NoSQL 数据库中的索引

在 NoSQL 数据库中索引数据的方法有很多种。 最常见的索引方法是散列法、基于树的和分布式。 哈希是一种常见的索引方法，因为它非常快。 数据存储在哈希表中，键用于索引数据。 对于小型数据库来说，这是一个很好的方法，因为它易于实现并且速度非常快。 基于树的索引是大型数据库的好方法。 数据存储在树中，键用于索引数据。 此方法比散列法慢，但可扩展性更强。 对于分布在多个服务器上的大型数据库，分布式索引是一种很好的方法。 数据存储在分布式哈希表中，键用于索引数据。 这种方法比散列法慢，但可扩展性更强，可以处理更多数据。

数据库索引与散列或数组一样，是一种数据结构。 我们可以通过多种方式组织数据，但这是最简单的一种。 在本例中，我们将查看由名称指出的地址索引。 如果没有索引，数据库就会卡在旧金山。 了解索引如何通过定义它们如何花费时间和资源来提高我们的数据库效率至关重要。 索引索引允许数据库更快地搜索匹配的记录，这可能导致极慢的查询。 另一方面，我们大量数据库查询的性能提高会增加写入索引的成本。

有线老虎的数据存储在不同类型的表中，以优化 snappy 压缩（用于收集）或前缀压缩（用于索引）。 一旦它们被加载，WiredTiger 缓存显示它们与在磁盘上不同。

MongoDB 数组包含一组可以使用多键索引访问的数据。 当 MongoDB 使用数组值索引字段时，它会为字段的每个元素创建单独的索引条目。 使用这些多键索引，查询可以通过将数组的一个或多个元素与多键索引匹配来轻松选择包含数组的文档。

主索引包含父表的属性子集，而二级索引包含父表的属性子集。 当主索引表与基表直接相关时，该表称为主索引表。

包含在索引中的字段的值决定了它的索引排名。 另一方面，MongoDB 提供了一个 createIndex() 方法来为集合创建索引。 此方法可用于创建许多索引，包括文本和二维索引。

Nosql 是如何索引的？

Nosql 数据库通常由用于标识数据的键进行索引。 然后将数据存储在可以通过键搜索的数据结构中。

索引：Nosql 数据库的关键组件

大量 NoSQL 数据库在其软件中包含索引。 减少表或查询扫描次数的能力提高了数据库活动的性能。 索引由字段表达式区分，它表示单个字段名称。 字段表达式中必须存在常量字段表达式或返回常量的函数。

Mongodb 中的索引使用哪种方法？

Mongodb 使用 B树索引来索引数据。 该索引用于以有序的方式存储数据，这使得查询和检索数据变得容易。

MongoDB 通过值 _id 对文档进行索引，因此更新索引至关重要。 如果删除 _id 索引，可能会发生数据丢失和性能问题。
根据 MongoDB，建议 _id 索引保持最新。 如果您需要更改索引，请确保在 mongodump 输出中提供这样做的原因。 如果您在没有提供原因的情况下删除索引，可能会导致数据丢失和性能问题。

Nosql支持二级索引吗？

NoSQL 数据库在构建时通常不会考虑二级索引，因为它们被设计为在没有它们的情况下具有可扩展性和高性能。 但是，一些 NoSQL 数据库确实支持二级索引，包括 MongoDB 和 Cassandra。

此结构由表属性的子集组成，称为二级索引。 该表可以通过多种方式进行分区，并按键而不是基数排序。 我们之前假设二级索引是一个带有分区键的表，但事实并非如此。 它与父表存储在同一节点上。 key-value NoSQL 数据库中的附加索引不应该单独使用索引分区表来定义。 二级索引是一种数据结构，与基表位于同一节点上。 在本节中，为内存数据库虚拟对象提供了二级索引的简单实现。 作为演示的结果，实施了两种索引策略（复制和获取）。

Nosql 数据库是如何存储的？

文档 NoSQL 数据库存储数据而不是关系数据库，以便保留文档结构。 因此，它们被归类为“不仅仅是 SQL”，并按各种灵活的数据模型进行分组。 NoSQL 数据库可以是纯文档数据库、键值存储数据库、宽列数据库或图形数据库。

SQL 只是 NoSQL 的一个组成部分。 NoSQL 数据库有四种类型。 使用的不同类型的 NoSQL 模型意味着它们之间存在显着差异。 除了缺少数据库之外，NoSQL 技术通常还具有交易成本低等特点。 模式、数据集群和复制支持的开发都有助于随着时间的推移保持一致性。 使用键值数据库进行会话管理和缓存的 Web 应用程序从中受益匪浅。 当按列访问数据时，大列存储是理想的选择。

API、数据模型、模式、缩放和数据完整性是 NoSQL 的五个主要类别。 NoSQL 数据库不需要模式来存储数据。 通过这种方式，程序员可以变得更加敏捷，从而可以将更多时间投入到软件开发中。 应用程序和用户创建、读取、更新和删除的数据的完整性在 NoSQL 和 SQL 数据库中以不同的方式得到保护。 每个事务都在具有 ACID 的一致数据库状态下自行执行，没有任何效果，直到获得正确的结果或没有效果。 术语“nosql”指的是一些在关系管理系统 (RDBMS) 开发之前构建的数据库。 大型数据库集群是在 2000 年代初作为云或 Web 应用程序数据库架构的一部分构建的。

什么是Nosql？

NOSQL 数据库是范围广泛的数据库系统的一个子集，它用更灵活的模型将数据存储在文档中，从而取代了传统的基于行、基于 SQL 的关系模型。 因此，NOSQL 数据库更易于使用，因为开发人员不局限于以特定方式处理数据的传统数据模型。 这种类型的数据结构的灵活性允许横向扩展，因为数据结构很容易改变而不影响数据库基础设施本身。 MongoDB 数据库建立在面向文档的 NoSQL 模型之上，这并不是 NOSQL 的一个不常见的例子。 文档属性和值存储在 MongoDB 中，并以 JSON 格式存储。 因为每个文档都可以很容易地理解和修改，而不会影响系统的其余部分，所以它很容易理解和操作。 另一个流行的 NOSQL 数据库是 Couchbase。 Couchbase 中使用键值模型来表示数据库中每条记录的两个组成部分：键和值。 数组、数字和字符串都可以按照它们的逻辑顺序存储，值可以是字符串、数字或对象。 因为值可以按任何顺序存储而不用担心冲突，所以 Couchbase 是不总是以特定方式构建的数据的绝佳选择。 集群点 NoSQL 数据库由列存储组成。 这意味着数据根据系统的需要存储在表、行和列中。 数据可以以这样一种方式存储，即可以以任何对它们方便的方式调整列的大小。 Mark Logic 是一个不同于传统类型的 NoSQL 数据库的 NoSQL 数据库。 键值存储是一种可以存储记录的 NoSQL 存储。 因此，对于必须经常访问但不能始终以纸质格式存储的数据，它是一个完美的解决方案。

Sql 与 Nosql 中的索引

索引是 SQL 和 NoSQL 之间最重要的区别之一。 SQL 使用 B 树索引，这是一种存储数据的层次结构。 另一方面，哈希索引将数据存储在键值存储中，并在 NoSQL 中使用。

在这篇文章中，我将比较和对比 SQL 和 NoSQL 数据库，并对它们的性能进行比较。 此外，我将提供一个优于另一个的用例列表。 每个数据库都包含自己的查询语言或查询数据的方法。 NoSQL 数据库的每秒写入操作速率通常高于 SQL 数据库。 如果数据在进入数据库之前是非结构化且未经验证的，则它可能会以格式错误或不正确的状态被插入或保存。 NoSQL 数据库之所以称为无模式，是因为它们不需要固定的模式来输入和检索数据。 如果您每秒执行多个读取操作同时又要保证数据安全，那么 SQL 数据库是一个不错的选择。

在运行必须存储大量数据的日志记录服务时，此功能特别有用。 NoSQL 数据库上的索引引擎不如传统数据库上的索引引擎健壮且效率低。 NoSQL 数据库已经存在了一段时间。 SQL 数据库和 NoSQL 数据库在行业内具有明显的优势和劣势。 您公司的要求和选项决定了您将如何实施它。 对于那些需要经过实战考验的技术并具有丰富行业经验的人来说，传统数据库是最佳选择。 另一方面，如果您想及时存储大量非结构化数据，则应考虑 NoSQL。

NoSQL 数据库在性能方面优于 SQL 数据库。 SQL Server 中的数据库索引称为 b 树，它比非聚集数据库索引慢。 此外，对于 SELECT 语句，聚簇索引可能是最快的，但并不总是最佳选择。

如何搜索 Nosql 数据库

要搜索 NoSQL 数据库，您需要使用查询语言。 查询语言旨在简化在 NoSQL 数据库中搜索数据的过程。 有许多不同的查询语言，但它们都具有相同的基本功能。 您可以使用查询语言按关键字、数据类型或位置搜索数据。

搜索引擎数据库是一种 NoSQL 数据库，不一定满足关系数据库管理系统 (RDBMS) 严格的结构要求。 搜索可以采用基于文本或半结构化查询或非结构化搜索的形式。 查询不是直接搜索文本，而是使用索引搜索。 使用严格的 RDBMS 和类似于 Microsoft Word 或 PDF 文档中的全文句子结构的数据搜索。 地理搜索将位置与 Web 资源相关联，以便它们可用于回答基于位置的查询。 矢量搜索是一种搜索接近关键字的词的方法。

索引存放在数据库的什么位置

可以根据需要将数据库的行组织成表。 每行包含一个唯一的键，将其与所有其他行区分开来，并存储在索引中以方便快速访问。 键存储在索引中，并在添加新行时自动更改。

当数据库处于后台时，索引是一种强大的工具，可以帮助加快数据库查询速度。 数据库具有将数据组织到表中的行和列。 每一行都有一个唯一的键来区别于其他行。 这些密钥存储在索引中，以便于轻松访问它们。 如果我们有多个客户使用相同的电话号码，我们可能需要使用索引来快速定位他们。 创建索引的语法因数据库而异，但通常包括 CREATE 关键字，后跟INDEX 关键字，以及要作为基础建立索引的表名。

索引用于加速数据库中的搜索和查询

通过使用索引将数据存储在数据库中，可以加速搜索和查询结果。 在表中，索引是一种数据结构，用于存储特定列的数据。 一个表充满了一个索引。

在 Mongodb 中建立索引

Mongodb 使用索引来提高查询性能。 索引是一种数据结构（很可能是 B 树），它存储集合中特定字段的值。 当执行查询时，数据库可以使用索引快速定位所需的文档。 如果没有索引，数据库将不得不扫描集合中的每个文档，这会非常慢。

它基于面向文档的数据库管理系统并使用 PostgreSQL。 您可以将大量数据存储在任意大小或形状的文档中。 提高数据库性能最重要的工具之一是索引。 在学习本教程时，您将学到关于索引、如何创建它们以及如何测试它们在数据库中的使用方式所需了解的一切。 集合的索引是特殊的数据结构，只保存集合数据的一小部分。 MongoDB 数据库可以快速高效地遍历这些变量，因为它们是通过这种方式实现的。 如本指南中所述，示例数据库可用于创建各种类型的索引。

在本教程中，我们需要一些不同类型的文档，以及一个文档集合。 本节描述的文件是世界上最高的五座山峰。 输出包含分配给每个插入的新对象的标识符列表。 本指南的目的是解释 MongoDB 如何索引文档以通过突出显示查询详细信息来限制可以读取的数据量。 createIndex 方法允许您为峰集合的高度字段创建索引。 在这个例子中，我们将创建一个单一的字段索引，这意味着文档包含我们需要的字段的单个键（上例中的高度）。 如果这不起作用，请尝试使用新索引再次运行相同的查询。

结果，由于索引参与了查询执行，因此输出会有显着差异。 第二步是创建一个唯一索引列表。 如果 _id 属性的两个值相同，则无法将两个文档插入 MongoDB 集合。 这是由于数据库具有使用 _id 字段索引所有字段的自动能力。 通过使用此步骤，您可以创建索引以确保给定字段的值对于集合中的每个文档都是唯一的。 第四步是为 MongoDB 数据库中的嵌入字段创建索引。 随着存储在数据库中的文档的复杂性增加，查询的影响也随之增加。

在这一步中，我们将演示如何在嵌入式文档中生成单字段索引。 重要的是要记住，添加过多的索引会对性能产生不利影响，就像添加过少的索引也会产生不利影响一样。 MongoDB 将使用索引根据属于数据库一部分的字段生成最终排序。 这样一来，全文检索完成后就不需要再组织文档了。 该索引之前使用 * ascents.total: 1 语法创建为升序，查询请求的山峰按降序排序。 MongoDB 在查找文档进行查询时，使用单字段索引来查找文档。 如果 MongoDB 只能提供可用索引的查询的一部分，它将使用它作为执行集合扫描的第一步。

复合索引并非总是如此。 定义一个跨越多个字段的索引可能会阻止执行额外的扫描。 第六步是创建多键索引。 在此步骤中，我们将演示在存储多个值的字段（例如数组）中创建索引时 MongoDB 的行为。 MongoDB 当前对此查询执行全集合扫描，因为该字段没有索引。 根据位置字段，这四个峰值中的每一个都跨越一个以上的国家，并且所有这些值都代表一组多个峰值。 数组中的每个字段都有自己的 MongoDB 多键索引。

当文档有一个存储数组 [“China”, “Nepal”] 的位置字段时，同一个文档会出现两个单独的索引条目，一个用于中国，另一个用于尼泊尔。 即使查询指定了与内容的部分匹配，MongoDB 也可以有效地使用索引。 MongoDB 使用 MongoDB 索引来减少 MongoDB 在查询执行期间需要分析的数据量，以提高查询性能。 教程中描述了 MongoDB 提供的索引功能的一个子集，旨在提高繁忙数据库中的查询性能。 可以在此处找到官方 MongoDB 文档。

在您指定的字段中，您可以创建单个字段索引。 该索引的目的是加快从数据库中检索文档的速度。 首先检索与索引定义匹配的文档，然后根据其 *id 字段检索与索引定义匹配的文档。
如果你没有使用游标，你应该快速查询不需要保存的数据。 您可以根据需要访问数据库中的特定字段，方法是使用光标按顺序在数据库中移动。

指数的缺点

除此之外，如果索引很大，它们会减慢查询速度。

关系数据库索引

关系数据库索引是在关系数据库表上创建和维护索引的过程。 索引用于提高数据库查询的性能。 可以在表的一列或多列上创建索引。 如果一个列是多个索引的一部分，则它可能被多次索引。

数据库索引器是一种数据结构技术，用于快速定位和访问数据库中的数据。 有两种文件组织机制，后面跟着索引来存储数据。 存在三种主要类型的索引。 下面列出了散列文件的组织。 索引按名字（搜索键）排序。 当基于这种格式索引文件时，它会按顺序组织它们。 我们只需要知道数据在非聚集索引中的位置，即它提供了一个虚拟指针或引用列表。 索引单个块可以通过将主块分成更小的块来实现，以便更容易找到。