NoSQL 數據庫中索引的好處和成本

通常，當關注查詢性能時，應在Nosql 數據庫中使用索引。 通過允許數據庫快速定位所需數據，索引可以幫助加快查詢執行速度。 但是，索引也會減慢寫入操作並消耗額外的存儲空間。 因此，仔細考慮使用索引的好處是否超過成本是很重要的。

它是一個面向文檔的數據庫管理系統，採用 RESTful Web 服務。 它能夠在大小和結構各不相同的文檔中存儲大量數據。 數據庫管理員最重要的工具之一就是擁有索引。 本教程的目的是解釋索引如何工作、如何創建它們，並展示數據庫如何使用它們。 索引數據結構是一種特殊類型的數據結構，它只存儲從集合中收集到的一部分數據。 因為它們的實現方式能夠快速輕鬆地遍歷數據庫，所以 MongoDB 非常適合此目的。 在本指南中，我們將教您如何創建示例數據庫以及如何為其編制索引。

本教程將教您如何創建具有各種領域的文檔集合。 這些山脈在文件中列出，其中描述了世界上最高的五座山峰。 輸出將包含新插入對象的標識符數組。 本指南的目的是解釋 MongoDB 如何使用索引來通過突出顯示索引中的查詢詳細信息來限制遍歷的文檔。 您可以使用 createIndex() 方法在 peaks 集合的高度字段上創建索引。 當我們在這個例子中創建一個單一的字段索引時，我們可以假設文檔包含一個單一的鍵（這個例子中的高度）。 您應該再次嘗試使用索引，因為您應該有與之前相同的查詢。

因為索引是查詢執行的一個組成部分，所以輸出會有所不同。 第二步是創建市場獨有的指數。 如果兩個文檔的 _id 值相同，則不可能將兩個文檔添加到集合中。 這是由於數據庫自動維護 _id 字段上的單個字段索引。 正如您將在這一步中看到的，可以使用索引為集合中的每個文檔自定義給定字段的值。 第四步是為 MongoDB 數據庫中的嵌入字段添加索引。 當查詢超出數據庫的容量時，其性能可能會受到顯著影響。

此步驟的目標是演示如何在嵌入式文檔中的字段上生成單字段索引。 當索引數量過多時，性能很可能會受到影響，就像只有幾個索引時的性能一樣。 MongoDB 將按最終順序使用索引，因為索引中的字段包含在最終順序中。 換句話說，它檢索完所有文檔後，不需要重新排序它們。 在前面的示例中，使用 *ascents.total: 1 * 語法將索引創建為升序形式，並且查詢請求山峰按降序排序。 單個字段索引可用於標識 MongoDB 嘗試查詢的所有文檔。 當索引僅可用於查詢的第一部分時，MongoDB 將首先執行集合掃描。

在某些情況下，情況可能與復合索引不同。 定義一個跨越多個字段的索引以確保不需要額外的掃描可能是有益的。 第六步是製定多鍵索引。 此步驟演示當用於生成索引的字段是存儲多個值的字段（例如數組）時 MongoDB 的行為。 因為location字段沒有索引，所以MongoDB會進行全集合掃描來執行查詢。 這四個峰每一個都跨越一個國家，這是一個多個值的數組，它們代表了不止一個國家。 數組中的每個字段都會在 MongoDB 中自動創建一個多鍵索引。

例如，一個文檔的位置字段包含一個數組 [“China, Nepal”]，對於同一個文檔將有兩個單獨的索引條目：一個用於中國，一個用於尼泊爾。 MongoDB 可以有效地使用其索引，即使查詢僅以這種方式請求與其內容的部分匹配。 MongoDB 索引可以通過使用特殊的數據結構來減少查詢執行期間需要分析的數據量。 本教程中討論了 MongoDB 索引功能的一個子集，以提高繁忙數據庫中的查詢性能。 從官方 MongoDB 文檔中了解有關 MongoDB 索引的更多信息。

索引除了在每次訪問表時搜索數據庫表中的行外，還可以用於快速定位數據。 使用數據庫表的一列或多列創建索引很簡單，這樣可以快速高效地隨機查找和訪問有序記錄。

NoSQL 系統以兩種方式存儲搜索索引：存儲在NoSQL 數據庫中的現場索引和通過遠程搜索服務存儲的索引。 NoSQL 系統通常將它們的索引和數據保存在同一個節點上。 一些 NoSQL 系統使用外部搜索服務進行全文搜索。

在查詢的 WHERE 子句中使用索引作為過濾條件時，不建議在返回大量數據行的列上使用索引。 如果您在一本書的索引中有一個詞條“the”或“and”，您將無法找到它們。 索引表可用於定期運行批量更新作業。

因為 MongoDB 中的索引不需要集合掃描，這通常需要掃描集合中的每個文檔以找到與您的查詢匹配的內容，所以您不需要執行集合掃描。 當您使用正確的索引時，您將能夠更有效地查詢，因為文檔數量從一開始就是有限的。

我們什麼時候應該使用數據庫索引？

什麼是索引，為什麼要使用它們？ 數據索引的速度和易用性使得從數據庫中檢索數據變得更加容易。 此方法可加速選擇查詢和 where 子句。 雖然它提高了 INSERT 性能，但它也降低了 UPDATE 性能。

數據庫表的索引包含一個或多個列（或多個列）的副本。 同樣，每個複制的行都鏈接到索引中表列中的原始行，並且此鏈接也存在於每個複制的行上。 當數據庫執行的讀取操作多於寫入操作時，索引是最有用的。 對於您在表列中寫入而不是讀取的操作，您幾乎肯定不需要索引。 可以為數據庫中的多個列創建索引，但列的順序非常重要。 用戶將能夠使用導演的名字搜索電影，並通過實施新功能查看按時間順序放映的電影。 如果我們先創建一個帶有 release_date 的索引，我們將無法知道每個版本是否包含多個與該索引關聯的導演 ID。 現在將要求董事進行更準確的搜索，並為每位董事設定發布日期。 數據庫索引以其平衡樹或 B 樹來區分。

可以使用索引檢索表中行的子集，從而加快表掃描結果。 根據表掃描的相對速度和與索引鍵關聯的行簇，索引檢索的行會有所不同。
當涉及到具有廣泛值的表時，索引在減少搜索它們所需的時間方面非常有用。

Nosql 是否使用索引？

使用 NoSQL 數據庫的索引技術，I Indexed Structures 索引是將鍵與數據記錄的位置配對的過程。 NoSQL 數據庫可以通過多種方式作為索引。 本節將簡要介紹一些比較常用的索引方法，例如 B-Tree、T-Tree 和 O2-Tree 索引。

Mongodb：一個強大的面向文檔的數據庫

MongoDB 數據庫是一個面向文檔的數據庫，它使用多鍵索引來索引數組的內容。 在這種情況下，查詢可以使用元素或數組元素的匹配來確定文檔是否包含數組。 除了主索引之外，MongoDB 還支持可用於查詢非主屬性的二級索引。

應該在哪裡使用索引？

數據庫中應使用索引來加快檢索數據的過程。 索引可用於提高 SQL 查詢的性能。

它包括已鏈接到它們所在位置的名稱、主題和其他主題的列表。 這些系統也可用於在線數據庫中以組織和分類數據。 本文討論了索引的創建和維護，以及索引的基礎知識。 在您的索引草稿中，您將包括您的主要主題以及任何替代主題。 只有當作者感興趣並且與本書的主題相關時，才應創建子類別。 如果您正在為行業出版物寫作，您可能需要為某些詞使用替代詞或俚語。 開始索引詞時，使用名詞。

索引中的大多數條目沒有大寫單詞。 如果您引用的是出版物，則需要用斜體表示。 一些出版商有專業的索引員，他們確保他們網站上的每個頁面都與索引頁面計數器相匹配。 如果您首先使用它們，則需要確保您的姓名或頭銜的拼寫一致且正確。 當引用一位名叫 John Grey 的研究員時，您將無法將自動更正與他或她在索引中的名字相匹配。

編制索引時，您可以確保可以快速輕鬆地訪問所需信息。 您可以在系統中生成報告，以幫助您做出更好的業務決策。

為什麼要在 Mongodb 中使用索引？

您可能希望在 MongoDB 中使用索引有幾個原因：
1. 索引可以提高查詢的性能，尤其是在查詢特定值而不是使用全文搜索時。
2. 索引可以幫助您對數據實施唯一性約束，這在您構建依賴於數據完整性的系統時非常有用。
3. 索引還可以幫助您優化存儲空間的使用，因為索引可以讓您只存儲檢索結果所需的數據。

根據 MongoDB 的說法，過多的索引也會對性能產生負面影響。 在本文中，我將運行一些簡單的實驗並提供一些我發現的試探法來幫助您確定何時以及需要多少索引。 N=1 實驗用於生成本文中介紹的結果。 我不會使用其他任何東西來構建我的應用程序，因為 MongoDB 的性能令人欽佩。 得益於良好的索引策略，我們通過在小型雲工作負載上使用一個 MongoDB 集群，每年產生 5000 萬美元的收入。 擁有一些設計模式並註意已知的緩慢操作可以使處理數千萬文檔的集合變得簡單。

Sql 與 Nosql 中的索引

SQL 和 NoSQL 數據庫中的索引之間存在一些關鍵差異。 首先，SQL 數據庫傾向於使用 B-tree 索引，而 NoSQL 數據庫通常使用哈希索引。 其次，SQL 數據庫通常索引表中的所有列，而 NoSQL 數據庫通常只索引被查詢的列。 最後，SQL 數據庫通常需要在更新表中的數據時更新索引，而 NoSQL 數據庫通常會自動更新索引。

在這篇文章中，我將回顧 SQL 和 NoSQL 數據庫之間的差異並討論它們的性能。 此外，我將提供一個用例列表，其中一個比另一個更好。 所有數據庫都有自己的查詢語言或查詢數據的方法，具體取決於數據庫。 與 SQL 數據庫相比，NoSQL 數據庫每秒執行寫入操作的效率更高。 由於數據在進入數據庫之前是非結構化和未經驗證的，因此可能會插入或保存格式錯誤或不正確的數據。 當提及 NoSQL 數據庫時，“無模式”數據庫不需要固定模式來輸入和檢索數據。 在每秒需要多次讀取操作的情況下，SQL 數據庫可能是一個有效的選擇。

這對於必須存儲大量數據的日誌記錄服務特別有用。 這些數據庫擁有新一代索引引擎，比傳統數據庫更高效但更不穩健。 NoSQL 數據庫既強大又流行，但 SQL 數據庫以多種方式獨樹一幟。 這一切都取決於您組織的需求和潛力。 如果您想要經過實戰考驗的技術和大量行業知識，請選擇傳統數據庫。 另一方面，NoSQL 是盡可能快地存儲大量非結構化數據的最佳工具。

Nosql索引

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，它不使用關係數據庫傳統的基於表的結構。 NoSQL 數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

二級索引包含一個屬性數組，這些屬性不包含在索引的父表中。 提供單獨的分區和表排序； 與基表相比，該軟件可用於對數據進行排序和分區。 正如我們假設的那樣，二級索引不包含按分區鍵分區的表。 該表存儲在與父表相同的節點中。 可以使用鍵值 NoSQL 數據庫中的分區表定義其他索引。 在與基表相同的節點上，二級索引是一種數據結構。 在關於實現內存數據庫的部分中實現二級索引很簡單。 這個實驗演示瞭如何實現兩種索引策略（複製和獲取）。

Mongodb 索引

MongoDB 索引是創建數據結構以優化查詢性能的過程。 索引支持在 MongoDB 中高效執行查詢。 如果沒有索引，MongoDB 必須掃描集合中的每個文檔，這可能成本高且速度慢。

索引是一種特殊的數據結構，它以易於訪問的格式保存集合數據的一部分。 以這種方式對索引條目進行排序，以便它們的相等匹配和基於範圍的查詢操作都是高效的。 MongoDB 索引集合中任何字段或子字段中的文檔，並且可以在集合級別定義。 MongoDB 的索引允許您搜索數據並根據您需要的數據類型和查詢執行查詢。 在復合索引中，字段列出的順序和它們出現的順序有明顯的區別。 MongoDB 使用多鍵索引對存儲在數組中的數據進行索引。 MongoDB 提供了兩種類型的索引來管理地球同步系統中的坐標數據：2dsphere 和 2dsphere。

MongoDB 5.3 版本允許您創建聚集索引，而不是稀疏索引。 隱藏索引在查詢規劃器中不可見，不能用於支持查詢。 隱藏索引可以隱藏在計劃器中，這樣用戶就可以看到索引的下降如何影響索引的值，而無需實際刪除它。 在 MongoDB 中，用戶可以指定哪些規則適用於比較字符串，例如字母大小寫和重音符號。 如果該操作指定了不同的排序規則，則該操作無法使用具有排序規則的索引對索引字段執行字符串比較。 Analyze Query Performance 教程給出了使用和不使用索引執行的查詢的統計信息示例。 MongoDB 使用索引來幫助它通過使用它們的交集來完成查詢。

索引鍵在某些情況下會受到某些限制。 建立索引後，應用程序的性能可能會降低。 驅動程序可以使用 NumberLong(1) 而不是 1 作為其索引規範。 因此，生成的索引不會更改。

你應該在 Mongodb 中使用索引嗎？

在 MongoDB 中使用索引的優點和缺點是什麼？
通過索引，MongoDB 可以通過提高查詢性能來更快地搜索數據。 索引還可以幫助確保數據在多個分片和節點之間保持一致。 另一方面，索引也會增加查詢的複雜性和成本，因此在沒有必要的情況下應謹慎使用。

Mongodb 複合指數與單一指數

複合索引不僅僅索引文檔的單個字段； 它們以升序或降序對多個字段進行索引，並在您輸入字段時對多個字段的數據進行排序。

MongoDB 索引可以幫助您更好地利用您的查詢。 術語複合索引是指對單個字段具有多個引用的索引。 在 MongoDB 中，可以使用單個散列索引字段來表示複合索引。 因此，由於我們創建的索引，可以更有效地運行諸如 db.collection.sort (manufacturer:1, price:-1) 之類的查詢。 在 MongoDB 索引上，sort() 由 MongoDB 提供。 MongoDB Sort 表達式匹配（匹配前綴）可以從包含有序記錄的索引中獲取，這意味著 MongoDB 可以從任何包含有序記錄的索引中獲取 Sort 表達式匹配（匹配前綴）。 如果 MongoDB 無法使用索引生成排序順序，它會執行阻塞排序操作。

什麼是 Mongodb 中的單一索引？

MongoDB 根據存儲文檔的字段以及集合中的其他字段對文檔進行索引。 所有集合都可以在 -id 字段上有一個索引，應用程序和用戶可以添加額外的索引來支持重要的查詢和操作。 索引圖在文檔的單個字段上按升序或降序排列。

為什麼索引很重要

創建一個文檔或一組文檔的索引以使信息檢索更快更容易的過程稱為索引構建。 索引之所以有用，有兩個原因。 索引的第一個優點是它們可以幫助您更快地在大型文檔中找到特定的信息。 例如，如果您要在報紙上查找特定文章，索引可以告訴您文章標題是什麼。 索引的優點之一是它們可以使殘障人士更容易訪問文檔中的信息。 例如，股票指數可用於通過股票代碼了解特定公司，盲人也可以這樣做。

Mongodb 中索引的不同選項是什麼？

MongoDB 使用多鍵索引對 MongoDB 中數組中的內容進行索引。 如果 MongoDB 使用數組值索引字段，則 MongoDB 會為數組的每個元素創建單獨的索引條目。 在這些多鍵索引中，查詢可以通過將數組的元素或部分與其多鍵索引進行匹配來選擇具有數組的文檔。

刪除 Mongodb 中的索引會降低搜索性能

一個缺點是，如果刪除索引，MongoDB 將被迫重新分析數據以找到相關記錄。

簡介 Mongodb

Mongodb 是一個強大的面向文檔的數據庫系統。 它具有基於索引的搜索功能，使數據檢索變得快速和容易。 Mongodb 還提供可擴展性功能，使其能夠處理大規模數據。

MongoDB 是一個跨平台和開源的 NoSQL 數據庫，許多基於 Node 的 Web 應用程序使用它來存儲數據。 在本教程中，我將向您展示如何安裝 Mongo 以及如何使用它來存儲和查詢數據。 您將學習如何使用節點程序與 Mongo 數據庫交互，並檢查 Mongo 與傳統關係數據庫之間的一些差異。 MongoDB 通常通過 Linux 官方軟件渠道下載安裝，但偶爾會出現版本過時的情況。 如果您有非基於 Ubuntu 的 Linux 發行版，您可以通過訪問此頁面了解有關安裝它的更多信息。 MongoDB 還提供了一個名為 Compass 的工具，它允許您使用圖形用戶界面連接和管理您的數據庫。 使用 MongoDB，無需訪問控制。

如果您在生產中使用 Mongo，則應該更改此功能。 首字母縮略詞 CRUD 用於指示已創建、讀取、更新或刪除的內容。 如果要構建應用程序，這些是您必須執行的四個基本數據庫操作。 您可以執行以下幾個步驟來檢索所有用戶文檔。 這對應於從“From USERS”列中讀取的 SQL 數據庫查詢。 MongoDB 提供了多種方式來更新文檔，包括創建操作。 例如，您可以將所有未滿 18 歲的用戶的註冊值設置為 18 歲。

使用無模式數據庫 MongoDB 時，您無需指定列數或列類型。 另一方面，JSON Schema 可用於為我們的數據指定驗證規則。 要與 MongoDB 服務器通信，您必須使用稱為驅動程序的客戶端庫。 回調、承諾或等待都是與數據庫交互的可能方法。 為了連接到 Mongo，您必須在代碼中指定名稱和密碼。 MongoDB 有一個內置的驅動程序，但它也被稱為 MongoDB 驅動程序。 要想在MongoDB中管理數據，首先要建立一個schema。 MongoDB 集合中每個文檔的形狀由模式的映射決定。

Mongodb：關係數據庫的 Nosql 替代品

MongoDB 是一個開源的 NoSQL 數據庫管理平台，它提供 API 以安全高效的方式管理大量分佈式數據。 MongoDB 是一個非關係文檔數據庫，支持 JSON 存儲和非關係文檔結構。 在 MongoDB 中處理傳統關係數據庫最多可能需要五分鐘。 此外，MongoDB 是管理大型分佈式數據集的關係數據庫的更好替代方案。