NoSQL 数据库：适当索引策略的好处

在大数据世界中，NoSQL 数据库因其可扩展性和灵活性而变得越来越流行。 但是，如果没有适当的索引策略，这些数据库可能难以管理和优化。 需要索引策略以确保数据被正确组织并且易于查询。 如果没有索引策略，NoSQL 数据库会变得缓慢而笨拙。 此外，设计良好的索引策略有助于提高 NoSQL 数据库的性能。 在为 NoSQL 数据库设计索引策略时，需要考虑许多因素。 必须考虑数据结构、访问模式和工作负载。 此外，索引策略必须设计为随着数据库的增长而扩展。 精心设计的索引策略的好处很多。 具有适当索引策略的 NoSQL 数据库将更有条理、更高效且可扩展。

Nosql 数据库中的索引是什么？

NoSQL 数据库应该能够索引结构。 通常，索引是指将关键字插入数据记录位置的行为。 NoSQL 数据库中常用的索引数据结构有多种。 在本节中，我们将介绍一些更常用的方法，包括 B-Tree 索引、T-Tree 索引和 O2-Tree 索引。

数据库索引是一种看起来像数组或散列的数据结构。 我们可以用多种方式组织数据。 我们将使用此方法创建指向地址的名称索引。 有一个数据库卡在旧金山，因为它没有索引。 了解我们的数据库如何使用它们的资源和时间对于了解它们的工作是如何进行的至关重要。 数据库索引允许它以更快、更有效的方式搜索匹配项，但它们也使数据库面临极其缓慢的查询。 我们可以通过提高大量数据库查询的性能来抵消写入索引的成本。

通过使用指数来跟踪重要的经济指标至关重要。 数据索引是一种将数据组织成类别并简化其定义的方法。 组织信息的一种方法是对其进行索引以便于查找。 指数的使用是追踪经济指标表现的重要工具。

在 Mongodb 中创建索引

以下示例可用于为用户集合中的字段名称生成索引。
db user (name, index) 的创建允许您创建索引。
在以下示例中，我将使用电子邮件字段创建用户电子邮件列表。
创建一个 db.users.Index (email:index); 和

为什么我们需要在 Mongodb 中建立索引？

我们需要在 mongodb 中建立索引以确保我们的查询高效。 索引使我们能够快速定位我们需要的数据，而不必扫描整个数据库。 这使我们的查询更快、更高效。

索引是在集合级别应用的一组字段或字段集合的示例。 因此，您不必执行集合扫描，这需要扫描您的所有集合以找到与您的查询匹配的内容。 当使用正确的索引时，您可以更有效地查询，因为文档数量从一开始就是有限的。 索引可以提高数据操作的性能。 当您超载索引时，它们将在内存页面中占主导地位，并会导致存储空间过多。 应使用少量高效索引。 在开始创建集合之前，您必须首先考虑排序规则，即它在搜索和排序中的使用方式。

您可以使用 Studio 3T 的 UI 和内置的 IntelliShell 定义排序规则。 因此，主键是“聚集的”，因为对于每个索引键查找，索引访问的页面块可能更少，从而使系统的命中率更高。 如果您在 Collection 级别进行，它将更整洁、更安全并且更容易更改。 如果选择条件中使用的索引和排序规则相同，则简单查询更容易执行。 当我们更改索引顺序时，我们必须按如下方式对两个字段进行排序。 在英语中，名字在第二个名字之前。 姓 140 女士可能会导致执行时间增加 40 分钟。

这看起来很奇怪，因为索引实际上减慢了执行过程，因此它花费的时间是默认索引的两倍。 在大多数情况下，不建议在不首先输入索引的第一个字段的情况下执行查询。 也就是说，索引字段必须是 Searchable ARGUMENT。 作为复杂搜索的一部分，最好将候选数减少到索引列表中的第一项。 如果您有电子邮件地址字段，您可以通过输入索引找出谁在使用它。 我们之所以能够高效地使用它，是因为我们说服了 MongoDB 使用最佳策略在数据库中查找可能的“Wiggins”，然后复制索引中的完整地址而不是文档本身。 没有必要依赖文档来找到那二十个地址，因为它可以做得更快。

MongoDB 数据库使用索引为数组中的每个元素生成索引键。 从索引中检索时，我们还可以使用索引来“覆盖”“全名”字段。 节省的时间会很少。 在检索索引数据时，缓存检索比全集合扫描具有更好的命中率。

在 Mongodb 中使用索引有什么好处？

为避免执行集合扫描，这需要扫描集合中的所有文档以匹配您的查询，可以改用 MongoDB 中的索引。 为了更有效地查询，您必须有适当的索引； 因为一开始要选择的文档太多，可能需要用到多个索引。

在sql中建立索引有什么好处？

SQL 中的索引可用于提高查询的性能。 通过在列上创建索引，可以使数据库更容易、更快地找到您要查找的数据。 索引也可用于对列强制执行唯一性约束，当您要确保表中没有两行对特定列具有相同值时，这会很有用。

Sql 与 Nosql 中的索引

SQL 和 NoSQL 数据库中的索引之间存在许多差异。 在 SQL 数据库中，索引通常用于通过在表的一个或多个列上创建索引来加速从表中检索数据。 在 NoSQL 数据库中，索引通常用于通过在集合中文档的一个或多个字段上创建索引来加速从集合中检索数据。

在这篇文章中，我将回顾 SQL 和 NoSQL 数据库之间的差异并评估它们的性能。 此外，我将提供一个优于另一个的用例列表。 每个数据库都有合适的查询语言或方法。 NoSQL 数据库的每秒写入操作速率高于 SQL 数据库。 由于非结构化数据在未经验证和非结构化之前无法添加到数据库中，因此可以插入和保存无效或不正确的数据。 当使用 NoSQL 数据库而不是固定模式时，无法在模式中输入和检索数据。 当谈到每秒执行多个读取操作时，SQL 数据库通常是最佳选择。

例如，日志记录服务可能需要存储大量数据。 NoSQL 数据库是一种相对较新的现象，其索引引擎可能不像以前那样强大或高效。 在业界，NoSQL 和 SQL 数据库各有优缺点。 您所要做的就是查看您公司的要求和目标。 如果您正在寻找尖端技术和行业专业知识，您应该坚持使用传统数据库。 如果您想尽快存储大量非结构化数据，NoSQL 是您可以使用的工具。

在 Sql 和 Nosql 数据库中建立索引

SQL 数据库索引是一种非常常见的检索数据的方法。 搜索和检索技术使用索引来加速该过程。 NoSQL 数据库，例如 SimpleDB、Hadoop/HBase 和 Cassandra，都采用不同的索引机制。 B-Tree 和 T-Tree 树的索引在 NoSQL 中很常见，而 T-Tree 和 O2-Tree 树则不是。

Nosql中的索引

NoSQL 数据库中的索引可以通过多种方式执行，具体取决于特定的数据库。 例如，在 MongoDB 中，可以使用 B 树索引、哈希索引、文本索引或地理空间索引来执行索引。

数据结构中某个父表的属性子集，称为二级索引。 与基表相反，可以更改表的分区和排序键。 与主索引不同，二级索引不是带有分区键的表。 在这种情况下，它与父表存储在同一节点上。 就索引分区表而言，NoSQL 数据库中未定义其他索引。 二级索引是在与主索引相同的节点上找到的数据结构。 本节提供了一种为内存虚拟数据库实现二级索引的简单方法。 它演示了如何实现两种索引策略（复制和获取）。

二级索引的好处

二级索引中的索引允许查询引擎搜索所需数据的速度比主索引中的整个表快得多。
二级索引的索引也用于提高返回数据的质量。 它还可用于通过仅包含查询所需的数据来确保查询返回的数据是正确的。

Cosmos Db 索引策略

该策略可以默认设置为自动。 为此，必须将索引策略中的自动属性设置为 true。 当此属性为真时，Azure Cosmos DB 将在编写文档时自动为其编制索引。

在 Azure CosmosDB 中，每个容器都有一个策略来根据它设置的索引为其项目编制索引。 它为每个项目的每个属性编制索引，并将每个字符串或数字标记为具有范围索引。 当引擎不工作时，惰性索引尝试以低得多的优先级执行索引更新。 索引根路径 /* 的策略必须包含或排除该路径。 Azure CosmosDB 中的包含/排除策略使其能够主动索引添加到模型的任何新属性。 如果包含路径和排除路径之间存在冲突，则更精确的路径优先。 较深的路径比较窄的路径具有更高的精度。

使用 Azure Cosmos DB 时，您将无法创建任何空间索引。 如果要使用空间 SQL 内置函数，则应在要使用的属性上创建空间索引。 此外，在执行相等查询和范围查询时，可以使用复合索引来提高性能。 在需要多个范围过滤器的情况下，复合索引也可用于优化多个范围过滤器。 范围内的过滤器包括！ 两个复合索引（name ASC、age ASC 和***** ASC）上的索引应该是非常不同的。 可以针对具有过滤器的查询的任何顺序推广查询优化。

您还可以使用复合索引来优化基于系统功能和顺序的查询，使用此方法。 在索引策略发生变化的情况下，旧索引和新索引之间会发生转换。 在任何索引转换期间，都不会影响数据可用性状态。 根据项目的数量和大小，它们最多可能需要一个小时才能完成。 您创建转换配置的 RU，但它们的优先级低于那些运行 CRUD 操作或查询的 RU。 将来，当索引转换完成时，只会将新的索引路径用于查询。 如果不需要索引属性路径，但需要 TTL，则可以使用索引策略。