ฐานข้อมูล NoSQL: ข้อดีและข้อเสียของการจัดทำดัชนี

ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นเนื่องจากมีความยืดหยุ่นและปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม ข้อด้อยอย่างหนึ่งของความยืดหยุ่นนี้คือฐานข้อมูล NoSQL โดยทั่วไปไม่รองรับดัชนี นี่อาจเป็นข้อเสียเปรียบอย่างร้ายแรงในบางสถานการณ์ เนื่องจากดัชนีมักถูกใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยอนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลเฉพาะได้อย่างรวดเร็ว โชคดีที่มีวิธีแก้ไขบางอย่างที่สามารถใช้เพื่อจัดทำดัชนีข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL วิธีการทั่วไปวิธีหนึ่งคือการใช้บริการทำดัชนีแยกต่างหาก เช่น Elasticsearch ซึ่งสามารถจัดทำดัชนีข้อมูลจากฐานข้อมูล NoSQL อีกวิธีหนึ่งคือการทำให้ข้อมูลไม่ปกติ โดยจำลองข้อมูลด้วยวิธีต่างๆ เพื่อให้สืบค้นได้ง่ายขึ้น แม้ว่าจะมีวิธีแก้ไขการขาดการสนับสนุนดัชนีในฐานข้อมูล NoSQL แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อจำกัดนี้เมื่อเลือกฐานข้อมูลสำหรับโครงการ ในบางกรณี ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แบบดั้งเดิมอาจเหมาะสมกว่าแม้ว่าจะมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นก็ตาม

Nosql รองรับดัชนีรองหรือไม่

เป็นเรื่องปกติที่ฐานข้อมูล NoSQL ที่เน้นคีย์-ค่าจะมีพาร์ติชันและฟังก์ชันการเรียงลำดับ นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติดัชนีรอง ซึ่งสามารถใช้แทนรูปแบบตารางดัชนีที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้

ข้อจำกัดของ Nosql คืออะไร?

ข้อเสียของฐานข้อมูล NoSQL มีอะไรบ้าง หนึ่งในข้อเสียที่โดดเด่นที่สุดของฐานข้อมูล NoSQL คือไม่รองรับธุรกรรม ACID (อะตอม ความสม่ำเสมอ การแยก ความทนทาน) ในเอกสารหลายชุด สำหรับการใช้งานหลายๆ เรคคอร์ด Atomicity สามารถดำเนินการได้ด้วยการออกแบบสคีมาที่เหมาะสม

ในทางกลับกัน ฐานข้อมูล NoSQL เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่ต้องการความแข็งแกร่งและความเชื่อถือได้ในระดับเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ NoSQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการวิธีที่ง่ายและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลง โครงสร้างข้อมูล เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันที่ต้องการปรับขนาดแบบไดนามิก อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการดำเนินการที่ยากหรือเป็นไปไม่ได้กับ NoSQL ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดหากคุณต้องการคุณสมบัติของกรด (ความเป็นอะตอม ความสม่ำเสมอ การแยกตัว และความทนทาน) NoSQL เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างข้อมูลอย่างรวดเร็วและง่ายดาย แต่ก็ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการคุณสมบัติเฉพาะ

ข้อดีข้อเสียของฐานข้อมูล Nosql

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ฐานข้อมูล NoSQL คืออะไร ความสามารถในการปรับขนาดที่ตื้น ความเรียบง่าย และโค้ดที่น้อยลงเป็นเพียงเหตุผลบางประการที่ทำให้ NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น เข้าถึง NoSQL ได้ยากเนื่องจากข้อความค้นหาไม่ครบถ้วนและมีความยืดหยุ่นมากกว่า ไม่มีเหตุผลในการใช้พวกเขาทั้งหมด ขนาดของ NoSQL ไม่ได้มีไว้เพื่อการจำลองตัวเอง ข้อเสียของการใช้ nosql คืออะไร? นอกจากนี้ยังไม่สามารถดำเนินการแบบไดนามิกได้ ไม่มีการรับประกันว่ากรดจะมีคุณสมบัติเหมือนกัน สามารถใช้ ฐานข้อมูล SQL ในสถานการณ์ดังกล่าวได้ หากคุณต้องการทำธุรกรรมทางการเงินหรืองานอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน นอกจากนี้ หากแอปพลิเคชันของคุณจำเป็นต้องมีความพร้อมใช้งานอย่างต่อเนื่อง คุณควรหลีกเลี่ยงการใช้ NoSQL อะไรคือข้อเสียเปรียบหลักของการใช้ฐานข้อมูล nosql? ฐานข้อมูล MongoDB NoSQL มาพร้อมกับข้อเสียบางประการเช่นกัน MongoDB เป็นแอปพลิเคชั่นที่เก็บข้อมูลในไฟล์หน่วยความจำสูง ขนาดเอกสารถูกจำกัดไว้ที่ 16MB เช่น ไม่มีการสนับสนุนธุรกรรมสำหรับ MongoDB

Nosql สามารถมีตารางได้หรือไม่?

เอกสารแต่ละฉบับมีโครงสร้างหรือการจัดเรียงที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมเอกสารเหล่านี้จึงถูกจัดประเภท ฐานข้อมูล NoSQL ที่เก็บข้อมูลในตารางที่มีแถวและคอลัมน์คล้ายกับ RDBMS แต่มีชื่อและรูปแบบที่แตกต่างกันในแต่ละแถว เรียกว่าที่เก็บแบบกว้าง คอลัมน์ที่ประกอบด้วย ฐานข้อมูล แบบ Wide-Column มีความสัมพันธ์กัน

ฐานข้อมูลเอกสารเป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่ตรงไปตรงมาที่สุด และอิงตามแนวคิดที่ว่ามีชุดของรายการที่จะจัดเก็บ ข้อมูลที่อยู่ในเอกสารแต่ละฉบับจะถูกจัดระเบียบตามฟิลด์ โดยทั่วไปจะกำหนดโดยชื่อ ประเภท และค่าที่จำเป็นซึ่งใช้แทนค่าเหล่านี้ คิดว่าฐานข้อมูลคีย์-ค่าจะขึ้นอยู่กับความคิดที่ว่าประกอบด้วยคอลเล็กชันของออบเจกต์ ค่าของออบเจกต์คือตัวออบเจ็กต์เอง ซึ่งเป็นสาเหตุที่แต่ละคีย์มีตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน ในกรณีนี้ คีย์และค่าจะถูกจัดเรียงเป็นรายการที่เรียงลำดับ ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์กว้าง เช่น ฐานข้อมูลคีย์-ค่า สามารถมีประเภทข้อมูลได้หลากหลาย พวกเขายังได้รับแรงบันดาลใจจากแนวคิดของคอลเลกชันของวัตถุ ข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือวัตถุสามารถมีข้อมูลประเภทใดก็ได้ ฐานข้อมูลกราฟเป็นตัวอย่างของฐานข้อมูลตามแนวคิดของกราฟ ข้อมูลสามารถจัดเก็บในรูปแบบกราฟซึ่งช่วยให้สามารถเชื่อมโยงกับวัตถุอื่นได้

พลังของฐานข้อมูล Nosql

ข้อมูลที่ไม่จำเป็นสำหรับการดำเนินการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล NoSQL นำเสนอโมเดลข้อมูลที่หลากหลายซึ่งสามารถปรับให้เหมาะกับความต้องการของแอปพลิเคชันเฉพาะได้ การรวมเป็นการดำเนินการแบบแถวต่อแถวซึ่งใช้คอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกันเพื่อรวมแถวจากสองตารางขึ้นไป

ข้อใดใช้ไม่ได้กับ Nosql

Nosql ใช้ไม่ได้กับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม มันไม่ได้ขึ้นอยู่กับโครงสร้างตารางของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ แต่ขึ้นอยู่กับที่เก็บคีย์-ค่า

ฐานข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถจัดการกับข้อมูล NoSQL ได้ ดังนั้นจึงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับข้อมูลที่ไม่เหมาะสม การใช้ฐานข้อมูล NoSQL ช่วยลดจำนวนข้อมูลที่ไม่เหมาะสมสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม เช่น ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การจัดเก็บข้อมูลทุกประเภทไว้ใน ฐานข้อมูลเดียว ช่วยให้คุณประหยัดเวลาและความพยายามได้มาก นอกจากนี้ ความยืดหยุ่นของฐานข้อมูล NoSQL ยังช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุด ฐานข้อมูล NoSQL สามารถใช้ได้โดยใครก็ตามที่ต้องการจัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีต่างๆ หรือผู้ที่ต้องการปรับขนาดขึ้น ลด หรือระหว่างฐานข้อมูล

ดัชนีรอง Nosql

ดัชนีรอง NoSQL เป็นดัชนีบนฐานข้อมูล NoSQL ที่รองรับการสืบค้นแบบเฉพาะกิจที่รวดเร็วบนข้อมูลที่ยังไม่มีอยู่ในดัชนีหลักของฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL มักจะใช้สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใหญ่เกินไปที่จะพอดีกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ดังนั้นดัชนีรองจึงสามารถให้วิธีการสืบค้นข้อมูลนี้โดยไม่ต้องโหลดข้อมูลทั้งหมดลงในหน่วยความจำ

เหตุใดดัชนีหลักและรองจึงมีความสำคัญในระบบฐานข้อมูล SQL

จำเป็นต้องมีดัชนีหลักและรองในระบบฐานข้อมูล SQL ดัชนีหลักคือแอตทริบิวต์ของตารางที่ใช้เพื่อเร่งการค้นหาข้อมูล สามารถเพิ่มดัชนีรองลงในตารางเพื่อเสริมแอตทริบิวต์ที่มีอยู่ นอกเหนือจากคีย์สำรองที่ช่วยให้ดึงข้อมูลได้เร็วขึ้น

การสร้างดัชนีใน Sql Vs Nosql

การทำดัชนีเป็นเทคนิคโครงสร้างข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลบันทึกจากฐานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ การทำดัชนีใน SQL มักจะทำผ่านดัชนี B-Tree ในขณะที่การทำดัชนีใน NoSQL มักจะทำผ่านดัชนีแฮชหรือดัชนีการค้นหา

โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล SQL และฐานข้อมูล NoSQL จะมีประสิทธิภาพมากกว่าในการจัดเก็บข้อมูลคีย์-ค่า แม้ว่าฐานข้อมูล NoSQL จะสามารถรองรับธุรกรรม ACID ได้ แต่สิ่งนี้อาจส่งผลให้ข้อมูลไม่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล SQL สามารถปรับขนาดได้มากกว่าฐานข้อมูล NoSQL ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการโหลดได้มากกว่า

การจัดทำดัชนี Mongodb

การทำดัชนี MongoDB เป็นวิธีสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อทำการสืบค้นข้อมูล สามารถสร้างดัชนีในฟิลด์ใดก็ได้ในคอลเลกชัน MongoDB รวมถึงฟิลด์ที่ฝัง ดัชนีใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินการอ่าน

การจัดทำดัชนีเป็นไปได้ใน Mongodb หรือไม่

เมธอด createIndex เป็นเมธอด MongoDB ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างดัชนี คีย์จะกำหนดฟิลด์ที่จะใช้เป็นฐานของดัชนี และตัวเลข (หรือ -1) จะกำหนดลำดับในการจัดเรียงดัชนีเหล่านี้ (จากน้อยไปหามากหรือมากไปหาน้อย)

การทำดัชนี Mongodb คุ้มค่ากับการแลกเปลี่ยนหน่วยความจำหรือไม่?

เมื่อ จัดทำดัชนี MongoDB เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำแบบสอบถามของคุณให้เสร็จอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม คุณควรระวังว่ามันจะใช้หน่วยความจำจำนวนมาก นอกจากการค้นหาข้อมูลในฟิลด์อื่นแล้ว คุณต้องค้นหาข้อมูลในฟิลด์อื่นบ่อยๆ

Mongodb มีการจัดทำดัชนีกี่ประเภท

เราสามารถสืบค้นข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เมื่อใช้ดัชนี 2 มิติของ MongoDB และดัชนีทรงกลม 2 มิติสำหรับภูมิศาสตร์

Mongodb Crud Operations สำหรับผู้เริ่มต้น

กรอบ MongoDB เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการข้อมูล แต่อาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจคุณสมบัติทั้งหมดของมัน หากคุณยังใหม่กับ MongoDB คุณควรเรียนรู้พื้นฐานการทำงานของมันก่อนที่จะเริ่มใช้งานมัน สร้าง อ่าน อัปเดต และลบคือการดำเนินการ CRUD พื้นฐานสี่อย่างที่ประกอบเป็นกระบวนการ CRUD ทั้งหมด นี่เป็นวิธีที่สำคัญที่สุดในการจัดการ ฐานข้อมูล MongoDB ของคุณ Curate (ออกเสียงว่า “คีย์”) เป็นคำย่อของ Create, Read, Update, and Delete การดำเนินการมาตรฐานเป็นวิธีแรก ตามด้วยการดำเนินการแบบชุดและการดำเนินการแบบชุด กระบวนการสร้างดัชนีของ MongoDB มีสองขั้นตอน: การจัดทำดัชนีแบบเพิ่มและแบบสมบูรณ์ กล่าวอีกนัยหนึ่ง การทำดัชนีตารางดัชนีด้วยค่าส่วนเพิ่มจะเพิ่มเนื้อหาใหม่แทนที่จะลบค่าเก่าออก เมื่อใช้ดัชนีแบบเต็ม ค่าเก่าจะถูกลบออกและเพิ่มเนื้อหาใหม่ลงในตารางดัชนี

Nosql-แถว

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากโซลูชัน nosql-rows ที่ดีที่สุดจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของโครงการ อย่างไรก็ตาม เคล็ดลับบางประการในการเลือกโซลูชัน nosql-rows ได้แก่ การพิจารณาประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บ ความต้องการด้านความสามารถในการปรับขนาดของโครงการ และระดับของการควบคุมที่จำเป็นต่อข้อมูล

ประโยชน์ของฐานข้อมูลแบบคอลัมน์

เนื่องจากข้อมูลสามารถจัดกลุ่มเข้าด้วยกันในลักษณะดังกล่าวได้ การวิเคราะห์ข้อมูลจึงไม่สามารถดำเนินการในลักษณะเดียวกับแบบจำลองตามแถวได้

ประเภทดัชนี Mongodb

มีดัชนีอยู่สามประเภทใน MongoDB: ฟิลด์เดียว สารประกอบ และหลายคีย์ ดัชนีฟิลด์เดียวเป็นดัชนีประเภทที่ง่ายและพบได้บ่อยที่สุด ดัชนีผสมคือดัชนีในหลายฟิลด์ และดัชนีหลายคีย์คือดัชนีในอาร์เรย์

ดัชนี Mongobb

ดัชนี MongoDB ใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบสอบถาม สามารถสร้างดัชนีได้ในฟิลด์เดียว หลายฟิลด์ หรือทั้งเอกสาร