Как эффективно сортировать данные в базах данных Nosql

Эффективное сортирование данных в базах данных NoSQL имеет важное значение для производительности, особенно при работе с большими наборами данных. В отличие от традиционных реляционных баз данных, системы NoSQL часто имеют разные архитектуры и механизмы запросов, которые влияют на то, как обрабатывается сортировка. Плохо спланированная операция сортировки может вызвать высокую задержку, повышенное потребление памяти и ухудшенную пропускную способность. Для создания быстрых масштабируемых приложений разработчики должны понимать базовый механизм хранения, возможности индексации и сортировки, доступные в выбранной ими базе данных NoSQL.

В этой статье рассматриваются фундаментальные концепции сортировки в базах данных NoSQL, излагаются практические стратегии для эффективной сортировки и предоставляются практические рекомендации по оптимизации производительности в реальных сценариях. Мы рассмотрим хранилища документов, хранилища ключевых ценностей, базы данных семейств колонок и базы данных графов, выделяя инструменты сортировки и компромиссы в каждом представлении.

Понимание моделей данных NoSQL и их последствий для сортировки

Базы данных NoSQL бывают нескольких типов: документ, ключ-значение, семейство столбцов и граф. Каждая модель хранит данные по-разному, и эти различия существенно влияют на то, как сортировка может быть реализована эффективно.

Базы данных документов

Документные базы данных, такие как MongoDB и Couchbase, хранят данные как JSON-подобные документы, как правило, в коллекциях. Они поддерживают богатые запросы с сортировкой, фильтрацией и агрегированием. Сортировка в документах часто выполняется на полях внутри документов. Поскольку документы могут иметь вложенные структуры, сортировка на подполях (например, ]order.items.price требует тщательного проектирования индексов. MongoDB использует индексы B-дерева, которые могут поддерживать сортированный поиск, если сортированное поле индексировано. Без индекса сортировка происходит в памяти, которая ограничена и может выйти из строя для больших наборов данных.

Магазины Key-Value

Хранилища ключевых значений, такие как Redis, Amazon DynamoDB (в режиме ключевых значений) и Riak, оптимизированы для простого поиска по первичному ключу. Сортировка по значениям не является нативной; вместо этого пользователи часто полагаются на отсортированные структуры данных (например, отсортированные наборы Redis) или сортировка на уровне приложений. В DynamoDB вы можете сортировать результаты с помощью сортировки ключа (ключ диапазона в композитном первичном ключе), но сортировка по неключевым атрибутам требует сканирования и ручного заказа, что может быть дорогостоящим.

Базы данных Column-Family

Базы данных семейства колонок, такие как Apache Cassandra и HBase, хранят данные в строках со многими столбцами, сгруппированными в семейства столбцов. Сортировка плотно связана с ключом строки и столбцами кластеризации. Кассандра, например, хранит данные на диске в порядке, определенном PRIMARY KEY (ключ раздела + столбцы кластеризации). Этот порядок фиксируется во время записи - строки в разделе сортируются по столбцам кластеризации. Сортировка на любом другом столбце требует полного сканирования таблицы или использования материализованных просмотров, которые имеют свои собственные компромиссы.

Базы данных Graph

Графические базы данных, такие как Neo4j или Amazon Neptune, хранят узлы и отношения. Сортировка обычно происходит по свойствам узлов или свойствам отношений. По запросам обхода графов часто извлекаются небольшие локализованные подграфы, поэтому сортировка накладных расходов обычно минимальна. Однако при сортировке по многим узлам (например, поиск 100 самых подключенных узлов) индексация свойств имеет решающее значение.

Стратегии для эффективного сортировки

Эффективная сортировка в NoSQL зависит от согласования вашего подхода с сильными сторонами базы данных. Следующие стратегии применяются в разных типах NoSQL с конкретными деталями реализации для каждой системы.

Индексация рычагов

Индексы являются единственным наиболее эффективным способом ускорения сортировки. Когда запрос включает в себя пункт , база данных может считывать данные непосредственно в сортированном порядке индекса, избегая полного сканирования и сортировки в памяти. Большинство баз данных NoSQL поддерживают вторичные индексы, хотя их поведение варьируется.

  • MongoDB: Создать сложные индексы, которые соответствуют как фильтру, так и полям сортировки. Например, db.collection.createIndex({статус: 1, createdAt:-1 }) поддерживает фильтрацию статусом и сортировку созданнымAt нисходящим. MongoDB может использовать индекс для сортировки, если поле сортировки является частью индекса и фильтр является префиксом индекса.
  • Кассандра: Сортировка подразумевается через кластерные столбцы.Если вам нужно сортировать по другому столбцу, вы должны смоделировать данные по-разному (например, создать отдельную таблицу с желаемым порядком кластеризации) или денормализовать.
  • DynamoDB: Используйте локальный вторичный индекс (LSI) или глобальный вторичный индекс (GSI) с ключом сортировки. Запросы могут затем указать ScanIndexForward для управления нисходящим/восходящим порядком.

Индексы приходят по цене: они требуют хранения и могут замедлить записи.Выберите индексы мудро, расставляя приоритеты наиболее распространенным сортным запросам.

Используйте встроенные функции сортировки

Большинство языков запросов NoSQL поддерживают , или , порядок по , используя их почти всегда быстрее, чем сортировка в коде приложения, потому что база данных может использовать индексы и выполнять операцию, близкую к данным.

Примеры включают метод MongoDB sort(), метод Couchbase ORDER BY в N1QL и неявный порядок Кассандры путем кластеризации столбцов.Даже когда запрос не использует индекс, внутренние процедуры сортировки базы данных обычно более эффективны, чем наивная реализация приложения.

Сортировать на уровне приложения, когда это необходимо

Сортировка на уровне приложений должна быть обратным ходом, а не по умолчанию. Однако есть сценарии, в которых это имеет смысл:

При сортировке в приложении извлекайте только необходимые вам данные (используйте , ограничивайте и проекцию) и сортируйте в памяти. Избегайте втягивания целых коллекций в память только для их переупорядочения.

Оптимизируйте схему данных для сортировки

Схема дизайна оказывает глубокое влияние на сортировку. Методы включают:

Оптимизация схемы всегда должна учитывать шаблоны записи и согласованность данных.Агрессивная денормализация может привести к аномалиям обновления.

Сортировка больших наборов данных: передовые методы

Когда наборы данных выходят за пределы емкости одного узла или превышают пределы памяти, сортировка требует распределенных стратегий.

Наборы предельных результатов и используйте патч

Всегда ограничивайте количество возвращенных документов. Большинство баз данных NoSQL поддерживают параметры LIMIT или pageSize. В сочетании с индексами это позволяет базе данных сортировать только верхние N-результаты, избегая полного вида всех совпадающих документов. Пагинация с нажатием клавиш (на основе курсора) более эффективна, чем пагинация на офсете для больших наборов данных, поскольку она позволяет избежать повторного сканирования и повторного сортирования ранее замеченных строк.

Аренда рычагов для параллельной сортировки

Шардинг распределяет данные по нескольким узлам. Каждый шард может самостоятельно сортировать свою часть данных, а координатор объединяет сортированные результаты. Это основа стратегии сорт-слияние , используемой в таких системах, как MongoDB (с шардированными кластерами) и Apache Cassandra (с использованием узла координатора).

При использовании шардинга, спроектируйте свой ключ шарда, чтобы минимизировать операции по сбору рассеяния для общих запросов сортировки.

Использование MapReduce или агрегации трубопроводов

Сложные требования к сортировке могут быть обработаны трубопроводами MapReduce или агрегации, которые распределяют работу по кластеру.

  • Агрегация конвейера MongoDB включает в себя этап $sort, который может быть размещен на ранней стадии трубопровода, чтобы уменьшить объем документов, переданных на последующие этапы. этап $sort следует этап $match, убедитесь, что индекс поддерживает оба.
  • Apache Hadoop MapReduce сортирует данные неявно во время фазы перетасовки — ключи сортируются перед передачей редукторам. Это полезно для объемной обработки, но не для запросов в реальном времени.
  • Apache Spark может читать из источников NoSQL (например, Cassandra через разъем Spark) и сортировать огромные наборы данных по узлам с помощью собственного управления памятью и разделения.

Для операционных запросов (второе время отклика) конвейеры агрегации предпочтительнее MapReduce, который обычно медленнее и более ресурсоемкий.

Лучшие практики для различных систем NoSQL

Для осуществления эффективной сортировки требуются знания, относящиеся к конкретной базе данных. Ниже приведены конкретные рекомендации для наиболее популярных двигателей NoSQL.

Монго-ДБ

  • Всегда индексируйте поля, которые вы сортируете. Используйте сложные индексы, которые покрывают фильтры запросов и сортируют порядок.
  • Избегайте сортировки полей с высокой кардинальностью, которые не являются частью сложного индекса - база данных может вернуться к сорту in-memory, который ограничен ограничением памяти (32 МБ по умолчанию).
  • Используйте этапы агрегации $sort после раннего $match, чтобы минимизировать поток данных.
  • Для данных временных рядов используйте шаблон createIndex({timestamp: -1 }) — индексы снижения идеально подходят для «самых последних первых» запросов.

Кассандра

  • Моделируйте свои таблицы так, чтобы столбцы кластеризации соответствовали необходимому вам порядку сортировки. Вы можете иметь несколько таблиц с различными порядками кластеризации для одних и тех же данных (денормализация).
  • Не полагайтесь на ORDER BY — он позволяет только переупорядочение в рамках существующего направления кластеризации.
  • Используйте материализованные виды экономно: они создают дополнительные таблицы, которые автоматически поддерживаются, но они добавляют накладные расходы и имеют известные ограничения.
  • Держите разделы небольшими (менее 100 000 строк на раздел), чтобы избежать сортировки задержки в разделе.

ДинамоДБ

  • Используйте композитный первичный ключ с сортировочной клавишей (ключом диапазона) для атрибута, который вам нужно сортировать. Запросы могут затем возвращать результаты в порядке восхода или нисхождения.
  • Для сортировки по неключевым атрибутам создайте GSI с этим атрибутом в качестве ключа сортировки. Имейте в виду, что GSI в конечном итоге последовательны и потребляют дополнительную емкость.
  • Используйте ScanIndexForward, установленный на , для убывающего порядка — он эффективен и использует индекс.
  • Избегайте сортировки на больших наборах результатов; DynamoDB ограничивает результаты запроса до 1 МБ за запрос. Внедряйте пагинацию с LastEvaluatedKey.

Реди

  • Сортированные наборы (]ZADD, ZRANGE) являются основным механизмом сортировки. Они поддерживают отсортированный порядок по баллам, идеально подходит для таблиц лидеров, временных рядов или любого численного заказа.
  • Для значений строк используйте команду SORT, но она блокирует сервер и не должна использоваться в больших списках.
  • Если вам нужно сортировать сложные объекты, храните их в виде хешей с отсортированным набором идентификаторов, а затем извлекайте объекты по идентификатору в отсортированном порядке.

Диванная база

  • N1QL поддерживает ORDER BY. Используйте индексы покрытия (индексы, которые включают все поля в запросе), чтобы избежать извлечения документа.
  • Для специальной аналитики используйте службу аналитики (набор N1QL), которая может использовать архитектуру MPP для сортировки больших наборов данных.

Подводные камни, которых следует избегать

Даже опытные разработчики могут попасть в ловушки, которые ухудшают сортировочную производительность.

  • Сортировка без индекса на большой коллекции. Это заставляет сорт in-memory, который может выйти из строя (MongoDB выбрасывает ошибку) или вызвать высокую задержку и давление памяти.
  • Использование ORDER BY со случайной колонкой в Кассандре. Кассандра поддерживает порядок только путем кластеризации колонок в объявленном порядке. Попытка сортировки на других колонках не увенчается успехом или потребует полного сканирования.
  • Поиск всех соответствующих документов для сортировки на уровне приложения. Всегда агрессивно фильтруй и используйте наложение страниц, чтобы привести результат в управляемый размер.
  • Сортировка по полю с низкой селективностью. Индекс по полю с низкой сердечностью (например, булевой) предлагает небольшое преимущество сортировки, поскольку многие документы имеют одинаковое значение, вызывая вторичный сорт или случайный I/O.
  • Игнорирование ограничений памяти. Базы данных часто имеют жесткие ограничения на количество памяти, разрешенной для сортировки. Мониторинг этих ограничений и либо разбивка запросов на более мелкие партии, либо редизайн схемы.

Заключение

Эффективная сортировка данных в базах данных NoSQL зависит от понимания конкретной модели данных и использования соответствующих методов индексации, проектирования схем и обработки. Нет единого решения для всех: стратегия сортировки, которая идеально работает в MongoDB, может быть невозможна в Кассандре, а то, что тривиально в Redis, может быть дико дорогим в DynamoDB.

Начните с анализа ваших шаблонов доступа: какие поля будут сортироваться чаще всего, и каковы ожидаемые размеры набора результатов? Оттуда проектируйте свою схему и индексы для поддержки этих шаблонов изначально. Когда запросы превышают возможности одного узла, рассмотрите шардинг, конвейеры агрегации или разгрузку сортировки в специализированный механизм аналитики. Применение этих стратегий может привести к более быстрым ответам на запросы и лучшей общей производительности системы.

Для дальнейшего чтения обратитесь к документации по сортировке MongoDB , Кассандра, упорядочивая колонку кластеризации , и ДинамоDB, сортировочное руководство по дизайну .