Welke indexen gebruiken vlakke geometrie bij het retourneren van resultaten?
Welke indexen gebruiken vlakke geometrie bij het retourneren van resultaten?

Video: Welke indexen gebruiken vlakke geometrie bij het retourneren van resultaten?

Video: Welke indexen gebruiken vlakke geometrie bij het retourneren van resultaten?
Video: Lagrange en Hamilton en de vlakke geometrie De ART college 4b 2024, Mei
Anonim

Om efficiënte query's van geospatiale coördinaten te ondersteunen: gegevens , MongoDB biedt twee speciale indexen : 2d indexen en 2sphere indexen gebruikt voor vlakke geometrie bij het retourneren van resultaten bolvormig geometrie tot resultaten retourneren.

Hoe bekijk ik op deze manier indexen in MongoDB?

Tot weergave een lijst van alles indexen op een inzameling in MongoDB Kompas, klik op de doelverzameling in het linkerdeelvenster en selecteer de Indexen tabblad.

Bovendien, wat zijn indexen in MongoDB? Een index in MongoDB is een speciale gegevensstructuur die de gegevens bevat van enkele velden van documenten waarop de inhoudsopgave is gecreëerd. Indexen de snelheid van zoekbewerkingen in de database verbeteren, omdat in plaats van het hele document te doorzoeken, de zoekopdracht wordt uitgevoerd op de indexen die slechts enkele velden bevat.

Waar worden daarnaast MongoDB-indexen opgeslagen?

Dus wanneer indexen zijn gemaakt, zijn ze ook opgeslagen op de schijf, Maar wanneer een toepassing wordt uitgevoerd, worden ze op basis van veelvuldig gebruik en zelfs snellere toegang in het RAM geladen, maar er is een verschil tussen geladen en gemaakt. Ook laden van een inhoudsopgave is niet hetzelfde als het laden van een verzameling of records in het RAM.

Welke van de volgende methoden wordt gebruikt om een index te maken in MongoDB?

Creëren een Index in MongoDB wordt gedaan met behulp van de " createIndex " methode . De volgend op voorbeeld laat zien hoe add inhoudsopgave te verzamelen. Laten we aannemen dat we dezelfde verzameling werknemers hebben die de veldnamen "Employeeid" en "EmployeeName" heeft.

Aanbevolen: