מיון נתונים ביעילות במסד נתונים NoSQL הוא חיוני לביצועים, במיוחד כאשר מתמודדים עם נתונים גדולים.בניגוד מסדי נתונים יחסיים מסורתיים, מערכות NoSQL לעתים קרובות יש ארכיטקטורות שונות ומנגנונים שאילתה, המשפיעים על האופן שבו מיון הוא מטופל. ניתוח מתוכנן גרוע יכול לגרום לעקביות גבוהה, צריכת זיכרון מוגברת, ו degraded דרךput.

מאמר זה חוקר את המושגים הבסיסיים מאחורי מיון מסדי נתונים NoSQL, מתאר אסטרטגיות מעשיות עבור מיון יעיל, ומספק הדרכה מעשית עבור אופטימיזציה ביצועים בתרחישים בעולם האמיתי.We'll Coverbooks, חנויות ערך מפתח, מסדי נתונים של עמודה המשפחה, ומאגרי נתונים גרפיים, הדגשת הכלים המדומים ומסחריים כל מתנות.

הבנת מודל נתונים NoSQL ו-Displications

מסדי נתונים NoSQL מגיעים במספר סוגים - ביצוע, ערך מפתח, משפחה עמודה וגרף.כל מודל מאחסן נתונים באופן שונה, וההבדלים האלה משפיעים באופן דרמטי על האופן שבו ניתן ליישם ביעילות.

מסד נתונים של Document Database

מסדי נתונים של מסמכים כמו MongoDB ו- Couchbase מאחסנים נתונים כמסמכים דמויי JSON, בדרך כלל באוספים.הם תומכים בשאילתות עשירות עם מיון, סינון ותיקון.מיין במאגרי מידע מתבצע לעתים קרובות על שדות בתוך המסמכים. כי מסמכים יכולים לקנן מבנים, מיון נתונים תת-תחומים (למשל, LT:0orderms.

חנות Key-Value

חנויות ערכיות מפתח כגון Redis, Amazon DynamoDB (במצב ערכי מפתח), ו- Riak אופטימיזציה עבור סקירות פשוטות על ידי מפתח ראשוני.מיין על פני ערכים אינו ילידי; במקום זאת, משתמשים לעתים קרובות להסתמך על מבני נתונים מדומים (למשל, Redis מיון סטים) או מיון ברמת היישום.

אתר: Family Database

מסדי נתונים של בני זוג כמו Apache Cassandra ו-HBase לאחסן נתונים בשורות עם טורים רבים, מחולקים למשפחות טורות.ing הוא בשילוב הדוק עם השורה המרכזית ועמודות מקבץ. Cassandra, לדוגמה, מאחסנת נתונים על דיסק בסדר המוגדר על ידי FLT:0Mary KEYFLT:1 (חלק מרכזי + עמודות + עמודות) דורשות טקסט מלא של כל פרק אחד מהם.

מסדי נתונים של Graph

מסדי נתונים של גרף כמו Neo4j או Amazon Oil לאחסן נקודות ומערכות יחסים.מיין בדרך כלל קורה על תכונות של node או תכונות מערכת יחסים. Graph שאילתות traversal לעתים קרובות לאחזר תתgraphs קטנים, מקומיים, כך מיון יתר הוא בדרך כלל מינימלי.עם זאת, כאשר מיון על פני הרבה צמתים (למשל, מציאת 100 העליון מחובר ביותר), מדד על תכונות הוא קריטי.

אסטרטגיות ל-Efficient sorting

מיון יעיל ב- NoSQL תלוי בהתאמה של הגישה שלך עם נקודות החוזק של מסד הנתונים.אסטרטגיות הבאות חלות על פני סוגים שונים של NoSQL, עם פרטי יישום ספציפיים עבור כל מערכת.

מדד Leverage Indexing

מדדים הם הדרך היעילה ביותר להאיץ את מיון.כאשר שאילתה כוללת סעיף 1 (FLT:0sortsortFLT:1), מסד הנתונים יכול לקרוא נתונים ישירות בסדר אינדקס ממיין, הימנעות סריקה מלאה וסוג לא-זיכרון.רוב מסדי הנתונים NoSQL תומכים באינדקסים משניים, למרות שהתנהגותם משתנה.

  • (ב) [ה]: [ה] [ה]] [ה]] [ה]] [ה]] [ה'] [ה']], [ה']][ה']'[ב]'], [ה']'[ה']'[ה']'[ה']']'[ה']']'[ה']']'[ה'[ה']']']'[ה']']'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']']']']'[ה'[ה'[ה']']'[ה']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה']']'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה']'[ה']']']'[ה'[ה']'[ה'[ה
  • (FLT:0)Cassandra: 1FLT 1 ממיין הוא בלתי נמנע באמצעות עמודות מקבץ.אם אתה צריך למיין על ידי עמודה אחרת, עליך לעצב את הנתונים באופן שונה (למשל, ליצור שולחן נפרד עם הצו המקבץ הרצוי) או denormalize.
  • (ב) (ב) ⁇ :0) ,(DynamoDB: 1FLT) השתמש באינדקס משני מקומי (LSI) או מדד משני גלובלי (GSI) עם מפתח מסוג זה, קוויries יכולים לציין את FLT:2ScanIndexForwardsofph 3 לשלוט בירידה / הוראת נפילה.

מדדים באים בעלות: הם דורשים אחסון ויכולים להאט את הכתיבה.בחר אינדקסים בחוכמה, עדיפות לשאילתות הנפוצות ביותר.

שימוש בתכונות בנויות-in-מיין

(ה) ,השפה של השפה המדוברת של ה-NSQL תומכת ב-FLT:0sortFLT:1 או FLT:2order by EvolutionFLT 3: 3 סעיף.Weing אלה הוא כמעט תמיד מהיר יותר מאשר מיון קוד יישומים כי מסד הנתונים יכול לנצל אינדקסים ולבצע את הפעולה קרוב לנתונים.

דוגמאות כוללות את שיטת ה-FLT:0 (ראה)FLT (הופנה) 1:1 של בסיס:2 סדר BYFLT 3: 3 ב N1QL, ואת החיוב של קסנדרה על ידי עמודות מקבץ.גם כאשר שאילתה אינה משתמשת באינדקס, סוגי השגרה הפנימיים של מסד הנתונים הם בדרך כלל יעילים יותר מאשר יישום נאי.

סוג של שלב הבקשה כאשר Appropriate

מיון ברמת היישום צריך להיות נפילה, לא ברירת מחדל.עם זאת, יש תרחישים שבהם זה הגיוני:

  • הנתונים כבר קטנים (למשל, תוצאות מדמיינות משאפתנות מסוננת).
  • הסוג לוגיקה מורכבת מדי עבור מסד הנתונים (למשל, אלגוריתמי דירוג מותאמים אישית).
  • מסד הנתונים חסר תמיכה Native מיון (למשל, חנויות רבות ערך מפתח).

כאשר אתה ממיין את היישום, לאחזר רק את הנתונים שאתה צריך (שימוש ב-FLT:0) limitmitFLT 1 והקרנה) ומיין בזיכרון.

אופטימיזציה של נתונים שema עבור מיון

עיצוב של שema יש השפעה עמוקה על ביצוע ביצועים.טכניקות כוללות:

  • (FLT:0)Pre-sorting:FLT:1hil Write data in the Wanted order.לדוגמה, בקאסנדרה, בחר בעמודות מקבץ התואמות דרישות מסוג משותף. in MongoDB, באפשרותך להשתמש באוספים מכוסים או לאחסן דגימות כי באופן טבעי הכנס.
  • (ב) ,0) דידיזציה: נתונים מדויקים (Duplicate data) כך שהוא מאוחסן בסדר הנדרש עבור שאילתה מסוימת.
  • (FLT:0) שימוש במערך או במסמכים מוטבעים: ההרחבה 1 (במסד נתונים של מסמכים, לאחסן לוחות תת-קרקעיים (למשל, תעודות תגובה ממותנות) כדי להימנע ממיין בזמן קריאה.

אופטימיזציה של שema חייבת תמיד לשקול דפוסי כתיבה ועקבות נתונים.התעלמות אגרסיבית עלולה להוביל לעדכון חריגות.

המונחים: Advanced Techniques

כאשר נתונים גדלים מעבר ליכולת של צומת אחד או מעבר לגבולות הזיכרון, מיון דורש אסטרטגיות מבוזרות.

הגבלת תוצאות וניצול

תמיד להגביל את מספר המסמכים שהוחזרו.מרבית מסדי הנתונים של NoSQL תומכים ב-FLT:0 (LIMITFOVA) או FLT:2PageSizeFLT 3 פרמטרים.com עם אינדקסים, זה מאפשר למסד הנתונים למיין רק את התוצאות של N העליון, הימנעות מסוג מלא של כל המסמכים התואמים בעבר.

מינוף Sharding for Paralleling

(ה) ,Sharding מחלק נתונים על פני מספר רב של צמתים, כל shard יכול באופן עצמאי למיין את חלק הנתונים, ורכז משלב את התוצאות הממותנות.

  • (ב-[[1924]]]] [[1924]]]]]] [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]] [[[[1924]]]]]]]] [[[[[[19[[19[[19
  • (ב-FLT:0) בקאסנדרה, 1FLT:1 הממיין את כל המחיצות אינו נתמך בשאילתה אחת.עליכם להחזיר נתונים מכל חלוקה ולשלב מחדש ברמת היישום, או לעצב מחדש את הצ'מה כדי להימנע משיתוק בין הצדדים.

בעת שימוש ב-sharding, לעצב את המפתח הקשה שלך כדי למזער פעולות פיזור-גיל עבור שאילתות נפוצות.

מיפוי עבודה או Aggregation Pipelines

דרישות מורכבות מיון ניתן לטפל על ידי צינורות MapReduce או aggregation, אשר להפיץ עבודה על פני אשכול.

  • (ב) ,0) שלב ה-Aggregation של MongoDB (ה-Aggregationצנרת) של ההרחבה (FLT:2 $sortigtureFLT 3), אשר ניתן להציב מוקדם בצנרת כדי להפחית את כמות המסמכים שעברו לשלבים הבאים.
  • (FLT:0)Apache Hadoop MapReduceveeph1) סוגים של נתונים באופן בלתי פתיר במהלך שלב השחתה - מפתחות מכוונים לפני שעוברים להפחתה.
  • (בקיצור:0)Apache SparkFLT:1 יכול לקרוא ממקורות NoSQL (למשל, קסנדרה באמצעות מחבר Spark) ומיין נתונים עצומים על פני צמתים באמצעות ניהול זיכרון משלו וחלוקה.

עבור שאילתות תפעוליות (זמן תגובה של שניות), צינורות aggregation מועדפים על MapReduce, אשר בדרך כלל איטי יותר ויותר כבד משאבים.

שיטות טובות עבור מערכות NoSQL

יישום יעיל מיון דורש ידע ספציפי מסד נתונים. להלן הן המלצות קונקרטיות עבור מנועי NoSQL הפופולריים ביותר.

MongoDB

  • תמיד לאינדקס את השדות שאתה ממיין עליהם. השתמש באינדקסים מורכבים המכסים מסננים של השאילתה וסדר מסוג זה.
  • הימנעות ממיין שדות עם קרדינליות גבוהה שאינם חלק מאינדקס מורכב - מסד הנתונים עשוי ליפול חזרה לסוג של זיכרון פנימי, אשר הוא מכווץ על ידי ה-FLT:0sortuaFLT:1 מגבלת זיכרון (3MB) על ידי ברירת מחדל.
  • (ב) עיין ב[[1924]] ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]
  • עבור נתוני הזמן, השתמש ב-FLT:0createIndex(( {timetamp: 1 }) איור 1 - ירידה באינדקסים היא אידיאלית עבור שאילתות "האחרונה ביותר"

קסנדרה

  • מודל הטבלאות שלך כך עמודות קובצי הסימון תואמות את סדר הסוג שאתה צריך.You יכול להיות מספר טבלאות עם פקודות מקבץ שונות עבור אותו נתונים (denormalization).
  • אל תסמוך על סעיף 1 (הפסקה:0) , אלא רק מאפשר להזמין מחדש בכיוון הקיים של התכנסות.
  • השתמש בנוף ממולא בספא: הם יוצרים טבלאות נוספות אשר נשמרות באופן אוטומטי, אך הם מוסיפים לכתוב מעל הראש ומגבלות ידועות.
  • שמור על מחיצות קטנות (תשובה של יותר מ-100,000 שורות להתפלגות) כדי להימנע ממיין טינה בתוך מחיצה.

דינמודי

  • השתמש מפתח ראשי מורכב עם מפתח מסוג (מפתח לטווח) לתכונה שאתה צריך למיין.שאילתות יכולות להחזיר תוצאות בסדר עולה או יורד.
  • עבור מיון תכונות שאינן מפתח, ליצור GSI עם תכונה זו כמו מפתח מסוג זה. להיות מודע לכך GSIs בסופו של דבר עקביים וצורכים יכולת נוספת.
  • (ב) ,0) ,(ה) ,(ה) ,(ה) ,(ה) ,2 , ;2 ; ; ).
  • להימנע ממיין ערכות תוצאה גדולות; דינמו-דיוני מגבילה את השאילתה של 1 MB לכל בקשה.

Redis

  • (ב) ⁇ ( ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • לערכים מחרוזת, השתמש בהוראות (FLT:0) של הפקודה, אך היא חוסמת את השרת ולא צריכה לשמש ברשימות גדולות.
  • אם אתה צריך למיין אובייקטים מורכבים, לאחסן אותם כמו חיס עם קבוצה מכוננת של תעודות זהות, ולאחר מכן להחזיר חפצים על ידי מזהה בסדר המתואם.

בסיס הספה

  • N1QL תומך ב- 0(p BYFLT:1 השתמש באינדקסים המכסים (המכונים כוללים את כל התחומים בשאילתה) כדי להימנע מהצגת מסמך.
  • עבור ניתוח אד-הו-אק, השתמש בשירות Analytics (העל של N1QL) אשר יכול למנף ארכיטקטורת MPP למיין נתונים גדולים.

מלכודות כדי להימנע

אפילו מפתחים מנוסים יכולים ליפול למלכודת שמדורגת ביצועים.

  • (FLT:0) מבלי לאינדקס על אוסף גדול.אנדרופול ( 1:1:1) זה מאלץ סוג של זיכרון, אשר יכול להיכשל (MongoDB זורק טעות) או לגרום לעקביות גבוהה ולחץ זיכרון.
  • (ב) ויקרא י"א:2 (ב) ב[[1924]], [[1924]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]
  • (ב) ,0) ,החל על כל המסמכים המתאימים למיין את רמת היישום.
  • (FLT:0) , 000 החלפה על ידי שדה עם בחירה נמוכה.שערות.מ.מ.מ.ד.מ.ד.מ.ד.מ.ד.מ.מ.מ.מ.מ.א.מ.מ.מ.מ.מ., מדד על שדה של דיוק-פי שדה נמוך מציע יתרון קטן, כי מסמכים רבים חולקים את אותו הערך, מה שגורם לסוג משני או אקראי או אקראי I/O.
  • (FLT:0) אבחון גבולות הזיכרון.FLT:1hil מסדי נתונים לעתים קרובות יש מגבלות קשות על כמות הזיכרון המותרת למיין. Monitor את הגבולות הללו או לשבור שאילתות לתוך אצילות קטנות יותר או לעצב מחדש את הschema.

מסקנה

נתונים נוחים הממיין מסדי נתונים NoSQL תלויים בהבנה של מודל הנתונים הספציפי ושימוש באינדקס המתאים, עיצוב סכימה וטכניקות עיבוד.אין פתרון בגודל אחד: אסטרטגיה ממיין שעובדת באופן מושלם ב MongoDB עשויה להיות בלתי אפשרית בקאסנדרה, ומה טריוויאלי ב Redis עשוי להיות יקר בטירוף ב- DynamoDB.

התחל על ידי ניתוח דפוסי הגישה שלך: אילו שדות יסווגו לעתים קרובות, ומה הם התוצאה הצפויה להגדיר גדלים? משם, עיצוב הschema והאינדקסים שלך כדי לתמוך בדפוסים אלה באופן טבעי.כאשר שאילתות עולה על היכולות של צומת יחיד, לשקול sharding, צינורות aggregation, או מסירת מנקה למנוע ניתוח ייעודי.

(ב) עיין ב[[1924]] ב[[1924]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]