NoSQL 數據庫：適當索引策略的好處

在大數據世界中，NoSQL 數據庫因其可擴展性和靈活性而變得越來越流行。 但是，如果沒有適當的索引策略，這些數據庫可能難以管理和優化。 需要索引策略以確保數據被正確組織並且易於查詢。 如果沒有索引策略，NoSQL 數據庫會變得緩慢而笨拙。 此外，設計良好的索引策略有助於提高 NoSQL 數據庫的性能。 在為 NoSQL 數據庫設計索引策略時，需要考慮許多因素。 必須考慮數據結構、訪問模式和工作負載。 此外，索引策略必須設計為隨著數據庫的增長而擴展。 精心設計的索引策略的好處很多。 具有適當索引策略的 NoSQL 數據庫將更有條理、更高效且可擴展。

Nosql 數據庫中的索引是什麼？

NoSQL 數據庫應該能夠索引結構。 通常，索引是指將關鍵字插入數據記錄位置的行為。 NoSQL 數據庫中常用的索引數據結構有多種。 在本節中，我們將介紹一些更常用的方法，包括 B-Tree 索引、T-Tree 索引和 O2-Tree 索引。

數據庫索引是一種看起來像數組或散列的數據結構。 我們可以用多種方式組織數據。 我們將使用此方法創建指向地址的名稱索引。 有一個數據庫卡在舊金山，因為它沒有索引。 了解我們的數據庫如何使用它們的資源和時間對於了解它們的工作是如何進行的至關重要。 數據庫索引允許它以更快、更有效的方式搜索匹配項，但它們也使數據庫面臨極其緩慢的查詢。 我們可以通過提高大量數據庫查詢的性能來抵消寫入索引的成本。

通過使用指數來跟踪重要的經濟指標至關重要。 數據索引是一種將數據組織成類別並簡化其定義的方法。 組織信息的一種方法是對其進行索引以便於查找。 指數的使用是追踪經濟指標表現的重要工具。

在 Mongodb 中創建索引

以下示例可用於為用戶集合中的字段名稱生成索引。
db user (name, index) 的創建允許您創建索引。
在以下示例中，我將使用電子郵件字段創建用戶電子郵件列表。
創建一個 db.users.Index (email:index); 和

為什麼我們需要在 Mongodb 中建立索引？

我們需要在 mongodb 中建立索引以確保我們的查詢高效。 索引使我們能夠快速定位我們需要的數據，而不必掃描整個數據庫。 這使我們的查詢更快、更高效。

索引是在集合級別應用的一組字段或字段集合的示例。 因此，您不必執行集合掃描，這需要掃描您的所有集合以找到與您的查詢匹配的內容。 當使用正確的索引時，您可以更有效地查詢，因為文檔數量從一開始就是有限的。 索引可以提高數據操作的性能。 當您超載索引時，它們將在內存頁面中占主導地位，並會導致存儲空間過多。 應使用少量高效索引。 在開始創建集合之前，您必須首先考慮排序規則，即它在搜索和排序中的使用方式。

您可以使用 Studio 3T 的 UI 和內置的 IntelliShell 定義排序規則。 因此，主鍵是“聚集的”，因為對於每個索引鍵查找，索引訪問的頁面塊可能更少，從而使系統的命中率更高。 如果您在 Collection 級別進行，它將更整潔、更安全並且更容易更改。 如果選擇條件中使用的索引和排序規則相同，則簡單查詢更容易執行。 當我們更改索引順序時，我們必須按如下方式對兩個字段進行排序。 在英語中，名字在第二個名字之前。 姓 140 女士可能會導致執行時間增加 40 分鐘。

這看起來很奇怪，因為索引實際上減慢了執行過程，因此它花費的時間是默認索引的兩倍。 在大多數情況下，不建議在不首先輸入索引的第一個字段的情況下執行查詢。 也就是說，索引字段必須是 Searchable ARGUMENT。 作為複雜搜索的一部分，最好將候選數減少到索引列表中的第一項。 如果您有電子郵件地址字段，您可以通過輸入索引找出誰在使用它。 我們之所以能夠高效地使用它，是因為我們說服了 MongoDB 使用最佳策略在數據庫中查找可能的“Wiggins”，然後復制索引中的完整地址而不是文檔本身。 沒有必要依賴文檔來找到那二十個地址，因為它可以做得更快。

MongoDB 數據庫使用索引為數組中的每個元素生成索引鍵。 從索引中檢索時，我們還可以使用索引來“覆蓋”“全名”字段。 節省的時間會很少。 在檢索索引數據時，緩存檢索比全集合掃描具有更好的命中率。

在 Mongodb 中使用索引有什麼好處？

為避免執行集合掃描，這需要掃描集合中的所有文檔以匹配您的查詢，可以改用 MongoDB 中的索引。 為了更有效地查詢，您必須有適當的索引； 因為一開始要選擇的文檔太多，可能需要用到多個索引。

在sql中建立索引有什麼好處？

SQL 中的索引可用於提高查詢的性能。 通過在列上創建索引，可以使數據庫更容易、更快地找到您要查找的數據。 索引也可用於對列強制執行唯一性約束，當您要確保表中沒有兩行對特定列具有相同值時，這會很有用。

Sql 與 Nosql 中的索引

SQL 和 NoSQL 數據庫中的索引之間存在許多差異。 在 SQL 數據庫中，索引通常用於通過在表的一個或多個列上創建索引來加速從表中檢索數據。 在 NoSQL 數據庫中，索引通常用於通過在集合中文檔的一個或多個字段上創建索引來加速從集合中檢索數據。

在這篇文章中，我將回顧 SQL 和 NoSQL 數據庫之間的差異並評估它們的性能。 此外，我將提供一個優於另一個的用例列表。 每個數據庫都有合適的查詢語言或方法。 NoSQL 數據庫的每秒寫入操作速率高於 SQL 數據庫。 由於非結構化數據在未經驗證和非結構化之前無法添加到數據庫中，因此可以插入和保存無效或不正確的數據。 當使用 NoSQL 數據庫而不是固定模式時，無法在模式中輸入和檢索數據。 當談到每秒執行多個讀取操作時，SQL 數據庫通常是最佳選擇。

例如，日誌記錄服務可能需要存儲大量數據。 NoSQL 數據庫是一種相對較新的現象，其索引引擎可能不像以前那樣強大或高效。 在業界，NoSQL 和 SQL 數據庫各有優缺點。 您所要做的就是查看您公司的要求和目標。 如果您正在尋找尖端技術和行業專業知識，您應該堅持使用傳統數據庫。 如果您想盡快存儲大量非結構化數據，NoSQL 是您可以使用的工具。

在 Sql 和 Nosql 數據庫中建立索引

SQL 數據庫索引是一種非常常見的檢索數據的方法。 搜索和檢索技術使用索引來加速該過程。 NoSQL 數據庫，例如 SimpleDB、Hadoop/HBase 和 Cassandra，都採用不同的索引機制。 B-Tree 和 T-Tree 樹​​的索引在 NoSQL 中很常見，而 T-Tree 和 O2-Tree 樹​​則不是。

Nosql中的索引

NoSQL 數據庫中的索引可以通過多種方式執行，具體取決於特定的數據庫。 例如，在 MongoDB 中，可以使用 B 樹索引、哈希索引、文本索引或地理空間索引來執行索引。

數據結構中某個父表的屬性子集，稱為二級索引。 與基表相反，可以更改表的分區和排序鍵。 與主索引不同，二級索引不是帶有分區鍵的表。 在這種情況下，它與父表存儲在同一節點上。 就索引分區表而言，NoSQL 數據庫中未定義其他索引。 二級索引是在與主索引相同的節點上找到的數據結構。 本節提供了一種為內存虛擬數據庫實現二級索引的簡單方法。 它演示瞭如何實現兩種索引策略（複製和獲取）。

二級索引的好處

二級索引中的索引允許查詢引擎搜索所需數據的速度比主索引中的整個表快得多。
二級索引的索引也用於提高返回數據的質量。 它還可用於通過僅包含查詢所需的數據來確保查詢返回的數據是正確的。

Cosmos Db 索引政策

該策略可以默認設置為自動。 為此，必須將索引策略中的自動屬性設置為 true。 當此屬性為真時，Azure Cosmos DB 將在編寫文檔時自動為其編制索引。

在 Azure CosmosDB 中，每個容器都有一個策略來根據它設置的索引為其項目編制索引。 它為每個項目的每個屬性編制索引，並將每個字符串或數字標記為具有範圍索引。 當引擎不工作時，惰性索引嘗試以低得多的優先級執行索引更新。 索引根路徑 /* 的策略必須包含或排除該路徑。 Azure CosmosDB 中的包含/排除策略使其能夠主動索引添加到模型的任何新屬性。 如果包含路徑和排除路徑之間存在衝突，則更精確的路徑優先。 較深的路徑比較窄的路徑具有更高的精度。

使用 Azure Cosmos DB 時，您將無法創建任何空間索引。 如果要使用空間 SQL 內置函數，則應在要使用的屬性上創建空間索引。 此外，在執行相等查詢和範圍查詢時，可以使用複合索引來提高性能。 在需要多個範圍過濾器的情況下，複合索引也可用於優化多個範圍過濾器。 範圍內的過濾器包括！ 兩個複合索引（name ASC、age ASC 和***** ASC）上的索引應該是非常不同的。 可以針對具有過濾器的查詢的任何順序推廣查詢優化。

您還可以使用複合索引來優化基於系統功能和順序的查詢，使用此方法。 在索引策略發生變化的情況下，舊索引和新索引之間會發生轉換。 在任何索引轉換期間，都不會影響數據可用性狀態。 根據項目的數量和大小，它們最多可能需要一個小時才能完成。 您創建轉換配置的 RU，但它們的優先級低於那些運行 CRUD 操作或查詢的 RU。 將來，當索引轉換完成時，只會將新的索引路徑用於查詢。 如果不需要索引屬性路徑，但需要 TTL，則可以使用索引策略。