優化 NoSQL 數據庫的 5 種方法

NoSQL 數據庫越來越受歡迎，因為它們被認為比傳統的關係數據庫更具可擴展性和靈活性。 有多種方法可以優化 NoSQL 數據庫，其中包括： 1. 仔細設計模式：這一點很重要，因為設計良好的模式有助於提高性能並使數據更易於管理。 2.索引數據：這有助於提高查詢性能。 3. 使用緩存：緩存可以通過將經常訪問的數據存儲在內存中來幫助提高性能。 4. 分區數據：這可以通過在多個服務器上分佈數據來幫助提高性能和可擴展性。 5. 監控性能：這對於識別任何瓶頸並採取糾正措施很重要。

eBay 架構師 Jay Patel 最近發表了一篇關於使用 Cassandra 數據存儲進行數據建模的文章。 他解釋了他們如何使用 Cassandra 設計他們的數據模型，他們如何使用列和列族，以及他們如何使用查詢優化來優化查詢結果。 從他們的方法中我最喜歡的見解之一是它可以應用於任何 NoSQL 數據庫。 在優化您的數據模型之前，您必須首先理解它將如何被訪問。 當您開始注意到您的查詢花費的時間更長時，您就會意識到您的關係數據庫遇到了性能問題。 規範化數據後，不太可能導致不必要的連接或 n+1 查詢。 即使 NoSQL 數據存儲可以進行非規範化，也會產生相關成本。

Nosql 中的查詢優化是什麼？

查詢優化的目標是找到最有效的計劃。 在衡量效率時，會使用延遲和吞吐量。 基於成本的優化成本與內存、CPU 和磁盤空間的成本相同。 在 NoSQL 世界中，現在大多數數據庫都提供類似 SQL 的查詢語言支持。

MongoDB 數據庫是一種 NoSQL 數據庫，也稱為文檔數據庫。 該數據庫的設計方式使其比其他關係數據庫更容易開發。 使用 explain() 我們可以看到我們的查詢是如何工作的。 您可以使用 Explain 創建包含查詢計劃、查詢階段等的文檔。 作為本文的結果，我們可以了解索引如何改變特定集合的掃描階段。 本文的目的是回顧優化的基礎知識。 聚合階段優化的詳細細節將在後續文章中介紹。 黑人在技術領域表現出色。 這個資源集合突出了一些我們應該知道的事情。

是什麼讓 Nosql 變快？

Nosql 數據庫旨在快速且可擴展。 他們使用多種技術來實現這一目標，例如水平擴展、分片和反規範化。

絕大多數 noSQL 系統只是持久鍵或值存儲（例如 Project Voldemort）。 如果您的查詢屬於需要查找給定鍵值的類型，那麼可以像 RDBMS 一樣快速執行此操作的系統應該如此。 文檔數據庫（例如 CouchDB）也是流行的 nosql 系統。 這些數據庫中大量使用非規範化來構建數據結構。 事實上，我相信一個應用程序的性能可以通過滿足單個需求所需的部件數量來衡量。 當使用 NoSQL 時，如果只需要一個簡單的插入，像 djondb 這樣的 NoSQL 數據庫的性能可以提高十倍。 開發人員將能夠更高效地工作，因為 NoSQL 允許他們消耗更少的數據。

NoSQL DATABASES（無邊界）的主要目標是保持高水平的可擴展性。 您必須考慮正在執行的查詢類型、在表中使用的列以及正在使用的服務器實現。 如果您創建更多節點 1000000rpm 穩定 2 毫秒並使用更少代碼，您將獲得具有更高穩定速率和性能的更快節點。

是什麼讓 Nosql 比 SQL 更快？

這種方法需要對各種數據實體進行收集、合併和劃分。 因此，NoSQL 數據庫比 SQL 數據庫執行讀寫操作更快。

為什麼 Nosql 數據庫正在流行

除了多種因素，NoSQL 數據庫越來越受歡迎。 它們使用簡單，能夠處理大量數據，並且可以定制以滿足您應用程序的特定要求。 除了靈活和可定制之外，它們還有很多優點，這是其他數據庫類型所沒有的。

Nosql 性能調優

Nosql 性能調優就是確保您的 nosql 數據庫盡可能高效地運行。 調整 nosql 數據庫時，需要關注幾個關鍵領域： 1. 確保數據庫已正確建立索引。 2. 確保您的查詢得到優化。 3. 確保您的數據已正確規範化。 4. 確保您的數據庫配置正確。 通過關注這些關鍵領域，您可以確保您的 nosql 數據庫以最佳性能運行。

當Mango處於高負載時，MangoNoSql腳本在後台進行後台寫入。 Batch Write Behind 功能允許您在幕後編寫。 每個任務將與其他任務並行執行，將池中的點值集中起來。 如果您發現系統中有任何 NoSQL 數據丟失事件，最好更改您的性能設置。 當您按下立即備份按鈕時，將創建一個作業隊列來立即備份系統。 作為 NoSQL 模塊的一部分準備寫入內存列表的所有點值都存儲在芒果中。 之後，它從列表中選擇最多“批量寫入每個任務後面的插入”，並啟動一個線程來插入插入。

Nosql 的優點和缺點

在開發 NoSQL 數據庫時，保持它們的靈活性和快速性至關重要。 它的開銷較小，因為它的約束比 SQL 少。 淺層 NoSQL 存儲非常靈活，允許它分佈在各種對象（文檔或鍵值對）中。 NoSQL 數據庫被廣泛認為在開發、功能和性能方面具有較低的難度。 它簡單易學，被喜歡存儲不符合傳統數據庫模型的數據的人使用。

MongoDB 性能優化

MongoDB 是一個功能強大的開源文檔型數據庫系統。 它具有基於索引的搜索功能，使數據檢索變得快速和容易。 然而，與任何其他數據庫系統一樣，MongoDB 的性能可以進行優化以確保其平穩高效地運行。 可以做一些基本的事情來優化 MongoDB 的性能。 首先，重要的是要確保正確的索引就位。 這將確保可以快速輕鬆地檢索數據。 其次，保持數據庫井井有條很重要。 這將有助於降低數據大小並使其更易於查詢。 最後，定期監控數據庫以確保其平穩運行很重要。 通過遵循這些簡單的提示，可以使 MongoDB 平穩高效地運行。

Guy Harrison 在這篇博文中解釋瞭如何在 MongoDB 5.0 中使用新的窗口聚合和聚合管道。 數據湖是由於對大數據和 Hadoop 的興趣激增而創建的。 Data Lake 是企業數據倉庫 (EDW) 的現代且更高效的替代方案，已開發出來。 本週的博客重點介紹MongoDB B樹索引以及如何創建串聯索引以優化多鍵查找。 此外，在考慮或使用索引時，我們會考慮一些權衡。

Mongodb 的性能提升是什麼？

如果您知道您的 MongoDB 查詢模式，您可以通過以下方式提高您的 MongoDB 性能： 存儲頻繁子查詢的結果以減少讀取負載； 並檢測您的 MongoDB 查詢模式。 確保在定期查詢的每個字段上都有索引。 如果您發現查詢緩慢，您可以使用日誌來識別它們。

Mongodb 需要大量內存嗎？

MongoDB 需要 1 GB 的 RAM 才能在單個資產上運行。 如果系統必須開始將內存交換到磁盤，這將對性能產生嚴重影響，應該避免。

Mongodb 有查詢優化器嗎？

當 MongoDB 中的索引可用時，查詢優化器會確定哪個查詢計劃最有效並將其緩存。 當查詢計劃器檢查候選計劃時，查詢執行計劃執行的“工作單元”（works）的數量用於確定最有效的查詢計劃。

Mongodb 查詢優化工具

Mongodb 提供了一個查詢優化工具，允許用戶提高查詢的性能。 該工具提供了一種可視化查詢執行計劃並根據結果優化查詢的方法。 該工具還允許用戶查看各種格式的查詢執行計劃，包括 JSON、BSON 和 CSV。

MongoDB 提供查詢執行統計信息作為檢查系統的一部分。 開發人員可以使用此信息來優化查詢。 例如，解釋計劃選項卡允許用戶以圖形方式說明計劃的統計數據。 除了queryPlanner、executionStats、allExecutionPlans，還可以使用verbosity模式來解釋。 唯一、部分、稀疏（不要索引沒有索引字段的文檔）、隱藏（看不到查詢計劃器的結果）和多鍵索引都被 MongoDB 支持。 複合索引用於索引，而不是使用索引前綴鍵或不同的排序順序。 MongoDB 在連接兩個索引或其前綴時，通過使用兩個單獨的索引或前綴來優化查詢性能。

Mongod 的管道包含一個匹配未索引字段的階段。 重寫匹配階段以使用已存在且已編制索引的字段是一種簡單的解決方案。 優化器尋找在執行每個候選計劃時必須執行的工作單元。 在運行讀取密集型應用程序時，應增加副本集的大小並執行分片。 應監視複製的狀態和持續時間。 True：使用 multi 時盡可能高效地更新所有匹配的文檔。 按特定順序檢查鎖定指標。

較長的鎖定時間可能表示查詢結構或系統架構未正常工作。 批處理提高了資源效率。 例如，Kafka 中的事件可以分批使用，而不是分塊使用。 如果索引不包含集合的鍵，則不可能為分片集合上的查詢建立索引。 通過使用$planCacheStats，您可以更好地了解聚合階段的緩存信息。 這也意味著計劃緩存將只有 0.5GB 的大小限制，這與早期版本的大小限制相同。

Nosql 數據存儲

NoSQL 數據庫不是將數據存儲在表中，而是將數據存儲在文檔中。 因此，我們將它們標記為“不僅是 SQL”，因此可以通過使用各種不同的方法將它們歸類為靈活的數據模型。 NoSQL數據庫分為四種類型：純文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖數據庫。

Redis 數據存儲是 IBM 開發的開源內存中鍵值對存儲。 它可用於存儲會話數據以實現更快的訪問，此外還可以緩存、排隊、排隊，並且比傳統數據庫更便宜。 NoSQL 數據庫經常用作關係數據庫的增強而不是替代。 底層的持久性類型與存儲在關係數據庫中的持久性類型具有一組不同的特徵。 使用 Python 代碼構建的 PyMongo 允許您使用通用接口與一個或多個 MongoDB 實例進行交互。 圍繞 PyMongoEngine 構建的 Python ORM 是專門為 MongoDB 設計的。 圖數據庫的目標是全面概述 NoSQL 數據存儲並將其與其他類型的數據存儲進行比較。 以下是對 NoSQL 及其用途的簡要說明，以及對一致性、可用性和分區容錯 (CAP) 定理的說明。 會話數據存儲在內存中的速度比存儲在具有持久存儲的傳統數據庫中更快。

NoSQL 數據庫受益於以下特徵：易於擴展、高可用性和數據訪問的低延遲。 數據庫應用程序旨在處理比傳統數據庫更多的數據類型。 它通過簡化的模型使數據存儲更簡單，從而實現更快、更高效的處理。 此外，它們適用於大規模數據分析。 與傳統數據庫相比，NoSQL 數據庫具有許多優勢。 擁有它們的優勢在於它們可以擴展，提供高級別的可用性，並為數據訪問提供低級別的延遲。

為什麼 Nosql 數據庫正在流行

與傳統關係數據庫相比，使用 NoSQL 數據庫有很多優勢，而且它們正變得越來越流行。 允許更有效地使用面向對象編程技術的 ObjectStore 設計是造成這種情況的主要原因之一。 NoSQL 數據庫除了具有可擴展性之外，還提供了各種其他優勢。 數據量大，可以在短時間內處理，所以處理起來很輕鬆。 對於任何尋求可靠且可擴展的文檔數據庫的公司來說，MongoDB 都是一個絕佳的選擇。 此外，它是免費使用的，是各種規模企業的熱門選擇。

Mongodb 文本索引

MongoDB 的文本索引支持特定語言的文本處理，包括標記化、詞幹提取和特定語言的停用詞。 它們可用於包含基於語言的文本的任何字段。

在 MongoDB 中創建文本索引與使用 createIndex() 方法一樣簡單。 文本索引的主要功能是識別文本中字符串或元素數組中的任何元素。 除了文本索引鍵之外，複合索引還包含升序和降序索引鍵。 在這種情況下，讓我們通過在標題字段中創建文本索引來在 studentspost 集合中進行搜索。 MongoDB 通過將其權重乘以其匹配總數來匯總文檔中每個索引字段的結果。 索引字段的默認權重為 1，因此您可以使用 createIndex() 方法更改它。 您可以使用通配符說明符 ($**) 創建多個文本索引。