NoSQL Veritabanlarında İndeksleme

Bir NoSQL veritabanında verileri indekslemenin birçok farklı yolu vardır. En yaygın indeksleme yöntemleri, karma, ağaç tabanlı ve dağıtılmış yöntemlerdir. Karma, çok hızlı olduğu için yaygın bir indeksleme yöntemidir. Veriler bir karma tabloda saklanır ve anahtarlar verileri indekslemek için kullanılır. Bu, uygulanması kolay ve çok hızlı olduğu için küçük veritabanları için iyi bir yöntemdir. Ağaç tabanlı indeksleme, daha büyük veritabanları için iyi bir yöntemdir. Veriler bir ağaçta saklanır ve anahtarlar verileri indekslemek için kullanılır. Bu yöntem, karma oluşturmadan daha yavaştır, ancak daha ölçeklenebilirdir. Dağıtılmış indeksleme, birden çok sunucuya yayılmış büyük veritabanları için iyi bir yöntemdir. Veriler, dağıtılmış bir karma tabloda saklanır ve anahtarlar, verileri indekslemek için kullanılır. Bu yöntem, karma oluşturmadan daha yavaştır, ancak daha ölçeklenebilirdir ve daha fazla veriyi işleyebilir.

Karma veya dizi gibi bir veritabanı dizini , bir tür veri yapısıdır. Verileri çeşitli şekillerde düzenleyebiliriz, ancak bu en basit olanıdır. Bu örnekte, isimlerle gösterilen adreslerin bir dizinine bakacağız. Dizin yoksa bir veritabanı San Francisco'da takılı kalır. Dizinlerin, zaman ve kaynakları nasıl harcadıklarını tanımlayarak veritabanlarımızın verimliliğine nasıl katkıda bulunduğunu anlamak çok önemlidir. Bir dizini dizine eklemek, veritabanının eşleşen kayıtları daha hızlı aramasını sağlar, bu da son derece yavaş sorgulara neden olabilir. Öte yandan, çok sayıda veritabanı sorgumuzun artan performansı, dizine yazma maliyetine katkıda bulunur.

Kablolu bir kaplanın verileri, hızlı sıkıştırma (toplama için) veya önek sıkıştırma (dizinler için) için optimize etmek üzere farklı bir tablo türünde saklanır. WiredTiger önbelleği, yüklendikten sonra her ikisini de disktekinden farklı görüntüler.

Bir MongoDB dizisi, çok anahtarlı bir dizin kullanılarak erişilebilen bir dizi veri içerir. MongoDB bir alanı bir dizi değeriyle indekslediğinde, alanın her öğesi için ayrı indeks girişleri oluşturur. Bu çok anahtarlı dizinleri kullanan sorgular, dizinin bir veya daha fazla öğesini çok anahtarlı dizine eşleştirerek dizi içeren belgeleri kolayca seçebilir.

Birincil dizin, bir üst tablodaki özniteliklerin bir alt kümesini içerirken, ikincil dizin, bir üst tablodaki özniteliklerin bir alt kümesini içerir. Birincil dizin tablosu, temel tabloyla doğrudan ilişkili olduğunda, tabloya birincil dizin tablosu denir.

Dizine dahil edilen alanın değeri, dizin sırasını belirler. Öte yandan MongoDB, koleksiyonlarda dizin oluşturmak için bir createIndex() yöntemi sağlar. Bu yöntem, metin ve iki boyutlu dizinler dahil olmak üzere bir dizi dizin oluşturmak için kullanılabilir.

Nosql Nasıl İndekslenir?

Nosql veritabanları genellikle verileri tanımlamak için kullanılan bir anahtar tarafından dizine eklenir. Veriler daha sonra anahtar tarafından aranabilen bir veri yapısında saklanır.

Dizinler: Nosql Veritabanlarının Önemli Bir Bileşeni

Çok sayıda NoSQL veritabanı, yazılımlarında dizinler içerir. Bir tablonun veya sorgunun taranma sayısını azaltma yeteneği, veritabanı etkinliklerinin performansını artırır. dizinler, tek bir alan adını temsil eden bir alan ifadesiyle ayırt edilir. Alan ifadesinde bir sabit alan ifadesi veya sabit döndüren bir işlev bulunmalıdır.

Mongodb'de İndeksleme İçin Hangi Yöntem Kullanılır?

Mongodb, verileri indekslemek için bir B- ağacı indeksi kullanır. Bu dizin, verileri sorgulamayı ve almayı kolaylaştıran sıralı bir şekilde verileri depolamak için kullanılır.

MongoDB, belgeleri _id değerine göre dizine ekler, bu nedenle dizini güncellemek çok önemlidir. _id dizini silinirse veri kaybı ve performans sorunları oluşabilir.
MongoDB'ye göre _id indeksinin güncel tutulması tavsiye edilir. Dizini değiştirmeniz gerekirse, bunun için mongodump çıktısında bir neden sağladığınızdan emin olun. Dizini bir sebep belirtmeden kaldırırsanız veri kaybına ve performans sorunlarına neden olabilir.

Nosql İkincil Dizini Destekliyor mu?

NoSQL veritabanları, onlar olmadan ölçeklenebilir ve performanslı olacak şekilde tasarlandıklarından, tipik olarak ikincil dizinler göz önünde bulundurularak oluşturulmaz. Ancak bazı NoSQL veritabanları, MongoDB ve Cassandra gibi ikincil dizinleri destekler.

Bu yapı, bir tablonun özniteliklerinin bir alt kümesinden oluşur ve ikincil dizin olarak anılır. Tablo çeşitli şekillerde bölümlenebilir ve temel yerine anahtarlara göre sıralanabilir. Daha önce ikincil dizinin, bölüm anahtarı olan bir tablo olduğunu varsaymıştık, ancak durum bu değil. Ana tablo ile aynı düğümde saklanır. Anahtar-değer NoSQL veritabanlarındaki ek dizinler , yalnızca dizin bölümleme tablosu kullanılarak tanımlanmamalıdır. İkincil dizin, temel tabloyla aynı düğümde barındırılan bir veri yapısıdır. Bu bölümde, bir bellek içi veritabanı kuklası için ikincil dizinin basit bir uygulaması sağlandı. Gösterim sonucunda iki indeksleme stratejisi (kopyala ve getir) uygulandı.

Nosql Veritabanları Nasıl Saklanır?

Document NoSQL veritabanları, belge yapısını korumak için ilişkisel veritabanları yerine verileri depolar. Sonuç olarak, “sadece SQL değil” olarak sınıflandırılırlar ve çeşitli esnek veri modellerine göre gruplandırılırlar. Bir NoSQL veritabanı, saf bir belge veritabanı, anahtar-değer deposu veritabanı, geniş sütunlu bir veritabanı veya bir grafik veritabanı olabilir.

SQL, NoSQL'in yalnızca bir bileşenidir. NoSQL veritabanları dört türde gelir. Kullanılan farklı NoSQL modelleri türleri, aralarında önemli farklılıklar olduğu anlamına gelir. Veritabanı eksikliğinin yanı sıra, NoSQL teknolojileri genellikle düşük işlem maliyetleri gibi özelliklerle ayırt edilir. Bir şemanın geliştirilmesi, veri kümeleme ve çoğaltma desteği, tümü zaman içinde tutarlılığa katkıda bulunur. Oturum yönetimi ve önbelleğe alma için anahtar-değer veritabanlarını kullanan web uygulamaları, bunlardan büyük ölçüde yararlanır. Verilere sütunlarla erişildiğinde, büyük sütunlu depolar idealdir.

API, veri modeli, şema, ölçekleme ve veri bütünlüğü, NoSQL'in beş ana kategorisidir. NoSQL veritabanları, verileri depolamak için şemalar gerektirmez. Bu şekilde programcılar daha çevik hale gelebilir ve yazılım geliştirmeye daha fazla zaman ayırmalarına olanak tanır. Uygulamalar ve kullanıcılar tarafından oluşturulan, okunan, güncellenen ve silinen verilerin bütünlüğü, NoSQL ve SQL veritabanlarında farklı şekillerde korunur. Her işlem, doğru bir sonuç elde edilene veya hiçbir etki elde edilinceye kadar, ACID ile tutarlı bir veritabanı durumunda kendi başına yürütülür ve hiçbir etkisi olmaz. "Nosql" terimi, ilişkisel yönetim sisteminin (RDBMS) geliştirilmesinden önce oluşturulan bazı veritabanlarını ifade eder. 2000'lerin başında, bir bulut veya web uygulamasının veritabanı mimarisinin bir parçası olarak büyük ölçekli bir veritabanı kümesi oluşturulmuştur.

Nosql Nedir?

NOSQL veritabanları, geleneksel satır tabanlı, SQL tabanlı ilişkisel modelleri, verileri belgelerde depolayan daha esnek bir modelle değiştiren çok çeşitli veritabanı sistemlerinin bir alt kümesidir. Sonuç olarak, NOSQL veritabanlarının kullanımı daha kolaydır çünkü geliştiriciler, veriler için belirli bir şekilde iyi çalışan geleneksel veri modelleriyle sınırlı değildir. Bu tür veri yapısının esnekliği, veri yapısı veritabanı altyapısını etkilemeden kolayca değiştirilebildiği için yatay ölçeklenebilirliğe izin verir. MongoDB veritabanı, nadir bir NOSQL örneği olmayan belge odaklı NoSQL modeli üzerine kurulmuştur. Belge nitelikleri ve değerleri MongoDB'de saklanır ve bir JSON formatında saklanır. Her belge, sistemin geri kalanını etkilemeden kolayca anlaşılıp değiştirilebildiğinden, anlaşılmasını ve işlenmesini kolaylaştırır. Bir başka popüler NOSQL veritabanı Couchbase'dir. Veritabanındaki her kaydın iki bileşenini temsil etmek için Couchbase'de bir anahtar/değer modeli kullanılır: bir anahtar ve bir değer. Diziler, sayılar ve dizelerin tümü, değerler dizeler, sayılar veya nesneler olmak üzere mantıksal sıralarında saklanabilir. Değerler herhangi bir sırada saklanabileceğinden, Couchbase her zaman belirli bir şekilde yapılandırılmayan veriler için mükemmel bir seçimdir. Clusterpoint NoSQL veritabanı, sütunları olan bir sütun deposundan oluşur. Bu, verilerin sistemin ihtiyaçlarına göre tablolarda, satırlarda ve sütunlarda saklandığı anlamına gelir. Veriler, sütunlar kendileri için uygun olan herhangi bir şekilde boyutlandırılabilecek şekilde saklanabilir. Mark Logic, geleneksel NoSQL veritabanı türlerinden farklı bir NoSQL veritabanıdır. Anahtar/değer deposu, kayıtları depolayabilen bir NoSQL deposu türüdür. Sonuç olarak, sık sık erişilmesi gereken ancak her zaman kağıt biçiminde saklanamayan veriler için mükemmel bir çözümdür.

Sql ve Nosql'de İndeksleme

indeksleme, SQL ve NoSQL arasındaki en önemli farklardan biridir. SQL, verilerin depolandığı hiyerarşik bir yapı olan bir B-ağacı dizini kullanır. Öte yandan bir karma dizini, verileri bir anahtar/değer deposunda depolar ve NoSQL'de kullanılır.

Bu yazıda, SQL ve NoSQL veritabanlarını karşılaştıracağım ve performanslarının bir karşılaştırmasını yapacağım. Ayrıca, birinin diğerinden üstün olduğu kullanım durumlarının bir listesini sağlayacağım. Her veritabanı kendi sorgulama dilini veya veri sorgulama yaklaşımlarını içerir. NoSQL veritabanları tipik olarak SQL veritabanlarına göre saniyede daha yüksek yazma işlemi oranına sahiptir. Bir veri yapılandırılmamışsa ve veri tabanına girmeden önce doğrulanmamışsa, hatalı biçimlendirilmiş veya hatalı bir durumda eklenebilir veya kaydedilebilir. NoSQL veritabanları, veri girmek ve almak için sabit bir şema gerektirmediğinden şemasız olarak adlandırılır. Verilerinizi güvende tutarken saniyede birden çok okuma işlemi yapıyorsanız, SQL veritabanı iyi bir seçimdir.

Bu işlevsellik, çok fazla veri depolaması gereken günlük kaydı hizmetlerini çalıştırırken özellikle kullanışlıdır. NoSQL veritabanlarındaki dizin motorları, geleneksel veritabanlarındakilerden daha az sağlam ve daha az verimlidir. NoSQL veritabanları bir süredir ortalıkta. SQL veritabanları ve NoSQL veritabanlarının sektörde belirgin avantajları ve dezavantajları vardır. Şirketinizin gereksinimleri ve seçenekleri, onu nasıl uygulayacağınızı belirler. Geleneksel veritabanları, birçok endüstri deneyimine sahip, savaşta test edilmiş teknolojiye ihtiyaç duyanlar için en iyi seçimdir. Öte yandan, büyük hacimli yapılandırılmamış verileri zamanında depolamak istiyorsanız, NoSQL'i düşünmelisiniz.

NoSQL veritabanları, performans açısından SQL veritabanlarından daha iyi performans gösterir. SQL Server'daki veritabanı dizinleri, kümelenmemiş veritabanı dizinlerinden daha yavaş olan b-ağaçları olarak bilinir. Ayrıca, SELECT deyimleri söz konusu olduğunda, kümelenmiş bir dizin en hızlı olabilir, ancak her zaman en iyi seçenek değildir.

Nosql Veritabanında Nasıl Arama Yapılır?

Bir NoSQL veritabanında arama yapmak için bir sorgulama dili kullanmanız gerekir. Sorgu dilleri, bir NoSQL veritabanında veri aramayı kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Pek çok farklı sorgulama dili vardır, ancak hepsi aynı temel işlevselliğe sahiptir. Anahtar kelimeye, veri türüne veya konuma göre veri aramak için bir sorgulama dili kullanabilirsiniz.

Bir arama motoru veritabanı, ilişki veritabanı yönetim sistemlerinin (RDBMS) katı yapısal gereksinimlerini karşılaması gerekmeyen bir NoSQL veritabanıdır. Bir arama, metin tabanlı veya yarı yapılandırılmış bir sorgu veya yapılandırılmamış bir arama biçimini alabilir. Doğrudan metni aramak yerine, sorgular dizin aramayı kullanır. Microsoft Word veya PDF belgesinde bulunanlara benzer hem katı bir RDBMS hem de tam metin cümle yapısı kullanan veri aramaları. Coğrafi arama, konum tabanlı sorguları yanıtlamak için kullanılabilmeleri için konumları web kaynaklarıyla ilişkilendirir. Vektör arama, bir anahtar kelimeye yakın olan sözcükleri arama yöntemidir.

Dizin Veritabanında Nerede Saklanır?

Bir veritabanının satırları gerektiği gibi tablolar halinde düzenlenebilir. Her satır, onu diğer tüm satırlardan ayıran benzersiz bir anahtar içerir ve hızlı erişimi kolaylaştırmak için bir dizinde saklanır. Bir anahtar bir dizinde saklanır ve yeni satırlar eklendikçe otomatik olarak değişir.

Bir veritabanı arka planda olduğunda, dizinler daha hızlı veritabanı sorgularına yardımcı olan güçlü bir araçtır. Bir veritabanında, verileri tablolar halinde düzenleyen satırlar ve sütunlar bulunur. Her satırın, onu diğerlerinden ayıran benzersiz bir anahtarı vardır. Bu anahtarlar, onlara kolay erişimi kolaylaştırmak için bir dizinde saklanır. Aynı telefon numarasına sahip birden fazla müşterimiz varsa, onları hızlı bir şekilde bulmak için bir dizin kullanmamız gerekebilir. Dizin oluşturmaya ilişkin sözdizimi, veritabanına bağlı olarak değişir, ancak genellikle CREATE anahtar sözcüğünü ve ardından INDEX anahtar sözcüğünü ve temel olarak dizine eklenecek tablo adını içerir.

Dizinler, Bir Veritabanındaki Aramaları ve Sorguları Hızlandırmak İçin Kullanılır

Veritabanlarında veri depolamak için dizinler kullanılarak arama ve sorgulama sonuçları hızlandırılabilir. Bir tabloda dizin, belirli bir sütun için verileri depolayan bir veri yapısıdır. Bir tablo bir indeks ile doldurulur.

Mongodb'da İndeksleme

Mongodb, sorgu performansını artırmak için dizinleri kullanır. Dizin, bir koleksiyondaki belirli bir alan için değerleri depolayan bir veri yapısıdır (büyük olasılıkla bir B-ağacıdır). Bir sorgu yürütüldüğünde, veritabanı istenen belgeleri hızlı bir şekilde bulmak için dizini kullanabilir. Dizin olmadan veritabanının koleksiyondaki her belgeyi taraması gerekir ki bu çok yavaş olur.

Belge odaklı veritabanı yönetim sistemlerine dayalıdır ve PostgreSQL kullanır. Herhangi bir boyutta veya şekilde olabilen belgelerde büyük miktarda veri depolayabilirsiniz. Veritabanı performansını iyileştirmek için en önemli araçlardan biri indekslerdir. Bu öğreticiyi takip ettiğinizde dizinler, bunların nasıl oluşturulacağı ve bunların bir veritabanında nasıl kullanıldığının test edilmesi hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğreneceksiniz. Bir koleksiyonun dizinleri, koleksiyonun verilerinin yalnızca küçük bir bölümünü tutan özel veri yapılarıdır. MongoDB veritabanı, bu şekilde uygulandıklarından bu değişkenler arasında hızlı ve verimli bir şekilde geçiş yapabilir. Bu kılavuzda açıklandığı gibi, çeşitli türlerde dizinler oluşturmak için örnek bir veritabanı kullanılabilir.

Bu öğreticide bir dizi farklı türde belgeye ve bir dizi belgeye ihtiyacımız olacak. Bu bölümde açıklanan belgeler, dünyanın en yüksek beş dağ zirvesidir. Çıktı, eklenen her yeni nesneye atanan tanımlayıcıların bir listesini içerir. Bu kılavuzun amacı, sorgu ayrıntılarını vurgulayarak okunabilecek veri miktarını sınırlamak için MongoDB'nin belgeleri nasıl endekslediğini açıklamaktır. createIndex yöntemi, bir tepe koleksiyonunun yükseklik alanı için bir dizin oluşturmanıza olanak tanır. Bu örnekte, tek bir alan dizini oluşturacağız, bu, belgenin ihtiyacımız olan alan için tek bir anahtar (önceki örnekte yükseklik) içerdiği anlamına gelir. Bu işe yaramazsa, aynı sorguyu yeni bir dizinle tekrar çalıştırmayı deneyin.

Sonuç olarak, çıktıda önemli bir fark olacaktır çünkü dizin, sorgu yürütme işlemine dahil edilmiştir. İkinci adım, benzersiz dizinlerin bir listesini oluşturmaktır. _id özniteliğinin her iki değeri de aynıysa, bir MongoDB koleksiyonuna iki belge eklemenin bir yolu yoktur. Bunun nedeni, veritabanının tüm alanları _id alanıyla otomatik olarak dizine ekleme yeteneğidir. Bu adımı kullanarak, belirli bir alanın değerlerinin bir koleksiyondaki her belge için benzersiz olmasını sağlamak için dizinler oluşturabilirsiniz. Dördüncü adım, bir MongoDB veritabanındaki gömülü alan için bir dizin oluşturmaktır. Veritabanında saklanan belgelerin karmaşıklığı arttıkça sorguların etkisi de artar.

Bu adımda, gömülü belgelerde tek alanlı dizinlerin nasıl oluşturulacağını gösteriyoruz. Çok fazla indeks eklemenin, çok az indeks eklemenin zararlı olabileceği gibi, performans için zararlı olabileceğini hatırlamak çok önemlidir. MongoDB, bir veritabanının parçası olan alanlara dayalı olarak son sıralamayı oluşturmak için dizinleri kullanır. Sonuç olarak, tam metin araması tamamlandıktan sonra daha fazla belge düzenlemesine gerek kalmayacaktır. Bu dizin daha önce *ascents.total:1 sözdizimi kullanılarak artan şekilde oluşturulmuştu ve sorguda istenen dağ zirveleri azalan sırada sıralanıyordu. MongoDB sorgulanacak bir belge ararken, belge aramak için tek bir alan dizini kullanır. MongoDB, bir dizinin mevcut olduğu bir sorgunun yalnızca bir bölümünü sağlayabilirse, bunu bir koleksiyon taraması gerçekleştirmenin ilk adımı olarak kullanacaktır.

Bileşik dizinlerde durum her zaman böyle değildir. Birden çok alana yayılan bir dizin tanımlamanın ek taramaların yapılmasını engellemesi mümkündür. Altıncı adım, çok anahtarlı bir dizin oluşturmaktır. Bu adımda, dizi gibi birden çok değeri depolayan bir alanda dizin oluşturulduğunda MongoDB'nin nasıl davrandığını gösteriyoruz. MongoDB şu anda bu sorgu için tam bir koleksiyon taraması gerçekleştiriyor çünkü o alan için dizin yok. Bu dört zirvenin her biri, konum alanlarına göre birden fazla ülkeyi kapsar ve bu değerlerin tümü, birden çok zirve dizisini temsil eder. Bir dizideki her alanın kendi MongoDB çok anahtarlı dizini vardır.

Bir belgede ["Çin", "Nepal"] dizisini depolayan bir konum alanı olduğunda, aynı belge için biri Çin ve diğeri Nepal için olmak üzere iki ayrı dizin girişi görünür. Sorgu, içerikle kısmi bir eşleşme belirtse bile, MongoDB dizini verimli bir şekilde kullanabilir. MongoDB dizinleri, MongoDB tarafından, sorgu performansını iyileştirmek için MongoDB'nin sorgu yürütme sırasında analiz etmesi gereken veri miktarını azaltmak için kullanılır. Meşgul veritabanlarında sorgu performansını iyileştirmeyi amaçlayan eğitimde, MongoDB tarafından sağlanan dizin özelliklerinin bir alt kümesi açıklanmıştır. Resmi MongoDB belgeleri burada bulunabilir.

Belirttiğiniz alanda tek bir alan dizini oluşturabilirsiniz. Bu dizinin amacı, veritabanından belge alımını hızlandırmaktır. Önce dizin tanımıyla eşleşen belgeler, ardından *id alanlarına göre dizin tanımıyla eşleşen belgeler alınır.
Bir imleç kullanmıyorsanız, aceleyle kaydedilmesi gerekmeyen verileri sorgulamanız gerekir. Veritabanında sırayla hareket etmek için imleci kullanarak veritabanındaki belirli alanlara gerektiği gibi erişebilirsiniz.

Endekslerin Dezavantajı

Bunun dışında, dizinler büyükse sorguları yavaşlatabilir.

İlişkisel Veritabanı İndeksleme

İlişkisel veritabanı dizin oluşturma, ilişkisel veritabanı tablolarında dizin oluşturma ve sürdürme işlemidir. Dizinler, veritabanı sorgularının performansını artırmak için kullanılır. Dizinler, bir tablonun bir veya daha fazla sütununda oluşturulabilir. Birden çok dizinin parçasıysa, bir sütun birden çok kez dizine eklenebilir.

Bir veritabanı indeksleyici , bir veritabanı içindeki verileri hızlı bir şekilde bulmak ve bunlara erişmek için kullanılan bir veri yapısı tekniğidir. Verileri depolamak için dizinlerin izlediği iki tür dosya düzenleme mekanizması vardır. Üç ana indeksleme türü vardır. Hash dosyalarının organizasyonu aşağıda listelenmiştir. Dizin, ada (Arama tuşu) göre sıralanır. Dosyaları bu formata göre indekslerken, onları sıralı olarak düzenler. Yalnızca verilerin kümelenmemiş bir dizinde nerede olduğunu bilmemiz gerekir, yani sanal işaretçilerin veya referansların bir listesini sağlar. tek bir bloğu indeksleme, bulmayı kolaylaştırmak için ana bloğu daha küçük bloklara bölerek gerçekleştirilebilir.