NoSQL Veritabanlarındaki İndekslerin Faydaları ve Maliyetleri

Genel olarak, sorgu performansı söz konusu olduğunda dizinler Nosql veritabanlarında kullanılmalıdır. Dizinler, veritabanının istenen verileri hızlı bir şekilde bulmasını sağlayarak sorgu yürütmeyi hızlandırmaya yardımcı olabilir. Ancak dizinler ayrıca yazma işlemlerini yavaşlatabilir ve ek depolama alanı tüketebilir. Sonuç olarak, bir indeks kullanmanın faydalarının maliyetlerinden ağır basıp basmadığını dikkatle değerlendirmek önemlidir.

RESTful web hizmeti kullanan belge odaklı bir veritabanı yönetim sistemidir. Boyut ve yapı olarak değişebilen belgelerde büyük miktarda veri depolayabilir. Veritabanı yöneticileri için en kritik araçlardan biri dizinlere sahip olmaktır. Bu öğreticinin amacı, dizinlerin nasıl çalıştığını, nasıl oluşturulacağını açıklamak ve bir veritabanı tarafından nasıl kullanıldığını göstermektir. Dizin veri yapıları, bir koleksiyondan toplanan verilerin yalnızca bir kısmını depolayan özel veri yapıları türleridir. Veritabanında hızlı ve kolay bir şekilde dolaşabilecekleri şekilde uygulandıklarından, MongoDB bu amaç için çok uygundur. Bu kılavuzda, size nasıl örnek bir veritabanı oluşturacağınızı ve onu nasıl dizine ekleyeceğinizi öğreteceğiz.

Bu öğretici, çeşitli alanlara sahip bir belge koleksiyonunu nasıl oluşturacağınızı öğretecektir. Dağlar, dünyanın en yüksek beş zirvesini tanımlayan belgelerde burada listelenmiştir. Çıktı, yeni eklenen nesneler için bir dizi tanımlayıcı içerecektir. Bu kılavuzun amacı, dizinlerdeki sorgu ayrıntılarını vurgulayarak MongoDB'nin belge geçişini sınırlamak için dizinleri nasıl kullandığını açıklamaktır. Doruklar koleksiyonunun yükseklik alanında bir dizin oluşturmak için createIndex() yöntemini kullanabilirsiniz. Bu örnekte tek bir alan dizini oluşturduğumuzda, belgenin tek bir anahtar (bu örnekteki yükseklik) içerdiğini varsayabiliriz. Daha önce yaptığınız aynı sorguya sahip olmanız gerektiğinden, bir dizin kullanarak tekrar denemelisiniz.

Dizin, sorgu yürütmenin bir bileşeni olduğu için çıktı farklı olacaktır. İkinci adım, piyasaya özgü endeksler oluşturmaktır. Her ikisinin de _id değerleri aynıysa, bir koleksiyona iki belge eklemek mümkün değildir. Bunun nedeni, veritabanının otomatik olarak _id alanında tek bir alan dizini tutmasıdır. Bu adımda göreceğiniz gibi, belirli bir alanın değeri, dizinler kullanılarak bir koleksiyondaki her belge için özelleştirilebilir. Dördüncü adım, bir MongoDB veritabanındaki gömülü bir alana bir dizin eklemektir. Bir sorgu, veritabanının kapasitesini aştığında, performansı önemli ölçüde etkilenebilir.

Bu adımın amacı, katıştırılmış belgelerdeki alanlarda tek alan dizinlerinin nasıl oluşturulacağını göstermektir. Aşırı sayıda dizin olduğunda, performansın yanı sıra yalnızca birkaç dizin olsaydı performansın da zarar görmesi çok olasıdır. Bir dizindeki bir alan son sıraya dahil edildiğinden, MongoDB dizinleri son sırada kullanacaktır. Diğer bir deyişle, tüm belgeleri aldıktan sonra yeniden sıralamaya gerek duymaz. Önceki örnekte, dizin *ascents.total: 1 * sözdizimi ve sorgu isteği dağ tepeleri azalan şekilde sıralanarak artan bir biçimde oluşturulmuştur. MongoDB'nin sorgulamaya çalıştığı tüm belgeleri tanımlamak için tek bir alan dizini kullanılabilir. Bir sorgunun yalnızca ilk bölümü için bir dizin mevcut olduğunda, MongoDB önce bir koleksiyon taraması gerçekleştirir.

Bazı durumlarda, durum bileşik indekslerle aynı olmayabilir. Ek tarama gerekmediğinden emin olmak için birden çok alanı kapsayan bir dizin tanımlamak faydalı olabilir. Altıncı adım, çok anahtarlı bir dizin geliştirmektir. Bu adım, dizini oluşturmak için kullanılan alan dizi gibi birden çok değeri depolayan bir alan olduğunda MongoDB'nin nasıl davrandığını gösterir. Konum alanı için bir dizin olmadığından MongoDB, sorguyu yürütmek için tam bir koleksiyon taraması gerçekleştirir. Bu dört zirvenin her biri, birden fazla değer dizisi olan bir ülkeyi kapsar ve birden fazla ülkeyi temsil eder. Bir dizideki her alan, MongoDB'de otomatik olarak çok anahtarlı bir dizin oluşturulur.

Örneğin ["Çin, Nepal"] dizisini içeren bir konum alanına sahip bir belge, aynı belge için iki ayrı dizin girişine sahip olacaktır: biri Çin için ve biri Nepal için. MongoDB, sorgu bu şekilde içeriğiyle yalnızca kısmi bir eşleşme talep etse bile dizinini verimli bir şekilde kullanabilir. MongoDB dizinleri, özel veri yapıları kullanarak sorgu yürütme sırasında analiz edilmesi gereken veri miktarını azaltabilir. MongoDB'nin dizin oluşturma özelliklerinin bir alt kümesi, yoğun veritabanlarında sorgu performansını iyileştirmek için eğitimde ele alındı. Resmi MongoDB belgelerinden MongoDB indeksleme hakkında daha fazla bilgi edinin.

dizinler, bir tabloya her erişildiğinde bir veritabanı tablosundaki satırları aramaya ek olarak, verileri hızlı bir şekilde bulmak için kullanılabilir. Bir veritabanı tablosunun bir veya daha fazla sütununu kullanarak hem hızlı hem de verimli rasgele aramalara ve sıralı kayıtlara erişime izin veren dizinler oluşturmak kolaydır.

NoSQL sistemi, arama dizinlerini iki şekilde depolar: NoSQL veritabanında depolanan yerinde dizinler ve uzaktan arama hizmeti aracılığıyla. NoSQL sistemleri genellikle dizinlerini ve verilerini aynı düğümde tutar. Bazı NoSQL sistemleri, tam metin araması için harici arama hizmetleri kullanır.

Bir sorgunun WHERE yan tümcesinde filtre koşulu olarak dizinleri kullanırken, veri satırlarının büyük bir yüzdesini döndüren sütunlarda dizinlerin kullanılması önerilmez. Bir kitabın dizininde “the” veya “ve” kelimeleri için bir girişiniz olsaydı, onları bulamazsınız. Dizinlenmiş tablolar, büyük toplu güncelleme işlerinin toplu halde düzenli olarak çalıştırılması için kullanılabilir.

MongoDB'deki dizinler, genellikle sorgunuzla eşleşen bir koleksiyondaki her belgenin taranmasını gerektiren bir koleksiyon taraması gerektirmediğinden, bir koleksiyon taraması gerçekleştirmeniz gerekmez. Doğru indeksleri kullandığınızda, belge sayısı baştan sınırlı olduğu için daha etkin sorgulama yapabileceksiniz.

Veritabanı İndekslerini Ne Zaman Kullanmalıyız?

Dizin nedir ve neden kullanılır? Bir veri dizininin hızı ve kullanım kolaylığı, veritabanlarından veri almayı kolaylaştırır. Bu yöntem, seçme sorgularını ve where yan tümcelerini hızlandırır. INSERT performansını iyileştirmesine rağmen, UPDATE performansını da düşürdü.

Bir veritabanı tablosunun dizini, bir veya daha fazla sütunun (veya sütunların) bir kopyasını içerir. Benzer şekilde, kopyalanan her satır, tablonun sütunundaki orijinal satıra bir dizinde bağlanır ve bu bağlantı, kopyalanan her satırda da bulunur. Bir veritabanı, yazma işlemlerinden daha fazla okuma işlemi gerçekleştirdiğinde, dizinler en kullanışlı olanlardır. Tablo sütununuzda okumak yerine yazdığınız eylemler için neredeyse kesinlikle bir dizine ihtiyacınız olmayacak. Bir veritabanında birden çok sütun için bir dizin oluşturmak mümkündür, ancak sütunların sırası çok önemlidir. Kullanıcılar, yönetmenin adını kullanarak filmleri arayabilecek ve yeni bir özellik uygulayarak hangi filmlerin kronolojik sırada gösterildiğini görebilecek. Önce yayın_tarihi ile bir dizin oluştursaydık, her yayının dizinle ilişkilendirilmiş birden fazla yönetici kimliği içerip içermediğini bilmemizin hiçbir yolu olmazdı. Yönetmenlerden artık her yönetmen seti için çıkış tarihleriyle birlikte daha doğru bir arama istenecek. Veritabanı dizinleri , dengeli ağaçları veya B ağaçları ile ayırt edilir.

Tablodaki satırların bir alt kümesi indeks ile alınabilir, bu da daha hızlı tablo tarama sonuçları sağlar. Bir tablo taramasının göreli hızına ve bir dizin anahtarıyla ilişkili satır kümesine bağlı olarak, dizine göre alınan satırlar değişiklik gösterecektir.
Çok çeşitli değerlere sahip tablolar söz konusu olduğunda, dizinler, bunları aramak için gereken süreyi azaltmada son derece yararlı olabilir.

Nosql İndeks Kullanıyor mu?

NoSQL veritabanları için indeksleme tekniklerini kullanan I Indexed Structures indeksleme , bir anahtarı bir veri kaydının konumu ile eşleştirme işlemidir. NoSQL veritabanları çeşitli şekillerde dizin olabilir. Bu bölüm, B-Tree, T-Tree ve O2-Tree endeksleri gibi daha yaygın indeksleme yöntemlerinden bazılarını kısaca açıklayacaktır.

Mongodb: Belge Odaklı Güçlü Bir Veritabanı

Bir MongoDB veritabanı, dizilerin içeriklerini dizine eklemek için çok anahtarlı dizinler kullanan belge yönelimli bir veritabanıdır. Bu durumda sorgular, belgenin dizi içerip içermediğini belirlemek için bir dizinin öğelerinin veya öğelerinin eşleşmesini kullanabilir. Birincil dizinlerin yanı sıra MongoDB, birincil olmayan öznitelikleri sorgulamak için kullanılabilecek ikincil dizinleri destekler.

İndeksler Nerelerde Kullanılmalıdır?

Veri alma sürecini hızlandırmak için veritabanlarında dizinler kullanılmalıdır. Dizinler, SQL sorgularının performansını artırmak için kullanılabilir.

Adların, konuların ve bulundukları konumlarla bağlantılı diğer konuların bir listesini içerir. Bu sistemler, verileri düzenlemek ve kategorize etmek için çevrimiçi veritabanlarında da kullanılabilir. Dizin oluşturma ve bakımı, dizinlerin temelleri gibi bu makalede ele alınmaktadır. Dizin taslağınıza, alternatif konuların yanı sıra ana konularınızı da dahil edeceksiniz. Alt kategoriler ancak yazarı ilgilendiriyorsa ve kitabın konusuyla ilgiliyse oluşturulmalıdır. Bir endüstri yayını için yazıyorsanız, bazı kelimeler için alternatif veya argo bir terim kullanmanız gerekebilir. Bir indeks kelimesini başlatırken, bir isim kullanın.

Bir dizindeki girişlerin çoğunda büyük harfle yazılmış sözcükler yoktur. Bir yayına atıfta bulunuyorsanız, bunu italik yapmanız gerekecektir. Bazı yayıncıların, sitelerindeki her sayfanın dizin sayfası sayacıyla eşleşmesini sağlayan profesyonel dizin oluşturucuları vardır. İlk etapta kullanıyorsanız, adlarınızın veya unvanlarınızın yazımının tutarlı ve doğru olduğundan emin olmanız gerekir. John Gray adlı bir araştırmacıdan alıntı yaparken, otomatik düzeltmenizi dizindeki adıyla onun adıyla eşleştiremezsiniz.

İndeksleme yaptığınızda, ihtiyaç duyduğunuz bilgilere hızlı ve kolay bir şekilde erişebilmenizi sağlarsınız. İşletmeniz hakkında daha iyi kararlar almanıza yardımcı olmak için sisteminizde raporlar oluşturabilirsiniz.

Neden Mongodb'da İndekslemeyi Kullanmalıyız?

MongoDB'de indekslemeyi kullanmak isteyebileceğiniz birkaç neden var:
1. Dizin oluşturma, özellikle tam metin arama kullanmak yerine belirli değerleri sorguluyorsanız, sorgularınızın performansını artırabilir.
2. Dizin oluşturma, verilerinize benzersizlik kısıtlamaları uygulamanıza yardımcı olabilir; bu, veri bütünlüğüne dayanan bir sistem oluşturuyorsanız yararlı olabilir.
3. İndeksleme, depolama alanı kullanımınızı optimize etmenize de yardımcı olabilir, çünkü indeksleme, yalnızca sonuçlarınızı almak için ihtiyaç duyduğunuz verileri saklamanıza izin verebilir.

MongoDB'ye göre, aşırı indeksler de performansı olumsuz etkileyebilir. Bu makalede, birkaç basit deney yapacağım ve ne zaman ve kaç indeks gerektiğini belirlemenize yardımcı olmak için bulduğum bazı buluşsal yöntemler sağlayacağım. Bu makalede sunulan bulguları oluşturmak için bir N=1 deneyi kullanıldı. Uygulamamı oluşturmak için başka bir şey kullanmazdım çünkü MongoDB takdire şayan bir performans sergiliyor. İyi bir indeksleme stratejisi sayesinde, küçük bulut iş yüklerinde bir MongoDB kümesi kullanarak her yıl 50 milyon dolar gelir elde ediyoruz. Birkaç tasarım modeline sahip olmak ve bilinen yavaş işlemlere dikkat etmek, on milyonlarca belgeden oluşan koleksiyonların işlenmesini kolaylaştırabilir.

Sql ve Nosql'de İndeksleme

SQL ve NoSQL veritabanlarında indeksleme arasında birkaç önemli fark vardır. İlk olarak, SQL veritabanları B-ağacı dizinlerini kullanma eğilimindeyken, NoSQL veritabanları genellikle karma dizinleri kullanır. İkincisi, SQL veritabanları genellikle bir tablodaki tüm sütunları indekslerken, NoSQL veritabanları genellikle yalnızca sorgulanan sütunları indeksler. Son olarak, SQL veritabanları genellikle tablodaki veriler güncellendiğinde dizinin güncellenmesini gerektirirken, NoSQL veritabanları genellikle dizini otomatik olarak günceller.

Bu yazıda, SQL ve NoSQL veritabanları arasındaki farkları ve performanslarını tartışacağım. Ayrıca, birinin diğerinden daha iyi olduğu kullanım durumlarının bir listesini sağlayacağım. Tüm veritabanlarının, veritabanına bağlı olarak kendi sorgulama dili veya veri sorgulama yaklaşımı vardır. SQL veritabanlarıyla karşılaştırıldığında, NoSQL veritabanları saniyede yazma işlemlerini yürütmede daha verimlidir. Veriler, veri tabanına girmeden önce yapılandırılmamış ve doğrulanmamış olduğundan, hatalı biçimlendirilmiş veya hatalı verilerin eklenmesi veya kaydedilmesi mümkündür. NoSQL veritabanlarına atıfta bulunurken, "şemasız" bir veritabanı, veri girmek ve almak için sabit bir şema gerektirmez. Saniyede birden fazla okuma işleminin gerekli olduğu durumlarda, SQL veritabanları etkili bir seçim olabilir.

Bu, özellikle büyük miktarda veri depolaması gereken günlük kaydı hizmetleri için kullanışlıdır. Bu veritabanları, geleneksel veritabanlarından daha verimli ve daha az sağlam olabilen yeni nesil dizin motorlarına sahiptir. NoSQL veritabanları hem güçlü hem de popülerdir, ancak SQL veritabanları çeşitli şekillerde kendilerine aittir. Her şey kuruluşunuzun ihtiyaçlarına ve potansiyeline bağlıdır. Çok fazla endüstri bilgisine sahip, savaşta test edilmiş bir teknoloji istiyorsanız, geleneksel bir veritabanını tercih edin. Öte yandan NoSQL, büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi olabildiğince çabuk depolamak için en iyi araçtır.

Nosql Dizini

NoSQL veritabanı, ilişkisel veritabanının geleneksel tablo tabanlı yapısını kullanmayan, ilişkisel olmayan bir veritabanıdır. NoSQL veritabanları genellikle büyük veri ve gerçek zamanlı web uygulamaları için kullanılır.

İkincil bir dizin, dizinin üst tablosunda yer almayan bir dizi öznitelik içerir. Ayrı bir bölüm ve tablo sıralama mevcuttur; bir temel tablonun aksine, bu yazılım verileri sıralamak ve bölümlemek için kullanılabilir. İkincil dizin, varsaymış olabileceğimiz gibi, bölümleme anahtarı tarafından bölümlenmiş bir tablodan oluşmaz. Tablo, ana tablo ile aynı düğümde saklanır. Anahtar-değer NoSQL veritabanlarında bir bölüm tablosu kullanılarak ek dizinler tanımlanabilir. Temel tabloyla aynı düğümde, ikincil dizin bir veri yapısıdır. Bir bellek içi veritabanının uygulanmasıyla ilgili bölümde ikincil dizini uygulamak basitti. Bu deney, iki indeksleme stratejisinin (kopyalama ve getirme) nasıl uygulanacağını gösterdi.

Mongodb İndeksleme

MongoDB indeksleme, sorgu performansını optimize etmek için veri yapıları oluşturan bir süreçtir. Dizinler, MongoDB'de sorguların verimli bir şekilde yürütülmesini destekler. Dizinler olmadan, MongoDB'nin bir koleksiyondaki her belgeyi taraması gerekir, bu maliyetli ve yavaş olabilir.

Dizin, bir koleksiyonun verilerinin bir bölümünü kolayca erişilebilen bir biçimde tutan bir tür özel veri yapısıdır. Bu şekildeki dizin girişleri, eşitlik eşleşmeleri ve aralık tabanlı sorgulama işlemlerinin her ikisi de verimli olacak şekilde sıralanır. MongoDB, bir koleksiyonda bulunan ve koleksiyon düzeyinde tanımlanabilen herhangi bir alan veya alt alandaki belgeleri indeksler. MongoDB'nin dizinleri, ihtiyaç duyduğunuz veri ve sorgu türüne göre veri aramanıza ve sorgular gerçekleştirmenize olanak tanır. Bileşik dizinde, alanların listelenme sırası ile göründükleri sıra arasında önemli bir fark vardır. MongoDB, dizilerde depolanan verileri çok anahtarlı dizinler kullanarak dizinler . MongoDB, jeosenkronize sistemlerde koordinat verilerini yönetmek için iki tür dizin sağlar: 2dsphere ve 2dsphere.

Seyrek bir dizin yerine MongoDB 5.3 sürümü, kümelenmiş bir dizin oluşturmanıza olanak tanır. Gizli dizinler, sorgu planlayıcıda görünmez ve bir sorguyu desteklemek için kullanılamaz. Planlayıcı içinde gizli bir dizin gizlenebilir, böylece kullanıcılar bir dizindeki düşüşün, dizini gerçekten düşürmeden dizinin değerini nasıl etkileyebileceğini görebilir. MongoDB'de kullanıcılar, harf ve aksan işaretleri gibi karşılaştırma dizelerine hangi kuralların uygulanacağını belirleyebilir. İşlem farklı bir harmanlama belirtirse, harmanlamalı bir dizin kullanarak dizinlenmiş alanlarda dize karşılaştırmaları gerçekleştiremez. Sorgu Performansını Analiz Et öğreticisi, dizinle ve dizin olmadan gerçekleştirilen bir sorgunun istatistiklerine bir örnek verir. MongoDB, kesişimlerini kullanarak sorguları yerine getirmesine yardımcı olmak için dizinler kullanır.

Dizin tuşları, belirli durumlarda belirli kısıtlamalara tabidir. Bir dizin oluşturulduğunda, bir uygulamanın performansı daha düşük olabilir. Bir sürücü, dizin belirtimi olarak 1 yerine NumberLong(1) kullanabilir. Sonuç olarak, ortaya çıkan indeks değişmez.

Mongodb'da İndeks Kullanmalı mıyım?

MongoDB'de dizin kullanmanın artıları ve eksileri nelerdir?
İndeksleme ile MongoDB, sorgu performansını iyileştirerek verileri daha hızlı arayabilir. dizinler, verilerin birden çok parça ve düğüm arasında tutarlı olmasını sağlamaya da yardımcı olabilir. dizinler ise sorguların karmaşıklığını ve maliyetini de artırabilir, bu nedenle ihtiyaç olmadığında dikkatli kullanılmalıdır.

Mongodb Bileşik Endeksi ve Tek Dizin

Bileşik dizinler, bir belgenin yalnızca tek bir alanında dizin oluşturmaz; birden çok alanda artan veya azalan sırada dizin oluştururlar ve bir alana girdiğinizde birden çok alanın verilerini sıralarlar.

MongoDB indeksleme, sorgularınızı daha iyi kullanmanıza yardımcı olabilir. Bileşik dizin terimi, tek bir alana birden çok referansı olan dizinleri ifade eder. MongoDB'de, bileşik bir dizini temsil etmek için tek bir karma dizin alanı kullanılabilir. Sonuç olarak db.collection.sort (üretici:1, fiyat:-1) gibi sorgular oluşturduğumuz indeks sayesinde daha verimli çalıştırılabiliyor. Bir MongoDB dizininde sort(), MongoDB tarafından sağlanır. Bir MongoDB Sıralama ifadesi eşleşmesi (eşleşen önek), sıralı kayıtları içeren bir dizinden elde edilebilir; bu, MongoDB'nin, sıralı kayıtları içeren herhangi bir dizinden Sıralama ifadesi eşleşmeleri (eşleşen önek) alabileceği anlamına gelir. MongoDB bir dizin kullanarak sıralama düzenini oluşturamazsa, bloke eden bir sıralama işlemi gerçekleştirir.

Mongodb'da Tek Dizin Nedir?

MongoDB, belgeleri depolandıkları alana ve koleksiyondaki diğer alanlara göre indeksler. Tüm koleksiyonların -id alanında bir dizini olabilir ve uygulamalar ve kullanıcılar, önemli sorguları ve işlemleri desteklemek için ek dizinler ekleyebilir. İndeks grafikleri, belgenin tek bir alanında artan veya azalan düzende düzenlenir.

İndeksleme Neden Önemlidir?

Bilginin daha hızlı ve daha kolay alınmasını sağlamak için bir belgenin veya belge kümesinin bir dizinini oluşturma işlemi, dizin oluşturma olarak bilinir. İndeksleme iki nedenden dolayı yararlıdır. Dizinlerin ilk avantajı, büyük bir belgede belirli bir bilgi parçasını daha hızlı bulmanıza yardımcı olabilmeleridir. Örneğin, bir gazetede belirli makaleler arıyorsanız, bir dizin size makale başlığının ne olduğunu söyleyebilir. Dizinlerin avantajlarından biri, bir belgedeki bilgileri engelli kişiler için daha kolay erişilebilir hale getirebilmeleridir. Örneğin, bir hisse senedi endeksi, belirli bir şirket hakkında hisse senedi sembolü ile bilgi edinmek için kullanılabilir ve kör insanların bunu yapmasına izin verir.

Mongodb'da İndeksleme İçin Farklı Seçenek Nedir?

MongoDB, çoklu anahtar dizinlerini kullanarak MongoDB'deki dizilerdeki içeriği dizine ekler. MongoDB, bir alanı bir dizi değeriyle dizine ekliyorsa, dizinin her öğesi için ayrı dizin girdileri oluşturur. Bu çok anahtarlı dizinlerde sorgular, bir dizinin öğelerini veya bölümlerini çok anahtarlı dizinleriyle eşleştirerek dizili belgeleri seçebilir.

Mongodb'de Bir Dizini Kaldırmak Arama Performansını Düşürecektir

Dezavantajlardan biri, MongoDB'nin bir dizin kaldırılırsa ilgili kayıtları bulmak için verileri yeniden analiz etmek zorunda kalmasıdır.

Mongodb'a Giriş

Mongodb, belge odaklı güçlü bir veritabanı sistemidir. Veri almayı hızlı ve kolay hale getiren dizin tabanlı bir arama özelliğine sahiptir. Mongodb ayrıca, büyük ölçekli verileri işlemesine izin veren bir ölçeklenebilirlik özelliği sunar.

MongoDB, platformlar arası ve açık kaynaklı bir NoSQL veritabanıdır ve birçok Düğüm tabanlı web uygulaması tarafından verileri depolamak için kullanılır. Bu öğreticide size Mongo'yu nasıl kuracağınızı ve verileri depolamak ve sorgulamak için nasıl kullanacağınızı göstereceğim. Bir düğüm programı kullanarak bir Mongo veritabanıyla nasıl etkileşim kuracağınızı öğrenecek ve Mongo ile geleneksel ilişkisel veritabanları arasındaki bazı farkları inceleyeceksiniz. MongoDB'nin resmi Linux yazılım kanalları aracılığıyla indirilmesi ve kurulması yaygın bir durumdur, ancak bazen eski bir sürümle sonuçlanabilir. Ubuntu tabanlı olmayan bir Linux dağıtımınız varsa, bu sayfayı ziyaret ederek yükleme hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. MongoDB ayrıca bir grafik kullanıcı arabirimi kullanarak veritabanlarınıza bağlanmanıza ve veritabanlarınızı yönetmenize izin veren Pusula adlı bir araç sağlar. MongoDB ile erişim kontrolüne sahip olmanıza gerek yoktur.

Üretimde Mongo kullanıyorsanız, bu özellikte değişiklik yapmalısınız. CRUD kısaltması, bir şeyin yaratıldığını, okunduğunu, güncellendiğini veya silindiğini belirtmek için kullanılır. Bunlar, bir uygulama oluşturmak istiyorsanız gerçekleştirmeniz gereken dört temel veritabanı işlemidir. Tüm kullanıcı belgelerinizi almak için atabileceğiniz birkaç adım aşağıda verilmiştir. Bu, "KULLANICILARDAN" sütunundan okuyan bir SQL veritabanı sorgusuna karşılık gelir. MongoDB, oluşturma işlemi de dahil olmak üzere bir belgeyi güncellemek için çeşitli yollar sunar. Örneğin, 18 yaşın altındaki tüm kullanıcılar için kayıt değerini 18 yaşında olarak ayarlayabilirsiniz.

Şemasız bir veritabanı olan MongoDB'yi kullanırken sütun sayısını veya türünü belirtmeniz gerekmez. Öte yandan bir JSON Şeması, verilerimiz için doğrulama kurallarını belirlemek için kullanılabilir. MongoDB sunucusuyla iletişim kurmak için, sürücü olarak bilinen bir istemci tarafı kitaplığı kullanmalısınız. geri aramalar, vaatler veya beklemeler, veritabanıyla etkileşim için olası tüm yöntemlerdir. Mongo'ya bağlanmak için kodunuzda adı ve şifreyi belirtmeniz gerekir. MongoDB'nin yerleşik bir sürücüsü vardır, ancak bu sürücü MongoDB sürücüsü olarak da bilinir. MongoDB'de verileri yönetmek için öncelikle bir şema oluşturmalısınız. Bir MongoDB koleksiyonundaki her belgenin şekli, şemanın eşlemesi tarafından belirlenir.

Mongodb: İlişkisel Veritabanlarına Nosql Alternatifi

MongoDB, büyük dağıtılmış veri koleksiyonlarını güvenli ve verimli bir şekilde yönetmek için API'ler sağlayan açık kaynaklı bir NoSQL veritabanı yönetimi platformudur. MongoDB, JSON depolama ve ilişkisel olmayan belge yapılarını destekleyen ilişkisel olmayan bir belge veritabanıdır. Geleneksel ilişkisel veritabanlarının MongoDB'de işlenmesi beş dakika kadar sürebilir. Ek olarak, MongoDB, büyük dağıtılmış veri kümelerini yönetmek için ilişkisel veritabanlarına daha iyi bir alternatiftir.