอนการรวมจะกล่าวถึงในบทความถัดไป คนผิวดำเก่งในด้านเทคโนโลยี คอลเลกชันทรัพยากรนี้เน้นบางสิ่งที่เราควรรู้

อะไรทำให้ Nosql เร็ว

ฐานข้อมูล Nosql ได้รับการออกแบบให้รวดเร็วและปรับขนาดได้ พวกเขาใช้เทคนิคที่หลากหลายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ เช่น การปรับขนาดตามแนวนอน การแบ่งส่วนย่อย และการดีนอร์มัลไลเซชัน

ระบบ noSQL ส่วนใหญ่เป็นเพียงที่เก็บคีย์หรือค่าถาวร (เช่น Project Voldemort) หากข้อความค้นหาของคุณเป็นประเภทที่คุณต้องค้นหาค่าคีย์ที่กำหนด ระบบที่สามารถทำได้เร็วที่สุดเท่าที่ RDBMS ควรจะทำ ฐานข้อมูลเอกสาร (เช่น CouchDB) ก็เป็นระบบ nosql ที่ได้รับความนิยมเช่นกัน Denormalization ถูกใช้อย่างมากในฐานข้อมูลเหล่านี้เพื่อจัดโครงสร้างโครงสร้างข้อมูล อันที่จริง ฉันเชื่อว่าประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันสามารถวัดได้จากจำนวนชิ้นส่วนที่ต้องใช้เพื่อตอบสนองความต้องการเดียว เมื่อใช้ NoSQL ประสิทธิภาพของฐานข้อมูล NoSQL เช่น djondb จะเร็วขึ้น 10 เท่า ถ้าคุณต้องการเพียงส่วนแทรกง่ายๆ เพียงครั้งเดียว นักพัฒนาจะสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจาก NoSQL ช่วยให้พวกเขาใช้ข้อมูลน้อยลง

เป้าหมายหลักของฐานข้อมูล NoSQL (ไม่มีขอบเขต) คือการรักษาความสามารถในการขยายระดับสูง คุณต้องพิจารณาว่าคุณกำลังดำเนินการค้นหาประเภทใด คอลัมน์ใดที่คุณใช้ในตาราง และการใช้งานเซิร์ฟเวอร์ใดที่คุณกำลังใช้อยู่ หากคุณสร้างโหนดมากขึ้น 1000000rpm ที่เสถียร 2 ms และใช้โค้ดน้อยลง คุณจะได้โหนดที่เร็วกว่าด้วยอัตราและประสิทธิภาพที่เสถียรกว่า

อะไรทำให้ Nosql เร็วกว่า sql

วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การรวม และการแบ่งหน่วยงานข้อมูลต่างๆ ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL จึงดำเนินการอ่านและเขียนได้เร็วกว่าฐานข้อมูล SQL

เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงถูกแทนที่

นอกจากปัจจัยต่างๆ แล้ว ฐานข้อมูล NoSQL ยังได้รับความนิยมมากขึ้นอีกด้วย ใช้งานง่าย สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมาก และปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชันของคุณได้ พวกเขามีข้อดีมากมายนอกเหนือไปจากความยืดหยุ่นและปรับแต่งได้ ซึ่งหาไม่ได้ในฐานข้อมูลประเภทอื่น

การปรับแต่งประสิทธิภาพของ Nosql

การปรับแต่งประสิทธิภาพ Nosql เป็นเรื่องเกี่ยวกับการทำให้แน่ใจว่าฐานข้อมูล nosql ของคุณทำงานอย่างมีประสิทธิภาพที่สุด มีประเด็นสำคัญสองสามข้อที่ควรให้ความสำคัญเมื่อปรับแต่งฐานข้อมูล nosql ของคุณ: 1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าฐานข้อมูลของคุณได้รับการจัดทำดัชนีอย่างถูกต้อง 2. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อความค้นหาของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสม 3. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณได้รับการทำให้เป็นมาตรฐานอย่างถูกต้อง 4. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าฐานข้อมูลของคุณได้รับการกำหนดค่าอย่างถูกต้อง ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ส่วนสำคัญเหล่านี้ คุณจะมั่นใจได้ว่าฐานข้อมูล nosql ของคุณทำงานด้วยประสิทธิภาพสูงสุด

เมื่อ Mango โหลดสูง สคริปต์ MangoNoSql จะทำการเขียนพื้นหลังในพื้นหลัง ฟีเจอร์ Batch Write Behind ช่วยให้คุณเขียนเบื้องหลังได้ แต่ละงานจะดำเนินการคู่ขนานกับงานอื่นๆ โดยนำค่าคะแนนจากกลุ่มมาโฟกัส หากคุณสังเกตเห็นเหตุการณ์ข้อมูลสูญหายของ NoSQL ในระบบของคุณ คุณควรเปลี่ยนการตั้งค่าประสิทธิภาพของคุณ เมื่อคุณกดปุ่ม สำรองข้อมูลทันที คิวของงานจะถูกสร้างขึ้นเพื่อสำรองข้อมูลระบบทันที ค่าคะแนนทั้งหมดที่พร้อมเขียนลงในรายการหน่วยความจำโดยเป็นส่วนหนึ่งของโมดูล NoSQL จะถูกเก็บไว้ใน Mango หลังจากนั้น จะเลือก 'เขียนเป็นชุดหลังส่วนแทรกต่องาน' จากรายการ และเริ่มเธรดเพื่อแทรกส่วนแทรก

ข้อดีข้อเสียของ Nosql

เมื่อพัฒนาฐานข้อมูล NoSQL จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทำให้ฐานข้อมูลมีความยืดหยุ่นและรวดเร็ว มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าเนื่องจากมีข้อ จำกัด น้อยกว่า SQL พื้นที่จัดเก็บ Shallow NoSQL มีความยืดหยุ่น ทำให้สามารถกระจายไปยังออบเจกต์ต่างๆ (เอกสารหรือคู่คีย์-ค่า) ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่ามีความยากในระดับต่ำในแง่ของการพัฒนา ฟังก์ชันการทำงาน และประสิทธิภาพ เรียนรู้ได้ง่ายและใช้โดยผู้ที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่เป็นไปตาม รูปแบบฐานข้อมูลแบบ เดิม

การเพิ่มประสิทธิภาพ Mongodb

MongoDB เป็น ระบบฐานข้อมูล เชิงเอกสารแบบโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพ มีคุณสมบัติการค้นหาตามดัชนีที่ทำให้การดึงข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับระบบฐานข้อมูลอื่น ๆ ประสิทธิภาพของ MongoDB สามารถปรับแต่งได้เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ มีสิ่งพื้นฐานบางอย่างที่สามารถทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ MongoDB ขั้นแรก สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่ามีดัชนีที่ถูกต้อง เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ประการที่สอง สิ่งสำคัญคือต้องจัดระเบียบฐานข้อมูลให้ดี ซึ่งจะช่วยให้ขนาดข้อมูลลดลงและทำให้สืบค้นได้ง่ายขึ้น สุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบฐานข้อมูลเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างราบรื่น ด้วยการปฏิบัติตามคำแนะนำง่ายๆ เหล่านี้ ทำให้ MongoDB ทำงานได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพ

Guy Harrison อธิบายวิธีใช้การรวมหน้าต่างใหม่และการรวมไปป์ไลน์ใน MongoDB 5.0 ในบล็อกโพสต์นี้ Data Lake ถูกสร้างขึ้นจากการระเบิดของความสนใจใน Big Data และ Hadoop Data Lake ซึ่งเป็นทางเลือกที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากกว่า Enterprise Data Warehouse (EDW) ได้รับการพัฒนา บล็อกของสัปดาห์นี้มุ่งเน้นไปที่ดัชนี B-tree ของ MongoDB และวิธีสร้างดัชนีที่ต่อกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาแบบหลายคีย์ นอกจากนี้ เมื่อพิจารณา – หรือใช้ – ดัชนี เราจะพิจารณาการแลกเปลี่ยนบางอย่าง

การปรับปรุงประสิทธิภาพใน Mongodb คืออะไร?

หากคุณทราบรูปแบบการสืบค้น MongoDB คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพ MongoDB ได้โดย: จัดเก็บผลลัพธ์ของแบบสอบถามย่อยที่พบบ่อยเพื่อลดภาระการอ่าน และตรวจหารูปแบบการสืบค้น MongoDB ของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีดัชนีในทุกฟิลด์ที่คุณค้นหาเป็นประจำ หากคุณสังเกตเห็นข้อความค้นหาที่ช้า คุณสามารถใช้บันทึกของคุณเพื่อระบุคำถามเหล่านั้น

Mongodb ต้องการ RAM จำนวนมากหรือไม่?

MongoDB ต้องการ RAM 1 GB เพื่อทำงานบนเนื้อหาเดียว หากระบบต้องเริ่มการสลับหน่วยความจำไปยังดิสก์ ระบบจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานอย่างรุนแรง และควรหลีกเลี่ยง

Mongodb มีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาหรือไม่

เมื่อมีดัชนีใน MongoDB เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นจะพิจารณาว่าแผนของแบบสอบถามใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดและทำการแคช จำนวนของ "หน่วยงาน" (งาน) ที่ดำเนินการโดยแผนดำเนินการคิวรีจะใช้เพื่อกำหนดแผนคิวรีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อตัววางแผนคิวรีตรวจสอบแผนตัวเลือก

เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา Mongodb

Mongodb มีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นข้อมูลที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้นของตนได้ เครื่องมือนี้ให้วิธีการแสดงภาพแผนดำเนินการคิวรีและเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีตามผลลัพธ์ เครื่องมือนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูแผนการดำเนินการสืบค้นในรูปแบบต่างๆ รวมถึง JSON, BSON และ CSV

MongoDB จัดทำสถิติการดำเนินการสืบค้นซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของระบบการตรวจสอบ นักพัฒนาสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหา ตัวอย่างเช่น แท็บอธิบายแผนช่วยให้ผู้ใช้สามารถแสดงภาพสถิติของแผนได้ นอกจาก queryPlanner,executionStats และ allExecutionPlans แล้ว ยังสามารถใช้โหมดการใช้คำฟุ่มเฟือยเพื่ออธิบายได้ MongoDB ไม่ซ้ำกัน บางส่วน กระจัดกระจาย (อย่าทำดัชนีเอกสารโดยไม่มีฟิลด์ดัชนี) ซ่อน (ไม่เห็นผลลัพธ์ของเครื่องมือวางแผนคิวรี) และดัชนีหลายคีย์ แทนที่จะใช้คีย์คำนำหน้าดัชนีหรือลำดับการจัดเรียงที่แตกต่างกัน ดัชนีผสมจะใช้ในการจัดทำดัชนี MongoDB เพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นโดยใช้ดัชนีหรือคำนำหน้าสองรายการแยกกันเมื่อเชื่อมต่อสองดัชนีหรือคำนำหน้า

ไปป์ไลน์ของ Mongod มีสเตจที่ตรงกับฟิลด์ที่ไม่ได้จัดทำดัชนี เป็นวิธีแก้ปัญหาง่ายๆ ในการเขียนสเตจการจับคู่ใหม่เพื่อใช้ฟิลด์ที่มีอยู่แล้วและจัดทำดัชนี เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพจะมองหาหน่วยงานที่ต้องดำเนินการเมื่อดำเนินการแต่ละแผนของผู้สมัคร เมื่อเรียกใช้แอปพลิเคชันที่เน้นการอ่าน ควรเพิ่มขนาดของชุดเรพลิเคทและทำการแบ่งส่วนย่อย ควรตรวจสอบสถานะและระยะเวลาของการจำลองแบบ จริง: อัปเดตเอกสารที่ตรงกันทั้งหมดอย่างมีประสิทธิภาพที่สุดเมื่อใช้หลายรายการ ตรวจสอบล็อคเมตริกตามลำดับเฉพาะ

เวลาล็อกที่นานอาจบ่งชี้ว่าโครงสร้างคิวรีหรือสถาปัตยกรรมระบบทำงานไม่ถูกต้อง การแบทช์ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของทรัพยากร ตัวอย่างเช่น เหตุการณ์ใน Kafka สามารถใช้เป็นชุดแทนที่จะเป็นก้อน เป็นไปไม่ได้ที่จะจัดทำดัชนีการสืบค้นในคอลเล็กชันที่แยกส่วน หากดัชนีไม่มีคีย์ของคอลเล็กชัน เมื่อใช้ $planCacheStats คุณจะเข้าใจข้อมูลแคชได้ดีขึ้นในขั้นตอนการรวม นอกจากนี้ยังหมายความว่าแคชของแผนจะมีขนาดจำกัดที่ 0.5GB เท่านั้น ซึ่งเป็นขนาดจำกัดเดียวกันกับเวอร์ชันก่อนหน้า

ที่เก็บข้อมูล Nosql

แทนที่จะเก็บข้อมูลในตาราง ฐานข้อมูล NoSQL จะเก็บข้อมูลไว้ในเอกสาร ด้วยเหตุนี้ เราจึงติดป้ายกำกับว่า "ไม่เฉพาะ SQL เท่านั้น" จึงสามารถจัดประเภทเป็นแบบจำลองข้อมูลที่ยืดหยุ่นได้โดยใช้วิธีการต่างๆ ที่หลากหลาย ฐานข้อมูล NoSQL แบ่งออกเป็น 4 ประเภท ได้แก่ ฐานข้อมูลเอกสารล้วน ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟ

ที่เก็บข้อมูล Redis เป็นที่เก็บคู่คีย์-ค่าในหน่วยความจำแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย IBM สามารถใช้เก็บข้อมูลเซสชันเพื่อการเข้าถึงที่รวดเร็วขึ้น นอกเหนือจากการแคช การจัดคิว และการจัดคิว และมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่า ฐานข้อมูลแบบเดิม ฐานข้อมูล NoSQL มักถูกใช้เป็นส่วนเสริมมากกว่าแทนที่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ชนิดการคงอยู่ซึ่งอยู่ภายใต้มีชุดของคุณลักษณะที่แตกต่างจากชุดที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ PyMongo ซึ่งสร้างขึ้นโดยใช้โค้ด Python ช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับอินสแตนซ์ MongoDB ตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไปโดยใช้อินเทอร์เฟซทั่วไป Python ORM ที่สร้างขึ้นโดยใช้ PyMongoEngine ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ MongoDB เป้าหมายของฐานข้อมูลกราฟคือการให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของที่เก็บข้อมูล NoSQL และเปรียบเทียบกับที่เก็บข้อมูลประเภทอื่น ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายสั้น ๆ ของ NoSQL และการใช้งาน ตลอดจนคำอธิบายของทฤษฎีบทความสอดคล้อง ความพร้อมใช้งาน และการแบ่งพาร์ติชัน (CAP) ข้อมูลเซสชันสามารถจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำได้เร็วกว่าที่สามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลแบบเดิมที่มีการจัดเก็บถาวร

ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับประโยชน์จากคุณลักษณะต่อไปนี้: ปรับขนาดได้ง่าย ความพร้อมใช้งานสูง และการเข้าถึงข้อมูลที่มีเวลาแฝงต่ำ แอปพลิเคชันฐานข้อมูลได้รับการออกแบบให้ประมวลผลประเภทข้อมูลมากกว่าฐานข้อมูลแบบเดิม ทำให้การจัดเก็บข้อมูลง่ายขึ้นด้วยโมเดลที่เรียบง่าย ทำให้สามารถประมวลผลได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการเหนือ ฐานข้อมูลทั่วไป ข้อดีของการมีไว้คือสามารถปรับขนาด ให้ความพร้อมใช้งานในระดับสูง และให้เวลาแฝงในระดับต่ำสำหรับการเข้าถึงข้อมูล

เหตุใดฐานข้อมูล Nosql จึงถูกแทนที่

มีข้อดีหลายประการในการใช้ฐานข้อมูล NoSQL เหนือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม และกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเรื่อยๆ การออกแบบ ObjectStore ซึ่งช่วยให้สามารถใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นหนึ่งในเหตุผลหลักสำหรับสิ่งนี้ ฐานข้อมูล NoSQL นอกจากความสามารถในการปรับขนาดแล้ว ยังมีข้อดีอื่นๆ อีกมากมาย จัดการข้อมูลได้ง่ายเพราะมีขนาดใหญ่และจัดการได้ในช่วงเวลาสั้นๆ สำหรับบริษัทใดก็ตามที่กำลังมองหา ฐานข้อมูลเอกสารที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้ MongoDB เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม นอกจากนี้ยังใช้งานได้ฟรีและเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับธุรกิจทุกขนาด

ดัชนีข้อความ Mongodb

ดัชนีข้อความของ MongoDB รองรับการประมวลผลข้อความเฉพาะภาษา รวมถึงโทเค็น การเรียงคำ และคำหยุดเฉพาะภาษา สามารถใช้กับฟิลด์ใดก็ได้ที่มีข้อความตามภาษา

การสร้างดัชนีข้อความใน MongoDB ทำได้ง่ายเพียงแค่ใช้เมธอด createIndex() หน้าที่หลักของดัชนีข้อความคือการระบุองค์ประกอบใดๆ ในสตริงหรืออาร์เรย์ขององค์ประกอบในข้อความ ดัชนีผสมมีทั้งคีย์ดัชนีจากน้อยไปมากและจากมากไปน้อยนอกเหนือจากคีย์ดัชนีข้อความ ในกรณีนี้ ลองค้นหาภายในคอลเล็กชันโพสต์ของนักศึกษาโดยสร้างดัชนีข้อความในช่องชื่อเรื่อง MongoDB สรุปผลลัพธ์ของแต่ละฟิลด์ดัชนีในเอกสารโดยการคูณน้ำหนักด้วยจำนวนการแข่งขันทั้งหมด น้ำหนักเริ่มต้นของฟิลด์ดัชนีคือหนึ่ง ดังนั้นคุณสามารถเปลี่ยนได้โดยใช้วิธี createIndex() คุณสามารถสร้างดัชนีข้อความได้หลายรายการโดยใช้ตัวระบุตัวแทน ($**)