Grenzwerte für partitionierte Datenbanken

Partitionierte Datenbanken haben Grenzen für die Anzahl der Indizes und die Gesamtgröße aller Dokumente mit demselben Partitionsschlüssel aller Dokumente mit demselben Partitionsschlüssel.

Partitionsbezogene Abfragen haben ein kürzeres, vom Dienst erzwungenes Timeout als globale abfragen und eine geringere Begrenzung der Gesamtzahl der Dokumente, die mit einer Anfrage abgerufen werden können HTTP anfrage abgerufen werden können.

Einzelheiten zu diesen Beschränkungen finden Sie unter IBM Cloudant.

Gründe für die Verwendung einer partitionierten Datenbank

Partitionierte Datenbanken sind ideal, wenn Ihre Anwendung von der Gruppierung zusammengehöriger Dokumente profitiert und eine vorhersehbare, skalierbare Abfrageleistung benötigt.

Eine partitionierte Datenbank ermöglicht sowohl Abfragen auf Partitions-Ebene als auch globale Abfragen. Die partitionsbezogene Abfrage nutzt die gemeinsame Lage von Dokumenten mit einem bestimmten Partitionsschlüssel und ermöglicht eine effizientere und skalierbare Abfrageleistung. Bei Workloads, die in Form eines Partitionsschlüssels ausgedrückt werden können, kann dies abfragelatenz und Kosten erheblich reduzieren.

Die Partitionierung ist besonders wertvoll, wenn Ihre Anwendung eine vorhersehbare leistung im großen Maßstab benötigt. Abfragen mit Partitionierung, die Indizes effektiv nutzen indizes nutzen, bleiben schnell, auch wenn der Datenbestand wächst, und lassen sich effizient über bis zu 64 Shards skalieren. Daher sind partitionierte Datenbanken gut geeignet für arbeitslasten mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz.

Wenn der Datensatz viele Datenbank-Shards erfordert, verwenden Anwendungen typischerweise partitionsbezogene Abfragen für latenzempfindliche Operationen, während globale Abfragen für weniger zeitkritische Aufgaben wie die Stapelverarbeitung reserviert sind.

Gründe, warum partitionierte Datenbanken möglicherweise nicht geeignet sind

Partitionierte Datenbanken erfordern eine sorgfältige Datenmodellierung und unter Umständen die Duplizierung von indizes erfordern. Für viele Anwendungsfälle lohnt sich dieser Mehraufwand nicht.

Partitionierte Datenbanken bieten zwar Leistungsvorteile, wenn sie richtig eingesetzt werden, führen sie Einschränkungen ein, die nicht für jede Arbeitslast geeignet sind. Sie müssen einen sinnvollen Partitionsschlüssel für Ihre Anwendungen definieren, der zusammengehörige dokumente gruppiert und eine effiziente Abfrage unterstützt. Wenn jedes Dokument einen eindeutigen Schlüssel hat, oder wenn es zu wenige Partitionsschlüssel gibt, schneiden partitionierte Datenbanken wahrscheinlich schlechter als nicht partitionierte Datenbanken.

Für Abfragen mit Partitionierungsbereich müssen Sie partitionierte Indizes erstellen. Dies kann je nach den Zugriffsmustern Ihrer Anwendung die Pflege sowohl globaler als auch partitionierter Indizes zugriffsmustern Ihrer Anwendung.

Bestimmung der Eignung einer partitionierten Datenbank

Sie kennen nun die Vor- und Nachteile von partitionierten Datenbanken, der nächste Schritt besteht darin, zu verstehen, ob Ihr Datenmodell mit einer partitionierten Datenbank funktioniert.

Bewerten Sie Ihr Datenmodell und Ihre Anwendungsanforderungen anhand dieser Kriterien, um die Eignung einer partitionierten Datenbank:

1. Eine hohe Kardinalität der Partitionsschlüssel ist von entscheidender Bedeutung: Die Anzahl der eindeutigen Partitionsschlüssel sollte weitaus größer sein als die Anzahl der Scherben.
2. Die Abfragelast muss gleichmäßig verteilt sein: Wenn die meisten Abfragen auf einen einzigen Partitionsschlüssel abzielen, können Hotspots entstehen und die Leistung beeinträchtigen.
3. Partitionsschlüssel sollten zusammengehörige Dokumente gruppieren: Wenn jeder Schlüssel nur einem Dokument zugeordnet ist, bietet die Partitionierung nur wenig Nutzen.

Erstellen von partitionierten Datenbanken und Indizes

Sie müssen bei der Erstellung der Datenbank entscheiden, ob eine Partitionierung erfolgen soll. Geben Sie beim Erstellen der Datenbank durch den Abfragezeichenfolgeparameter partitioned an, ob es sich um eine partitionierte Datenbank handelt. Die Standardeinstellung für „ partitioned “ lautet „ false “.

Ähnlich ist ein Index entweder global oder partitioniert; Sie legen dies fest, wenn Sie sie legen dies fest, wenn Sie einen Index über das Feld partitioned in Ihrem Entwurfsdokument erstellen. Alle indizes im Entwurfsdokument erben das Feld partitioned des Entwurfs dokuments. Wenn Sie einen partitionierten Index abfragen, verwenden Sie partitionierte Abfragen die den abzufragenden Partitionsschlüssel in Ihrer Anfrage enthalten.

Der Partitionierungstyp eines Indexes oder einer Datenbank kann nach seiner Erstellung nicht mehr geändert werden.

Abfragen, die auf Partitionen beschränkt sind, können nur auf partitionierte Indizes durchgeführt werden. Ähnlich, können globale Abfragen nur an globalen Indizes vorgenommen werden.

{
  "options": {
    "partitioned": false
  },
  "views": {
    "by-device": {
      "map": "function(doc) { emit(doc.deviceID, doc.infrastructureID) }"
    }
  }
}

{
  "options": {
    "partitioned": true
  },
  "views": {
    "by-device": {
      "map": "function(doc) { emit(doc.deviceID, doc.infrastructureID) }"
    }
  }
}

Lernprogramme für partitionierte Datenbanken

Partitionierte Datenbanken sind auf den ersten Blick schwer zu verstehen. In diesen beiden Beispielen können Sie die Konzepte in Aktion sehen:

1. Lesen Sie " Erstellen eines IoT Historikers mit partitionierten Datenbanken ", um einen tiefen Einblick in partitionierte Datenbanken mit Beispielen in verschiedenen Programmiersprachen zu erhalten.
2. In diesem Blog-Artikel erfahren Sie mehr über partitionierte Datenbanken und „ Node.js “ – darunter auch, wie man eine partitionierte Datenbank erstellt, sowie Informationen zu Suchfunktionen, Views und einem globalen Index.