NoSQL 数据库中索引的好处和成本

通常，当关注查询性能时，应在Nosql 数据库中使用索引。 通过允许数据库快速定位所需数据，索引可以帮助加快查询执行速度。 但是，索引也会减慢写入操作并消耗额外的存储空间。 因此，仔细考虑使用索引的好处是否超过成本是很重要的。

它是一个面向文档的数据库管理系统，采用 RESTful Web 服务。 它能够在大小和结构各不相同的文档中存储大量数据。 数据库管理员最重要的工具之一就是拥有索引。 本教程的目的是解释索引如何工作、如何创建它们，并展示数据库如何使用它们。 索引数据结构是一种特殊类型的数据结构，它只存储从集合中收集到的一部分数据。 因为它们的实现方式能够快速轻松地遍历数据库，所以 MongoDB 非常适合此目的。 在本指南中，我们将教您如何创建示例数据库以及如何为其建立索引。

本教程将教您如何创建具有各种领域的文档集合。 这些山脉在文件中列出，其中描述了世界上最高的五座山峰。 输出将包含新插入对象的标识符数组。 本指南的目的是解释 MongoDB 如何使用索引来通过突出显示索引中的查询详细信息来限制遍历的文档。 您可以使用 createIndex() 方法在 peaks 集合的高度字段上创建索引。 当我们在这个例子中创建一个单一的字段索引时，我们可以假设文档包含一个单一的键（这个例子中的高度）。 您应该再次尝试使用索引，因为您应该有与之前相同的查询。

因为索引是查询执行的一个组成部分，所以输出会有所不同。 第二步是创建市场独有的指数。 如果两个文档的 _id 值相同，则不可能将两个文档添加到集合中。 这是由于数据库自动维护 _id 字段上的单个字段索引。 正如您将在这一步中看到的，可以使用索引为集合中的每个文档自定义给定字段的值。 第四步是为 MongoDB 数据库中的嵌入字段添加索引。 当查询超出数据库的容量时，其性能可能会受到显着影响。

此步骤的目标是演示如何在嵌入式文档中的字段上生成单字段索引。 当索引数量过多时，性能很可能会受到影响，就像只有几个索引时的性能一样。 MongoDB 将按最终顺序使用索引，因为索引中的字段包含在最终顺序中。 换句话说，它检索完所有文档后，不需要重新排序它们。 在前面的示例中，使用 *ascents.total: 1 * 语法将索引创建为升序形式，并且查询请求山峰按降序排序。 单个字段索引可用于标识 MongoDB 尝试查询的所有文档。 当索引仅可用于查询的第一部分时，MongoDB 将首先执行集合扫描。

在某些情况下，情况可能与复合索引不同。 定义一个跨越多个字段的索引以确保不需要额外的扫描可能是有益的。 第六步是制定多键索引。 此步骤演示当用于生成索引的字段是存储多个值的字段（例如数组）时 MongoDB 的行为。 因为location字段没有索引，所以MongoDB会进行全集合扫描来执行查询。 这四个峰每一个都跨越一个国家，这是一个多个值的数组，它们代表了不止一个国家​​。 数组中的每个字段都会在 MongoDB 中自动创建一个多键索引。

例如，一个文档的位置字段包含一个数组 [“China, Nepal”]，对于同一个文档将有两个单独的索引条目：一个用于中国，一个用于尼泊尔。 MongoDB 可以有效地使用其索引，即使查询仅以这种方式请求与其内容的部分匹配。 MongoDB 索引可以通过使用特殊的数据结构来减少查询执行期间需要分析的数据量。 本教程中讨论了 MongoDB 索引功能的一个子集，以提高繁忙数据库中的查询性能。 从官方 MongoDB 文档中了解有关 MongoDB 索引的更多信息。

索引除了在每次访问表时搜索数据库表中的行外，还可以用于快速定位数据。 使用数据库表的一列或多列创建索引很简单，这样可以快速高效地随机查找和访问有序记录。

NoSQL 系统以两种方式存储搜索索引：存储在NoSQL 数据库中的现场索引和通过远程搜索服务存储的索引。 NoSQL 系统通常将它们的索引和数据保存在同一个节点上。 一些 NoSQL 系统使用外部搜索服务进行全文搜索。

在查询的 WHERE 子句中使用索引作为过滤条件时，不建议在返回大量数据行的列上使用索引。 如果您在一本书的索引中有一个词条“the”或“and”，您将无法找到它们。 索引表可用于定期运行批量更新作业。

因为 MongoDB 中的索引不需要集合扫描，这通常需要扫描集合中的每个文档以找到与您的查询匹配的内容，所以您不需要执行集合扫描。 当您使用正确的索引时，您将能够更有效地查询，因为文档数量从一开始就是有限的。

我们什么时候应该使用数据库索引？

什么是索引，为什么要使用它们？ 数据索引的速度和易用性使得从数据库中检索数据变得更加容易。 此方法可加速选择查询和 where 子句。 虽然它提高了 INSERT 性能，但它也降低了 UPDATE 性能。

数据库表的索引包含一个或多个列（或多个列）的副本。 同样，每个复制的行都链接到索引中表列中的原始行，并且此链接也存在于每个复制的行上。 当数据库执行的读取操作多于写入操作时，索引是最有用的。 对于您在表列中写入而不是读取的操作，您几乎肯定不需要索引。 可以为数据库中的多个列创建索引，但列的顺序非常重要。 用户将能够使用导演的名字搜索电影，并通过实施新功能查看按时间顺序放映的电影。 如果我们先创建一个带有 release_date 的索引，我们将无法知道每个版本是否包含多个与该索引关联的导演 ID。 现在将要求董事进行更准确的搜索，并为每位董事设定发布日期。 数据库索引以其平衡树或 B 树来区分。

可以使用索引检索表中行的子集，从而加快表扫描结果。 根据表扫描的相对速度和与索引键关联的行簇，索引检索的行会有所不同。
当涉及到具有广泛值的表时，索引在减少搜索它们所需的时间方面非常有用。

Nosql 是否使用索引？

使用 NoSQL 数据库的索引技术，I Indexed Structures 索引是将键与数据记录的位置配对的过程。 NoSQL 数据库可以通过多种方式作为索引。 本节将简要介绍一些比较常用的索引方法，例如 B-Tree、T-Tree 和 O2-Tree 索引。

Mongodb：一个强大的面向文档的数据库

MongoDB 数据库是一个面向文档的数据库，它使用多键索引来索引数组的内容。 在这种情况下，查询可以使用元素或数组元素的匹配来确定文档是否包含数组。 除了主索引之外，MongoDB 还支持可用于查询非主属性的二级索引。

应该在哪里使用索引？

数据库中应使用索引来加快检索数据的过程。 索引可用于提高 SQL 查询的性能。

它包括已链接到它们所在位置的名称、主题和其他主题的列表。 这些系统也可用于在线数据库中以组织和分类数据。 本文讨论了索引的创建和维护，以及索引的基础知识。 在您的索引草稿中，您将包括您的主要主题以及任何替代主题。 只有当作者感兴趣并且与本书的主题相关时，才应创建子类别。 如果您正在为行业出版物写作，您可能需要为某些词使用替代词或俚语。 开始索引词时，使用名词。

索引中的大多数条目没有大写单词。 如果您引用的是出版物，则需要用斜体表示。 一些出版商有专业的索引员，他们确保他们网站上的每个页面都与索引页面计数器相匹配。 如果您首先使用它们，则需要确保您的姓名或头衔的拼写一致且正确。 当引用一位名叫 John Grey 的研究员时，您将无法将自动更正与他或她在索引中的名字相匹配。

编制索引时，您可以确保可以快速轻松地访问所需信息。 您可以在系统中生成报告，以帮助您做出更好的业务决策。

为什么要在 Mongodb 中使用索引？

您可能希望在 MongoDB 中使用索引有几个原因：
1. 索引可以提高查询的性能，尤其是在查询特定值而不是使用全文搜索时。
2. 索引可以帮助您对数据实施唯一性约束，这在您构建依赖于数据完整性的系统时非常有用。
3. 索引还可以帮助您优化存储空间的使用，因为索引可以让您只存储检索结果所需的数据。

根据 MongoDB 的说法，过多的索引也会对性能产生负面影响。 在本文中，我将运行一些简单的实验并提供一些我发现的试探法来帮助您确定何时以及需要多少索引。 N=1 实验用于生成本文中介绍的结果。 我不会使用其他任何东西来构建我的应用程序，因为 MongoDB 的性能令人钦佩。 得益于良好的索引策略，我们通过在小型云工作负载上使用一个 MongoDB 集群，每年产生 5000 万美元的收入。 拥有一些设计模式并注意已知的缓慢操作可以使处理数千万文档的集合变得简单。

Sql 与 Nosql 中的索引

SQL 和 NoSQL 数据库中的索引之间存在一些关键差异。 首先，SQL 数据库倾向于使用 B-tree 索引，而 NoSQL 数据库通常使用哈希索引。 其次，SQL 数据库通常索引表中的所有列，而 NoSQL 数据库通常只索引被查询的列。 最后，SQL 数据库通常需要在更新表中的数据时更新索引，而 NoSQL 数据库通常会自动更新索引。

在这篇文章中，我将回顾 SQL 和 NoSQL 数据库之间的差异并讨论它们的性能。 此外，我将提供一个用例列表，其中一个比另一个更好。 所有数据库都有自己的查询语言或查询数据的方法，具体取决于数据库。 与 SQL 数据库相比，NoSQL 数据库每秒执行写入操作的效率更高。 由于数据在进入数据库之前是非结构化和未经验证的，因此可能会插入或保存格式错误或不正确的数据。 当提及 NoSQL 数据库时，“无模式”数据库不需要固定模式来输入和检索数据。 在每秒需要多次读取操作的情况下，SQL 数据库可能是一个有效的选择。

这对于必须存储大量数据的日志记录服务特别有用。 这些数据库拥有新一代索引引擎，比传统数据库更高效但更不稳健。 NoSQL 数据库既强大又流行，但 SQL 数据库以多种方式独树一帜。 这一切都取决于您组织的需求和潜力。 如果您想要经过实战考验的技术和大量行业知识，请选择传统数据库。 另一方面，NoSQL 是尽可能快地存储大量非结构化数据的最佳工具。

Nosql索引

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，它不使用关系数据库传统的基于表的结构。 NoSQL 数据库通常用于大数据和实时 Web 应用程序。

二级索引包含一个属性数组，这些属性不包含在索引的父表中。 提供单独的分区和表排序； 与基表相比，该软件可用于对数据进行排序和分区。 正如我们假设的那样，二级索引不包含按分区键分区的表。 该表存储在与父表相同的节点中。 可以使用键值 NoSQL 数据库中的分区表定义其他索引。 在与基表相同的节点上，二级索引是一种数据结构。 在关于实现内存数据库的部分中实现二级索引很简单。 这个实验演示了如何实现两种索引策略（复制和获取）。

Mongodb 索引

MongoDB 索引是创建数据结构以优化查询性能的过程。 索引支持在 MongoDB 中高效执行查询。 如果没有索引，MongoDB 必须扫描集合中的每个文档，这可能成本高且速度慢。

索引是一种特殊的数据结构，它以易于访问的格式保存集合数据的一部分。 以这种方式对索引条目进行排序，以便它们的相等匹配和基于范围的查询操作都是有效的。 MongoDB 索引集合中任何字段或子字段中的文档，并且可以在集合级别定义。 MongoDB 的索引允许您搜索数据并根据您需要的数据类型和查询执行查询。 在复合索引中，字段列出的顺序和它们出现的顺序有明显的区别。 MongoDB 使用多键索引对存储在数组中的数据进行索引。 MongoDB 提供了两种类型的索引来管理地球同步系统中的坐标数据：2dsphere 和 2dsphere。

MongoDB 5.3 版本允许您创建聚集索引，而不是稀疏索引。 隐藏索引在查询规划器中不可见，不能用于支持查询。 隐藏索引可以隐藏在计划器中，这样用户就可以看到索引的下降如何影响索引的值，而无需实际删除它。 在 MongoDB 中，用户可以指定哪些规则适用于比较字符串，例如字母大小写和重音符号。 如果该操作指定了不同的排序规则，则该操作无法使用具有排序规则的索引对索引字段执行字符串比较。 Analyze Query Performance 教程给出了使用和不使用索引执行的查询的统计信息示例。 MongoDB 使用索引来帮助它通过使用它们的交集来完成查询。

索引键在某些情况下会受到某些限制。 建立索引后，应用程序的性能可能会降低。 驱动程序可以使用 NumberLong(1) 而不是 1 作为其索引规范。 因此，生成的索引不会更改。

你应该在 Mongodb 中使用索引吗？

在 MongoDB 中使用索引的优点和缺点是什么？
通过索引，MongoDB 可以通过提高查询性能来更快地搜索数据。 索引还可以帮助确保数据在多个分片和节点之间保持一致。 另一方面，索引也会增加查询的复杂性和成本，因此在没有必要的情况下应谨慎使用。

Mongodb 复合指数与单一指数

复合索引不仅仅索引文档的单个字段； 它们以升序或降序对多个字段进行索引，并在您输入字段时对多个字段的数据进行排序。

MongoDB 索引可以帮助您更好地利用您的查询。 术语复合索引是指对单个字段具有多个引用的索引。 在 MongoDB 中，可以使用单个散列索引字段来表示复合索引。 因此，由于我们创建的索引，可以更有效地运行诸如 db.collection.sort (manufacturer:1, price:-1) 之类的查询。 在 MongoDB 索引上，sort() 由 MongoDB 提供。 MongoDB Sort 表达式匹配（匹配前缀）可以从包含有序记录的索引中获取，这意味着 MongoDB 可以从任何包含有序记录的索引中获取 Sort 表达式匹配（匹配前缀）。 如果 MongoDB 无法使用索引生成排序顺序，它会执行阻塞排序操作。

什么是 Mongodb 中的单一索引？

MongoDB 根据存储文档的字段以及集合中的其他字段对文档进行索引。 所有集合都可以在 -id 字段上有一个索引，应用程序和用户可以添加额外的索引来支持重要的查询和操作。 索引图在文档的单个字段上按升序或降序排列。

为什么索引很重要

创建一个文档或一组文档的索引以使信息检索更快更容易的过程称为索引构建。 索引之所以有用，有两个原因。 索引的第一个优点是它们可以帮助您更快地在大型文档中找到特定的信息。 例如，如果您要在报纸上查找特定文章，索引可以告诉您文章标题是什么。 索引的优点之一是它们可以使残障人士更容易访问文档中的信息。 例如，股票指数可用于通过股票代码了解特定公司，盲人也可以这样做。

Mongodb 中索引的不同选项是什么？

MongoDB 使用多键索引对 MongoDB 中数组中的内容进行索引。 如果 MongoDB 使用数组值索引字段，则 MongoDB 会为数组的每个元素创建单独的索引条目。 在这些多键索引中，查询可以通过将数组的元素或部分与其多键索引进行匹配来选择具有数组的文档。

删除 Mongodb 中的索引会降低搜索性能

一个缺点是，如果删除索引，MongoDB 将被迫重新分析数据以找到相关记录。

简介 Mongodb

Mongodb 是一个强大的面向文档的数据库系统。 它具有基于索引的搜索功能，使数据检索变得快速和容易。 Mongodb 还提供可扩展性功能，使其能够处理大规模数据。

MongoDB 是一个跨平台和开源的 NoSQL 数据库，许多基于 Node 的 Web 应用程序使用它来存储数据。 在本教程中，我将向您展示如何安装 Mongo 以及如何使用它来存储和查询数据。 您将学习如何使用节点程序与 Mongo 数据库交互，并检查 Mongo 与传统关系数据库之间的一些差异。 MongoDB 通常通过 Linux 官方软件渠道下载安装，但偶尔会出现版本过时的情况。 如果您有非基于 Ubuntu 的 Linux 发行版，您可以通过访问此页面了解有关安装它的更多信息。 MongoDB 还提供了一个名为 Compass 的工具，它允许您使用图形用户界面连接和管理您的数据库。 使用 MongoDB，无需访问控制。

如果您在生产中使用 Mongo，则应该更改此功能。 首字母缩略词 CRUD 用于指示已创建、读取、更新或删除的内容。 如果要构建应用程序，这些是您必须执行的四个基本数据库操作。 您可以执行以下几个步骤来检索所有用户文档。 这对应于从“From USERS”列中读取的 SQL 数据库查询。 MongoDB 提供了多种方式来更新文档，包括创建操作。 例如，您可以将所有未满 18 岁的用户的注册值设置为 18 岁。

使用无模式数据库 MongoDB 时，您无需指定列数或列类型。 另一方面，JSON Schema 可用于为我们的数据指定验证规则。 要与 MongoDB 服务器通信，您必须使用称为驱动程序的客户端库。 回调、承诺或等待都是与数据库交互的可能方法。 为了连接到 Mongo，您必须在代码中指定名称和密码。 MongoDB 有一个内置的驱动程序，但它也被称为 MongoDB 驱动程序。 要想在MongoDB中管理数据，首先要建立一个schema。 MongoDB 集合中每个文档的形状由模式的映射决定。

Mongodb：关系数据库的 Nosql 替代品

MongoDB 是一个开源的 NoSQL 数据库管理平台，它提供 API 以安全高效的方式管理大量分布式数据。 MongoDB 是一个非关系文档数据库，支持 JSON 存储和非关系文档结构。 在 MongoDB 中处理传统关系数据库最多可能需要五分钟。 此外，MongoDB 是管理大型分布式数据集的关系数据库的更好替代方案。