ฐานข้อมูล NoSQL: ประโยชน์ของนโยบายการจัดทำดัชนีที่เหมาะสม

ในโลกของ Big Data ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเนื่องจากความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูลเหล่านี้อาจจัดการและเพิ่มประสิทธิภาพได้ยากหากไม่มีนโยบายการจัดทำดัชนีที่เหมาะสม จำเป็นต้องมีนโยบายการจัดทำดัชนีเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการจัดระเบียบอย่างเหมาะสมและสืบค้นได้ง่าย หากไม่มีนโยบายการจัดทำดัชนี ฐานข้อมูล NoSQL อาจทำงานช้าและเทอะทะได้ นอกจากนี้ นโยบายการจัดทำดัชนีที่ออกแบบมาอย่างดีสามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของฐานข้อมูล NoSQL มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณาเมื่อออกแบบนโยบายการทำดัชนีสำหรับฐานข้อมูล NoSQL ต้องคำนึงถึงโครงสร้างข้อมูล รูปแบบการเข้าถึง และปริมาณงาน นอกจากนี้ นโยบายการจัดทำดัชนีต้องได้รับการออกแบบให้มีขนาดตามการขยายฐานข้อมูล ประโยชน์ของนโยบายการจัดทำดัชนีที่ออกแบบมาอย่างดีมีมากมาย ฐานข้อมูล NoSQL ที่มีนโยบายการจัดทำดัชนีที่เหมาะสมจะได้รับการจัดระเบียบ มีประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้มากขึ้น

การสร้างดัชนีในฐานข้อมูล Nosql คืออะไร?

ฐานข้อมูล NoSQL ควรสามารถสร้างดัชนีโครงสร้างได้ โดยทั่วไป การทำดัชนีหมายถึงการใส่คีย์ลงในตำแหน่งของบันทึกข้อมูล มีโครงสร้างข้อมูลการจัดทำดัชนีหลายแบบที่ใช้กันทั่วไปในฐานข้อมูล NoSQL ในระหว่างเนื้อหาในส่วนนี้ เราจะพูดถึงวิธีการทั่วไปสองสามวิธี ได้แก่ การทำดัชนี B-Tree ดัชนี T-Tree และดัชนี O2-Tree

ดัชนีฐานข้อมูล เป็นโครงสร้างข้อมูลประเภทหนึ่งที่มีลักษณะเหมือนอาร์เรย์หรือแฮช เราสามารถจัดระเบียบข้อมูลได้หลายวิธี เราจะใช้วิธีนี้เพื่อสร้างดัชนีชื่อที่ชี้ไปยังที่อยู่ มีฐานข้อมูลที่ติดอยู่ในซานฟรานซิสโกเนื่องจากไม่มีดัชนีให้ การทำความเข้าใจว่าฐานข้อมูลของเราใช้ทรัพยากรและเวลาอย่างไรนั้นมีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจวิธีการทำงานของฐานข้อมูล ดัชนีฐานข้อมูลช่วยให้สามารถค้นหารายการที่ตรงกันได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ยังทำให้ฐานข้อมูลต้องค้นหาข้อมูลที่ช้ามากอีกด้วย เราสามารถชดเชยค่าใช้จ่ายในการเขียนดัชนีได้โดยการปรับปรุงประสิทธิภาพของการสืบค้นฐานข้อมูลจำนวนมาก

สิ่งสำคัญคือต้องติดตามตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจที่สำคัญผ่านการใช้ดัชนี ดัชนีข้อมูล เป็นวิธีการจัดระเบียบข้อมูลเป็นหมวดหมู่และทำให้คำจำกัดความของข้อมูลง่ายขึ้น วิธีจัดระเบียบข้อมูลคือการจัดทำดัชนีเพื่อให้ค้นหาได้ง่ายขึ้น การใช้ดัชนีเป็นเครื่องมือสำคัญในการติดตามประสิทธิภาพของตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ

การสร้างดัชนีใน Mongodb

ตัวอย่างต่อไปนี้สามารถใช้เพื่อสร้างดัชนีสำหรับชื่อฟิลด์ในคอลเลกชันผู้ใช้
การสร้างผู้ใช้ db (ชื่อ, ดัชนี) ทำให้คุณสามารถสร้างดัชนีได้
ในตัวอย่างต่อไปนี้ ฉันจะสร้างรายการอีเมลของผู้ใช้โดยใช้ฟิลด์อีเมล
สร้าง db.users.Index (อีเมล:ดัชนี); และ

ทำไมเราต้องจัดทำดัชนีใน Mongodb?

เราต้องการการจัดทำดัชนีใน mongodb เพื่อให้แน่ใจว่าข้อความค้นหาของเรามีประสิทธิภาพ การจัดทำดัชนีช่วยให้เราสามารถค้นหาข้อมูลที่เราต้องการได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องสแกนผ่านฐานข้อมูลทั้งหมด สิ่งนี้ทำให้การค้นหาของเราเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ดัชนีคือตัวอย่างของชุดของฟิลด์หรือคอลเลกชันของฟิลด์ที่ใช้ในระดับคอลเลกชัน ด้วยเหตุนี้ คุณจึงไม่ต้องสแกนคอลเล็กชัน ซึ่งจะเป็นการสแกนคอลเล็กชันทั้งหมดของคุณเพื่อค้นหาข้อมูลที่ตรงกับข้อความค้นหาของคุณ เมื่อใช้ดัชนีที่ถูกต้อง คุณสามารถสอบถามได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากจำนวนเอกสารมีจำกัดตั้งแต่เริ่มต้น การทำดัชนีสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินการข้อมูลได้ เมื่อคุณโอเวอร์โหลดดรรชนี ดรรชนีจะเด่นในหน้าหน่วยความจำและจะส่งผลให้มีพื้นที่เก็บข้อมูลมากเกินไป ควรใช้ ดัชนีที่มีประสิทธิภาพ สูงจำนวนน้อย ก่อนที่คุณจะเริ่มสร้างคอลเล็กชัน คุณต้องพิจารณาการเรียงก่อน ซึ่งเป็นวิธีที่ใช้ในการค้นหาและเรียงลำดับ

คุณสามารถกำหนดการเปรียบเทียบโดยใช้ UI ของ Studio 3T และ IntelliShell ในตัว ด้วยเหตุนี้ คีย์หลักจึงเป็น 'คลัสเตอร์' ซึ่งดัชนีอาจมีการบล็อกเพจน้อยลงสำหรับการค้นหาคีย์ดัชนีทุกครั้ง ซึ่งส่งผลให้อัตราการเข้าถึงของระบบสูงขึ้นมาก หากคุณทำที่ระดับคอลเลคชัน มันจะเรียบร้อย ปลอดภัยกว่า และเปลี่ยนได้ง่ายกว่า การค้นหาอย่างง่ายจะดำเนินการได้ง่ายกว่าหากดัชนีที่ใช้ในเกณฑ์การเลือกและการเรียงเหมือนกัน เมื่อเราเปลี่ยนลำดับของดัชนี เราต้องเรียงลำดับฟิลด์ทั้งสองดังนี้ ในภาษาอังกฤษ ชื่อแรกนำหน้าชื่อที่สอง นามสกุล 140 Ms. อาจส่งผลให้มีเวลาดำเนินการเพิ่มอีก 40 นาที

สิ่งนี้ดูเหมือนจะแปลกเพราะดัชนีได้ชะลอกระบวนการดำเนินการจริง ๆ เพื่อให้ใช้เวลานานเป็นสองเท่าของดัชนีเริ่มต้น ในกรณีส่วนใหญ่ ไม่แนะนำให้ดำเนินการค้นหาโดยไม่ป้อนฟิลด์แรกของดัชนีก่อน กล่าวอีกนัยหนึ่ง ฟิลด์ดัชนีต้องเป็น ARGUMENT ที่ค้นหาได้ ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของการค้นหาที่ซับซ้อน ควรลดจำนวนผู้สมัครลงเหลือรายการแรกในรายการดัชนี หากคุณมีฟิลด์ที่อยู่อีเมล คุณสามารถดูได้ว่าใครกำลังใช้งานอยู่โดยการป้อนดัชนี เราสามารถใช้มันได้อย่างมีประสิทธิภาพเพราะเราโน้มน้าวให้ MongoDB ใช้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการค้นหา 'Wiggins' ที่น่าจะเป็นไปได้ในฐานข้อมูล จากนั้นคัดลอกที่อยู่แบบเต็มในดัชนีแทนที่จะเป็นตัวเอกสารเอง ไม่จำเป็นต้องพึ่งพาเอกสารเพื่อค้นหาที่อยู่ทั้ง 20 แห่ง เพราะมันสามารถทำได้เร็วกว่ามาก

ฐานข้อมูล MongoDB ใช้ดัชนีเพื่อสร้างคีย์ดัชนีสำหรับแต่ละองค์ประกอบในอาร์เรย์ เรายังสามารถใช้ดัชนีเพื่อ 'ครอบคลุม' ฟิลด์ 'ชื่อเต็ม' เมื่อดึงข้อมูลจากดัชนี ระยะเวลาที่บันทึกได้จะน้อย เมื่อดึงข้อมูล ดัชนี การดึงข้อมูล แคชจะมีอัตราการเข้าถึงที่ดีกว่าการสแกนคอลเล็กชันทั้งหมด

ประโยชน์ของการใช้ดัชนีใน Mongodb คืออะไร?

เพื่อหลีกเลี่ยงการสแกนคอลเลกชั่น ซึ่งรวมถึงการสแกนเอกสารทั้งหมดในคอลเลกชั่นเพื่อให้ตรงกับคำค้นหาของคุณ คุณสามารถใช้ดัชนีใน MongoDB แทนได้ ในการสอบถามอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น คุณต้องมี ดัชนีที่เหมาะสม เนื่องจากมีเอกสารให้เลือกมากมายตั้งแต่ต้น คุณอาจต้องใช้หลายดัชนี

ประโยชน์ของการจัดทำดัชนีใน sql คืออะไร?

การทำดัชนีใน SQL สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบสอบถาม ด้วยการสร้างดัชนีในคอลัมน์ คุณสามารถทำให้ฐานข้อมูลค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น ดัชนียังสามารถใช้เพื่อบังคับใช้ข้อจำกัดความไม่ซ้ำกันในคอลัมน์ ซึ่งจะมีประโยชน์เมื่อคุณต้องการตรวจสอบให้แน่ใจว่าไม่มีสองแถวในตารางที่มีค่าเท่ากันสำหรับคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่ง

การสร้างดัชนีใน Sql Vs Nosql

มีความแตกต่างมากมายระหว่างการจัดทำดัชนีในฐานข้อมูล SQL และ NoSQL ในฐานข้อมูล SQL โดยทั่วไปแล้วการทำดัชนีจะใช้เพื่อเพิ่มความเร็วในการดึงข้อมูลจากตารางโดยการสร้างดัชนีในหนึ่งหรือหลายคอลัมน์ของตาราง ในฐานข้อมูล NoSQL การจัดทำดัชนีมักจะใช้เพื่อเพิ่มความเร็วในการดึงข้อมูลจากคอลเลกชันโดยการสร้างดัชนีในหนึ่งหรือหลายฟิลด์ของเอกสารในคอลเลกชัน

ในโพสต์นี้ ฉันจะกล่าวถึงความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล SQL และ NoSQL และประเมินประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ฉันจะให้รายการกรณีการใช้งานที่เหนือกว่าอีกกรณีหนึ่ง มีภาษาหรือวิธีสืบค้นที่เหมาะสมสำหรับแต่ละฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL มีอัตราการเขียนต่อวินาทีที่สูงกว่าฐานข้อมูล SQL เนื่องจากไม่สามารถเพิ่มข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างลงในฐานข้อมูลได้จนกว่าจะไม่ได้รับการยืนยันและไม่มีโครงสร้าง จึงสามารถแทรกและบันทึกข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ถูกต้องได้ เมื่อใช้ฐานข้อมูล NoSQL แทนสคีมาแบบตายตัว ข้อมูลจะไม่สามารถป้อนและเรียกค้นในสคีมาได้ เมื่อพูดถึงการดำเนินการอ่านหลายครั้งต่อวินาที ฐานข้อมูล SQL มักเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น บริการบันทึกข้อมูลอาจต้องจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล ฐานข้อมูล NoSQL เป็นปรากฏการณ์ที่ค่อนข้างใหม่ และกลไกดัชนีอาจไม่ทรงพลังหรือมีประสิทธิภาพเท่าที่เคยเป็นมา มีข้อดีและข้อเสียมากมายสำหรับฐานข้อมูล NoSQL และ SQL ในอุตสาหกรรม สิ่งที่คุณต้องทำคือดูความต้องการและเป้าหมายของบริษัทของคุณ หากคุณกำลังมองหาเทคโนโลยีล้ำสมัยและความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม คุณควรยึดติดกับฐานข้อมูลแบบเดิม หากคุณต้องการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากโดยเร็วที่สุด NoSQL เป็นเครื่องมือที่จะใช้

การสร้างดัชนีในฐานข้อมูล sql และ Nosql

ดัชนีฐานข้อมูล SQL เป็นวิธีการทั่วไปในการดึงข้อมูล เทคนิคการค้นหาและดึงข้อมูลใช้ดัชนีเพื่อเร่งกระบวนการ ฐานข้อมูล NoSQL เช่น SimpleDB, Hadoop/HBase และ Cassandra ล้วนใช้กลไกการจัดทำดัชนีที่แตกต่างกัน การสร้างดัชนีสำหรับทรี B-Tree และ T-Tree เป็นเรื่องปกติมากใน NoSQL ในขณะที่ทรี T-Tree และ O2-Tree ไม่ใช่

การสร้างดัชนีใน Nosql

การทำดัชนีในฐานข้อมูล NoSQL สามารถทำได้หลายวิธี ขึ้นอยู่กับฐานข้อมูลนั้นๆ ตัวอย่างเช่น ในการจัดทำดัชนี MongoDB สามารถทำได้โดยใช้ดัชนี B-tree, ดัชนีแฮช, ดัชนีข้อความ หรือดัชนีเชิงพื้นที่

ชุดย่อยของแอตทริบิวต์จากตารางหลักในโครงสร้างข้อมูลที่อ้างถึงเป็นดัชนีรอง พาร์ติชันของตารางและคีย์การเรียงลำดับสามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งตรงข้ามกับตารางฐาน ไม่เหมือนกับดัชนีหลัก ดัชนีรองไม่ใช่ตารางที่มีพาร์ติชันคีย์ มันถูกเก็บไว้ในโหนดเดียวกันกับตารางพาเรนต์ในกรณีนี้ ไม่มีการกำหนด ดัชนีเพิ่มเติม ในฐานข้อมูล NoSQL ในแง่ของตารางพาร์ติชันดัชนี ดัชนีรองคือโครงสร้างข้อมูลที่พบในโหนดเดียวกับดัชนีหลัก ส่วนนี้ให้วิธีง่ายๆ ในการใช้ดัชนีรองสำหรับฐานข้อมูลจำลองในหน่วยความจำ มันแสดงให้เห็นว่าสามารถใช้กลยุทธ์การจัดทำดัชนีสองแบบ (คัดลอกและดึงข้อมูล) ได้อย่างไร

ประโยชน์ของดัชนีรอง

ดัชนีในดัชนีรองช่วยให้เครื่องมือคิวรี่สามารถค้นหาข้อมูลที่ต้องการได้เร็วกว่าการค้นหาทั้งตารางในดัชนีหลัก
ดัชนีของดัชนีรองยังใช้เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่ส่งคืน นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ส่งคืนโดยแบบสอบถามนั้นถูกต้องโดยรวมเฉพาะข้อมูลที่แบบสอบถามต้องการเท่านั้น

นโยบายการจัดทำดัชนี Cosmos Db

นโยบายสามารถตั้งค่าเป็นค่าเริ่มต้นโดยอัตโนมัติ เมื่อต้องการดำเนินการนี้ คุณสมบัติอัตโนมัติในนโยบายการจัดทำดัชนีต้องตั้งค่าเป็นจริง เมื่อคุณสมบัตินี้เป็นจริง Azure Cosmos DB จะทำดัชนีเอกสารโดยอัตโนมัติตามที่เขียน

ใน Azure CosmosDB แต่ละคอนเทนเนอร์มีนโยบายในการจัดทำดัชนีรายการตามดัชนีที่กำหนดโดยคอนเทนเนอร์ มันจัดทำดัชนีทุกคุณสมบัติของทุกรายการและทำเครื่องหมายแต่ละสตริงหรือตัวเลขว่ามีดัชนีช่วง เมื่อเครื่องยนต์ไม่ทำงาน การ สร้างดัชนีแบบสันหลังยาว จะพยายามอัปเดตดัชนีในระดับความสำคัญที่ต่ำกว่ามาก นโยบายที่สร้างดัชนีเส้นทางรูท /* ต้องรวมหรือไม่รวมเส้นทาง รวม/ไม่รวมกลยุทธ์ใน Azure CosmosDB ทำให้สามารถจัดทำดัชนีคุณสมบัติใหม่ใดๆ ที่เพิ่มลงในโมเดลในเชิงรุก หากมีข้อขัดแย้งระหว่างเส้นทางที่รวมและเส้นทางที่แยก เส้นทางที่แม่นยำกว่าจะมีผลเหนือกว่า เส้นทางที่ลึกกว่ามีระดับความแม่นยำที่สูงกว่าเส้นทางที่แคบกว่า

เมื่อคุณใช้ Azure Cosmos DB คุณจะไม่สามารถสร้างดัชนีเชิงพื้นที่ได้ หากคุณต้องการใช้ฟังก์ชันในตัวของ SQL เชิงพื้นที่ คุณควรสร้างดัชนีเชิงพื้นที่ในคุณสมบัติที่คุณต้องการใช้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ดัชนีผสมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อดำเนินการค้นหาความเท่าเทียมกันและช่วง อาจใช้ดัชนีผสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตัวกรองช่วงหลายตัวในกรณีที่จำเป็นต้องใช้ตัวกรองหลายช่วง ตัวกรองภายในช่วงรวมถึง! ดัชนีของดัชนีผสมสองรายการ (ชื่อ ASC อายุ ASC และ ***** ASC) ควรแตกต่างกันมาก การเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีสามารถสรุปสำหรับลำดับใดๆ ตามคิวรีที่มีตัวกรอง

คุณยังสามารถใช้ดัชนีผสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาตามฟังก์ชันและลำดับของระบบโดยใช้วิธีนี้ ในกรณีของการเปลี่ยนแปลงนโยบายการจัดทำดัชนี การเปลี่ยนแปลงจะเกิดขึ้นระหว่างดัชนีเก่าและดัชนีใหม่ ระหว่างการแปลงดัชนีใดๆ จะไม่มีผลกระทบต่อสถานะความพร้อมใช้งานของข้อมูล ขึ้นอยู่กับจำนวนและขนาดของรายการ อาจใช้เวลาถึงหนึ่งชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์ คุณสร้าง RU ที่มีการเตรียมการแปลงของคุณ แต่จะถูกจัดลำดับความสำคัญต่ำกว่าที่รันการดำเนินการ CRUD หรือการสืบค้น ในอนาคต เฉพาะเส้นทางที่จัดทำดัชนีใหม่จะถูกใช้สำหรับการสืบค้นเมื่อการแปลงดัชนีเสร็จสมบูรณ์ หากไม่ต้องทำดัชนีเส้นทางคุณสมบัติ แต่ต้องมี TTL คุณสามารถใช้ นโยบายดัชนี