Nosql Databases'de Nasıl Veriye Çalışılır

NoSQL veritabanında verimli bir şekilde veri sıralaması, özellikle büyük veri setleriyle uğraşırken, geleneksel ilişkisel veritabanından farklı olarak, NoSQL sistemleri genellikle farklı mimarilere ve sorgulama mekanizmalarına sahiptir, hangi tür bir işlem ele alınabilir. kötü planlı bir tür işlem yüksek gecikmeye neden olabilir, artan hafıza tüketimi ve degradedilen kopyalanabilir uygulamalar, geliştiriciler hızlı, temel motor depolama motorlarını anlamalı, indeksleme yeteneklerine ve sıralama mekanizmalarına sahip olmalıdır.

Bu makale, NoSQL veritabanında sıralamanın arkasındaki temel kavramları araştırıyor, her türlü araç ve ticaret için pratik stratejileri özetliyor ve gerçek dünya senaryolarında performans optimize etmek için harekete geçeceğiz.

NoSQL Data Modellerini Anlayın ve Implications Sıralaması

NoSQL veritabanı birkaç tür içinde gelir - anahtar değer, sütun-aile ve grafik. Her model farklı olarak veri depolar ve bu farklılıklar, nasıl türlenebileceğini dramatik bir şekilde etkiler.

Doküman Veritabanları

MongoDB ve Couchbase mağaza verileri JSON gibi belgeler olarak destekler, genellikle koleksiyonlarda zengin sorguları desteklerler, filtreleme ve aggregasyon. Belge veritabanında sıralama genellikle B-ağaç endeksleri üzerinde yapılır, çünkü belgeler alt alanda sıralama yapılır (örneğin, indeks olmadan, sıralama sırasında).

Key-Value Mağazaları

Redis, Amazon DynamoDB (öndeğer mod) gibi anahtar değerli mağazalarda ve Riak basit bir görünüm için optimize edilir (ilk anahtarla sıralamada sıralanır) ancak genellikle arama ve manuel siparişlere dayanır (örneğin, kırmızı, kırmızı setler) veya uygulama seviyesindeki sıralama.In DynamoDB, bir tür anahtar kullanarak sonuçlanabilir (örneğin, birincil anahtarda sıralama anahtarı) ama anahtarlama ve manuel sipariş verme.

KöşesiAile Veri Tabanları

Apache Cassandra ve HBase mağaza verileri gibi sütunlu metinler birçok sütunla, sütunlu ailelere çevrilmiştir. Sorting is captured to write time - rows within a partition are sorted by clustering columns. Sorting on any other column requires a full table or the use of materialized.

Graph Databases

Neo4j veya Amazon Neptün mağaza düğümleri ve ilişkileri gibi grafik veritabanı. Sorting tipik olarak node özellikleri veya ilişki özellikleri üzerinde gerçekleşir. Graph traversal sorgular genellikle küçük, yerelleştirilmiş altgraflar alır, bu yüzden sıralama genellikle çok az. ancak, birçok düğümleri sıralamak (örneğin, en çok bağlı düğümleri bulmak), özellikler üzerinde indeksleme çok önemlidir.

Verimli Sorting için Stratejiler

NoSQL'de verimli bir şekilde, veritabanının güçlü yönleriyle yaklaşımınızı uyumlu hale getirmekte. Aşağıdaki stratejiler farklı NoSQL türleri ile her sistem için özel uygulama detaylarına uygulanır.

Yararlanma Endeksiing

Indexler, tam tarama ve notlama sıralamasını hızlandırmanın en etkili yoludur. Bir sorgu ikincil indeksler içerdiğinde, davranışları değişir.[Döneticiler # 1] Madde, veritabanı verileri doğrudan sıralanmış indeks siparişinde okuyabilmektedir, tam bir taramadan ve notlama sıralamasından kaçınabilir.In a query contains aur. Most NoSQL databases support secondary indexes, but their behavior değişir.

• [FONT=0)MongoDB:[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜ:0)[0)MongoDB:[Dönetici: 1, 8)[DÜye: 1)[DÜye Olmayanlar İçin Kombine ve sıralamaya göre ayarlandığında, CENGT:2))))) süzdür.
• [FONT:0)Cassandra:[Dönetici:[Döncükler) Sıradaki sütunlar ile kapalıdır. Farklı bir sütunla sıralamanız gerekiyorsa, verileri farklı şekilde modellemeniz gerekir (örneğin, istenen kümeleme düzeni ile ayrı bir tablo oluşturun) veya normalize etmeniz gerekir.
• [FONT=0)DynamoDB:[DFLT:1] Yerel bir ikincil indeks (LSI) veya global ikincil indeks (GSI) bir tür anahtarla belirtebilir. Queries daha sonra [[DinamoDBT:2)ScanIndexForward[DDDDDüzgelik siparişini kontrol etmek için[DDDDüzücük siparişi)

Indexler bir maliyetle gelir: depolama gerektirir ve yavaşlayabilirler. indeksler akıllıca seçin, en yaygın tür sorgulara öncelik verin.

yerleşik Özellikler

Veritabanınızın yerli sıralama yeteneklerini ortaya koyar. çoğu NoSQL sorgu dili bir [[Döneticileri #[Dönetici:0) veya [[Dönetici:2) Bu koşulları kullanarak, uygulama kodunda sıralamadan hemen hemen hemen her zaman daha hızlı bir şekilde faydalanır, çünkü veritabanı indekslerden yararlanabilir ve verilere yakın şekilde çalışır.

Örnekler MongoDB'nin [[0) 0 ([0))) 0[[FONT:2) {0}[FONT=0) ve Cassandra'nın kapalı siparişi, bir indeks kullanmadığı zaman bile, veritabanının iç tür rutinleri genellikle N1QL'da daha verimlidir.

Appropriate

Uygulama seviyesi bir geri çekilme olmalı, bir varsayılan değil. Ancak, mantıklı olduğu senaryolar var:

• Veri kümesi zaten küçük (örneğin, filtreli bir sorgudan paginated sonuçlar).
• Bu tür mantık veritabanı için çok karmaşıktır (örneğin, özel sıralama algoritmaları).
• Veritabanı yerel sıralama desteğinden yoksundur (örneğin, birçok anahtar değerli mağaza).

Uygulamada sıralandığında, ihtiyacınız olan verileri alın (useENFLT:0)limit) ve projeksiyon) ve hafızada sıralama. Tüm koleksiyonları hafızaya çekmekten kaçının sadece onları sipariş etmek için hafızaya.

Sorting için Data Schema'yı optimize edin

Schema tasarımının performans sıralamasında derin bir etkisi vardır. Teknikler şunları içerir:

• [FONT:0)Öyleçme:[Dönlendirme:[Dönetici:0)Öyle gelen sırayla verileri yazın. Örneğin, Cassandra'da, ortak tür gereksinimleri karşılayan sütunları seçin.In MongoDB, you can use capped Collection or store timestamps that natural orderion.
• [FONT:0)Denormalizasyon:[Dönetici:[Dönetici:0) Veriyi karmaşıklaştırır, böylece belirli bir sorgu için gerekli olan siparişde depolanır.Bu ticaret depolama ve okuma hızı için yaz.
• [FONT:0) Diziler veya gömülü belgeler kullanın: Belge veritabanında, alt-arrays (e.g., sorted comment IDs) okumak için sıralamayı önlemek için.

Schema optimizasyonu her zaman yazma kalıpları ve veri tutarlılığı göz önünde bulundurmalıdır. Aggressive denormalizasyon anomalileri güncellemeye yol açabilir.

Büyük Veri kümelerini sıralayın: Gelişmiş Teknikler

Veri setleri tek bir düğümün kapasitesinin ötesine büyürken veya hafıza sınırlarını aşarak, türleştirme dağıtılmış stratejiler gerektirir.

Limit Sonuç kümeleri ve Pagination Kullan

Her zaman belgelerin sayısını sınırlayın. En NoSQL veritabanı desteği ) veya ) Puanlarla birlikte, bu veritabanının yalnızca top N sonuçlarını sıralamasına göre sıralamamasını sağlar.

Birden fazla düğümde verileri dağıtıyor. Her bir shard bağımsız olarak verilerinin bir kısmını ve bir koordinatör sıralı sonuçları birleştirir.Bu, [[Dönetici:0)sort-merge) MongoDB gibi sistemlerde kullanılan sistemlere temeldir (parça kümeler ile) ve Apache Cassandra (görüntüsüz kümeler kullanarak).

• [FONT=0) MongoDB'de [Dönetici:2)) sharded koleksiyonunda yer alan bir alan, sorgunun tek bir shard'a yol açtığını veya sorgunun tamamını hafızada toplayarak, her bir shard'dan toplaması gerekir.
• [FONT:0) Cassandra,[Döncüler arası ayrımlar tek bir sorguda desteklenmez. Her bölümten veri almak ve uygulama seviyesinde birleştirmek veya geçiş yapmak için şemayı yeniden tasarlamak zorundasınız.

Ne zaman sertleştirici kullanarak, ortak tür sorgular için saç top işlemlerinin en aza indirmek için kafanızı tasarlayın.

Employ MapReduce veya Aggregation Borus

Kompleks tür gereksinimleri MapReduce veya aggregasyon hatları tarafından ele alınabilir, ki bu da kümede iş dağıtır.

• [FONT=0)MongoDB'nin aggregasyon boru hattı) bir [[Dönetici:2|sort) aşaması, her iki belgenin de hacmini azaltmak için boru hattında erken yerleştirilebilecek olan endeks, sonraki aşamalara kadar uzanır.
• [FONT:0]Apache Hadoop MapReduce, paruffle faz sırasında açıklanmış olan veriler - anahtarlar, daha önce kesintiye uğramadan önce sıralanır.Bu, toplu işlem için kullanışlıdır, ancak gerçek zamanlı sorgular için değildir.
• [FONT=0]Apache Spark[Dönetici:0) NoSQL kaynaklarından (örneğin, Cassandra, Spark konektörü aracılığıyla) ve kendi hafıza yönetimi ve bölümleme kullanarak düğümler arasında büyük veri setleri okuyabilmektedir.

Operasyonel sorgular için (ikinci yanıt süresi), aggregasyon hatları genellikle yavaş ve daha fazla kaynak-heavy tarafından tercih edilir.

Farklı NoSQL Systems için En İyi Uygulamalar

Verimli bir türleme, veritabanına özel bilgi gerektirir. Aşağıda en popüler NoSQL motorları için somut öneriler vardır.

MongoDB

• Her zaman sıraladığınız alanları indeksler kullanın. sorgu filtreleri ve sıralamayı kapsayan bileşik indeksler kullanın.
• Bir bileşik indeksinin parçası olmayan yüksek kartelality ile alanlara bakmaktan kaçının - veritabanı bir in-memory tipine geri dönebilir, bu da 444D tarafından kapılır:0)[Dönetici[Dönemli)[Dönemli)[0) bellek limiti (32 MB varsayılan olarak).
• Aggregasyon boru hattının:0)$sort[[Dönetici:2) erkenden sonra ) verileri aktarak en aza indirmek için aşamaları kullanın.
• Zamanlayıcı veriler için, [[Dönetici:0)createIndex ({ timestamp: -1 })[Döneticileri “en son ilk” sorgular için idealdir.

Cassandra

• Masalarınızı modelleyin, böylece sütunlar ihtiyacınız olan türden bir siparişle eşleştirir. Aynı veriler için farklı kümeleme emirlerine sahip birden çok masaya sahip olabilirsiniz (normalleşme).
• Mevcut kümeleme yönünde yeniden sipariş vermeniz gerekir. sorgu zamanında yeni sütunlar ekleyebilirsiniz.
• Malzemeleştirilmiş görüşlerin hafifçe kullanılması: otomatik olarak muhafaza edilen ek tablolar yaratırlar, ancak üst yazılırlar ve bilinen kısıtlamalar vardır.
• Bölümdeki gecikmeden kaçınmak için küçük (bölüm başına 100.000 satırdan fazla cevap) bölmeleri tutun.

DynamoDB

• Bir tür anahtarla bir kompozit birincil anahtar kullanın (önemli anahtar) forality that you need to sort on. Queries then return results in getting or falling order.
• Anahtar olmayan niteliklere bakmak için, bu tür anahtar olarak bir GSI oluşturmak. GSIs'in sonunda tutarlı ve ek kapasite tükettiğine dikkat edin.
• Kullanım:0)ScanIndexForward[[Dönetici:2) ayarlandığında [Düzücük sipariş için[Dönetici:0)) - indeksi verimli ve kullanır.
• Büyük sonuç setlerine bakmaktan kaçının; DynamoDB, talep başına 1 MB'ye sorgu sonuçları verir.Telement paginasyon ile birlikte:0)SonEvaluatedKey).

Redis

• Sorted setler ([DÜ:0)ZADD), [[DÜyetim:2)ZRANGE) sıralama için birincil mekanizmadır.
• dize değerleri için, [[DÜT:0)SORT[DÜT:1) komutunu kullanın, ancak sunucuyu engeller ve büyük listelerde kullanılmamalıdır.
• Karmaşık nesnelere bir çeşit ihtiyacınız varsa, onları bir tür kimlik seti ile donatın, sonra sıralamada kimlik tarafından nesneleri alın.

Couchbase

• N1QL, belgenin getirilmesinden kaçınmak için tüm alanları içeren indeksleri (öneticileri içeren) kullanarak kullanılır.
• Reklam analizi için, Analytics Service (N1QL süper set) kullanın ve büyük veri setleri için MPP mimarisinden yararlanabilir.

Performans Pitfalls Kaçmak için

Deneyimli geliştiriciler bile bu derece sıralama performansına düşebilir.

• [FONT:0] Büyük bir koleksiyona indeks olmadan alıntı yapmak; Bu güçler bir uyarı türünde başarısız olabilir (MongoDB bir hata atar veya yüksek gecikme ve hafıza basıncına neden olur.
• [FONT:0)UsingurFLT:1)ORDER BY[Dönetici:2) Cassandra'da rastgele bir sütunla ) Cassandra, ilan edilen sütunlarla sipariş ederek sipariş etmeyi destekler.
• [FONT:0) Uygulama seviyesindeki tüm eşleşen belgeleri almak için.[Dönetici:0) Her zaman filtre agresif bir şekilde filtreleyin ve sonuç yönetilebilir bir boyuta geri getirmek için paginasyon kullanın.
• [FONT:0] Düşük seçimlik bir alan tarafından yönlendirilmek.[DÜT:1] Düşük kartellik alanında bir indeks (örneğin, bir boolean) aynı değeri paylaşması, ikincil bir tür veya rastgele I/O'ya neden oluyor.
• [FONT=0) hafıza sınırlarını görmezden gelir.[Döneticiler genellikle hafıza miktarı üzerinde zor sınırlara sahiptir. Bu sınırları izleyin ve ya da daha küçük toplulara sorgular kırın.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

NoSQL veritabanında kullanılan verimli veriler, belirli veri modelini anlamak ve uygun indeksleme, şema tasarımı ve işleme teknikleri kullanmakla bağlıdır. Tüm çözüm yoktur: MongoDB'de mükemmel çalışan bir strateji Cassandra'da imkansız olabilir ve Redis'de önemsiz olan şey DynamoDB'de vahşice pahalı olabilir.

Erişim modellerinizi analiz ederek başlayın: hangi alanların çoğu zaman sıralanacaktır ve beklenen sonuç şu boyutlarda? oradan, şemanızı tasarlayın ve tüm bu kalıpları yerel olarak desteklemek için indekslerinizi tasarlayın. sorgular tek bir düğümün yeteneklerini aştığında, bir kovalama boru hatları veya özel bir analitik motora sıralamayı düşünün.

Daha fazla okuma için, [[0)MongoDB tür dokümantasyon[DFLT:1)[DinamoDBT:2)Cassandra kümeleme sütun siparişi) ve [[DynamoDBT| anahtar tasarım rehberi).