O objetivo do Couchbase é permitir que cada vez mais aplicativos corporativos aproveitem e adotem o modelo de dados NoSQL/JSON. O N1QL simplifica essa transição dos bancos de dados relacionais tradicionais e foi desenvolvido com vários recursos para obter o melhor dos dois mundos. Continuando o trem do Couchbase Server 4.5, a versão 4.5.1 traz várias melhorias de funcionalidade, usabilidade e desempenho no N1QL. Esses aprimoramentos abordam muitos dos problemas críticos de nossos clientes e, em geral, demonstram a força e a sofisticação do N1QL.

Embora alguns dos novos aprimoramentos melhorem a funcionalidade existente, outros, como a função SUFFIXES(), enriquecem a consulta N1QL com uma grande melhoria no desempenho das consultas LIKE. Outros aprimoramentos melhoram a criação e a manipulação dinâmica de objetos JSON, a precisão dos números, a sintaxe UPDATE para matrizes aninhadas etc,

Tenho certeza de que isso exigirá uma série, mas neste blog destacarei os aprimoramentos da LIKE-query e da UPDATE. Veja o Couchbase Server 4.5.1 O que há de novo e Notas de versão para obter a lista completa de aprimoramentos do N1QL. Parabéns à equipe do N1QL!

Consultas LIKE de correspondência de padrões eficientes com SUFFIXES()

A correspondência de padrões é uma funcionalidade amplamente usada em consultas SQL e, normalmente, é obtida com o uso do operador LIKE. Em especial, a correspondência curinga eficiente é muito importante. LIKE 'foo%' pode ser implementado de forma eficiente com um índice padrão, mas não LIKE '%foo%'. Essa correspondência de padrões com curinga principal é vital para todos os aplicativos que têm uma caixa de pesquisa para corresponder a palavras parciais ou para sugerir texto correspondente de forma inteligente. Por exemplo,

  • Um site de reservas de viagens que deseja exibir aeroportos correspondentes quando o usuário começa a digitar algumas letras do nome do aeroporto.
  • Um usuário que encontra todos os e-mails com uma palavra específica ou uma palavra parcial no assunto.
  • Encontrar todos os tópicos de um fórum ou postagens de blog com palavras-chave específicas no título.

No Couchbase Server 4.5.1, o N1QL resolve esse problema adicionando uma nova função de string SUFFIXES() e combinando-a com a funcionalidade de indexação de matriz introduzida no Couchbase Server 4.5. Juntas, elas trazem uma grande diferença no desempenho das consultas LIKE com curingas principais, como LIKE "%foo%". A funcionalidade principal de SUFFIXES() é muito simples, basicamente ela produz uma matriz de todas as possíveis substrings de sufixo de uma determinada string. Por exemplo,

A imagem a seguir mostra uma técnica exclusiva para combinar SUFFIXES() com a indexação de matriz para aumentar magicamente o GOSTO desempenho da consulta.

  1. A etapa 1 (em azul) mostra a matriz de substrings de sufixo gerada por SUFFIXES() para doc1.title
  2. A etapa 2 (em amarelo) mostra o índice de matriz criado com as substrings de sufixo geradas na etapa 1. Observe que a entrada de índice para "madeira" aponta para doc1 e doc4pois essa é uma das substrings de sufixo dos títulos de ambos os documentos. Da mesma forma, "ood" aponta para doc1, doc4e doc8.
  3. A etapa 3 (em verde) executa uma consulta equivalente a SELECT title FROM bucket WHERE title LIKE "%wood%". O predicado LIKE é transformado para usar o índice de matriz usando a construção ANY. Consulte a documentação para obter mais detalhes sobre como usar a indexação de matriz.
    • Observe que o curinga inicial é removido no novo LIKE "wood%" predicado.
    • Essa é uma transformação precisa, porque a pesquisa de índice de matriz para "madeira" aponta para todos os documentos cujo título tenha a subcadeia final "madeira"
  4. Na Etapa 4, o N1QL procura no Array Index para encontrar todos os documentos que correspondam a "wood%". Isso retorna {doc1, doc3, doc4}porque
    • a pesquisa de índice produz uma extensão, que obtém documentos de "madeira" para "wooe"
    • doc1 e doc4 são combinados por causa da entrada de índice "wood" gerada por SUFFIXES() ao criar o índice da matriz.
    • doc3 é correspondido por causa de sua entrada de índice correspondente para "woodland" (floresta)
  5. Por fim, na etapa 5, o N1QL retorna os resultados da consulta.

Vamos ver um exemplo de trabalho com o amostra de viagem documentos, o que mostrou um aumento de 12x no desempenho da consulta.

  1. Suponha um documento com um campo de string cujo valor seja algumas palavras de texto ou uma frase. Por exemplo, o título de um ponto de referência, o endereço de um local, o nome de um restaurante, o nome completo de uma pessoa/lugar etc., Para essa explicação, consideramos título de marco histórico documentos em amostra de viagem.
  2. Criar índice secundário em título campo usando SUFFIXES() como:

    SUFFIXES(título) gera todas as possíveis substrings de sufixo de títuloe o índice terá entradas para cada uma dessas substrings, todas fazendo referência aos documentos correspondentes.
  3. Agora, considere a seguinte consulta, que encontra todos os documentos com a substring "terra" em título. Essa consulta produz o seguinte plano e é executada em aproximadamente 120 ms no meu laptop. Você pode ver claramente que ela busca todos os marco histórico documentos e, em seguida, aplica o LIKE "%land%"para encontrar todos os documentos correspondentes.
  4. No Couchbase 4.5.1, essa consulta pode ser reescrita para aproveitar o índice de matriz idx_title_suffix criado em (2) acima.

Observe que:

  • A nova consulta em (4) usa LIKE "land%", em vez de LIKE "%land%". O predicado anterior sem curinga inicial '%' produz uma pesquisa de índice muito mais eficiente do que a última, que não pode empurrar o predicado para o índice.
  • o índice da matriz idx_title_suffix é criado com todas as possíveis substrings de sufixo de títuloe, portanto, a pesquisa de qualquer substring de sufixo do título pode encontrar uma correspondência bem-sucedida.
  • No plano de consulta 4.5.1 acima em (4), o N1QL transfere o predicado LIKE para a pesquisa de índice e evita o processamento adicional da string de correspondência de padrões. Essa consulta foi executada em 18 ms.
  • De fato, com o índice de matriz de cobertura a seguir, a consulta foi executada em 10 ms, o que é 12 vezes mais rápido.

Veja isso blog para obter detalhes sobre um aplicativo do mundo real desse recurso.

Aprimoramentos no UPDATE para trabalhar com matrizes aninhadas

Os aplicativos corporativos geralmente têm dados complexos e precisam modelar documentos JSON com vários níveis de objetos e matrizes aninhados. O N1QL oferece suporte a expressões complexas e construções de linguagem para navegar e consultar esses documentos com matrizes aninhadas. O N1QL também oferece suporte a Indexação de matrizescom o qual os índices secundários podem ser criados nos elementos da matriz e, posteriormente, consultados.
No Couchbase Server 4.5.1, o ATUALIZAÇÃO A sintaxe da instrução foi aprimorada para navegar por matrizes aninhadas em documentos e atualizar campos específicos em elementos de matrizes aninhadas. A declaração PARA-cláusula do ATUALIZAÇÃO foi aprimorada para avaliar funções e expressões, e a nova sintaxe oferece suporte a vários comandos PARA para acessar e atualizar campos em matrizes aninhadas.
Considere o seguinte documento com uma matriz aninhada como:

O novo ATUALIZAÇÃO em 4.5.1 pode ser usada de diferentes maneiras para acessar e atualizar matrizes aninhadas:

Observe que:

  • O CONJUNTOA cláusula - avalia funções como OBJECT_ADD() e ARRAY_FLATTEN()
  • PARA podem ser usadas de forma aninhada com expressões para processar elementos de matriz em diferentes níveis de aninhamento.

Para obter um exemplo de trabalho, considere o bucket de amostra amostra de viagem  fornecido com a versão 4.5.1.

  1. Primeiro, vamos adicionar uma matriz aninhada de voos especiais à matriz de programação em amostra de viagem balde, para alguns documentos.
  2. A instrução UPDATE a seguir adiciona um terceiro campo a cada voo especial:

Há muitos outros aprimoramentos importantes do N1QL e recursos de desempenho na versão 4.5.1 do Couchbase Server. Escreverei sobre eles em meu próximo blog/parte2.

Download 4.5.1 e experimente. Informe-me se tiver alguma dúvida/comentário ou se estiver achando o produto fantástico ;-)
Saúde!!!

Autor

Postado por Prasad Varakur, gerente principal de produtos da Couchbase

Prasad Varakur é gerente de produto principal da Couchbase. Prasad é líder de produtos e engenharia em bancos de dados (SQL, noSQL, Bigdata) e sistemas distribuídos.

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