NoSQL 數據庫中的索引

在 NoSQL 數據庫中索引數據的方法有很多種。 最常見的索引方法是散列法、基於樹的和分佈式。 哈希是一種常見的索引方法，因為它非常快。 數據存儲在哈希表中，鍵用於索引數據。 對於小型數據庫來說，這是一個很好的方法，因為它易於實現並且速度非常快。 基於樹的索引是大型數據庫的好方法。 數據存儲在樹中，鍵用於索引數據。 此方法比散列法慢，但可擴展性更強。 對於分佈在多個服務器上的大型數據庫，分佈式索引是一種很好的方法。 數據存儲在分佈式哈希表中，鍵用於索引數據。 這種方法比散列法慢，但可擴展性更強，可以處理更多數據。

數據庫索引與散列或數組一樣，是一種數據結構。 我們可以通過多種方式組織數據，但這是最簡單的一種。 在本例中，我們將查看由名稱指出的地址索引。 如果沒有索引，數據庫就會卡在舊金山。 了解索引如何通過定義它們如何花費時間和資源來提高我們的數據庫效率至關重要。 索引索引允許數據庫更快地搜索匹配的記錄，這可能導致極慢的查詢。 另一方面，我們大量數據庫查詢的性能提高會增加寫入索引的成本。

有線老虎的數據存儲在不同類型的表中，以優化 snappy 壓縮（用於收集）或前綴壓縮（用於索引）。 一旦它們被加載，WiredTiger 緩存顯示它們與在磁盤上不同。

MongoDB 數組包含一組可以使用多鍵索引訪問的數據。 當 MongoDB 使用數組值索引字段時，它會為字段的每個元素創建單獨的索引條目。 使用這些多鍵索引，查詢可以通過將數組的一個或多個元素與多鍵索引匹配來輕鬆選擇包含數組的文檔。

主索引包含父表的屬性子集，而二級索引包含父表的屬性子集。 當主索引表與基表直接相關時，該表稱為主索引表。

包含在索引中的字段的值決定了它的索引排名。 另一方面，MongoDB 提供了一個 createIndex() 方法來為集合創建索引。 此方法可用於創建許多索引，包括文本和二維索引。

Nosql 是如何索引的？

Nosql 數據庫通常由用於標識數據的鍵進行索引。 然後將數據存儲在可以通過鍵搜索的數據結構中。

索引：Nosql 數據庫的關鍵組件

大量 NoSQL 數據庫在其軟件中包含索引。 減少表或查詢掃描次數的能力提高了數據庫活動的性能。 索引由字段表達式區分，它表示單個字段名稱。 字段表達式中必須存在常量字段表達式或返回常量的函數。

Mongodb 中的索引使用哪種方法？

Mongodb 使用 B樹索引來索引數據。 該索引用於以有序的方式存儲數據，這使得查詢和檢索數據變得容易。

MongoDB 通過值 _id 對文檔進行索引，因此更新索引至關重要。 如果刪除 _id 索引，可能會發生數據丟失和性能問題。
根據 MongoDB，建議 _id 索引保持最新。 如果您需要更改索引，請確保在 mongodump 輸出中提供這樣做的原因。 如果您在沒有提供原因的情況下刪除索引，可能會導致數據丟失和性能問題。

Nosql支持二級索引嗎？

NoSQL 數據庫在構建時通常不會考慮二級索引，因為它們被設計為在沒有它們的情況下具有可擴展性和高性能。 但是，一些 NoSQL 數據庫確實支持二級索引，包括 MongoDB 和 Cassandra。

此結構由表屬性的子集組成，稱為二級索引。 該表可以通過多種方式進行分區，並按鍵而不是基數排序。 我們之前假設二級索引是一個帶有分區鍵的表，但事實並非如此。 它與父表存儲在同一節點上。 key-value NoSQL 數據庫中的附加索引不應該單獨使用索引分區表來定義。 二級索引是一種數據結構，與基表位於同一節點上。 在本節中，為內存數據庫虛擬對象提供了二級索引的簡單實現。 作為演示的結果，實施了兩種索引策略（複製和獲取）。

Nosql 數據庫是如何存儲的？

文檔 NoSQL 數據庫存儲數據而不是關係數據庫，以便保留文檔結構。 因此，它們被歸類為“不僅僅是 SQL”，並按各種靈活的數據模型進行分組。 NoSQL 數據庫可以是純文檔數據庫、鍵值存儲數據庫、寬列數據庫或圖形數據庫。

SQL 只是 NoSQL 的一個組成部分。 NoSQL 數據庫有四種類型。 使用的不同類型的 NoSQL 模型意味著它們之間存在顯著差異。 除了缺少數據庫之外，NoSQL 技術通常還具有交易成本低等特點。 模式、數據集群和復制支持的開發都有助於隨著時間的推移保持一致性。 使用鍵值數據庫進行會話管理和緩存的 Web 應用程序從中受益匪淺。 當按列訪問數據時，大列存儲是理想的選擇。

API、數據模型、模式、縮放和數據完整性是 NoSQL 的五個主要類別。 NoSQL 數據庫不需要模式來存儲數據。 通過這種方式，程序員可以變得更加敏捷，從而可以將更多時間投入到軟件開發中。 應用程序和用戶創建、讀取、更新和刪除的數據的完整性在 NoSQL 和 SQL 數據庫中以不同的方式得到保護。 每個事務都在具有 ACID 的一致數據庫狀態下自行執行，沒有任何效果，直到獲得正確的結果或沒有效果。 術語“nosql”指的是一些在關係管理系統 (RDBMS) 開發之前構建的數據庫。 大型數據庫集群是在 2000 年代初作為雲或 Web 應用程序數據庫架構的一部分構建的。

什麼是 Nosql？

NOSQL 數據庫是范圍廣泛的數據庫系統的一個子集，它用更靈活的模型將數據存儲在文檔中，從而取代了傳統的基於行、基於 SQL 的關係模型。 因此，NOSQL 數據庫更易於使用，因為開發人員不局限於以特定方式處理數據的傳統數據模型。 這種類型的數據結構的靈活性允許橫向擴展，因為數據結構很容易改變而不影響數據庫基礎設施本身。 MongoDB 數據庫建立在面向文檔的 NoSQL 模型之上，這並不是 NOSQL 的一個不常見的例子。 文檔屬性和值存儲在 MongoDB 中，並以 JSON 格式存儲。 因為每個文檔都可以很容易地理解和修改，而不會影響系統的其餘部分，所以它很容易理解和操作。 另一個流行的 NOSQL 數據庫是 Couchbase。 Couchbase 中使用鍵值模型來表示數據庫中每條記錄的兩個組成部分：鍵和值。 數組、數字和字符串都可以按照它們的邏輯順序存儲，值可以是字符串、數字或對象。 因為值可以按任何順序存儲而不用擔心衝突，所以 Couchbase 是不總是以特定方式構建的數據的絕佳選擇。 集群點 NoSQL 數據庫由列存儲組成。 這意味著數據根據系統的需要存儲在表、行和列中。 數據可以以這樣一種方式存儲，即可以以任何對它們方便的方式調整列的大小。 Mark Logic 是一個不同於傳統類型的 NoSQL 數據庫的 NoSQL 數據庫。 鍵值存儲是一種可以存儲記錄的 NoSQL 存儲。 因此，對於必須經常訪問但不能始終以紙質格式存儲的數據，它是一個完美的解決方案。

Sql 與 Nosql 中的索引

索引是 SQL 和 NoSQL 之間最重要的區別之一。 SQL 使用 B 樹索引，這是一種存儲數據的層次結構。 另一方面，哈希索引將數據存儲在鍵值存儲中，並在 NoSQL 中使用。

在這篇文章中，我將比較和對比 SQL 和 NoSQL 數據庫，並對它們的性能進行比較。 此外，我將提供一個優於另一個的用例列表。 每個數據庫都包含自己的查詢語言或查詢數據的方法。 NoSQL 數據庫的每秒寫入操作速率通常高於 SQL 數據庫。 如果數據在進入數據庫之前是非結構化且未經驗證的，則它可能會以格式錯誤或不正確的狀態被插入或保存。 NoSQL 數據庫之所以稱為無模式，是因為它們不需要固定的模式來輸入和檢索數據。 如果您每秒執行多個讀取操作同時又要保證數據安全，那麼 SQL 數據庫是一個不錯的選擇。

在運行必須存儲大量數據的日誌記錄服務時，此功​​能特別有用。 NoSQL 數據庫上的索引引擎不如傳統數據庫上的索引引擎健壯且效率低。 NoSQL 數據庫已經存在了一段時間。 SQL 數據庫和 NoSQL 數據庫在行業內具有明顯的優勢和劣勢。 您公司的要求和選項決定了您將如何實施它。 對於那些需要經過實戰考驗的技術並具有豐富行業經驗的人來說，傳統數據庫是最佳選擇。 另一方面，如果您想及時存儲大量非結構化數據，則應考慮 NoSQL。

NoSQL 數據庫在性能方面優於 SQL 數據庫。 SQL Server 中的數據庫索引稱為 b 樹，它比非聚集數據庫索引慢。 此外，對於 SELECT 語句，聚簇索引可能是最快的，但並不總是最佳選擇。

如何搜索 Nosql 數據庫

要搜索 NoSQL 數據庫，您需要使用查詢語言。 查詢語言旨在簡化在 NoSQL 數據庫中搜索數據的過程。 有許多不同的查詢語言，但它們都具有相同的基本功能。 您可以使用查詢語言按關鍵字、數據類型或位置搜索數據。

搜索引擎數據庫是一種 NoSQL 數據庫，不一定滿足關係數據庫管理系統 (RDBMS) 嚴格的結構要求。 搜索可以採用基於文本或半結構化查詢或非結構化搜索的形式。 查詢不是直接搜索文本，而是使用索引搜索。 使用嚴格的 RDBMS 和類似於 Microsoft Word 或 PDF 文檔中的全文句子結構的數據搜索。 地理搜索將位置與 Web 資源相關聯，以便它們可用於回答基於位置的查詢。 矢量搜索是一種搜索接近關鍵字的詞的方法。

索引存放在數據庫的什麼位置

可以根據需要將數據庫的行組織成表。 每行包含一個唯一的鍵，將其與所有其他行區分開來，並存儲在索引中以方便快速訪問。 鍵存儲在索引中，並在添加新行時自動更改。

當數據庫處於後台時，索引是一種強大的工具，可以幫助加快數據庫查詢速度。 數據庫具有將數據組織到表中的行和列。 每一行都有一個唯一的鍵來區別於其他行。 這些密鑰存儲在索引中，以便於輕鬆訪問它們。 如果我們有多個客戶使用相同的電話號碼，我們可能需要使用索引來快速定位他們。 創建索引的語法因數據庫而異，但通常包括 CREATE 關鍵字，後跟INDEX 關鍵字，以及要作為基礎建立索引的表名。

索引用於加速數據庫中的搜索和查詢

通過使用索引將數據存儲在數據庫中，可以加速搜索和查詢結果。 在表中，索引是一種數據結構，用於存儲特定列的數據。 一個表充滿了一個索引。

在 Mongodb 中建立索引

Mongodb 使用索引來提高查詢性能。 索引是一種數據結構（很可能是 B 樹），它存儲集合中特定字段的值。 當執行查詢時，數據庫可以使用索引快速定位所需的文檔。 如果沒有索引，數據庫將不得不掃描集合中的每個文檔，這會非常慢。

它基於面向文檔的數據庫管理系統並使用 PostgreSQL。 您可以將大量數據存儲在任意大小或形狀的文檔中。 提高數據庫性能最重要的工具之一是索引。 在學習本教程時，您將學到關於索引、如何創建它們以及如何測試它們在數據庫中的使用方式所需了解的一切。 集合的索引是特殊的數據結構，只保存集合數據的一小部分。 MongoDB 數據庫可以快速高效地遍歷這些變量，因為它們是通過這種方式實現的。 如本指南中所述，示例數據庫可用於創建各種類型的索引。

在本教程中，我們需要一些不同類型的文檔，以及一個文檔集合。 本節描述的文件是世界上最高的五座山峰。 輸出包含分配給每個插入的新對象的標識符列表。 本指南的目的是解釋 MongoDB 如何索引文檔以通過突出顯示查詢詳細信息來限制可以讀取的數據量。 createIndex 方法允許您為峰集合的高度字段創建索引。 在這個例子中，我們將創建一個單一的字段索引，這意味著文檔包含我們需要的字段的單個鍵（上例中的高度）。 如果這不起作用，請嘗試使用新索引再次運行相同的查詢。

結果，由於索引參與了查詢執行，因此輸出會有顯著差異。 第二步是創建一個唯一索引列表。 如果 _id 屬性的兩個值相同，則無法將兩個文檔插入 MongoDB 集合。 這是由於數據庫具有使用 _id 字段索引所有字段的自動能力。 通過使用此步驟，您可以創建索引以確保給定字段的值對於集合中的每個文檔都是唯一的。 第四步是為 MongoDB 數據庫中的嵌入字段創建索引。 隨著存儲在數據庫中的文檔的複雜性增加，查詢的影響也隨之增加。

在這一步中，我們將演示如何在嵌入式文檔中生成單字段索引。 重要的是要記住，添加過多的索引會對性能產生不利影響，就像添加過少的索引也會產生不利影響一樣。 MongoDB 將使用索引根據屬於數據庫一部分的字段生成最終排序。 這樣一來，全文檢索完成後就不需要再組織文檔了。 該索引之前使用 * ascents.total: 1 語法創建為升序，查詢請求的山峰按降序排序。 MongoDB 在查找文檔進行查詢時，使用單字段索引來查找文檔。 如果 MongoDB 只能提供可用索引的查詢的一部分，它將使用它作為執行集合掃描的第一步。

複合索引並非總是如此。 定義一個跨越多個字段的索引可能會阻止執行額外的掃描。 第六步是創建多鍵索引。 在此步驟中，我們將演示在存儲多個值的字段（例如數組）中創建索引時 MongoDB 的行為。 MongoDB 當前對此查詢執行全集合掃描，因為該字段沒有索引。 根據位置字段，這四個峰值中的每一個都跨越一個以上的國家，並且所有這些值都代表一組多個峰值。 數組中的每個字段都有自己的 MongoDB 多鍵索引。

當文檔有一個存儲數組 [“China”, “Nepal”] 的位置字段時，同一個文檔會出現兩個單獨的索引條目，一個用於中國，另一個用於尼泊爾。 即使查詢指定了與內容的部分匹配，MongoDB 也可以有效地使用索引。 MongoDB 使用 MongoDB 索引來減少 MongoDB 在查詢執行期間需要分析的數據量，以提高查詢性能。 教程中描述了 MongoDB 提供的索引功能的一個子集，旨在提高繁忙數據庫中的查詢性能。 可以在此處找到官方 MongoDB 文檔。

在您指定的字段中，您可以創建單個字段索引。 該索引的目的是加快從數據庫中檢索文檔的速度。 首先檢索與索引定義匹配的文檔，然後根據其 *id 字段檢索與索引定義匹配的文檔。
如果你沒有使用游標，你應該快速查詢不需要保存的數據。 您可以根據需要訪問數據庫中的特定字段，方法是使用光標按順序在數據庫中移動。

指數的缺點

除此之外，如果索引很大，它們會減慢查詢速度。

關係數據庫索引

關係數據庫索引是在關係數據庫表上創建和維護索引的過程。 索引用於提高數據庫查詢的性能。 可以在表的一列或多列上創建索引。 如果一個列是多個索引的一部分，則它可能被多次索引。

數據庫索引器是一種數據結構技術，用於快速定位和訪問數據庫中的數據。 有兩種文件組織機制，後面跟著索引來存儲數據。 存在三種主要類型的索引。 下面列出了散列文件的組織。 索引按名字（搜索鍵）排序。 當基於這種格式索引文件時，它會按順序組織它們。 我們只需要知道數據在非聚集索引中的位置，即它提供了一個虛擬指針或引用列表。 索引單個塊可以通過將主塊分成更小的塊來實現，以便更容易找到。