Вторник , 24 мая 2022
Бизнес-Новости
Разное / Повысить уникальность документа: Повысить уникальность текста онлайн бесплатно

Повысить уникальность документа: Повысить уникальность текста онлайн бесплатно

Содержание

Как повысить уникальность документа техническими методами

Уникальность документа можно поднять многими способами, о которых мы писали ранее.
Кроме ручного исправления текста есть много технических методов для повышения процента уникальности текста. Основными приемуществовами технических способов является экономия времени, и возможность обойтись без кропотливого переписывания заимствованных фрагментов.
К отрицательным сторонам мы можем отнести то, что сервисы проверки на заимствования постоянно совершенствуют свои алгоритмы. Это приводит к тому, что методы перестают работать. Этот момент учитывает наш сервис. Мы разрабатываем такие методы обхода антиплагиата, которые нивелируют все возможные способы обнаружения наших методов, антиплагиаты не могут создать противодействия.

Ниже мы расскажем, как при помощи технических способов, вы можете избавиться от плагиата в своем документе.
Сейчас на уровень уникальности очень сильно влияют сноски и список литературы. Чтобы вы не делали, даже используя абсолютно новую литературу, весь список литературы будет помечен, как цитирование, а в итоговом значении проверки значение будет добавлено в плагиат.

Со сносками все еще хуже. Сноска в колонтитуле – это сто процентный плагиат, а текст в работе помеченный сноской будет считаться цитированием и так же, как и в случае со списком литературы, значение это добавлено в плагиат.
Т.е. делая сноски, вы удваиваете плагиат в документе! Ни рерайт, ни технические способы не помогут вам это исправить!
Максимально сокращайте объем списка литературы и сносок – это значительно поможет повысить уникальность текста документа! Это особенно актуально для тех, у кого требования по уникальности работы от 80% и выше.
Антиплагиаты не распознают картинки, поэтому для повышения уникальности документа используйте эту уязвимость. Можете вместо схем, таблиц, формул и слов вставлять изображения. Учтите, что если заменяете текст, то нужно заменять целые слова, предложения или абзацы.
Не стоит заменять рисунками отдельные буквы – это не повысить уникальность текста, а системы поиска плагиата покажут уведомление, что вы пытаетесь обмануть.
Можете в настройках Ворд настроить автоматическую расстановку переносов. Это поможет в некоторых сервисах пройти проверку. Но учтите, что переносы не работают в Руконтексте и системах «Антиплагиат».
Изменение кодировки или формата файла. Действенный метод. Например, антиплагиат может показать уникальность текста документа в одном формате меньше, чем в другом.
Мы рассказали вам о техническом способе, который поможет повысить уникальность документа.
Любителей массово клепать сноски и ссылки мы предупредили о последствиях, а также подсказали, как значительно снизить процент плагиата.

В интернете есть такой совет: добавляйте невидимый текст в работу. Да, лет пять назад такой способ давал нужный эффект. Пользователи в пустых местах (например, между абзацев) вставляли мелкий текст и закрашивали его белым цветом. Не делайте этого! Это не помогает. Вы не получите совершенно никакого повышения уникальности, а наоборот вы получите проблему в виде уведомления об обходе (обмане). Вам это нужно?

Не стоит тратить свое время на замену кириллицы на схожие буквы из других языков. Раньше, лет 7-10 назад это работало. В тексте заменяли кириллические буквы на идентичные по написанию латинские буквы (или брали буквы из других алфавитов). Сейчас это не даст никакого эффекта.
Не работает и перестановка абзацев и предложений местами. Системы наподобие Антиплагиат, Руконтекст, Etxt и прочие легко определят заимствования, не зависимо от расположения фрагментов текста.
Массовые грамматические ошибки. С плагиатом это вам не поможет. Если преподаватель не слепой, то подобные действия обеспечат проблемы для вас.

☞ Если после всех ваших усилий добиться требуемого процента у вас не получается;

☞ Если у вас нет времени и желания на эксперименты;
☞ Если вам нужно срочно поднять уникальность документа…
✓ Воспользуйтесь нашим сервисом. Мы используем самые эффективные методы повышения. Используя наш сервис, вы за несколько минут получите нужный вам результат и полную уверенность, что ваш документ гарантировано пройдет проверку на плагиат, показав требуемый вам процент уникальности. А главное, никаких уведомлений о попытке обмана или обхода от антиплагиата.
Наш сервис прост в использовании. Работает 24 часа в сутки и 365 дней в году. Не собирает никакой личной информации. Обработанный документ удаляется с сервера сразу после отправки готового документа вам. Поддержка работает ежедневно и поможет вам при необходимости.
Как повышать уникальность через наш сервис, читайте в этой статье.

С Фикстекст всё гораздо проще!

Антиплагиат Эксперт — повышение уникальности текстов. Часто задаваемые вопросы.

Антиплагиат Эксперт — повышение уникальности текстов. Часто задаваемые вопросы. | Антиплагиат Эксперт Вопросы и ответыadmin2017-04-17T15:29:47+03:00

Сайт полностью автоматизирован, работает без перерывов и выходных, круглосуточно. Вы можете повысить уникальность в любое время, “Антиплагиат Эксперт” всегда к вашим услугам.

Сервис “Антиплагиат Эксперт” кодирует сам файл, при этом Ваш текст остается неизменным. Наши методы повышения уникальности не имеют аналогов, это лучшее предложение на рынке.

Да, мы даем гарантию, что файл, обработанный в сервисе “Антиплагиат Эксперт”, пройдет проверку выбранной системы. Но так как это техническая обработка, а не рерайт мы можем вам гарантировать только то, что выбранная при загрузке документа система покажет нужный процент уникальности. При проверке работы присутствует и человеческий фактор. Если преподаватель захочет вывести Вас на “чистую воду”, он найдет способ выявить обработку. Учитывайте это при обработке документа. Мы к сожалению, не волшебники, но постоянно работаем над совершенствованием технологии обработки.

Проверьте папку “Спам” в своем почтовом ящике, потому что письма иногда попадают туда. Отметьте письмо, и укажите “Не спам”. После этого, письма от нас будут доходить нормально.

Вы можете отправить письмо через раздел Контакты. Мы проверим уникальность вашей работы и предоставим вам Отчет. Так же вы можете самостоятельно проверить уникальность, ниже описано как это сделать:

Как проверить уникальность своей работы при помощи сайта www.antiplagiat.ru?
Зарегистрируйтесь на www.antiplagiat.ru и загрузите работу целиком в личный кабинет. Для этого нажмите кнопку Проверить документ.

Как проверить уникальность своей работы при помощи программы ETXT Антиплагиат?
Скачайте программу, нажмите Файл, Открыть файл, затем нажмите Операции и Проверить уникальность.http://www.etxt.ru/downloads/etxt_antiplagiat.zip

Как проверить уникальность своей работы при помощи программы Advego Plagiatus?
Скачайте программу, скопируйте и вставьте текст из вашего Word документа, проверьте уникальность.http://advego.ru/plagiatus/advego_plagiatus.exe

Все очень просто, загружаете документ, вводите Ваш email, выбираете систему, по которой нужно поднять уникальность и указываете желаемый процент. После этого оплачиваете заказ и моментально получаете результат.

1. Прежде всего проверьте, есть ли ваш ВУЗ в списке по этой ссылке. Если есть – заказывайте обработку по Antiplagiat.ru/Антиплагиат.ВУЗ
2. Если у Вас нет возможности узнать, в какой системе будут проверять, тогда заказывайте повышение по всем сразу..

Система считывает количество страниц по общим стандартам, шрифт Times New Roman 14, интервал 1.5. Стоимость обработки зависит только от объема(количества страниц) работы, процент уникальности не влияет на стоимость.
Например, Вы можете загрузить текст с уникальностью 0% и заказать 100%, это никак не повлияет на стоимость.

Нет, Вы получите точно такой же документ. Система “Антиплагиат Эксперт” повышает уникальность за счет кодирования самого файла, при этом текст и сама работа остаются неизменными.

Вы можете оплатить заказ не выходя из дома, любым удобным для Вас способом, доступно более 50 вариантов. Оплата станет доступной сразу после оформления заказа.

После оплаты вы моментально получаете доступ к работе с повышенной уникальностью.

Напишите менеджеру, или заполните форму обратной связи

Добро пожаловать на сайт «Антиплагиат Эксперт»

Powered by themekiller.com anime4online.com animextoon.com apk4phone.com tengag.com moviekillers.com

самые хитрые способы Повышение актуальности.

Продолжая рассмотрение вопросов о способах повышения оригинальности текста , остановимся на второй группе таких способов, которые мы обозначили как «технические» (первая группа – «честные» способы повышения оригинальности текста описана здесь).

Все технические способы обхода системы Антиплагиат можно подразделить на 2 группы. К первой можно отнести обман самой системы проверки текста, ко второй обман скрипта, который передает текст для проверки.

Давайте остановимся на указанных способах более подробно.

  1. 1. Наверное, самым первым способом обхода системы Антиплагиат является способ замены русских (кириллических) букв на схожие по написанию иные буквы (латинские). Наиболее распространенными буквами для замены оказались буквы: а, о, м, р, к, х, и, с. Автор в Word выбирал замену символов по всему документу и получал, хоть и не читаемый в нормальном понимании текст, но «смотрящимся» вполне допустимо. Немаловажной особенностью была необходимость отключения проверки правописания во всем документе, так как для текстового редактора текст содержал очень много ошибок. Примерно через 2 года после начала работы системы Антиплагиат данную особенность разработчики исправили. Хотя стоит отметить, что до сих пор некоторые сервисы по проверке уникальности текста можно обойти таким образом.
  2. 2. Вторым этапом развития технических способов стало отыскание и замена русских букв на греческие и иные, схожие по написанию. Например, очень схожи по написанию буквы «О» в кириллице и «Омега» в греческом алфавите. Какое-то время данный способ также работал.
  3. 3. Помимо замены букв, достаточно часто применялись способы, связанные со вставкой невидимых для системы Антиплагиат специальных символов, начиная от пробела и заканчивая различными иероглифами в других системах исчисления.
  4. 4. После того, как на основном сайте по проверке студенческих работ Антиплагиат – www.Antiplagiat.ru была введена система проверки правописания и выделения всех слов, содержащих ошибки, а также пометкой всего документа красным восклицательным знаком, данный способ, в принципе, перестал быть актуальным. Хотя наличие восклицательного знака не говорит о применении технических способов обхода антиплагиата – он лишь рекомендует преподавателю более подробно ознакомиться с отчетом, так как во многих научных сферах такой знак возможен. К примеру, это иностранные языки, информатика, математика и т.д.
  5. 5. Самым простым и в то же время, самым доступным способом, который используется в настоящее время, является способ добавления оригинального текста к документу . А чтобы данный текст не был виден, его прячут в «Надписи», выводят за видимость экрана, делают белым цветом, устанавливает размер на 1 кегль. Большая часть сервисов в Интернете поступают именно данным образом. О данном способе, конечно же, знают все преподаватели и стараются выявить в отчете текст, который не соответствует содержанию работы. Гораздо более перспективно вставлять в работу не любой текст, а блоки из той же самой работы, которые являются оригинальными и преподавателю будет уже гораздо сложнее увидеть подвох.
  6. 6. Еще одним способом технического обхода системы Антиплагиат является подмена содержимого текста, который виден на экране, не отправляется корректно на проверку. Самой простой иллюстрацией этого метода является вставка вместо букв картинок – в Word все видно нормально, а вот при проверке на оригинальность эти буквы (цифры) пропадают. Замена отдельных букв эффекта не даст, так как таким образом значительно ухудшается орфография текста. Есть смысл менять слова целиком и приводить их к виду, который не воспринимается сервисом Антиплагиат. К примеру, можно заменить какой-нибудь символ, который теряется при проверке на какое-нибудь слово, и внести изменения в сам шрифт документа, чтобы он понимал под этим символом целое слово. Выявить такой способ технического повышения оригинальности не так сложно – нужно просто скопировать документ в любой текстовой редактор, лучше в блокнот и посмотреть – пропали ли символы, буквы, слова и т.д. Надо сверить идентичность проверяемого текста и текста, который содержится в работе, так как это все равно будет видно в расширенном отчете системы «Антиплагиат-ВУЗ».

Безусловно, есть и иные технические способы повышения оригинальности текста, но самый лучший способ, это конечно копирайт, ну на крайний случай, рерайт.

Вы учащийся и думаете о том, каккурсовой, дипломной или другой учебной работы? Если так, то Вы нашли, что искали! В нашей статье речь пойдет об онлайн сервисе для повышения уровня оригинальности текста.

Если Вы не любитель тратить время на чтение дополнительной информации, то можете смело нажать кнопку выше, чтобы повысить оригинальность своей работы.

Несколько слов об оригинальности, которую проверяет антиплагиат.ру, вуз

Оригинальность текста — это величина, которая определяет наличие/отсутствие заимствования текста из интернета. Единица измерения для этого показателя — проценты. Максимальный процент оригинальности — 100%. Минимальный 0%. Чем выше процент оригинальности, тем лучше. В каждом ВУЗе и для каждого предмета свои критерии минимально допустимого процента заимствования текста. Например, если в вашем учебном заведении установили планку в 85%, то ваша работа не пройдет проверку, если оригинальность ниже этого значения.

Как правило, самостоятельно написать оригинальную работу с 85% — это тяжкий, и не всегда не достижимый, труд для студента.

Благо существуют сервисы, которые помогут повысить оригинальность текста в считанные секунды. Антиплагиат Фокс относится как раз к таким сервисам.

Как повысить оригинальность работы?

На снимке ниже можно увидеть результат повышения оригинальности дипломной работы для Антиплагиат.ру (одного из самых популярных сайтов проверки на плагиат).

Студент ЮУрГУ изначально добавил этот документ с оригинальностью 32%, что недостаточно для прохождения проверки на плагиат в этом ВУЗе. Преподаватель установил порог минимального значения в 85%. Мы обработали эту работу студента и повысили оригинальность до 88%. Как правило, лучше повышать уникальность с небольшим запасом. Обработав файл через нашу систему студент получил «авторскую работу» с высоким процентом оригинальности (при этом, оформление и текст в работе не поменялись, т.к. мы кодируем документ). При желании, пользователь нашей системы может в любой момент повторно повысить оригинальность бесплатно в онлайн режиме.

Повысить уровень оригинальности работы (по шагам)

Шаг 1. Добавьте файл с работой в формате DOC или DOCX.

На снимке экрана представлен фрагмент страницы оформления заказа. Наша система принимает только файлы в Вордовском формате DOC или DOCX. Если у вас другой формат файла, то рекомендуем конвертировать файл в нужный формат. В интернете много онлайн сервисов, которые бесплатно конвертирует документы. Если возникают проблемы, напишите нам. Мы бесплатно решим Ваш вопрос.

Еще момент. Если вы ранее обработали этот файл в другой системе, чтобы искусственно повысить оригинальность в антиплагиате или пробовали повысить оригинальность текста самостоятельно, то рекомендуем добавлять на наш сайт исходный файл (до любых технических вмешательств). Если, все-таки, файл только один и он уже обработан, то напишите нам предварительно. Мы бесплатно исправим файл и отправим для повышения оригинальности.

Шаг 2. Укажите корректный емэйл при оформлении заказа.

Система запросит электронную почту для оформления заказа. Рекомендуем не игнорировать этот пункт и указывать адрес почты. У Вас появляются дополнительные бесплатные возможности. Например, Вы сможете в любой момент изменить оригинальность оплаченного ранее файла. Также система зафиксирует количество документов, которые вы обработали для повышения оригинальности. Мы предложим вам льготные условия сотрудничества, исходя из этих данных.

Шаг 3. Выберете оптимальный процент оригинальности текста.

Рекомендуем не завышать процент оригинальности текста при оформлении заказа. Если в Вашем учебном заведении требуют не менее 80% оригинальности, то не следует указывать выше. Мы рекомендуем даже указать чуть ниже, чем требуется. Наша система, все-равно, с небольшим запасом обрабатывает тексты.

Шаг 4. Укажите систему проверки на плагиат при обработке.

Если Вы не знаете систему проверки в вашем учебном заведении, то попробуйте выяснить у преподавателя или у одногруппников. Заказывайте третий метод обработки (Антиплагиат.ру ВУЗ + ETXT), если не уверены в методике проверки.

Проверяйте оригинальность только в той системе, в которой была заказана обработка текста. Не стоит проверять оригинальность в Антиплагиат.ру, если документ обработали для программы etxt, и наоборот. Если это правило будет проигнорировано, то повышение оригинальности текста не ощутится при проверке. Напишите нам, если возникают сложности с выбором системы обработки.

Ответы на часто задаваемые вопросы:

— Как повысить оригинальность текста в антиплагиате самостоятельно?

Вы можете самостоятельно сделать рерайт своей работы. Необходимо переписать заимствованные участки текста, например, каждое предложение в тексте пересказать своим языком. Это не быстрое и изнурительное занятие. Если у вас нет времени и опыта, то рекомендуем заказать повышение оригинальности в нашем сервисе. Система повысит уникальность вашей работы за 3-7 минут. Вам не придется тратить несколько дней на переписывание текста.

— Можно ли повысить оригинальность текста бесплатно и онлайн?

Да, мы можем бесплатно повысить оригинальность 2-3 страниц вашего текста, в качестве примера нашей работы. Вам необходимо добавить небольшой файл для обработки, нажав кнопку в начале этой страницы. Напишите нам после добавления файла в чат на сайте или на эл. почту.

— Как повысить процент оригинальности текста для антиплагиат?

Вам необходимо добавить документ, в котором требуется повысить процент оригинальности. Система в онлайн режиме повысит оригинальность текста. Вам потребуется самостоятельно проверить оригинальность у нового файла. Добавить файл можно в начале этой страницы.

— Как повысить оригинальность дипломной работы? Поможем!

Добавьте файл с дипломной работой, в которой необходимо повысить оригинальность. Мы обработаем ваш документ в течение 3-7 минут. После обработки оригинальность вашей дипломной будет соответствовать требованиям ВУЗа, и успешно пройдет проверку в Антиплагиат. Добавить файл с дипломной работой можно вначале или внизу этой страницы.

Сложность обхода программ, проверяющих текст на уникальность, зависит от нескольких факторов: требований преподавателя, начальной уникальности и темы диплома или курсовой работы. К примеру, если , текст которой собран из нескольких источников и уникален на 40%, а преподавателю нужно как минимум 70%, повысить оригинальность будет несложно.

1. Лучший способ обойти антиплагиат — полная перестройка текста.

Если вы хорошо владеете словом или не понаслышке знакомы с или курсовой, можно попробовать обойти антиплагиат, переделав текст из источников таким образом, чтобы получился абсолютно другой документ. Составьте план и подробно распишите каждый из его пунктов, изменив структуру исходного текста. Если у вас хорошая память, прочитайте исходную статью или учебник, а затем перепишите своими словами. Так можно добиться максимального результата и поднять оригинальность.

2. Перестановка частей текста, предложений и абзацев поможет немного повысить оригинальность.

Как исправить антиплагиат в тексте бесплатно

Практически ни одно написание курсовой или дипломной работы не обходится без рерайта одного или нескольких источников. Рерайт – это своеобразное перефразирование начального текста, в результате которого выходит работа с таким же смыслом, но написанная в другой манере, что поможет пройти антиплагиат.

Рерайт бывает двух видов: глубокий и поверхностный. Первый вариант сложнее, но зато он позволяет получить связный текст с показателем оригинальности 90% и выше. Для этого Вам придется самостоятельно поработать над источниками: прочитать несколько статей по теме курсовой или диплома, составить предварительный план будущей структуры работы и пересказать своими словами основные мысли по теме. После этого можно сделать текст более развернутым, дополнить его фактами, примерами, цитатами и т. д. В результате получится действительно качественная работа, при сдаче которой можно надеяться на максимально высокую оценку.

С поверхностным рерайтом дело обстоит несколько иначе. Он подойдет разве что для троечников и лентяев, зато не потребует большой умственной нагрузки и пропускания через себя значительного объема информации. Прочитайте предложение из источника и перефразируйте его – и так с каждым по порядку. Структура исходного текста не изменится, но предложения будут достаточно уникальными.

: «Нужно ли говорить, что достижения в сфере информационных технологий затрагивают каждого из нас?» – «Всем известно, что развитие компьютерных технологий важно для каждого человека». По смыслу оба предложения схожи, но мы заменили вводные конструкции и подобрали синоним «информационных» — «компьютерных» технологий. Получилось поднять оригинальность, но опытный преподаватель, ознакомившись с работой, может догадаться, какой источник использован.

Устаревшие способы обойти антиплагиат

Раньше, чтобы обойти антиплагиат, было возможно просто заменить повторяющиеся русские буквы в словах на буквы английского алфавита (вроде «а», «о», «р») и так, схитрив, повысить уникальность работы. Сейчас нет такой программы, которая не смогла бы вычислить подобные манипуляции. То же касается и других устаревших фишек:

  • Сплошной синонимайзинг. Полученная таким способом дипломная работа может разве что повеселить преподавателя своей несуразностью. Синонимизированные тексты звучат не просто фальшиво, а совсем бессмысленно. Робот не может понять смысловые различия в словах, которые на первый взгляд кажутся синонимами – и в результате вы получите оригинальный, но несвязный текст, напоминающий бред сумасшедшего.
  • Захламление предложений вводными конструкциями. Как бы много слов по типу «таким образом», «хотелось бы сказать, что», «конечно» не добавили в курсовую работу, уникальность повысится максимум на 1-2 процента. Излишне водная теория не придется по вкусу преподавателю – никому не захочется искать смысл в дипломной работе, как иголку в стоге сена.
  • Вставка символов в белом цвете. Раньше любили повышать уникальность таким методом: в пустые места на страницах курсовых и дипломов вставлялись случайные наборы символов, затем цвет «ненужного» фрагмента заменялся белым. В итоге работа выглядела хорошо, невнимательные преподаватели могли не заметить подвоха в программах антиплагиата. Однако и этот способ был обречен на провал – простое копирование в блокнот или в окошко программы антиплагиат текста курсовой выдавало нечестные манипуляции. Сейчас этим преподавателей не удивишь.
  • Замена знаков препинания. Современные антиплагиаты не обращают внимания на подмены точек, запятых, тире и т. д. Даже вставка точек вместо пробелов не поможет исправить ситуацию, и повысить уникальность готовых и .

Технические способы повысить оригинальность самостоятельно

Если до достаточной уникальности Вам не хватает совсем немного (2-7%), воспользуйтесь встроенной в Word функцией автоматического переноса слов. Из-за того, что слово разделяется на две строки, робот воспринимает его как два отдельных слова. В некоторых случаях это помогает добиться чуть более высокой уникальности.

Вставка картинок. Если преподаватель требует наглядной подачи информации – добавления таблиц, формул, диаграмм с подписями и т. д., не стоит пытаться сделать все это уникальным. В любом случае вряд ли у Вас получиться переписать формулу бинома Ньютона так, чтобы она была не только правильной, но и уникальной. Просто сделайте скриншот и вставьте его в текст документа – при печати качество не изменится, и не найдет неуникальных фрагментов. То же с таблицами – создайте нужную таблицу в Word или Excel, сделайте снимок экрана и вставьте его в работу.

Вместо подмены русских букв латинскими попробуйте подходящие литеры греческого алфавита – программы антиплагиата пока еще не научились их распознавать как неуникальные части текста. Если греческих букв недостаточно, попробуйте вставлять символы из формул. Единственный минус такого способа – при открытии документа в Ворде все подправленные места будут отмечены как орфографические ошибки. Чтобы система не подчеркивала слова красной линией, отключите эту опцию в стандартных настройках программы.

Вставка оригинальных фрагментов за пределы видимости. При распечатке документа не будут видны вставленные в свободном пространстве надписи мелким шрифтом белого цвета, а также примечания. Таким образом, можно попытаться обойти антиплагиат, если вы не смогли с высокой оригинальностью, но опытные преподаватели уже сами в курсе подобных фишек, и обмануть их не так просто.

В некоторых ситуациях к тексту предъявляются определенные требования по уникальности. С этим часто сталкиваются студенты, которые пишут дипломные работы, потому что преподаватели проверяют курсовые на наличие копированного текста. Существует несколько способов, как обмануть антиплагиат, чтобы поднять процент уникальности текста.

Как пройти антиплагиат

Для многих аспирантов, студентов ВУЗа, фрилансеров вопрос прохождения теста на уникальность становится настоящей проблемой. Сотрудники SEO-студий (копирайтеры, рерайтеры) тоже стараются добиться максимальной оригинальности текста. В таких случаях полезно будет знать, как пройти плагиат с необходимым порогом по требованиям. Сначала следует разобраться, что подразумевается под этим понятием.

Плагиат – осознанное присвоение, выдача под своим именем чужого произведения: музыки, текста, открытий и т.д. В данном случае речь идет о рефератах, дипломных работах, научных выводах, текстах для сайтов. Сотрудники кафедры или научный руководитель используют несколько сервисов и программ для определения, какие части работы были написаны самостоятельно студентом, а какие просто скопированы из свободных источников. Самыми популярными считаются следующие варианты:

  • Content-Watch – онлайн сервис;
  • Антиплагиат – онлайн проверка;
  • Текст.ру;
  • ETXT – программа, которая устанавливается на компьютер;
  • Advego – программа (можно скачать бесплатно).

Результаты могут несколько отличаться при проверке разными сервисами, но принцип работы у них одинаковый. Суть алгоритма разработчики тщательно скрывают, постоянно улучшают, поэтому о способе сравнения можно догадываться лишь по общим сведениям. Пока что на 100% известны следующие моменты:

  1. Для системы весь текст является набором предложений и слов.
  2. Во время сверки с текстами, которые опубликованы в интернете, происходит сравнение исследуемого документа с базами программы. При совпадении порядка, расположения символов система выдает совпадение по тексту и обозначает его, как неуникальную часть.
  3. Чтобы выполнить обход алгоритма, необходимо менять слова, порядок написания, это поможет избежать совпадений с другими работами.

Как можно обойти антиплагиат

Проверяет работу человека робот, сравнивается совпадение по 4, а иногда и по 3 словам, что приводит часто к определению плагиатом устойчивых словосочетаний. Методы того, как обмануть систему антиплагиат, могут пригодиться даже тем людям, которые действительно самостоятельно готовят тексты. Считается, что для обмана программы необходимо просто писать на 100% все самому, но на деле этот совет срабатывает не всегда, поэтому приходится прибегать к некоторым бесплатным хитростям:

  1. Старайтесь подбирать непопулярные темы для статьи. Чем реже освещалась эта проблема в интернете, тем выше шанс получить хорошую уникальность.
  2. Старайтесь для написания использовать не учебники, а современные научные работы. Большее количество источников поможет уменьшить вероятность совпадения с другими текстами. Некоторые из свежих статей могут еще даже не находиться в базе данных антиплагиатных программ, что повысит шансы обойти проверку.
  3. Обрабатывайте тексты вручную: меняйте слова на синонимы, перефразируйте выражения там, где это возможно без потери смысла, добавляйте в неуникальные предложения новые слова.
  4. Если по требованию задания допускается, вставляйте больше личных выводов, размышлений, замечаний.
  5. Относитесь к написанию работы, как к изложению. Внимательно прочитайте абзац, далее нужно написать то же самое, но своими словами. Зачастую такой метод работает гораздо лучше, чем технические варианты обхитрить Антиплагиат. Причем это нельзя даже назвать обманом, вы действительно пишете работу самостоятельно.

Как повысить оригинальность текста в Антиплагиате

Можно антиплагиат обойти несколькими путями – лингвистическим и техническим. Первый вариант основывается на том, чтобы написать оригинальный текст за счет подбора синонимов слов, перестановки и добавлении частей текста. Второй можно с большей справедливостью назвать обманом, потому что применяются макросы, скрытые вставки, символы другого алфавита. Ниже приведены несколько лингвистических советов, как обойти антиплагиат бесплатно:

  1. Многие темы уже рассмотрены иностранными авторами. Найдите подходящий текст и прогоните через переводчик (лучше использовать свежие материалы). Измените исходник так, чтобы получился осознанный русский текст, «причешите» его. Вероятность того, что получится обойти антиплагиат, сильно возрастет.
  2. Многие новые книги с научными работами не имеют цифровой копии в интернете. Найдите на заданную тему такой учебник, сфотографируйте нужные куски текста. На компьютере можно распознать с фотографии при помощи ABBYY FineReader написанное и перевести в печатный формат. Высок шанс того, что в базе антиплагиата этой работы еще нет.

Как обойти систему антиплагиат техническими средствами

Это второй путь, как обмануть сайт антиплагиат при проверке любой статьи или дипломной работы. Есть варианты применить некоторые хитрости, которые заставят «думать» программу, что работа уникальная. Можно сделать следующее:

  1. Области невидимого текста, которые еще называют якорями. Заключается прием в том, что в части с низкой уникальностью вставляют блоки с оригинальным (но не всегда осмысленным) текстом, которые не видит человек, но учитывает программа проверки.
  2. Замена символов одного языка на другой. Работает не всегда, но попробовать можно. К примеру, доступно изменение русской буквы «о», на греческий омикрон «о». Учитывайте, что обмануть онлайн-сервис у вас получится, но проверяющий откроет файл, а в нем часть слов будет подчеркнута красным, указывая на орфографическую ошибку.
  3. В некоторых местах (к примеру, таблицы) замените символы на картинку (скриншот). Система работает только с буквами, изображения не учитываются.
  4. Исправить уникальность можно подбором синонимов к часто используемым словам. После автозамены обязательно вычитайте работу, какие-то участки, возможно, придется переделать.

Как обходить антиплагиат на платных сервисах

Выше были рассмотрены работающие методы, как обойти антиплагиат без вложения денег. У кого-то получается добиться заветного процента уникальности, у других же дела обстоят несколько хуже. Для таких случаев существует платный вариант – заказать повышение оригинальности. В интернете представлено много компаний и фрилансеров, которые готовы за определенную сумму взяться за повышение уникальности текста, убрать из него неоригинальные части. Стоимость может отличаться в зависимости от объема работы, сложности темы и сроков, к которым ее нужно сдать.

Если вы изначально не уверены в том, что способны выполнить все требования задания, стоит задуматься над заказом готовой seo-статьи, курсовой, диплома. Вам могут написать их с нуля, при этом гарантируют факт, что текст пройдет проверку антиплагиата. Если этого не произошло, дополнительные доработки чаще проводятся бесплатно до тех пор, пока работа не пройдет тест на оригинальность. Цена на услуги будет высокая, но вам удастся сохранить много времени и собственных нервов.

Видео: как можно обмануть антиплагиат

Нашли в тексте ошибку? Выделите её, нажмите Ctrl + Enter и мы всё исправим!

Обсудить

Как поднять оригинальность текста и обойти антиплагиат онлайн

От качества и уникальности контента, которым наполнен сайт, зависит успех его продвижения в сети. Уникальность требуется и от учебных работ, таких как рефераты, курсовые, дипломы, авторские труды и прочее.

Когда написать полностью уникальный текст невозможно, прибегают к рерайту , или рерайтингу (от англ. rewrite, переписывать). Рерайт чем-то напоминает школьное изложение, когда исходный текст пересказывается (переписывается) своими словами. Впрочем, рерайт тоже бывает разным — иногда требуется проработать не один, а несколько источников, изменить структуру текста (так называемый глубокий рерайт), иногда же достаточно просто заменить некоторые слова на синонимы.

Уникальность текста проверяется с помощью специальных программ по антиплагиату и измеряется в процентах. Если текст полностью или частично сворован с другого ресурса, программа покажет низкий процент уникальности, а еще подсветит неуникальные отрывки и покажет их источник.

Ниже представлены полезные советы, как добиться уникальности и обмануть антиплагиат. Надеемся, что эти советы помогут сделать оригинальный текст, лояльно воспринимаемый заказчиком и поисковыми системами.

Как сделать текст уникальным: 4 шага

Итак, вот примерный алгоритм того, как обойти антиплагиат и добиться уникального результата.

Шаг 1. Выбираем сервис для проверки

Сначала нужно определиться с сервисом, который будет проверять нашу работу. Есть множество программ антиплагиата . Если заказчик не указал конкретную программу, то лучше проверить уникальность 1-2 программами на свой выбор.

Некоторые из них (как etxt, advego) требуют скачивания и инсталляции на компьютере. Другие, например text.ru доступны для пользователей в онлайн режиме.

При этом следует быть готовым к тому, что разные сервисы показывают разный процент уникальности текста. Разница же в показаниях может достигать 50%!

Дело в том, что в каждую из них зашит собственный алгоритм подсчета и анализа текстового материала, недоступный для понимания большинству пользователей.

Шаг 2. Сохраняем все вариации текста

Следующим этапом на пути к тому, как обойти антиплагиат, является сохранение всех вариантов текста: как изначального, так и всех остальных.

Главное — не запутаться и последовательно менять структуру и содержание, добиваясь нужного показателя программы по антиплагиату.

Шаг 3. Делаем текст уникальным

Как этого добиться — читайте ниже. Если не требуется уникальность 98-100%, лучше подстраховаться и сделать уникальность на 5-10% выше необходимой, чтобы пройти проверку на любом сервисе.


Если бесплатные приложения покажут хороший показатель, то платный может занизить, и в итоге уникальность выйдет не та, что требовалась заказчику.

Знание — сила! Или как использовать правила шингла

Шингл- маленький кусочек текста из нескольких слов, по которому и происходит проверка уникальности написанного. Если указан шингл «3», это означает, что по трем словам будет осуществляться проверка. Такие данные задаются в параметрах самой программы. Обмануть антиплагиан легче, если знать это значение.

Чем большим будет значение шингла, тем легче добиться авторского оригинального материала. Но оптимальным для заказчика и исполнителя будет значение в 4-5 слов. Замените первое или последнее слово в фразе, и текст сразу станет оригинальным.

Шаг 4. Сохраняем готовый текст

Как только нужный процент оригинальности получен, текст обязательно сохранить и переслать на проверку.

Все способы обойти программу антиплагиат можно условно разделить на честные (когда уникальность текста действительно повышается) и нечестные (когда текст остается прежним, но программа воспринимает его как уникальный). Давайте их рассмотрим.

Как сделать текст уникальным: 6 честных способов

Ниже представлены рабочие инструменты, которые помогут сделать любой исходные материал уникальным для поисковых систем.

Способ 1. Глубокая переработка исходного материала/пересказ своими словами

Именно это и называют рерайтинг , что в переводе с английского буквально означает «переписывание».

Способ 2. Использование синонимов

Хотите знать ответ, как пройти антиплагиат? Используйте синонимы. Здесь важно понимать: несмотря на то, что синонимы часто позволяют сделать материал уникальным, автор вынужден постоянно находиться в поиске тех или иных слов-заменителей. В итоге, он зацикливается на этом, от чего страдает смысл текста.

Еще одна интересная фишка заключается в том, чтобы вставлять формулы и таблицы в виде рисунков. Этот прием позволяет повысить уникальность текста.

Если подбор синонимов идет плохо, используйте синонимайзеры. Синонимайзеры — специальные приложения, которые позволяют быстро подобрать слова, разные по написанию, но подобные по смыслу к исходному запросу. Они редоставляются на платной или бесплатной основе.


В них можно запрашивать не только отдельные термины, но и целые фразы. Это удобно, но все-таки не дает возможность полностью отрерайтить прежний материал за несколько секунд.

Способ 3. Перевод текста из источников на другом языке

Перевод текста из источников на другом языке — прекрасный способ, как обмануть антиплагиат etxt и любую другую программу. На выходе получается полностью уникальная работа, ведь исходный текст для рерайта опубликован на другом языке.

Проблемы заключаются в том, что

  • нужно найти подходящий по содержанию материал, написанный на иностранном. Очевидно, что придется найти несколько исходников для получения требуемого содержимого.
  • нужно суметь его грамотно перевести.

переводы сами по себе оплачиваются намного лучше, чем рерайт. Более подробно читайте в статье: «Как зарабатывать деньги на переводе статей ».

Способ 4. Замена часто повторяющихся слов

Часто это какие-то союзы или слова, по смыслу связанные с ключами. Заменяем 1-2 синонимами, близкими по значению.

Способ 5. Переделывание предложения с конца

Многие предложения, которые используются в статьях и других материалах, являются сложноподчиненными. То есть в них есть две части, из которых одна подчиняется другой. Достаточно поменять их местами, чтобы добиться не 100% уникальности, но хорошего коэффициента.

Опять же, многое будет зависеть от размеров шингла. Но во многих случаях смысл той или иной фразы можно донести до читателя и в обратном порядке.

Способ 6. Использование слов типа «непосредственно»

Считается, что применение этого или подобных ему наречий дважды на 1000 знаков сделает текст более авторским, то есть, оригинальным. При более частом применении, оно может начать бросаться в глаза. Но здесь требуется определенная сноровка, чтобы грамотно и к месту вписать эти наречия.

Как обмануть программу антиплагиат: нечестные способы

Кроме честных (или относительно честных) способов, есть и нечестные методы, которые помогают обмануть программу ангтиплагиат, заставив ее оценить неуникальный текст как уникальный.

  • Добавление автоматических переносов

С одной стороны, очень простой способ из области, как обмануть антиплагиат бесплатно. С другой, не во всех работах такое приветствуется.

Для рефератов это может быть подходящим решением, но при написании статей к публикации на сайтах , заказчики не примут работу с переносами, а их удаление сразу же раскроет подлинное положение дел. Поэтому необходимо оговаривать все технические нюансы заранее.

  • Использование не проиндексированного поисковыми системами материала

Как правило, поисковые роботы анализируют материал, взятый с сайта, и вносят данные о нем в хранилище. Проиндексированный текст, таким образом — тот, который был уже проверен поисковыми системами Google и прочими.

  • Использование макросов ворда

Макросы удобны для пользователя тем, что он может записать наиболее часто необходимые ему сочетания клавиш и затем обращаться к ним за секунду столько раз, сколько потребуется. Так удается упростить часто используемые действия или их комбинации.

Подобный образом устроена и работа с фрагментами текста, что и позволяет поднять его уникальность.

  • Помощь макроса Visual Basic

Способ для программистов, которые умеют пользоваться Visual Basic, как обмануть антиплагиат ру и другую программу. Все очень просто: после каждого слова или символа, в зависимости от объемов текста и сложности задачи, добавляется маленькая точка 1-го шрифта.

Визуально разглядеть ее практически невозможно. Но для того, чтобы запустить этот процесс по всем словам, нужно написать макрос, а для этого потребуется знание основ VB.

  • Замена русских букв на греческие

Вот вам еще одна интересная методика, которой пользуются далеко не все копирайтеры — многие даже не знают о ее существовании.

Дело в том, что системы пока не распознают греческие символы микрон и омега, которые с успехом заменяют букву «о», поскольку выглядят практически так же, но для программ антиплагиата это совершенно другой символ. И как замена одной буквы в паспорте делает из вас другого человека, так и замена одной буквы в каждом слове может сделать текст уникальным для поисковых систем и программ антиплагиата.

Поделитесь статьей с друзьями:

Похожие статьи

Повысить оригинальность

В следствии прогресса обучения в России и многих других странах появились программы проверки студенческих работ. Это привело к затруднению прохождения работ и допуска к защите. Прежде чем пройти на следующую стадию окончания обучения, студент должен пройти все круги сложной системы.

Антиплагиат Повысить оригинальность

Наверное ни для кого не тайна, прежде чем сдать работу, ей нужно повысить оригинальность. С этого момента начинается самая интересная стадия обучения.

Возникает вопрос. Как повысить оригинальность текста, особенно, если вуз проверяет антиплагиат PDF формата? На сегодняшний день существует масса способов, начиная от технического и заканчивая самописным.

Повысить оригинальность текста для антиплагиат вуз можно самостоятельно или с помощью преподавателей нашего сайта https://povysit-originalnost.ru. В нашей команде трудятся педагоги высших учебных заведений страны. Они всегда придут на помощь и помогут повысить оригинальность онлайн.

ПОВЫСИТЬ ОРИГИНАЛЬНОСТЬ

Повысить оригинальность самостоятельно

Прежде чем предпринимать какие-либо шаги, узнайте у вашего научного руководителя программу, в которой он проверяет тексты. Это очень важно! Зная какой системой пользуется руководитель, будет ясно с чем работать. Программы все разные. Требования у систем так же разные. Следующим шагом будет проверка. Если это антиплагиат вуз, попросите преподавателя проверить работу. Кроме того вы можете попросить доступ у преподавателя. Как правило дается три попытки в антиплагиат вуз. Если самостоятельной возможности проверить документ нет, оставьте заявку у нас на сайте https://povysit-originalnost.ru.

Итак, вы проверили работу. Что следует за этим шагом? Все зависит от полученного процента, объема текста и наличии времени. Из этого следует, что ВКР, диссертация или дипломная работа требуют больших усилий.  

Как повысить оригинальность текста в антиплагиате?

Как было написано ранее, методик повышения достаточно много. Первая и самая распространенная – рерайт. Рерайт текста – самостоятельная обработка, переписывание текстового документа, применяя синонимы, эпитеты, разные речевые конструкции. Цель рерайта, устранить обвинение в нарушении авторского права и плагиата.

Рерайт поможет повысить оригинальность диплома, ВКР и диссертации. Переписывание — отличный выход из ситуации при наличии времени.

Как повысить оригинальность работы с помощью перефразирования?

Перефразирование – основательная и глубокая переработка документа без изменения смысловой нагрузки. Текст полностью подвергается пересказу. Основная цель уничтожить заимствование, пройти программу антиплагиат вуз и получить разрешение к защите. Тестовый документ перефразируется до полного исчезновения плагиата. Если ваша работа имеет много страниц, заранее проверьте и выделите время на повышение уникальности. Рассчитайте сколько страниц можно делать в день. Также как рерайт, перефразирование предполагает применение синонимов и эпитетов. Если вы не успеваете перефразировать работу, переписать или повысить оригинальность текста для антиплагиат, мы всегда придем вам на помощь на нашем сайте https://povysit-originalnost.ru.

Как повысить оригинальность курсовой онлайн?

Многие учащиеся выделяют массу часов на написание работы и, к сожалению, совсем не оставляют времени на переписывание, повышение оригинальности. Студенты очень заблуждаются, думая, что самостоятельно написанная работа будет иметь хороший результат. На практике выходит совершенно наоборот. Самостоятельно написанная курсовая работа покажет от 30% до 50% и это при условии, если тема как говорится «не замыленная» и если файл проверяется не в формате Pdf. Не забывайте, книги и учебная литература, используемая при написании курсовых, дипломных работ, а также статей, пользуется большим спросом. Из этого следует, чтобы повысить оригинальность текста онлайн и пройти антиплагиат вуз, следует рассчитывать время, возможности и силы.

Повысить оригинальность текста для антиплагиат вуз онлайн.

Все знают как сложно угодить научному руководителю, работа должна быть безупречна. Нынешним студентам нужно угодить еще и системе проверки. Часто учащиеся просто не успевают сделать работу качественно. На это существует много причин, у каждого она своя. Очень часто студентам нужна помощь онлайн или в течении нескольких часов. Как помочь себе в такой ситуации? Ни для кого не секрет, что существует масса идей по повышению оригинальности работ онлайн. Многие программисты бьются над этим вопросом. Работа над повышением оригинальности трудоемкая и финансово затратная.

Где повысить уникальность антиплагиат вуз?

С момента появления системы антиплагиат вуз, мы начали свою работу. Более 15 лет трудимся на благо студентов. Если вам необходимо повысить антиплагиат вуз или повысить оригинальность текста для антиплагиат вуз можете оставить заявку на нашем сайте https://povysit-originalnost.ru.

Подведем итоги! Как следует вести себя в экстренных ситуациях с уникальностью? В первую очередь проверьте текстовый документ. Зная стартовую оригинальность вам будет ясно как действовать дальше. Если вы располагаете временем немедленно принимайтесь за рерайт или перефразирование. Повысить оригинальность работы бесплатно лучше без учебников, опирайтесь на свои знания и словарный запас. Таким способом можно добиться удовлетворительного результата с первого раза. Как повысить оригинальность курсовой работы без посторонней помощи вам известно.

Если учащийся не успевает самостоятельно повысить оригинальность текста для антиплагиат вуз, ему придут на помощь программисты и преподаватели нашего сервиса.

Стоит заметить, что многие научные руководители просят работы в формате ПДФ. PDF – формат электронных документов разработанный фирмой Adobe Systems. Формат предназначен для представления текста в электронном виде. Ранее преподаватели не требовали работы в пдф. Теперь же каждая вторая работа проверяется на ВУЗ антиплагиат pdf. Сотрудники нашего сервиса помогут повысить % оригинальности даже в пдф формате, предоставят высокую уникальность.

Вы можете повысить антиплагиат вуз с помощью различных сервисов. Но мы уверены, что вы сделаете правильный выбор в пользу нашего сайта https://povysit-originalnost.ru, сравнив цены и качество с нашими конкурентами.
Мы всегда рады помочь каждому студенту!

 

Как повысить уникальность академической работы?

Написание и защита академической работы – непросто дело, которое требует больших умственных сил и времени. При этом даже самостоятельно написанный текст может попасть в список неуникальных по результатам проверки вуза. Автоматические программы не могут мыслить, как человек, поэтому часто даже авторские высказывания они определяют как заимствования.

Исправить это можно. Программы анализа уникальности имеют много аналогов в сети. Достаточно найти ссылку на специальный сервис или обработать текст самостоятельно еще до проверки в вузе.

Основные способы самостоятельной обработки текста

Улучшить процент уникальности своей работы можно самостоятельно. Перед основной проверкой ее можно прогнать через онлайн-сервисы проверки уникальности, а после – поработать с заимствованными фрагментами.

Чтобы текстовое полотно было более уникальным, можно изменить его в таких направлениях:

• Замена неуникальных слов и некоторых шаблонных фраз синонимичными понятиями.

• Сокращение количества прямых цитат и замена их на непрямое цитирование своими словами.

• Избавление от вводных фраз и научных клише.

• Замена предложение и слов местами, изменение порядка изложения.

• Работа с формулами: замена латинских букв на кириллицу, замена текстовых формул на их изображения.

Работа с антиплагиат-киллером

Антиплагиат-киллер – это специальный сервис для повышения уникальности работы в автоматическом режиме. Подобные программы помогли пройти проверку не одному студенту. Многие эффективные сервисы такого типа легко обводят вокруг пальца Антиплагиат.ВУЗ и подобное программное обеспечение.

В случаях, когда самостоятельная обработка текстового полотна не дает желаемого результата, лучшего помощника не найти. Эти сервисы функционируют в двух направлениях:

• Автоматический глубокий рерайт текста. Антиплагиат-киллер разбивает предложения на несколько или объединяет их в одно, меняет местами слова или заменяет их на синонимы и т.д. После обработки полотна автору стоит внимательно его прочитать и исправить неточности.

• Работа с кодом документа. Сам текст и его смысловая нагрузка никак не меняется. Но программа меняет код документа так, чтобы антиплагиат-сервис воспринимал его по-другому.

Эффективные антиплагиат-киллеры – это платные сервисы, которые предлагают клиентам большой спектр услуг. Но использовать их тоже стоит с умом. Простого преобразования текста недостаточно для успешной защиты проекта.

Уникальные индексы

— Руководство MongoDB

Уникальный индекс гарантирует, что проиндексированные поля не хранят дубликатов. значения; то есть обеспечивает уникальность для индексированных полей. По умолчанию, MongoDB создает уникальный индекс для _id поле при создании коллекции.

Чтобы создать уникальный индекс, используйте функцию db.collection.createIndex() метод с параметром unique , установленным на true .

  
db.collection.createIndex( <спецификация ключа и типа индекса>, {уникальный: истина})

членов коллекции, используйте следующую операцию в монгош :

  
дб.Members.createIndex( { "user_id": 1 }, {unique: true } )

Вы также можете применить уникальное ограничение для составных индексов. Если вы используете уникальное ограничение на составной индекс, тогда MongoDB будет применять уникальность комбинации значений ключа индекса.

Например, чтобы создать уникальный индекс для groupNumber , фамилия , и имя поля коллекции членов , используйте следующая операция в mongosh :

  
db.members.createIndex({groupNumber: 1, lastname: 1, firstname: 1}, {unique: true})

Созданный индекс обеспечивает уникальность комбинации из groupNumber , lastname и firstname значений.

В качестве другого примера рассмотрим коллекцию со следующим документом:

  
{ _id: 1, a: [ { loc: "A", qty: 5 }, { qty: 10 } ] }

Создание уникального составного многоключевого индекса на а.loc и a.qty :

  
db.collection.createIndex( { "a.loc": 1, "a.qty": 1 }, {unique: true} )
0

Уникальный индекс позволяет вставлять следующие документы в коллекции, поскольку индекс обеспечивает уникальность для комбинация из a.loc и a.qty значений:

  , a_id:  {   900 900 уникальный индекс на
указанное поле (поля) индекса, если коллекция уже содержит данные, которые
нарушит уникальное ограничение для индекса.

Вы не можете указать уникальное ограничение на хэш показатель.

Для наборов реплик и сегментированных кластеров с использованием процедуры скользящего создания уникального индекса требует, чтобы вы остановили все записи в коллекцию во время процедура. Если вы не можете остановить все операции записи в коллекцию во время процедуры, не используйте процедуру прокатки. Вместо этого создайте свой уникальный индекс в коллекции по:

Ограничение уникальности применяется к отдельным документам в коллекции. То есть уникальный индекс не позволяет отдельным документам иметь то же значение для индексированного ключа.

Поскольку ограничение применяется к отдельным документам, для уникального многоключевой индекс, документ может иметь массив элементы, которые приводят к повторению ключевых значений индекса до тех пор, пока индекс ключевые значения для этого документа не дублируют значения другого документ. В этом случае повторяющаяся запись указателя вставляется в индексировать только один раз.

Например, рассмотрим коллекцию со следующими документами:

  
db.collection.insertMany( [
} , { кол-во: 5 } ] },
{ _id: 3, a: [ { loc: "A", кол-во: 10 } ] }
] )
{ _id: 1, a: [ { loc: "A", qty: 5 }, { qty: 10 } ] }
{_id: 2, a: [{место: "A"}, {кол-во: 5} ]}
{ _id: 3, a: [{место: "A", кол-во: 10} ] }

Создать уникальный составной многоключевой индекс на a.loc и a.qty :

  
db.collection.createIndex( { "a.loc": 1, "a.qty": 1 }, {unique: true} )
0

Уникальный индекс позволяет вставить следующий документ в коллекция, если ни один другой документ в коллекции не имеет ключа индекса значение { "a.loc": "B", "a.qty": null } .

  
db.collection.insertOne( { _id: 4, a: [ {loc: "B" }, {loc: "B" } ] } )

3 Если документ имеет значение 9 не иметь значения для индексированного поля в уникальном index, индекс будет хранить нулевое значение для этого документа.Потому что уникальное ограничение, MongoDB разрешает только один документ, в котором отсутствует индексированное поле. Если имеется более одного документа без значения для индексированного поля или отсутствует индексированное поле, построение индекса завершится с ошибкой дублирующего ключа.

Например, коллекция имеет уникальный индекс на x :

  
db.collection.createIndex ({"x": 1}, {уникальный: истинный})

Уникальный индекс позволяет вставлять документ без поля x , если коллекция еще не содержит документа, в котором отсутствует поле x :

  
дб.collection.insertOne( { y: 1 } )

Однако ошибки уникального индекса при вставке документа без поле х , если коллекция уже содержит документ отсутствует поле x :

  
db.collection.insertOne( { z: 1 } )

Операция не может вставить нарушение документа Уникальное ограничение на стоимость поля x :

                      "Ninserted": 0,     "PriventError": {    "Код": 11000,     "errmsg" : "E11000 дублирующий индекс ошибки ключа: test.collection.$a.b_1 дублирующий ключ: { : null }"     }     })      

Частичные индексы, которые индексируют только документы в коллекции заданное выражение фильтра. Если указать оба partialFilterExpression и уникальное ограничение, уникальное ограничение применяется только к документы, которые соответствуют выражению фильтра.

Частичный индекс с ограничением уникальности не препятствует вставке документов, которые не удовлетворяют уникальному ограничению, если документы не соответствуют критериям фильтра.Для примера см. Частичный индекс с уникальным ограничением.

Нельзя указать ограничение уникальности для хешированного индекса.

Для ранжированной сегментированной коллекции можно использовать только следующие индексы: уникальный:

  • индекс ключа сегмента
  • составной индекс, где ключ сегмента является префиксом
  • индекс по умолчанию _id ; однако , только индекс _id применяет ограничение уникальности для каждого сегмента , если поле _id является , а не ключом сегмента или префиксом ключа сегмента.

    Уникальность и индекс _id

    Если поле _id не является ключом сегмента или префиксом ключ осколка, _id индекс только применяет ограничение уникальности на осколок и , а не на осколки.

    Например, рассмотрим сегментированную коллекцию (с ключом сегмента {x: 1} ), который охватывает два сегмента A и B. Поскольку ключ _id не является частью ключа сегмента, в коллекции может быть документ со значением _id 1 в сегменте A и другим документом с _id значение 1 в осколке B.

    Если поле _id не является ни ключом сегмента, ни префиксом ключ осколка, MongoDB ожидает, что приложения будут обеспечивать уникальность из значений _id по осколкам.

Ограничения уникального индекса означают, что: коллекция имеет другие уникальные индексы.

  • Для уже разделенной коллекции нельзя создавать уникальные индексы на других полях.
  • Начиная с MongoDB 5.0, уникальный разреженный и уникальные неразреженные индексы с одинаковыми шаблон ключа может существовать в одной коллекции.

    В этом примере создается несколько индексов с одинаковым шаблоном ключей и разные разреженных вариантов:

      
    1 }, { name: "unique_sparse_index", unique: true, sparse: true } )

    Вы также можете создавать базовые индексы с тем же шаблоном ключей с помощью и без разреженной опции:

      
    дб.scoreHistory.createIndex({score: 1}, {name: "sparse_index", sparse: true})
    db.scoreHistory.createIndex({score: 1}, {name: "basic_index"})

    Начиная с MongoDB 5.0, базовые и уникальные индексы могут существовать с тот же ключевой шаблон.

    Такое дублирование шаблонов ключей позволяет добавлять уникальный индекс к уже проиндексированные поля.

    В этом примере:

    Создайте базовый индекс с шаблоном ключа { оценка : 1 } и вставьте три документа.

       
    db.scorehistory.createIndex ({Оценка: 1}, {Название: "Basic_index"})
    db.scorehistory.insert ({Оценка: 1})
    дБ.scorehistory .insert({score: 2})
    db.scoreHistory.insert({score: 3})

    Создайте уникальный индекс с тем же шаблоном {score: 06}.

      
    db.scoreHistory.createIndex({score: 1}, {name: "unique_index", unique: true})

    Попытка вставить дубликат документа score , который не работает из-за уникальный индекс.

      
    db.scoreHistory.insert({score: 3})

    Что такое поле _id в MongoDB и как его использовать1

    Поле MongoDB _id является фундаментальным для каждой коллекции в MongoDB, и по умолчанию оно имеет некоторые полезные свойства, которыми могут воспользоваться пользователи, знакомые с тем, как генерируется _id.Понимание поведения поля по умолчанию, а также преимуществ и недостатков, связанных с ним, может быть полезно для управления вашими коллекциями, а также для понимания того, когда его переопределить.

    Что такое ObjectID MongoDB?

    Как поясняется в документации MongoDB, «Идентификаторы объектов малы, вероятно, уникальны, быстро генерируют и упорядочены». Поле _id представляет собой 12-байтовое поле типа BSON, состоящее из нескольких цепочек по 2–4 байта, и представляет собой уникальный идентификатор/соглашение об именах, которое MongoDB использует для всего своего содержимого.Каждая цепочка представляет и обозначает определенный аспект идентичности документа.

    Как работает ObjectID MongoDB?

    С точки зрения архитектуры по умолчанию поле _id представляет собой ObjectID, один из типов BSON MongoDB. ObjectID является первичным ключом для сохраненного документа и автоматически генерируется при создании нового документа в коллекции. Следующие значения составляют полную 12-байтовую комбинацию каждого _ID (цитата из документации MongoDB):
    • "4-байтовое значение, представляющее секунды с эпохи Unix,
    • 3-байтовый идентификатор машины,
    • 2-байтовый идентификатор процесса и 3-байтовый счетчик, начиная со случайного значения.
    Это также несколько основных характеристик поля _id, о которых вам следует знать:
    • _id — первичный ключ элементов в коллекции; с ним записи могут различаться по умолчанию.
    • _id автоматически индексируется. Поиски, определяющие { _id: }, ссылаются на индекс _id как на руководство.
    • Пользователи также могут переопределить _id на что-то другое, кроме типа данных ObjectID, если это необходимо.

    Является ли MongoDB ObjectID уникальным?

    Согласно MongoDB, ObjectID можно считать глобально уникальным.Первые девять байтов в MongoDB _ID гарантируют его уникальность для машин и процессов по отношению к одной секунде; последние три байта обеспечивают уникальность в течение одной секунды в одном процессе.

    Есть ли какие-либо поля, которые должны быть во всех документах в MongoDB?

    Все  документы в MongoDB должны иметь заполненное поле _id . Если документу не присвоено значение _id, MongoDB автоматически сгенерирует его.

    Важные команды MongoDB для ObjectID

    Благодаря универсальному обязательному характеру поля _id пользователям доступно несколько действий для упрощения вашей организации и обработки документов.

    MongoDB Получить метку времени из _id

    Пользователи, которые придерживаются ObjectID по умолчанию, могут получить доступ к созданию своих временных меток с помощью команды getTimestamp(), предоставляя простой и надежный способ точно узнать, когда был создан документ. Кроме того, выполнив небольшие вычисления на стороне клиента, вы можете использовать встроенную временную метку для поиска документов по времени вставки.

    Порядок MongoDB по отметке времени

    Точно так же, поскольку метки времени включены в генерацию идентификатора, сортировка по _id (или любому полю ObjectID MongoDB) также будет сортировать ваши документы с грубым соблюдением того, когда они были созданы.Однако этот метод сортировки не представляет строгого или точного времени вставки — здесь могут вступить в игру другие компоненты идентификатора, в результате чего порядок будет отражать другие переменные, а не только время создания.

    Можете ли вы заменить _id в MongoDB?

    Поле _id является неизменяемым , то есть, если документ существует в вашей системе MongoDB, ему по определению присвоен _id, и вы не можете изменить или обновить его первичный ключ. Тем не менее, _id может  переопределяться при вставке новых документов , но по умолчанию он будет заполнен ObjectID.Переопределение поля _id для документа может быть полезным, но при этом необходимо убедиться, что значения для каждого документа уникальны.

    MongoDB ObjectID Советы

    Из-за факторов и свойств поля _id есть (как минимум!) две вещи, которых следует опасаться при работе с ObjectID:
    1. Будьте осторожны при сегментировании с индексом _id — поскольку идентификаторы объектов содержат временные метки, они генерируются в порядке возрастания. Поэтому, если вы сегментируете коллекцию по _id, убедитесь, что вы используете хеширование .В противном случае все новые вставки будут уходить в один шард. Это проблема, с которой часто сталкиваются новички в MongoDB, если их не предупредить, что это поведение по умолчанию. Узнайте больше об основах сегментирования в MongoDB в этом руководстве.
    2. Переопределение поля _id означает, что вам нужно создать уникальное значение для ваших документов. Хотя вы можете использовать UUID или какой-либо другой уникальный идентификатор для своего приложения, лучше разрешить MongoDB использовать значение по умолчанию, если вы не уверены, что ваше поле замены уникально.

    Другие ресурсы для повышения производительности MongoDB

    Пользователи MongoDB хорошо известны тем, что ценят способность базы данных к росту. В конце концов, слоган системы — «для гигантских идей», и не зря. Система поддерживает исключительную масштабируемость и предназначена для хранения исключительно большого количества документов. Надеемся, что это руководство по MongoDB ObjectID помогло вам понять его структуру и характеристики, чтобы вы могли лучше использовать способы организации документов в вашей базе данных.Ознакомьтесь с другими популярными руководствами и ресурсами по MongoDB, которые помогут вам упростить оптимизацию и тонкую настройку производительности базы данных:

    Как использовать индексы в MongoDB

    Автор выбрал Open Internet/Free Speech Fund для получения пожертвования в рамках программы Write for DOnations.

    Введение

    MongoDB — это система управления базами данных, ориентированная на документы, которая позволяет хранить большие объемы данных в документах, которые могут различаться по размеру и структуре.MongoDB имеет мощный механизм запросов, который позволяет фильтровать документы на основе определенных критериев. Однако по мере роста коллекции MongoDB поиск документов может превратиться в поиск иголки в стоге сена.

    Гибкость, которую MongoDB предлагает в отношении запросов, может затруднить для ядра базы данных прогнозирование того, какие типы запросов будут использоваться чаще всего; он должен быть готов к поиску документов независимо от размера коллекции. Из-за этого объем данных, хранящихся в коллекции, напрямую влияет на производительность поиска: чем больше набор данных, тем сложнее MongoDB найти документы, соответствующие запросу.

    Индексы являются одним из наиболее важных инструментов, которые администратор базы данных может использовать для осознанной поддержки механизма базы данных и повышения его производительности. В этом руководстве вы узнаете, что такое индексы, как их создавать и как проверять, как они используются, когда база данных выполняет запросы.

    Предпосылки

    Чтобы следовать этому руководству, вам понадобится:

    Примечание: Связанные руководства по настройке сервера, установке и последующей безопасной установке MongoDB относятся к Ubuntu 20.04. В этом руководстве основное внимание уделяется самой MongoDB, а не базовой операционной системе. Как правило, он будет работать с любой установкой MongoDB независимо от операционной системы, если включена аутентификация.

    Понимание индексов

    Как правило, когда вы запрашиваете базу данных MongoDB для получения документов, соответствующих определенному условию, например горных вершин высотой более 8000 метров, база данных должна выполнить сканирование коллекции, чтобы найти их. Это означает, что он извлечет каждый документ из коллекции, чтобы проверить, соответствуют ли они условию.Если документ соответствует условию, он будет добавлен в список возвращаемых документов. Если документ не соответствует указанному условию, MongoDB перейдет к сканированию следующего документа, пока не завершит сканирование всей коллекции.

    Этот механизм хорошо работает во многих случаях, но может заметно замедлиться, когда коллекция становится больше. Это становится более заметным, если документы, хранящиеся в коллекции, являются сложными; если документы коллекции представляют собой нечто большее, чем просто несколько полей, чтение и последующий анализ их содержимого может оказаться дорогостоящей операцией.

    Индексы — это специальные структуры данных, в которых хранится только небольшое подмножество данных, содержащихся в документах коллекции, отдельно от самих документов. В MongoDB они реализованы таким образом, что база данных может быстро и эффективно проходить их при поиске значений.

    Чтобы лучше понять индексы, представьте коллекцию базы данных, в которой хранятся продукты в интернет-магазине. Каждый продукт представлен документом, содержащим изображения, подробные описания, отношения категорий и многие другие поля.Приложение часто выполняет запрос к этой коллекции, чтобы проверить, какие продукты есть на складе.

    Без каких-либо индексов MongoDB пришлось бы извлекать каждый продукт из коллекции и проверять информацию о запасах в структуре документа. Однако с индексом MongoDB будет поддерживать отдельный меньший список, содержащий только указатели на товары в наличии. Затем MongoDB может использовать эту структуру, чтобы гораздо быстрее найти продукты, которые есть на складе.

    На следующих шагах вы подготовите образец базы данных и будете использовать ее для создания индексов различных типов.Вы узнаете, как проверить, используются ли индексы при выполнении запроса. Наконец, вы узнаете, как составить список ранее определенных индексов и удалить их, если это необходимо.

    Шаг 1 — Подготовка образца базы данных

    Чтобы узнать, как работают индексы и как их создавать, в этом шаге описывается, как открыть оболочку MongoDB для подключения к локально установленному экземпляру MongoDB. Также объясняется, как создать образец коллекции и вставить в нее несколько образцов документов. В этом руководстве эти образцы данных будут использоваться для иллюстрации различных типов индексов, которые MongoDB может использовать для повышения производительности запросов.

    Чтобы создать эту коллекцию образцов, подключитесь к оболочке MongoDB в качестве пользователя с правами администратора. Это руководство следует соглашениям из обязательного руководства по безопасности MongoDB и предполагает, что имя этого административного пользователя — AdminSammy , а его база данных аутентификации — admin . Обязательно измените эти данные в следующей команде, чтобы они отражали ваши собственные настройки, если они отличаются:

      
    1. монго -u AdminSammy -p --authenticationDatabase admin

    Введите пароль, который вы установили во время установки, чтобы получить доступ к оболочке.После ввода пароля ваше приглашение изменится на знак «больше» ( > ).

    Примечание: При новом подключении оболочка MongoDB по умолчанию автоматически подключается к базе данных test . Вы можете безопасно использовать эту базу данных для экспериментов с MongoDB и оболочкой MongoDB.

    Кроме того, вы также можете переключиться на другую базу данных, чтобы выполнить все примеры команд, приведенные в этом руководстве. Чтобы переключиться на другую базу данных, выполните команду use , за которой следует имя вашей базы данных:

    .
      
    1. использование имя_базы_данных

    Чтобы проиллюстрировать, как работают индексы, нам понадобится набор документов с несколькими полями разных типов.Мы будем использовать набор образцов пяти самых высоких гор в мире. Ниже приведен пример документа, представляющего гору Эверест:

    .

    Эверест документ

      {
        "имя": "Эверест",
        "высота": 8848,
        "местоположение": ["Непал", "Китай"],
        "восхождения": {
            "первый": {
                "год": 1953,
            },
            "первая_зима": {
                "год": 1980,
            },
            "всего": 5656,
        }
    }
      

    Этот документ содержит следующую информацию:

    • название : название пика.
    • высота : высота пика в метрах.
    • местоположение : страны, в которых находится гора. Это поле хранит значения в виде массива, чтобы учесть горы, расположенные более чем в одной стране.
    • подъемов : значение этого поля — другой документ. Когда один документ хранится в другом подобном документе, он называется встроенным или вложенным документом. Каждый документ восхождений описывает успешных восхождений на данную гору.В частности, каждый документ восхождений содержит поле total , в котором указано общее количество успешных восхождений на каждую заданную вершину. Кроме того, каждый из этих вложенных документов содержит два поля, значения которых также являются вложенными документами:.
      • первый : значение этого поля представляет собой вложенный документ, содержащий одно поле год , которое описывает год первого общего успешного восхождения.
      • first_winter : значение этого поля является вложенным документом, который также содержит поле year , значение которого представляет год первого успешного зимнего восхождения на данную гору.

    Запустите следующий метод insertMany() в оболочке MongoDB, чтобы одновременно создать коллекцию с именем peaks и вставить в нее пять примеров документов. Эти документы описывают пять самых высоких горных вершин в мире:

      
    1. db.peaks.insertMany([
    2. {
    3. "имя": "Эверест",
    4. "высота": 8848,
    5. "местонахождение": ["Непал", "Китай"],
    6. "восхождения": {
    7. "первый": {
    8. "год": 1953
    9. },
    10. "первая_зима": {
    11. "год": 1980
    12. },
    13. "всего": 5656
    14. }
    15. },
    16. {
    17. "имя": "К2",
    18. "высота": 8611,
    19. "местоположение": ["Пакистан", "Китай"],
    20. "восхождения": {
    21. "первый": {
    22. "год": 1954
    23. },
    24. "первая_зима": {
    25. "год": 1921
    26. },
    27. "всего": 306
    28. }
    29. },
    30. {
    31. "имя": "Канченджанга",
    32. "высота": 8586,
    33. "местоположение": ["Непал", "Индия"],
    34. "восхождения": {
    35. "первый": {
    36. "год": 1955
    37. },
    38. "первая_зима": {
    39. "Год": 1986
    40. },
    41. "всего": 283
    42. }
    43. },
    44. {
    45. "имя": "Лхоцзе",
    46. "высота": 8516,
    47. "местонахождение": ["Непал", "Китай"],
    48. "восхождения": {
    49. "первый": {
    50. "год": 1956
    51. },
    52. "первая_зима": {
    53. "Год": 1988
    54. },
    55. "всего": 461
    56. }
    57. },
    58. {
    59. "имя": "Макалу",
    60. "высота": 8485,
    61. "местонахождение": ["Китай", "Непал"],
    62. "восхождения": {
    63. "первый": {
    64. "год": 1955
    65. },
    66. "первая_зима": {
    67. "год": 2009
    68. },
    69. "всего": 361
    70. }
    71. }
    72. ])

    Выходные данные будут содержать список идентификаторов объектов, присвоенных вновь вставленным объектам.

      

    Выход

    { «признано»: правда, "вставленные идентификаторы": [ ObjectId("61212a8300c8304536a86b2f"), ObjectId("61212a8300c8304536a86b30"), ObjectId("61212a8300c8304536a86b31"), ObjectId("61212a8300c8304536a86b32"), ObjectId("61212a8300c8304536a86b33") ] }

    Вы можете убедиться, что документы были правильно вставлены, запустив метод find() без аргументов, который извлечет все документы:

      
    1. дБ.пики.найти()
      

    Выход

    { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b2f"), "имя" : "Эверест", "высота" : 8848, "местоположение" : [ "Непал", "Китай" ], "восхождения" : { «первый»: { «год»: 1953}, «first_winter»: { «год»: 1980}, «всего»: 5656 } } ...

    Обратите внимание, что эта коллекция примеров недостаточно велика, чтобы напрямую проиллюстрировать влияние индексов на производительность или их отсутствие. Однако в этом руководстве будет описано, как MongoDB использует индексы для ограничения количества пройденных документов, выделяя детали запроса, сообщаемые ядром базы данных.

    Имея образец данных, вы можете перейти к следующему шагу, чтобы узнать, как создать индекс на основе одного поля.

    Шаг 2. Создание индекса одного поля и оценка использования индекса

    На этом шаге объясняется, как создать индекс одного поля, чтобы ускорить запросы документов, которые фильтруют данные с использованием этого поля как часть условия фильтрации. В нем также описывается, как вы можете проверить, использовала ли MongoDB индекс для повышения производительности запросов или вместо этого прибегла к полному сканированию коллекции.

    Для начала выполните следующий запрос. Обычно документ запроса { "height": { $gt: 8700 } } приводит к тому, что этот запрос извлекает любые документы, описывающие горную вершину со значением высоты больше 8700. Однако эта операция включает объяснение . (executionStats) , в результате чего вместо этого запрос будет возвращать информацию о том, как выполняется запрос. Поскольку вы еще не создали никаких индексов, это даст вам контрольный показатель, который вы можете использовать для сравнения с производительностью запросов, использующих индексы:

    .
      
    1. дБ.пики.найти(
    2. { "высота": {$ gt: 8700 } }
    3. ).объяснить("статистика выполнения")

    Эта операция возвращает много информации. В следующем примере вывода удаляется ряд строк, которые не важны для целей этого руководства:

    .
      

    Выход

    { "планировщик запросов": { . . . "выигрышный план": { "стадия": "КОЛЛСКАН", . . . }, }, .. . «Статистика выполнения»: { . . . "nReturned": 1, "executionTimeMillis": 0, "всего проверено ключей" : 0, "всего проверено документов" : 5, . . . }, . . . }

    Следующие поля, возвращенные в этом выводе, особенно важны для понимания того, как работают индексы:

    • winPlan : Этот документ в разделе queryPlanner описывает, как MongoDB решила выполнить запрос.В зависимости от типа запроса подробная структура winPlan может различаться, но здесь главное отметить COLLSCAN . Наличие этого значения означает, что MongoDB необходимо пройти всю коллекцию без каких-либо вспомогательных средств, чтобы найти запрошенные документы.
    • nReturned : Это значение говорит вам, сколько документов было возвращено данным запросом. Здесь только одна горная вершина соответствует запросу.
    • executeTimeMillis : Это значение представляет время выполнения.При такой небольшой коллекции ее значение ничтожно мало. Однако при анализе производительности запросов к большим или более сложным коллекциям следует помнить об этом важном показателе.
    • totalKeysExamined : Это говорит вам, сколько записей индекса MongoDB проверил, чтобы найти запрошенные документы. Поскольку использовалось сканирование коллекции и вы еще не создали никаких индексов, значение равно 0 .
    • totalDocsExamined : это значение указывает, сколько документов MongoDB пришлось прочитать из коллекции.Поскольку MongoDB выполнила сканирование коллекции, его значение равно 5 , общее количество всех документов в коллекции. Чем больше коллекция, тем больше значение в этом поле, когда индексы не используются.

    Обратите внимание на несоответствие между общим количеством проверенных документов и числом возвращенных документов: MongoDB пришлось проверить 5 документов, чтобы вернуть один.

    Это руководство будет ссылаться на эти значения в последующих разделах, чтобы проанализировать, как индексы влияют на способ выполнения запросов.

    С этой целью создайте индекс для поля height в коллекции вершин с помощью метода createIndex() . Этот метод принимает документ JSON, описывающий индекс, который вы хотите создать. В этом примере будет создан индекс одного поля, что означает, что документ содержит один ключ ( высота в этом примере) для поля, которое мы хотим использовать. Этот ключ принимает в качестве значения либо 1 , либо -1 . Эти значения обозначают порядок сортировки индекса, где 1 указывает на возрастание, а -1 указывает на убывание:

      
    1. дБ.пики.createIndex({"высота": 1})

    Примечание: Для индексов с одним полем порядок не важен, так как структура индекса может эффективно перемещаться в обоих направлениях. Выбор порядка полей индекса становится более важным при использовании составных индексов на основе нескольких полей, как описано в шаге 4.

    MongoDB возвращает подтверждение, указывающее, сколько индексов определено в коллекции сейчас и чем это отличается от предыдущего состояния.

      

    Выход

    { "createdCollectionAutomatically": ложь, "numIndexesBefore": 1, "numIndexesAfter": 2, "хорошо": 1 }

    Теперь попробуйте выполнить тот же запрос, который вы выполняли ранее. Однако на этот раз информация, возвращаемая методом объяснения("executionStats") , будет отличаться, поскольку имеется индекс:

    .
      
    1. db.peaks.find(
    2. { "высота": {$ gt: 8700 } }
    3. ).объяснить("статистика выполнения")
      

    Выход

    { "планировщик запросов": { . . . "выигрышный план": { . . . "Этап ввода": { "этап": "IXSCAN", . . . "имя_индекса": "высота_1", . . . } }, . . . }, «Статистика выполнения»: { .. . "nReturned": 1, "executionTimeMillis": 0, "всего проверено ключей" : 1, "всего проверено документов" : 1, . . . }, . . . }

    Обратите внимание, что WinPlan больше не показывает COLLSCAN . Вместо этого присутствует IXSCAN , указывающий, что индекс использовался как часть выполнения запроса. MongoDB также сообщает вам, какой индекс использовался, через значение indexName .По умолчанию MongoDB создает имена индексов из имен полей, к которым привязан индекс, и применяемого порядка. Из { "height": 1 } MongoDB автоматически сгенерировал имя height_1 .

    Самое важное изменение произошло в разделе executeStats . И снова этот запрос вернул только один документ, обозначенный nReturned . Однако на этот раз totalDocsExamined равно только 1. Это означает, что база данных извлекла из коллекции только один документ для удовлетворения запроса. totalKeysExamined показывает, что индекс был проверен только один раз, потому что он предоставил достаточно информации для компиляции результата.

    Создав этот индекс, вы сократили количество документов, которые MongoDB должна была проверить, с 5 до 1, то есть в пять раз. Если бы коллекция пиков содержала тысячи записей, влияние использования индекса было бы еще более очевидным.

    Шаг 3 — Создание уникальных индексов

    В MongoDB невозможно вставить в коллекцию два документа, если они оба имеют одинаковые значения _id .Это связано с тем, что база данных автоматически поддерживает индекс одного поля для поля _id , который не только помогает ускорить поиск документов, но и обеспечивает уникальность значения поля _id . Этот шаг объясняет, как вы можете создавать индексы, чтобы значения данного поля были уникальными для каждого документа в коллекции.

    Для иллюстрации запустите следующий метод createIndex() . Синтаксис этой команды аналогичен тому, что использовался на предыдущем шаге, за исключением того, что на этот раз второй параметр передается в createIndex() с дополнительными настройками для индекса. { "unique": true } указывает, что созданный индекс гарантирует, что значения указанного поля ( имя ) не могут повторяться:

      
    1. db.peaks.createIndex({"name": 1}, {"unique": true})

    Еще раз MongoDB подтвердит, что индекс был успешно создан:

      

    Выход

    { "createdCollectionAutomatically": ложь, "numIndexesBefore": 2, "numIndexesAfter": 3, "хорошо": 1 }

    Затем проверьте, служит ли индекс своему основному назначению и выполняет ли запросы к именам гор быстрее, избегая сканирования коллекций.Для этого выполните следующий запрос на равенство с методом объяснения("executionStats") :

      
    1. db.peaks.find(
    2. { "имя": "Эверест" }
    3. ).объяснить("статистика выполнения")

    Возвращенный план запроса использует стратегию IXSCAN с вновь созданным индексом, точно так же, как и с запросом высоты горы из предыдущего шага:

      

    Выход

    { "планировщик запросов": { .. . "выигрышный план": { . . . "Этап ввода": { "этап": "IXSCAN", . . . "имя_индекса": "имя_1", . . . } }, . . . }, . . . }

    Теперь проверьте, можете ли вы добавить второй документ, представляющий гору Эверест, в коллекцию после того, как создан указатель.Сделайте это, запустив следующий метод insertOne() :

      
    1. db.peaks.insertOne({
    2. "имя": "Эверест",
    3. "высота": 9200,
    4. "местоположение": ["Индия"],
    5. "восхождения": {
    6. "первый": {
    7. "год": 2020
    8. },
    9. "первая_зима": {
    10. "год": 2021
    11. },
    12. "всего": 2
    13. }
    14. })

    MongoDB не создаст документ и вместо этого вернет сообщение об ошибке:

      

    Вывод

    WriteError({ "индекс": 0, "код": 11000, "errmsg": "Сбор ошибок повторного ключа E11000: test.индекс пиков: name_1 дублирующий ключ: { name: \"Everest\" }", "оп" : { . . .

    Это сообщение об ошибке двойного ключа относится к индексу name_1 , указывая на то, что оно применяет ограничение уникальности для этого поля.

    Таким образом, вы узнали, как создать уникальный индекс, чтобы данное поле не содержало повторяющихся значений. Продолжайте читать, чтобы узнать, как использовать индексы со встроенными документами.

    Шаг 4 — Создание индекса для встроенного поля

    Всякий раз, когда вы запрашиваете коллекцию, используя поле во вложенном документе, не имеющем индекса, MongoDB должна не только извлекать все документы из коллекции, но и проходить каждый вложенный документ.

    В качестве примера выполните следующий запрос. Это вернет все документы, общее число которых — поле, вложенное в документ восхождений , найденный в каждом документе в коллекции пиков — больше 300, и отсортирует результаты в порядке убывания:

      
    1. db.peaks.find(
    2. { "ascents.total": {$ gt: 300 } }
    3. ).sort({ "ascents.total": -1 })

    Этот запрос вернет четыре пика из коллекции с Mt.Эверест является пиком с наибольшим количеством восхождений, за ним следуют Лхоцзе, Макалу и К2:

    .

    Выход

      { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b2f"), "имя" : "Эверест", "высота" : 8848, "местоположение" : ["Непал", "Китай" ], "восхождения" : { "первый" : { "год" : 1953 }, "first_winter" : { "год" : 1980 }, "всего" : 5656 } }
    { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b32"), "имя" : "Лхоцзе", "высота" : 8516, "местоположение" : [ "Непал", "Китай" ], "восхождения" : { "первый" : { «год»: 1956 }, «first_winter»: { «год»: 1988 }, «всего»: 461 } }
    { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b33"), "имя" : "Макалу", "высота" : 8485, "местоположение" : [ "Китай", "Непал" ], "восхождения" : { "первый" : { «год» : 1955 }, «first_winter» : { «год» : 2009 }, «всего» : 361 } }
    { "_id" : ObjectId ("61212a8300c8304536a86b30"), "имя" : "K2", "высота": 8611, "местоположение": ["Пакистан", "Китай"], "восхождения": { "первый": { «год»: 1954 }, «первая_зима»: { «год»: 1921 }, «всего»: 306 } }
      

    Теперь запустите тот же запрос, но включите метод объяснения("executionStats") , который использовался ранее:

      
    1. дБ.пики.найти(
    2. { "ascents.total": {$ gt: 300 } }
    3. ).sort({ "ascents.total": -1 }).explain("executionStats")

    Как показывает значение COLLSCAN в этом разделе выходных данных, MongoDB прибегла к полному сканированию коллекции и просмотрела все документы из коллекции пиков , чтобы сравнить их с условиями запроса:

      

    Выход

    { . . . "выигрышный план": { "стадия": "КОЛЛСКАН", .. . }, . . . }

    Поскольку в этой коллекции всего пять записей, отсутствие индекса не оказало существенного влияния на производительность, и этот запрос был выполнен немедленно. Однако чем сложнее документы, хранящиеся в базе данных, тем большее влияние на производительность могут оказывать запросы. На этом шаге описывается, как создавать индексы с одним полем для полей во встроенных документах, чтобы решить эту проблему.

    Чтобы помочь MongoDB выполнить этот запрос, давайте создадим индекс для поля total в документе ascents .Поскольку поле total вложено в восхождений , невозможно указать total в качестве имени поля при создании этого индекса. Вместо этого MongoDB предоставляет точечную нотацию для доступа к полям во вложенных документах. Чтобы обратиться к полю total внутри вложенного документа ascents , вы можете использовать нотацию ascents.total , например:

      
    1. db.peaks.createIndex( { "ascents.total": 1 } )

    MongoDB ответит сообщением об успешном завершении, информируя вас о том, что теперь у вас определены четыре индекса.

      {
            "createdCollectionAutomatically": ложь,
            "numIndexesBefore": 3,
            "numIndexesAfter": 4,
            "хорошо": 1
    }
      

    Примечание: В этом руководстве мы шаг за шагом добавляем дополнительные индексы, чтобы показать, как можно использовать различные типы индексов. Однако важно помнить, что добавление слишком большого количества индексов может иметь такое же негативное влияние на производительность, как и слишком малое их количество.

    Для каждого индекса в базе данных MongoDB должен правильно обновлять каждый индекс всякий раз, когда в коллекцию вставляется новый документ или какие-либо из них изменяются.Ухудшение производительности из-за большого количества индексов может свести на нет преимущества, которые они обеспечивают за счет увеличения скорости запросов. Обязательно добавляйте индексы только для тех полей, которые часто запрашиваются или оказывают наибольшее влияние на производительность.

    Запустите предыдущий запрос еще раз, чтобы проверить, помог ли индекс MongoDB избежать полного сканирования коллекции:

      
    1. db.peaks.find(
    2. { "ascents.total": {$ gt: 300 } }
    3. ).sort({ "ascents.total": -1 }).объяснить("статистика выполнения")
      

    Выход

    { "планировщик запросов": { . . . "выигрышный план": { . . . "Этап ввода": { "этап": "IXSCAN", . . . "indexName" : "восхождения.total_-1", . . . } }, .. . }, «Статистика выполнения»: { . . . "nReturned": 4, "executionTimeMillis": 0, "всего проверено ключей" : 4, "всего проверено документов" : 4, . . . "направление": "назад", . . . }, . . . }

    Обратите внимание, что теперь IXSCAN используется для вновь созданного индекса ascents.total_-1 , и было проверено только четыре документа.Это то же самое количество документов, возвращенных и проверенных в индексе, поэтому для выполнения запроса не было извлечено никаких дополнительных документов.

    direction , другое поле в разделе executeStats , указывает, в каком направлении MongoDB решила пройти по индексу. Поскольку индекс был создан как восходящий с использованием синтаксиса { "ascents.total": 1 } , а запрос запросил горные вершины, отсортированные в порядке убывания, ядро ​​базы данных решило пойти в обратном направлении.При извлечении документов в определенном порядке на основе поля, являющегося частью индекса, MongoDB будет использовать индекс для обеспечения окончательного порядка без необходимости дальнейшей сортировки документов после их полного извлечения.

    Шаг 5 — Создание индекса составного поля

    Приведенные до сих пор примеры в этом руководстве полезны для понимания преимуществ использования индексов, но запросы фильтрации документов, используемые в реальных приложениях, редко бывают такими простыми. На этом шаге объясняется, как MongoDB использует индексы при выполнении запросов более чем к одному полю и как использовать индексы составных полей для конкретных целевых запросов.

    Вспомните из шага 2, когда вы создали индекс одного поля для поля высота , чтобы более эффективно запрашивать коллекцию вершин для поиска самых высоких горных вершин. Имея этот индекс, давайте проанализируем, как MongoDB будет выполнять аналогичный, но немного более сложный запрос. Попробуйте найти горы высотой менее 8600 метров, первое зимнее восхождение которых произошло после 1990 года:

      
    1. db.peaks.find(
    2. {
    3. "Восхождение.first_winter.year": {$gt: 1990},
    4. "высота": {$lt: 8600}
    5. }
    6. ).sort({ "высота": -1 })

    Только одна гора — Макалу — удовлетворяет обоим этим условиям:

      

    Выход

    { "_id": ObjectId("61212a8300c8304536a86b33"), "имя" : "Макалу", "высота" : 8485, "местоположение" : [ "Китай", "Непал" ], "восхождения" : { "first": { "year": 1955}, "first_winter": { "year": 2009}, "total": 361} }

    Теперь добавьте метод explaion("executionStats") , чтобы узнать, как MongoDB выполнила этот запрос:

      
    1. дБ.пики.найти(
    2. {
    3. "ascents.first_winter.year": {$gt: 1990},
    4. "высота": {$lt: 8600}
    5. }
    6. ).sort({ "height": -1 }).explain("executionStats")

    Несмотря на отсутствие индекса, который мог бы повлиять на дату первого зимнего восхождения, MongoDB использовала ранее созданный индекс вместо полного сканирования коллекции:

      

    Выход

    { "планировщик запросов": { .. . "выигрышный план": { "этап": "IXSCAN", . . . "имя_индекса": "высота_1", . . . } }, . . . }, «Статистика выполнения»: { . . . "nReturned": 1, "executionTimeMillis": 0, "всего проверено ключей" : 3, "всего проверено документов" : 3, .. . }, . . . }

    Обратите внимание, что на этот раз, в отличие от предыдущих выполнений запросов с поддержкой индекса, значение nReturned , обозначающее количество возвращенных документов, отличается как от totalKeysExamined , так и от totalDocsExamined . MongoDB использовала индекс одного поля для поля height , чтобы сузить результаты с 5 до 3, но затем ей пришлось сканировать оставшиеся документы, чтобы проверить дату первого зимнего восхождения.

    Если индекс доступен только для одной части запроса, MongoDB сначала будет использовать его для сужения результатов перед сканированием коллекции.Он будет просматривать только список документов, которые он изначально отфильтровал, чтобы удовлетворить остальную часть запроса.

    Во многих случаях этого вполне достаточно. Если наиболее распространенные запросы проверяют одно индексированное поле и только изредка должны выполнять дополнительную фильтрацию, обычно достаточно иметь индекс одного поля. Однако, когда запросы к нескольким полям являются общими, может быть полезно определить индекс, охватывающий все эти поля, чтобы убедиться, что не требуется выполнять дополнительное сканирование.

    Представьте, что вы запрашиваете базу данных о горных вершинах, удовлетворяющих условиям, связанным с их первым зимним восхождением, и достаточно регулярно, чтобы это стало проблемой производительности и было бы полезно иметь индекс. Чтобы создать индекс на основе обоих этих полей, запустите следующий метод createIndex(0) :

      
    1. db.peaks.createIndex(
    2. {
    3. "восхождения.первая_зима.год": 1,
    4. "высота": -1
    5. }
    6. )

    Обратите внимание, что синтаксис этой операции аналогичен созданию индекса с одним полем, но на этот раз оба поля перечислены в объекте определения индекса.Индекс создается как восходящий по первым зимним восхождениям на вершины, так и нисходящий по их высотам.

    MongoDB подтвердит, что индекс был успешно создан:

      

    Выход

    { "createdCollectionAutomatically": ложь, "numIndexesBefore": 4, "numIndexesAfter": 5, "хорошо": 1 }

    При использовании индексов с одним полем механизм базы данных может свободно перемещаться по индексу как вперед, так и назад.Однако с составными индексами это не всегда так. Если определенный порядок сортировки для комбинации полей запрашивается чаще, можно дополнительно повысить производительность, включив этот порядок в определение индекса. Затем MongoDB удовлетворит запрошенный порядок, используя индекс напрямую, вместо того, чтобы выполнять дополнительную сортировку в списке возвращенных документов.

    Запустите предыдущий запрос еще раз, чтобы проверить, были ли какие-либо изменения в способе выполнения запроса:

      
    1. дБ.пики.найти(
    2. {
    3. "ascents.first_winter.year": {$gt: 1990},
    4. "высота": {$lt: 8600}
    5. }
    6. ).sort({ "height": -1 }).explain("executionStats")

    На этот раз запрос снова использовал сканирование индекса, но индекс был другим. Теперь индекс ascents.first_winter.year_1_height_-1 , который вы только что создали, выбран вместо ранее использовавшегося индекса height_1 :

      

    Выход

    { "планировщик запросов": { .. . "выигрышный план": { "этап": "IXSCAN", . . . "indexName": "ascents.first_winter.year_1_height_-1", . . . } }, . . . }, «Статистика выполнения»: { . . . "nReturned": 1, "executionTimeMillis": 0, "всего проверено ключей" : 1, "всего проверено документов" : 1, .. . }, . . . }

    Важное отличие заключается в статистике исполнения . С новым указателем один документ проверялся непосредственно из указателя и затем возвращался, в отличие от трех документов, требующих дополнительного сканирования документов для сужения результатов. Если бы это была более крупная коллекция, разница между новым составным индексом и использованием индекса с одним полем с дополнительной фильтрацией была бы еще более заметной.

    Теперь, когда вы узнали, как создавать индексы, охватывающие более одного поля, вы можете перейти к изучению индексов с несколькими ключами и их использованию.

    Шаг 6 — Создание многоключевого индекса

    В предыдущих примерах в полях, используемых в индексах, хранились отдельные значения, такие как рост, год или имя. В этих случаях MongoDB сохраняла значение поля непосредственно как ключ индекса, что позволяло быстро перемещаться по индексу. На этом этапе показано, как ведет себя MongoDB, когда поле, используемое для создания индекса, представляет собой поле, хранящее несколько значений, например массив.

    Для начала попробуйте найти в коллекции все горы, которые находятся в Непале:

      
    1. дБ.пики.найти(
    2. { "местоположение": "Непал" }
    3. )

    Возвращаются четыре пика:

      

    Выход

    { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b2f"), "имя" : "Эверест", "высота" : 8848, "местоположение" : [ "Непал", "Китай" ], "восхождения" : { «первый»: { «год»: 1953}, «first_winter»: { «год»: 1980}, «всего»: 5656 } } { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b31"), "имя" : "Канченджанга", "высота" : 8586, "местоположение" : [ "Непал", "Индия" ], "восхождения" : { "первый" : { «год»: 1955 }, «first_winter»: { «год»: 1986 }, «всего»: 283 } } { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b32"), "имя" : "Лхоцзе", "высота" : 8516, "местоположение" : [ "Непал", "Китай" ], "восхождения" : { "первый" : { «год»: 1956 }, «first_winter»: { «год»: 1988 }, «всего»: 461 } } { "_id" : ObjectId("61212a8300c8304536a86b33"), "имя" : "Макалу", "высота" : 8485, "местоположение" : [ "Китай", "Непал" ], "восхождения" : { "первый" : { «год» : 1955 }, «first_winter» : { «год» : 2009 }, «всего» : 361 } }

    Обратите внимание, что ни один из этих пиков не является , только в Непале.Каждый из этих четырех пиков охватывает более одной страны, на что указывает их полей местоположения , каждое из которых представляет собой массив из нескольких значений. Более того, эти значения могут появляться в разном порядке. Например, Лхоцзе указан как номер [«Непал», «Китай»] , тогда как Макалу указан как номер [«Китай», «Непал»] .

    Поскольку нет доступного индекса, охватывающего поле местоположения , MongoDB в настоящее время выполняет полное сканирование коллекции для выполнения этого запроса.Давайте создадим новый индекс для поля местоположения :

      
    1. db.peaks.createIndex({"location": 1})

    Обратите внимание, что этот синтаксис не отличается от любого другого индекса с одним полем. MongoDB вернет сообщение об успехе, и теперь индекс доступен для использования:

    .
      

    Выход

    { "createdCollectionAutomatically": ложь, "numIndexesBefore": 5, "numIndexesAfter": 6, "хорошо": 1 }

    Теперь, когда вы создали индекс для поля location , снова запустите предыдущий запрос с методом объяснения("executionStats") , чтобы понять, как он выполняется:

      
    1. дБ.пики.найти(
    2. { "местоположение": "Непал" }
    3. ).объяснить("статистика выполнения")

    Полученный результат показывает, что MongoDB использовала сканирование индекса в качестве стратегии, ссылаясь на недавно созданный location_1 index:

      

    Выход

    { "планировщик запросов": { . . . "выигрышный план": { . . . "Этап ввода": { "этап": "IXSCAN", .. . "имя_индекса" : "местоположение_1", "isMultiKey": правда, . . . } }, . . . }, «Статистика выполнения»: { . . . "nReturned": 4, "executionTimeMillis": 0, "всего проверено ключей" : 4, "всего проверено документов" : 4, . . . } . . . }

    Количество возвращенных документов соответствует общему количеству проверенных ключей индекса и проверенных документов.Это означает, что индекс использовался как единственный источник информации для запроса. Как это было возможно, если значения поля представляют собой массивы из более чем одного значения, а запрос запрашивал горы с одним из местоположений , соответствующих Непалу?

    Обратите внимание на свойство isMultiKey , указанное в выходных данных как true . MongoDB автоматически создала многоключевой индекс для поля location . Если вы создаете индекс для поля, содержащего массивы, MongoDB автоматически определяет необходимость создания индекса с несколькими ключами и создает отдельные записи индекса для каждого элемента этих массивов.

    Таким образом, для документа, который имеет поле местоположения , хранящее массив ["Китай", "Непал"] , для одного и того же документа появляются две отдельные записи указателя, одна для Китая, а другая для Непала. Таким образом, MongoDB может эффективно использовать индекс, даже если запрос запрашивает частичное совпадение с содержимым массива.

    Шаг 7 — перечисление и удаление индексов в коллекции

    На предыдущих шагах вы узнали, как создавать различные типы индексов.Когда база данных растет или требования меняются, важно знать, какие индексы определены, и иногда удалять ненужные. Индексы, которые больше не нужны, могут отрицательно сказаться на производительности базы данных, поскольку MongoDB по-прежнему должна поддерживать их каждый раз, когда вы добавляете или изменяете данные.

    Чтобы перечислить все индексы, которые вы определили для коллекции пиков в этом руководстве, вы можете использовать метод getIndexes() :

      
    1. дБ.пики.getIndexes()

    MongoDB вернет список индексов с описанием их природы и перечислением их имен:

      

    Выход

    [ { "в": 2, "ключ" : { "_id": 1 }, "имя": "_id_" }, { "в": 2, "ключ" : { "высота": 1 }, "имя": "высота_1" }, { "в": 2, «уникальный»: правда, "ключ" : { "имя": 1 }, "имя" : "имя_1" }, { "в": 2, "ключ" : { "восхождения.всего" : 1 }, "имя": "восхождение.total_1" }, { "в": 2, "ключ" : { "восхождения.первая_зима.год" : 1, "высота": -1 }, "имя": "восхождение.first_winter.year_1_height_-1" }, { "в": 2, "ключ" : { "место" : 1 }, "имя": "местоположение_1" } ]

    В этом руководстве вы определили всего 6 индексов.Для каждого из них свойство key содержит определение индекса, соответствующее способу создания индекса ранее. Для каждого индекса свойство name содержит имя MongoDB, сгенерированное автоматически при создании индекса.

    Чтобы удалить существующий индекс, вы можете использовать любое из этих свойств с методом dropIndex() . В следующем примере будет удален индекс height_1 с использованием определения его содержимого:

      
    1. дБ.пики.dropIndex({"высота": 1})

    Поскольку { "height": 1 } соответствует индексу одного поля на height с именем height_1 , MongoDB удалит этот индекс и ответит сообщением об успешном завершении, указывающим, сколько индексов было до удаления этого:

      

    Вывод

    { "nIndexesWas": 6, "ok": 1}

    Этот способ указания удаляемого индекса может стать громоздким, если определение индекса более сложное, как в случае с составными индексами.В качестве альтернативы вы можете удалить индексы, используя имя индекса. Чтобы удалить индекс, созданный при первом зимнем подъеме и высоте на шаге 5, используя его имя, выполните следующую операцию:

      
    1. db.peaks.dropIndex("восхождения.первая_зима.год_1_высота_-1")

    MongoDB снова удалит индекс и вернет сообщение об успешном завершении:

      

    Вывод

    { "nIndexesWas": 5, "ok": 1}

    Вы можете подтвердить, что эти два индекса действительно были удалены из списка индексов коллекций, вызвав getIndexes() еще раз:

      
    1. дБ.пики.getIndexes()

    На этот раз перечислены только четыре оставшихся индекса:

      

    Выход

    [ { "в": 2, "ключ" : { "_id": 1 }, "имя": "_id_" }, { "в": 2, «уникальный»: правда, "ключ" : { "имя": 1 }, "имя" : "имя_1" }, { "в": 2, "ключ" : { "восхождения.всего" : 1 }, "имя": "восхождение.total_1" }, { "в": 2, "ключ" : { "место" : 1 }, "имя": "местоположение_1" } ]

    И последнее замечание: имейте в виду, что невозможно изменить существующий индекс в MongoDB. Если вам когда-либо понадобится изменить индекс, вы должны сначала удалить этот индекс и создать новый.

    Заключение

    Прочитав эту статью, вы познакомились с концепцией индексов — специальных структур данных, которые могут повысить производительность запросов за счет уменьшения объема данных, которые MongoDB должна анализировать во время выполнения запроса.Вы узнали, как создавать индексы с одним полем, составные и многоключевые индексы, а также как проверять, влияет ли их присутствие на выполнение запроса. Вы также узнали, как составить список существующих индексов и удалить ненужные.

    В руководстве описывается только часть функций индексирования, предоставляемых MongoDB для формирования производительности запросов в загруженных базах данных. Мы рекомендуем вам изучить официальную официальную документацию MongoDB, чтобы узнать больше об индексации и о том, как она влияет на производительность в различных сценариях.

    2.3. Определение документов — MongoEngine 0.24.1 документация

    В MongoDB документ примерно эквивалентен строке в СУБД. Когда при работе с реляционными базами данных строки хранятся в таблицах , которые имеют строгая схема , за которой следуют строки. MongoDB хранит документы в коллекций , а не таблиц — принципиальное отличие в том, что нет схемы применяется на уровне базы данных.

    2.3.1. Определение схемы документа

    MongoEngine позволяет вам определять схемы для документов, поскольку это помогает уменьшить ошибок кодирования и позволяет определять служебные методы для полей, которые могут присутствовать.

    Чтобы определить схему для документа, создайте класс, наследуемый от Документ . Поля задаются добавлением поля объекты в качестве атрибутов класса для класса документа:

     из импорта mongoengine *
    импорт даты и времени
    
    Страница класса (Документ):
        title = StringField (max_length = 200, обязательно = True)
        date_modified = DateTimeField (по умолчанию = datetime.datetime.utcnow)
     

    Поскольку BSON (двоичный формат для хранения данных в mongodb) зависит от порядка, документы сериализуются на основе их порядка полей.

    2.3.2. Динамические схемы документов

    Одним из преимуществ MongoDB являются динамические схемы для коллекции, в то время как данные должны быть спланированы и организованы (в конце концов, явное лучше, чем неявное!) существуют сценарии, в которых желательно иметь документы в динамическом/расширенном стиле.

    Документы DynamicDocument работают так же, как Документ , но любые установленные для них данные/атрибуты также будут быть спасенным

     из импорта mongoengine *
    
    страница класса (динамический документ):
        title = StringField (max_length = 200, обязательно = True)
    
    # Создать новую страницу и добавить теги
    >>> page = Page(title='Использование MongoEngine')
    >>> страница.теги = ['mongodb', 'mongoengine']
    >>> страница.сохранить()
    
    >>> Page.objects(tags='mongoengine').count()
    >>> 1
     

    Примечание

    Существует одно предостережение относительно динамических документов: поля не могут начинаться с _

    Динамические поля сохраняются в порядке создания после любых объявленных полей.

    2.3.3. Поля

    По умолчанию поля не обязательны. Чтобы сделать поле обязательным, установите требуется аргумент ключевого слова поля до True .Поля также могут иметь доступные ограничения проверки (например, max_length в примере над). Поля также могут принимать значения по умолчанию, которые будут использоваться, если значение не предоставлен. Значения по умолчанию могут опционально быть вызываемыми, которые будут вызываться для получения значения (например, в приведенном выше примере). Доступные типы полей следующие:

    2.3.3.1. Аргументы поля

    Каждый тип поля можно настроить с помощью аргументов ключевого слова. Следующее ключевое слово аргументы могут быть установлены для всех полей:

    db_field (по умолчанию: нет)

    Имя поля MongoDB.

    требуется (по умолчанию: False)

    Если установлено значение True и поле не задано в экземпляре документа, Ошибка ValidationError возникает, когда документ подтверждено.

    по умолчанию (по умолчанию: Нет)

    Значение, используемое, если для этого поля значение не задано.

    Определение параметров по умолчанию соответствует общим правилам Python, это означает, что следует соблюдать осторожность при работе с изменяемыми объектами по умолчанию. (как в ListField или DictField ):

     класс ExampleFirst (документ):
        # По умолчанию пустой список
        значения = ListField (IntField (), по умолчанию = список)
    
    класс ExampleSecond (Документ):
        # По умолчанию набор значений
        значения = ListField (IntField (), по умолчанию = лямбда: [1,2,3])
    
    класс ExampleDangerous(Документ):
        # Это может сделать .вызов append для добавления значений по умолчанию (и всех следующих объектов),
        # вместо этого просто объект
        значения = ListField (IntField (), по умолчанию = [1,2,3])
     

    Примечание

    Отмена установки поля со значением по умолчанию приведет к возврату значения по умолчанию.

    уникальный (по умолчанию: False)

    При значении True ни один документ в коллекции не будет иметь одинаковое значение для этого поле.

    unique_with (по умолчанию: нет)

    Имя поля (или список имен полей), которое вместе с этим поле, в коллекции не будет двух документов с одинаковым значением.

    primary_key (по умолчанию: False)

    При значении True используйте это поле в качестве первичного ключа для коллекции. DictField и EmbeddedDocuments оба поддерживают первичный ключ для документа.

    Примечание

    Если установлено, это поле также доступно через поле pk .

    вариантов выбора (по умолчанию: нет)

    Повторяемый (например, список, кортеж или набор) вариантов выбора, к которым относится значение этого поле должно быть ограничено.

    Могут быть либо вложенными кортежами значений (хранящимися в монго), либо человекочитаемый ключ

     РАЗМЕР = (('S', 'Маленький'),
            («М», «Средний»),
            («L», «Большой»),
            («XL», «Очень большой»),
            ("XXL", "Экстра-экстра-большой"))
    
    
    Рубашка класса(Документ):
        размер = StringField (max_length = 3, варианты = SIZE)
     

    Или плоская итерация, содержащая только значения

     РАЗМЕР = ("S", "M", "L", "XL", "XXL")
    
    Рубашка класса(Документ):
        размер = StringField (max_length = 3, варианты = SIZE)
     
    проверка (необязательно)

    Объект, вызываемый для проверки значения поля.Вызываемый объект принимает значение в качестве параметра и должен вызывать ValidationError. если проверка не удалась

    например

     по определению _not_empty(val):
        если не вал:
            поднять ValidationError('значение не может быть пустым')
    
    класс Человек(Документ):
        имя = StringField (проверка = _not_empty)
     
    **kwargs (необязательно)

    Вы можете указать дополнительные метаданные в виде произвольного дополнительного ключевого слова аргументы. Однако вы не можете переопределить существующие атрибуты.Общий варианты включают help_text и verbose_name , обычно используемые формой и библиотеки виджетов.

    2.3.3.2. Список полей

    MongoDB позволяет хранить списки элементов. Чтобы добавить список элементов в Документ , используйте поле ListField тип. ListField принимает другой объект поля в качестве первого аргумент, указывающий, какие элементы типа могут храниться в списке:

    Страница класса
     (документ):
        теги = ListField (StringField (max_length = 50))
     

    2.3.3.3. Вложенные документы

    MongoDB имеет возможность встраивать документы в другие документы. Схемы могут быть определены для этих встроенных документов так же, как они могут быть определены для обычных документы. Чтобы создать встроенный документ, просто определите документ, как обычно, но наследовать от EmbeddedDocument , а не Документ :

    Комментарий класса
     (EmbeddedDocument):
        содержимое = StringField()
     

    Чтобы встроить документ в другой документ, используйте Тип поля EmbeddedDocumentField , предоставляющий встроенный класс документа в качестве первого аргумента:

    Страница класса
     (документ):
        комментарии = ListField (EmbeddedDocumentField (Комментарий))
    
    comment1 = Комментарий(content='Хорошая работа!')
    comment2 = Комментарий(content='Хорошая статья!')
    страница = страница (комментарии = [комментарий1, комментарий2])
     

    Встроенные документы также могут использовать гибкость динамических схем документов: унаследовав DynamicEmbeddedDocument .

    2.3.3.4. Поля словаря

    Часто вместо словаря может использоваться встроенный документ. рекомендуются встроенные документы, так как словари не поддерживают проверку или настраиваемые типы полей. Однако иногда вы не будете знать структуру того, что хотите хранить; в этой ситуации подходит DictField :

     класс SurveyResponse(Документ):
        дата = DateTimeField ()
        пользователь = ReferenceField (пользователь)
        ответы = DictField()
    
    Survey_response = SurveyResponse (дата = дата и время.utcnow(), пользователь=запрос.пользователь)
    response_form = Форма ответа (запрос.POST)
    Survey_response.answers = response_form.cleaned_data()
    Survey_response.save()
     

    Словари могут хранить сложные данные, другие словари, списки, ссылки на другие объекты, так что это самый гибкий доступный тип поля.

    2.3.3.5. Справочные поля

    Ссылки на другие документы в базе данных могут храниться с использованием ReferenceField . Передать в другой класс документов как первый аргумент конструктору, затем просто назначьте объекты документа поле:

     класс Пользователь (Документ):
        имя = СтроковоеПоле()
    
    Страница класса (Документ):
        содержимое = StringField()
        автор = ReferenceField (пользователь)
    
    Джон = Пользователь (имя = "Джон Смит")
    Джон.спасти()
    
    сообщение = Страница (содержание = «Тестовая страница»)
    post.author = Джон
    пост.сохранить()
     

    Объект User автоматически превращается в ссылку за сцены и разыменовывается при извлечении объекта.

    Чтобы добавить ReferenceField , который ссылается на документ определяется, используйте строку 'self' вместо класса документа в качестве аргумент конструктора ReferenceField . Чтобы сослаться на документ, который еще не определен, используйте имя неопределенного документа в качестве аргумента конструктора:

     класс Сотрудник (Документ):
        имя = СтроковоеПоле()
        босс = ReferenceField('я')
        profile_page = ReferenceField('ProfilePage')
    
    класс ProfilePage (документ):
        содержимое = StringField()
     
    2.3.3.5.1. Многие ко многим с ListFields

    Если вы реализуете отношение «многие ко многим» через список ссылок, затем ссылки сохраняются как DBRefs, и для запроса вам необходимо передать экземпляр объекта на запрос:

     класс Пользователь (Документ):
        имя = СтроковоеПоле()
    
    Страница класса (Документ):
        содержимое = StringField()
        авторы = ListField (ReferenceField (Пользователь))
    
    Боб = Пользователь (имя = "Боб Джонс"). Сохранить ()
    Джон = Пользователь (имя = "Джон Смит"). Сохранить ()
    
    Страница(content="Test Page", авторы=[bob, john]).спасти()
    Страница (содержание = «Другая страница», авторы = [Джон]). сохранить ()
    
    # Найти все страницы, автором которых является Боб
    Page.objects(authors__in=[bob])
    
    # Найти все страницы, авторами которых являются Боб и Джон
    Page.objects(authors__all=[боб, джон])
    
    # Удалить Боба из списка авторов страницы.
    Page.objects(id='...').update_one(pull__authors=bob)
    
    # Добавить Джона в список авторов страницы.
    Page.objects(id='...').update_one(push__authors=john)
     
    2.3.3.5.2. Работа с удалением упомянутых документов

    По умолчанию MongoDB не проверяет целостность ваших данных, поэтому удаление документы, на которые другие документы все еще содержат ссылки, приведут к согласованности вопросы.Mongoengine ReferenceField добавляет некоторые функциональные возможности защититься от таких проблем с целостностью базы данных, предоставляя каждому ссылка со спецификацией правила удаления. Правило удаления задается предоставление атрибутов reverse_delete_rule на Определение ReferenceField , например:

     класс ProfilePage (документ):
        сотрудник = ReferenceField('Сотрудник', reverse_delete_rule=mongoengine.CASCADE)
     

    Объявление в этом примере означает, что когда объект Employee удален, ProfilePage , который ссылается на этого сотрудника, удаляется как хорошо.Если удаляется целая группа сотрудников, все страницы профилей, которые ссылки также удаляются.

    Его значение может принимать любую из следующих констант:

    mongoengine.DO_NOTHING

    Это значение по умолчанию, оно ничего не делает. Удаление выполняется быстро, но может привести к несогласованность базы данных или оборванные ссылки.

    mongoengine.DENY

    Удаление отклонено, если все еще существуют ссылки на объект удален.

    mongoengine.NULLIFY

    Для любых полей объекта, которые все еще ссылаются на удаляемый объект, установлено значение None (используя операцию «unset» MongoDB), фактически аннулирующую связь.

    mongoengine.CASCADE

    Любой объект, содержащий поля, относящиеся к удаляемому объекту удаляются в первую очередь.

    mongoengine.PULL

    Удаляет ссылку на объект (используя операцию «pull» MongoDB) из полей любого объекта ListField ( ReferenceField ).

    Предупреждение

    Замечание по безопасности при настройке этих правил удаления! Поскольку правила удаления не записывается на уровне базы данных самой MongoDB, а во время выполнения, в памяти, модулем MongoEngine, это имеет первостепенное значение что модуль, объявляющий отношение, загружен ДО вызывается удаление.

    Если, например, объект Сотрудник находится в платежная ведомость приложение и ProfilePage в человек приложение, крайне важно, чтобы было загружено приложение человек до того, как какой-либо сотрудник будет удален, потому что в противном случае MongoEngine может никогда не знаешь, что эти отношения существуют.

    В Django обязательно поместите все приложения с такими объявлениями правил удаления в их models.py в кортеже INSTALLED_APPS .

    2.3.3.5.3. Общие справочные поля

    Также существует второй тип опорного поля, GenericReferenceField . Это позволяет ссылаться на любой вид Документ и, следовательно, не принимает Подкласс документа в качестве аргумента конструктора:

    Ссылка на класс
     (документ):
        URL-адрес = StringField ()
    
    Сообщение класса (Документ):
        название = StringField ()
    
    Закладка класса (Документ):
        bookmark_object = ОбщееПолеСсылки()
    
    ссылка = ссылка(url='http://hmarr.com/mongoengine/')
    ссылка.сохранить()
    
    post = Post(title='Использование MongoEngine')
    пост.сохранить()
    
    Закладка (bookmark_object = ссылка). Сохранить ()
    Закладка (bookmark_object = пост). Сохранить ()
     

    2.3.3.6. Ограничения уникальности

    MongoEngine позволяет указать, что поле должно быть уникальным в коллекции, предоставив unique=True в поле конструктор. Если вы попытаетесь сохранить документ, который имеет такое же значение для уникального поле как документ, который уже есть в базе данных, Будет выдано сообщение NotUniqueError .Вы также можете указать ограничения уникальности нескольких полей с помощью unique_with , что может быть либо одно имя поля, либо список или кортеж имен полей:

     класс Пользователь (Документ):
        имя пользователя = StringField (уникальный = Истина)
        первое_имя = StringField()
        last_name = StringField (unique_with='first_name')
     

    2.3.4. Коллекции документов

    Классы документов, которые наследуют напрямую от Документ будет иметь свою собственную коллекцию в базе данных.Название коллекции по умолчанию это имя класса, преобразованное в змеиный_кейс (например, если ваш класс документа называется CompanyUser , соответствующая коллекция будет company_user ). Если тебе нужно изменить имя коллекции (например, использовать MongoEngine с существующей базой данных), затем создайте атрибут словаря класса с именем meta в вашем документе и установите collection на имя коллекции, которую вы хотите класс документа для использования:

    Страница класса
     (документ):
        title = StringField (max_length = 200, обязательно = True)
        мета = {'коллекция': 'cmsPage'}
     

    2.3.4.1. Коллекции с крышками

    Документ может использовать закрытую коллекцию , указав max_documents и max_size в словаре meta . max_documents — максимальное количество документов, которое разрешено хранится в коллекции, а max_size — максимальный размер сбор в байтах. max_size округляется до следующего числа, кратного 256. MongoDB внутри и mongoengine раньше.Используйте также число, кратное 256, чтобы избежать путаницы. Если max_size не указан и max_documents is, max_size по умолчанию 10485760 байт (10 МБ). В следующем примере показан документ Log , который будет ограничен 1000 записей и 2 МБ дискового пространства:

    Журнал класса
     (документ):
        ip_address = StringField()
        мета = {'max_documents': 1000, 'max_size': 2000000}
     

    2.3.5. Индексы

    Вы можете указать индексы для коллекций, чтобы ускорить выполнение запросов.Закончено путем создания списка спецификаций индексов, называемых индексами в meta словарь, где спецификация индекса может либо одно имя поля, либо кортеж, содержащий несколько имен полей, либо словарь, содержащий полное определение индекса.

    Направление может быть указано в полях путем добавления к имени поля префикса + (по возрастанию) или знак - (по убыванию). Обратите внимание, что направление имеет значение только для составных индексов. Текстовые индексы могут указываться префиксом имя поля с $ .Хешированные индексы могут быть указаны с помощью префикса имя поля с # :

    Страница класса
     (документ):
        категория = IntField()
        название = StringField ()
        рейтинг = StringField()
        создано = DateTimeField ()
        мета = {
            'индексы': [
                'title', # индекс с одним полем
                '$title', # текстовый индекс
                '#title', # хешированный индекс
                ('заголовок', '-рейтинг'), # составной индекс
                ('category', '_cls'), # составной индекс
                {
                    'поля': ['создано'],
                    'expireAfterSeconds': 3600 # индекс ttl
                }
            ]
        }
     

    При передаче словаря становятся доступными дополнительные параметры.Допустимые варианты включают, но не ограничиваются:

    полей (по умолчанию: нет)

    Поля для индексации. Указывается в том же формате, что и описанный выше.

    cls (по умолчанию: True)

    Если у вас есть полиморфные модели, которые наследуют и имеют allow_inheritance включено, вы можете настроить, будет ли индекс должно автоматически добавляться поле _cls в начало показатель.

    разреженный (по умолчанию: False)

    Должен ли индекс быть разреженным.

    уникальный (по умолчанию: False)

    Должен ли индекс быть уникальным.

    expireAfterSeconds (необязательно)

    Позволяет автоматически удалять данные из коллекции, задав время в секундах до истечения срока действия поля a.

    имя (необязательно)

    Позволяет указать имя для индекса

    сопоставление (необязательно)

    Позволяет создавать индексы без учета регистра (MongoDB v3.только 4+)

    Примечание

    Дополнительные параметры пересылаются как **kwargs в метод create_index pymongo. Наследование добавляет индексы дополнительных полей, см.: Наследование документов.

    2.3.5.1. Параметры глобального индекса по умолчанию

    Существует несколько значений по умолчанию верхнего уровня для всех индексов, которые можно установить:

    Страница класса
     (документ):
        название = StringField ()
        рейтинг = StringField()
        мета = {
            'index_opts': {},
            'index_background': правда,
            'index_cls': Ложь,
            'auto_create_index': Верно,
        }
     
    index_opts (необязательно)

    Установите любые параметры индекса по умолчанию — см. полный список параметров

    index_background (необязательно)

    Установите значение по умолчанию для индексации индекса в фоновом режиме

    index_cls (Необязательно)

    Способ отключения определенного индекса для _cls.

    auto_create_index (необязательно)

    Если установлено значение True (по умолчанию), MongoEngine обеспечит правильность индексы существуют в MongoDB при каждом запуске команды. Это можно отключить в системах, где индексы управляются отдельно. Отключение этого улучшит представление.

    2.3.5.2. Составные индексы и поддокументы индексирования

    Составные индексы можно создавать, добавляя встроенное поле или словарь. имя поля в определение индекса.

    Иногда более эффективно индексировать части встроенных полей / полей словаря, в этом случае используйте обозначение «точка» для обозначения индексируемого значения, например: rank.title

    2.3.5.3. Геопространственные индексы

    Лучшим геоиндексом для mongodb является новый «2dsphere», который имеет улучшенный сферическая модель и обеспечивает лучшую производительность и больше возможностей при запросах. Следующие поля будут явно добавлять индекс «2dsphere»:

    Поскольку индексы «2dsphere» могут быть частью составного индекса, вам может не понадобиться автоматический индекс, но предпочел бы составной индекс.В этом примере мы отключаем автоматическая индексация и явное объявление составного индекса по адресу и datetime :

    Журнал класса
     (документ):
        местоположение = PointField (auto_index = False)
        дата и время = DateTimeField ()
    
        мета = {
            'индексы': [[("местоположение", "2dsphere"), ("дата-время", 1)]]
        }
     
    2.3.5.3.1. До MongoDB 2.4 Geo

    Примечание

    Для MongoDB < 2.4 это все еще актуально, однако новая 2dsphere индекс является большим улучшением по сравнению с предыдущей 2D-моделью, поэтому обновление посоветовал.

    Геопространственные индексы будут созданы автоматически для всех GeoPointField с

    Также можно явно определить геопространственные индексы. Это полезно, если вам нужно определить геопространственный индекс для подполя DictField или настраиваемое поле, содержащее точка. Чтобы создать геопространственный индекс, вы должны добавить к полю префикс Знак *.

     класс Место(Документ):
        местоположение = DictField()
        мета = {
            'индексы': [
                '*место нахождения.точка',
            ],
        }
     

    2.3.5.4. Показатели времени жизни (TTL)

    Специальный тип индекса, позволяющий автоматически удалять данные из сбор по истечении определенного периода. См. официальный ттл документации для получения дополнительной информации. Распространенным вариантом использования могут быть данные сеанса:

    . Сессия класса
     (документ):
        создано = DateTimeField (по умолчанию = datetime.utcnow)
        мета = {
            'индексы': [
                {'поля': ['создано'], 'expireAfterSeconds': 3600}
            ]
        }
     

    Предупреждение

    Индексы TTL происходят на сервере MongoDB, а не в приложении code, поэтому при удалении документа не будет генерироваться никаких сигналов.Если вам нужны сигналы, которые будут запущены при удалении, вы должны обработать удаление документов в коде вашего приложения.

    2.3.5.5. Сравнение индексов

    Используйте mongoengine.Document.compare_indexes() для сравнения фактических индексов в базы данных на те, которые определены вашими определениями документов. это полезно в целях обслуживания и обеспечения правильных индексов для вашего схема.

    2.3.6. Заказ

    Можно указать порядок по умолчанию для вашего QuerySet с использованием атрибута упорядочения мета .Заказ будет применен, когда QuerySet создан и может быть переопределен последующие вызовы order_by() .

     из даты и времени импорта даты и времени
    
    класс BlogPost(Документ):
        название = StringField ()
        publish_date = DateTimeField()
    
        мета = {
            'заказ': ['-published_date']
        }
    
    blog_post_1 = Сообщение в блоге(title="Сообщение в блоге №1")
    blog_post_1.published_date = дата и время (2010, 1, 5, 0, 0, 0)
    
    blog_post_2 = Сообщение в блоге(title="Сообщение в блоге №2")
    blog_post_2.published_date = дата и время (2010, 1, 6, 0, 0, 0)
    
    blog_post_3 = Сообщение в блоге(title="Запись в блоге №3")
    блог_пост_3.опубликованная_дата = дата/время (2010, 1, 7, 0, 0, 0)
    
    blog_post_1.save()
    blog_post_2.save()
    blog_post_3.save()
    
    # получить «первый» пост в блоге, используя порядок по умолчанию
    # из BlogPost.meta.ordering
    last_post = BlogPost.objects.first()
    assert last_post.title == "Сообщение в блоге №3"
    
    # переопределить порядок по умолчанию, упорядочить сообщения блога по "дате_публикации"
    first_post = BlogPost.objects.order_by("+дата_публикации").first()
    assert first_post.title == "Сообщение в блоге №1"
     

    2.3.7. Осколочные ключи

    Если ваша коллекция разделена на несколько ключей, то вы можете улучшить осколок маршрутизация (и, следовательно, производительность вашего приложения), указав шард ключ, используя атрибут shard_key мета .Ключ сегмента должен быть определен как кортеж.

    Это гарантирует, что полный ключ сегмента отправляется с запросом при вызове такие методы, как save() , обновление() , изменить() или delete() на существующем Экземпляр документа :

     класс LogEntry (документ):
        машина = StringField()
        приложение = StringField()
        отметка времени = DateTimeField()
        данные = StringField()
    
        мета = {
            'shard_key': ('машина', 'отметка времени'),
            «индексы»: («машина», «отметка времени»),
        }
     

    2.3.8. Документ о наследстве

    Для создания специализированного типа документа у вас есть определено, вы можете создать его подкласс и добавить любые дополнительные поля или методы, которые могут вам понадобиться. Поскольку этот новый класс не является прямым подклассом Документ , он не будет храниться в собственной коллекции; Это будет использовать ту же коллекцию, что и его суперкласс. Это позволяет более удобный и эффективный поиск связанных документов - все, что вам нужно сделать, это установите allow_inheritance в True в метаданных для документ.:

     # Хранится в коллекции с именем page
    Страница класса (Документ):
        title = StringField (max_length = 200, обязательно = True)
    
        мета = {'allow_inheritance': True}
    
    # Также хранится в коллекции с именем page
    класс DatedPage (страница):
        дата = DateTimeField ()
     

    Примечание

    Начиная с версии 0.8 allow_inheritance значения по умолчанию на False, что означает, что вы должны установить его на True, чтобы использовать наследование.

    Установка allow_inheritance в значение True также должна использоваться в Класс EmbeddedDocument на случай, если вам нужно создать подкласс

    Когда дело доходит до запроса с использованием объектов() , запрос Page.objects() будет запрашивать как Page , так и DatedPage , тогда как запрос DatedPage будет запрашивать только документы DatedPage . За кулисами MongoEngine работает с наследованием, добавляя атрибут _cls , который содержит имя класса в каждом документе. Когда документ загружается, MongoEngine проверяет это атрибут _cls и используйте этот класс для создания экземпляра.:

     Page(title='прикольный заголовок').save()
    DatedPage(title='другой заголовок', date=datetime.utcnow()).сохранить()
    
    print(Page.objects().count()) # 2
    print(DatedPage.objects().count()) # 1
    
    # печатать документы в их исходном виде
    # мы удаляем 'id', чтобы не засорять вывод ненужными деталями
    qs = Страница.objects.exclude('id').as_pymongo()
    распечатать (список (qs))
    # [
    # {'_cls': u 'Страница', 'title': 'прикольный заголовок'},
    # {'_cls': u 'Page.DatedPage', 'title': u 'другой заголовок', 'date': datetime.datetime(2019, 12, 13, 20, 16, 59, 993000)}
    # ]
     

    2.3.8.1. Работа с существующими данными

    Поскольку MongoEngine больше не требует по умолчанию _cls , вы можете быстро и легко получить работу с существующими данными.Просто определите документ, чтобы соответствовать ожидаемая схема в вашей базе данных

     # Будет работать с данными в существующей коллекции с именем cmsPage.
    Страница класса (Документ):
        title = StringField (max_length = 200, обязательно = True)
        мета = {
            «коллекция»: «cmsPage»
        }
     

    Если у вас сильно различаются схемы, то с помощью DynamicDocument может быть более подходящим вместо определение всех возможных типов полей.

    Если вы используете Документ и база данных содержит данные, которые не определено, то данные будут храниться в документе ._data словарь.

    2.3.9. Абстрактные классы

    Если вы хотите добавить некоторые дополнительные функции в группу классов документов, но вам не нужны или не нужны накладные расходы на наследование, вы можете использовать абстрактный атрибут мета . Это не включит наследование документов, но позволит вам сохранить код СУХОЙ:

     класс BaseDocument (документ):
        мета = {
            «абстрактный»: правда,
        }
        защита check_permissions (сам):
            ...
    
    пользователь класса (базовый документ):
       ...
     

    Теперь класс User будет иметь доступ к унаследованному методу check_permissions и не будет хранить дополнительную информацию _cls .

    MotorCollection — Документация Motor 2.5.1

    Создает индекс для этой коллекции.

    Принимает либо один ключ, либо список пар (ключ, направление). Ключ(и) должен быть экземпляром basestring ( str в python 3), а направление(я) должно быть одним из ( ПО ВОЗРАСШЕНИЮ , ПО Убыванию , ГЕО2Д , ГЕОХАЙСТЭК , ГЕОСФЕРА , HASHED , ТЕКСТ ).

    Чтобы создать единый ключевой восходящий индекс для ключа 'mike' , мы просто использовать строковый аргумент:

     ожидание my_collection.create_index("Майк")
     

    Для составного индекса по "майк" по убыванию и "элиот" по возрастанию нам нужно использовать список кортежей:

     ожидание my_collection.create_index([("майк", pymongo.DESCENDING),
                                      ("Элиот", pymongo.ПО ВОЗРАСЧЕНИЮ)])
     

    Все необязательные параметры создания индекса должны передаваться как аргументы ключевого слова для этого метода.Например:

     ожидание my_collection.create_index([("майк", pymongo.DESCENDING)],
                                     фон = правда)
     

    Допустимые параметры включают, но не ограничиваются:

    • имя : пользовательское имя для использования для этого индекса - если нет задано, имя будет сгенерировано.

    • уникальный : если True создает ограничение уникальности индекса.

    • фон : если True этот индекс должен быть создан в задний план.

    • разреженный : если True , исключить из указателя все документы, в которых отсутствует индексированное поле.

    • BucketSize : для использования с индексами geoHaystack. Количество документов для группировки в пределах определенной близости на заданную долготу и широту.

    • мин : минимальное значение для ключей в GEO2D показатель.

    • max : максимальное значение для ключей в GEO2D показатель.

    • expireAfterSeconds : Используется для создания срока действия (TTL) коллекция. MongoDB автоматически удалит документы из эта коллекция через секунд. Индексированное поле должно быть UTC datetime, иначе срок действия данных не истечет.

    • partialFilterExpression : документ, определяющий фильтр для частичный индекс.

    • сопоставление (необязательно): экземпляр Сортировка .Этот вариант поддерживается только на MongoDB 3.4 и выше.

    Полный список поддерживаемых опций см. в документации MongoDB. версия сервера.

    Предупреждение

    dropDups не поддерживается MongoDB 3.0 или новее. опция молча игнорируется сервером и строится уникальный индекс использование этой опции завершится ошибкой, если будет обнаружено повторяющееся значение.

    Примечание

    partialFilterExpression требует версии сервера >= 3.2

    Примечание

    write_concern из эта коллекция автоматически применяется к этой операции при использовании МонгоДБ >= 3.4.

    Параметры
    • ключей : один ключ или список (ключ, направление) пары, указывающие индекс для создания

    • **kwargs (необязательно): создание любого дополнительного индекса параметры (см. список выше) должны передаваться как ключевое слово аргументы

    Возвращает будущее.

    См. также

    Документация MongoDB по

    индексы

    Использование значимого текста ссылки | Доступная технология

    Обзор

    Текст ссылки должен быть уникальным на странице, должен иметь смысл, если его читать вне контекста, и должен помогать пользователям узнать что-то о месте назначения, если они нажмут на него. Текст ссылки, такой как «Нажмите здесь» и «Подробнее», не соответствует этим критериям. Рассмотрим различные способы взаимодействия пользователей со ссылками:

    • Пользователи средств чтения с экрана могут создавать список ссылок и перемещаться по ним в алфавитном порядке.Избыточный или двусмысленный текст ссылки, такой как «Дополнительно», в этом контексте не имеет смысла.
    • Пользователи технологии распознавания речи могут выбрать ссылку с помощью голосовой команды, такой как «щелчок», за которой следует текст ссылки. Поэтому также полезно использовать уникальный текст ссылки, который должен быть коротким и легко произносимым.

    Техника

    Старайтесь всегда использовать текст ссылки, соответствующий описанным выше критериям. Например, рассмотрим следующий код, в котором текст ссылки «нажмите здесь» не соответствует критериям:

     

    Для получения дополнительной информации о Husky Athletics, нажмите здесь.

    Лучшим подходом было бы перефразировать предложение так, чтобы «Хаски Легкая атлетика» была текстом ссылки:

     

    Для получения дополнительной информации см. Husky Athletics.

    Если текст ссылки добавляется в конце повторяющихся блоков текста, например ссылки «Подробнее» в конце коротких тизеров к сообщениям блога, существует множество приемлемых методов сделать эти ссылки более доступными, не добавляя беспорядка или жертвуя читабельностью.Например, к ссылке можно добавить атрибуты aria-label или aria-labeledby , предоставляя более описательный текст ссылки специально для пользователей программ чтения с экрана. В следующем примере большинство средств чтения с экрана будут читать значение атрибута aria-label, а не текст ссылки:

     Подробнее... 

    Каталожные номера

    UniqueKey — Solr — Apache Software Foundation

    Поле Solr uniqueKey кодирует идентификационную семантику документа.На жаргоне базы данных первичный ключ .

    Для индекса Solr не требуется уникальный ключ, но он используется почти во всех индексах.

    Варианты использования, не требующие уникального ключа

    • Построить индекс из пустого. Поиск документов. Если у вас есть новые документы для добавления, либо добавьте их, либо очистите индекс и переиндексируйте с нуля. Вы знаете, что никогда не добавите один и тот же документ дважды.
    • Сортировка документов, найденных при поиске, по числовому полю.

    Варианты использования, требующие уникального ключа

    • Поэтапное добавление документов.Вы не перестраиваете индекс с нуля, а хотите периодически добавлять новые документы. Вы можете добавить один и тот же документ дважды, и он будет сохранен только один раз.
      • Примером является RSS-канал из блога: RSS-канал будет опрашиваться, поэтому одна и та же статья может появиться несколько раз.
    • Выполните статистический анализ индексированных данных.
      • Если индекс большой, вы можете выбрать подмножество для своего исследования. Для этого используется поиск по подстановочным знакам в ключевом поле.
    • Совместное использование удостоверения документа с другими системами баз данных в стиле "вертикального раздела".
      • Например, для больших документов сохраняйте только данные индекса, но не исходные поля. Чтобы получить документы, найденные в Solr, вам нужно будет хранить один и тот же уникальный ключ как в индексе, так и в базе данных.
    • Изменить определение идентификатора документа.
      • Сценарии использования меняются, и вы можете захотеть изменить удостоверение документов. Например, RSS-канал для видео может измениться, чтобы предоставить разные записи для одного и того же видео в разных размерах. Вы можете решить, что разные записи на самом деле являются одним и тем же документом.В дизайне баз данных есть поговорка: данных остаются там, где они попадают . Как только вы храните данные в каком-то формате и контейнере, очень сложно изменить это решение. Добавляя уровень косвенности в удостоверение схемы SOLR, вы даете себе возможность изменить внутреннее удостоверение документа.
    • Несколько запросов об одном и том же документе с сохраненным идентификатором документа для дальнейшего использования.
    • Удалить документы. (Хотя вы также можете удалять документы, соответствующие запросу, а не по уникальному значению ключа.)
    • Если вы используете DistributedSearch, вам нужен уникальный ключ. В качестве дополнительного преимущества, если один и тот же документ (определяемый уникальным ключом) оказывается проиндексированным в нескольких сегментах, то в результатах запроса пользователя будет возвращен только один из документов.

    Варианты использования, требующие уникального ключа, сгенерированного на основе данных в документе

    • Разрешить различным системам баз данных создавать идентификационные ключи, которые работают в других системах.
      • Документы могут поступать из нескольких источников и храниться в разных местах.В пути индексации может не быть одного удобного места для создания уникального идентификатора. Различные источники должны будут отдельно реализовать один и тот же алгоритм. Ключ должен быть короткой уникальной строкой (см. UUID ниже).

    Для уникального ключа доступны разные источники данных:

    • Текст в документе
    • Ключ UUID сгенерирован с момента вставки и случайное число
    • Данные UUID, сгенерированные из данных в документе

    Текстовое поле в документе

    • В приведенном выше примере блога RSS URL каждой статьи.Поле должно быть однозначным.
    • Настоятельно рекомендуется использовать один из неанализируемых типов (например, строку) для текстовых уникальных ключей. Хотя использование solr.TextField с анализом не приводит к ошибкам, оно также не будет делать то, что вы ожидаете, а именно использовать выходные данные цепочки анализа в качестве уникального ключа. Необработанный ввод перед анализом — это , по-прежнему используется , что приводит к дублированию документов (например, документы с уникальными ключами «id1» и «ID1» будут двумя уникальными документами, даже если у вас есть фильтр нижнего регистра в цепочке анализа для уникального ключа).Любая нормализация уникального ключа должна выполняться на стороне клиента перед приемом.

    Методы UUID

    • UUID — это сокращение от Universal Unique IDentifier. Стандарт UUID RFC-4122 включает несколько типов UUID с разными входными форматами. В Solr 1.4 существует тип поля UUID (называемый UUIDField ), который реализует версию 4. Поля определяются в файле schema.xml с помощью:
       
       
      в Solr 4 это поле должно быть заполнено через solr.UUIDUpdateProcessorFactory.
       
       
       
          <процессор>
            идентификатор
          
          <процессор />
        
       
    • Из-за низкоуровневых изменений для поддержки SolrCloud поле uniqueKey больше нельзя заполнять с помощью или в файле schema.xml. Пользователи, желающие, чтобы Solr автоматически генерировал значение uniqueKey при добавлении документов, должны вместо этого использовать экземпляр solr.UUIDUpdateProcessorFactory в своей цепочке обработчиков обновлений. Дополнительные сведения см. в SOLR-2796.
    • Однако в Solr 3 его можно использовать как
       
       
      Кроме того, ExtractingRequestHandler автоматически создает UUID версии 4. Вы также можете реализовать строку UUID из криптографического хэша.128 создания того же MD5. Существует стандартное выражение для этого как 32 шестнадцатеричных символа. RFC-1321. Некоторые пакеты алгоритмов дайджеста MD5 для разных языков не соответствуют этому стандарту. Стандарт UUID всегда включает время создания UUID, что исключает некоторые из приведенных выше вариантов использования. Вы можете обмануть и игнорировать требование часов. Лучше всего использовать текстовый формат UUID: 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 вместо 550e8400e29b41d4a716446655440000 .(Вы прочтете многие из этих ключей.) Одно из преимуществ использования уникального ключа, сгенерированного криптографией, заключается в том, что вы можете выбрать случайное подмножество документов с помощью подстановочных знаков. Если данные UUID сохранены в виде строки в 32-символьном формате RFC, «d3adbe3fdeadb3e4deadbee4deadb3ef», запрос «id:a*» выберет случайную 1/16 часть всего набора документов. "id:aa*" выбирает 1/256 набора документов, опять же очень случайным образом.

    Check Also

    Стимулирование определение: Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?

    Содержание Стимулирование — это… Что такое Стимулирование?Смотреть что такое «Стимулирование» в других словарях:КнигиСтимулирование — это… …

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.