1
00:00:00,910 --> 00:00:02,310
‫Jonas: Selamat datang kembali.

2
00:00:02,310 --> 00:00:04,110
‫Jadi sekarang mari

3
00:00:04,110 --> 00:00:07,540
‫kita bicara sedikit tentang kinerja baca di MongoDB,

4
00:00:07,540 --> 00:00:10,630
‫mengapa sesuatu yang disebut indeks sangat penting,

5
00:00:10,630 --> 00:00:13,053
‫dan bagaimana kita dapat membuatnya sendiri.

6
00:00:14,560 --> 00:00:18,540
‫Dan saya ingin memulai demonstrasi tentang indeks ini dengan

7
00:00:18,540 --> 00:00:21,873
‫meluncurkan kueri sederhana di semua tur kami.

8
00:00:23,500 --> 00:00:26,550
‫Jadi mari datang ke sini untuk mendapatkan

9
00:00:26,550 --> 00:00:28,820
‫semua tur dan saya

10
00:00:30,190 --> 00:00:33,803
‫juga akan memfilter dengan harga kurang dari 1.000.

11
00:00:35,400 --> 00:00:39,393
‫Oke dan jadi mari kita lihat.

12
00:00:40,900 --> 00:00:43,970
‫Ya, jadi kita mendapatkan tiga hasil kembali, oke.

13
00:00:43,970 --> 00:00:45,950
‫Dan itu penting untuk diingat untuk

14
00:00:45,950 --> 00:00:48,230
‫apa yang akan saya tunjukkan selanjutnya

15
00:00:48,230 --> 00:00:51,200
‫yaitu bahwa kita sebenarnya juga bisa mendapatkan beberapa statistik

16
00:00:51,200 --> 00:00:53,070
‫tentang kueri itu sendiri.

17
00:00:53,070 --> 00:00:56,770
‫Jadi mari kita pergi ke sini pada dasarnya ke fungsi handler.

18
00:00:56,770 --> 00:01:01,523
‫Jadi ini ingat sekarang di pabrik handler.

19
00:01:02,620 --> 00:01:06,033
‫Benar, jadi ini, saya pikir itu di

20
00:01:08,100 --> 00:01:09,410
‫bagian bawah.

21
00:01:09,410 --> 00:01:12,000
‫Ya jadi begini, dapatkan semua fungsi pabrik

22
00:01:12,000 --> 00:01:14,290
‫yang akan membuat penangan ini yang

23
00:01:14,290 --> 00:01:16,940
‫dipanggil untuk kueri yang baru saja kita lakukan.

24
00:01:16,940 --> 00:01:18,360
‫Jadi di sini pada

25
00:01:18,360 --> 00:01:21,053
‫kueri, saya sebenarnya sekarang akan menambahkan metode penjelasan.

26
00:01:23,640 --> 00:01:28,300
‫Oke jadi setelah permintaan kami kemudian akan menelepon menjelaskan baik-baik saja.

27
00:01:28,300 --> 00:01:30,603
‫Jadi mari kita lihat itu.

28
00:01:33,710 --> 00:01:36,770
‫Dan sekarang kita mendapatkan hasil yang sama sekali

29
00:01:36,770 --> 00:01:39,490
‫berbeda, yang pada dasarnya adalah statistik ini.

30
00:01:39,490 --> 00:01:41,920
‫Sekarang ada banyak barang di sini.

31
00:01:41,920 --> 00:01:43,030
‫Tapi

32
00:01:43,030 --> 00:01:48,030
‫yang sangat saya minati adalah statistik eksekusi ini, oke.

33
00:01:48,110 --> 00:01:50,230
‫Jadi bisa dilihat disini

34
00:01:50,230 --> 00:01:52,420
‫jumlah dokumen yang dikembalikan ada tiga.

35
00:01:52,420 --> 00:01:55,130
‫Dan itulah hasil yang kami dapatkan sebelumnya.

36
00:01:55,130 --> 00:01:58,030
‫Jadi sebelum melakukan penjelasan yang benar.

37
00:01:58,030 --> 00:02:00,230
‫Tapi yang benar-benar penting untuk

38
00:02:00,230 --> 00:02:01,460
‫diperhatikan di

39
00:02:01,460 --> 00:02:05,180
‫sini adalah jumlah dokumen yang diperiksa adalah sembilan, oke.

40
00:02:05,180 --> 00:02:07,970
‫Jadi ini berarti MongoDB harus memeriksa,

41
00:02:07,970 --> 00:02:11,200
‫jadi pada dasarnya memindai semua sembilan dokumen

42
00:02:11,200 --> 00:02:13,780
‫untuk menemukan tiga yang benar.

43
00:02:13,780 --> 00:02:17,260
‫Jadi tiga yang cocok dengan kueri oke.

44
00:02:17,260 --> 00:02:20,320
‫Dan itu sama sekali tidak efisien kan?

45
00:02:20,320 --> 00:02:21,900
‫Sekarang tentu saja pada

46
00:02:21,900 --> 00:02:25,670
‫skala ini dengan hanya sembilan dokumen sama sekali tidak ada bedanya.

47
00:02:25,670 --> 00:02:27,740
‫Tetapi jika kami memiliki ratusan

48
00:02:27,740 --> 00:02:30,020
‫ribu, atau bahkan jutaan dokumen di

49
00:02:30,020 --> 00:02:32,010
‫sini, maka ini akan

50
00:02:32,010 --> 00:02:34,390
‫sangat memengaruhi kinerja baca kueri ini.

51
00:02:34,390 --> 00:02:37,850
‫Jadi sekali lagi, itu tidak akan terjadi di aplikasi ini, tetapi

52
00:02:37,850 --> 00:02:41,210
‫mungkin di aplikasi yang akan Anda bangun suatu hari nanti.

53
00:02:41,210 --> 00:02:44,150
‫Jadi Anda benar-benar perlu belajar tentang indeks.

54
00:02:44,150 --> 00:02:46,290
‫Karena dengan indeks, kita

55
00:02:46,290 --> 00:02:48,530
‫akan dapat memecahkan masalah ini.

56
00:02:48,530 --> 00:02:53,020
‫Jadi kita bisa membuat indeks pada bidang tertentu dalam koleksi.

57
00:02:53,020 --> 00:02:55,980
‫Misalnya Mongo secara otomatis membuat indeks

58
00:02:55,980 --> 00:02:58,640
‫pada bidang ID secara default.

59
00:02:58,640 --> 00:03:02,920
‫Dan mari kita lihat di Kompas oke.

60
00:03:02,920 --> 00:03:07,280
‫Misalnya di semua tur, kami memiliki tab indeks di sini.

61
00:03:07,280 --> 00:03:09,580
‫Jadi sampai saat ini kami hanya pernah berada di

62
00:03:09,580 --> 00:03:10,810
‫sini di tab dokumen,

63
00:03:10,810 --> 00:03:13,550
‫tetapi seperti yang Anda lihat, kami memiliki banyak hal yang berbeda

64
00:03:13,550 --> 00:03:15,690
‫di sini dan salah satunya adalah indeks.

65
00:03:15,690 --> 00:03:20,410
‫Dan sekali lagi Anda melihat bahwa secara default kami memiliki indeks ID.

66
00:03:20,410 --> 00:03:23,860
‫Dan indeks ID ini pada dasarnya adalah daftar berurutan

67
00:03:23,860 --> 00:03:26,380
‫dari semua ID yang disimpan di suatu

68
00:03:26,380 --> 00:03:28,890
‫tempat di luar koleksi, oke.

69
00:03:28,890 --> 00:03:30,750
‫Dan Anda benar-benar dapat

70
00:03:30,750 --> 00:03:35,190
‫melihat ukurannya di sini, yang memiliki 36 kilobyte, indeks ini baik-baik saja.

71
00:03:35,190 --> 00:03:37,660
‫Dan indeks ini sangat berguna.

72
00:03:37,660 --> 00:03:39,830
‫Karena setiap kali dokumen

73
00:03:39,830 --> 00:03:44,140
‫ditanyai oleh ID MongoDB akan mencari indeks yang dipesan itu alih-alih

74
00:03:44,140 --> 00:03:46,390
‫mencari melalui seluruh koleksi dan melihat

75
00:03:46,390 --> 00:03:48,660
‫semua dokumen satu per satu, yang

76
00:03:48,660 --> 00:03:50,890
‫tentu saja jauh lebih lambat.

77
00:03:50,890 --> 00:03:54,440
‫Jadi sekali lagi tanpa indeks, Mongo harus melihat setiap

78
00:03:54,440 --> 00:03:56,650
‫dokumen satu per satu.

79
00:03:56,650 --> 00:03:59,830
‫Tetapi dengan indeks pada bidang yang kita minta,

80
00:03:59,830 --> 00:04:02,810
‫proses ini menjadi jauh lebih efisien.

81
00:04:02,810 --> 00:04:05,420
‫Jadi itu cukup cerdas, bukan?

82
00:04:05,420 --> 00:04:08,230
‫Dan tentu saja, kita dapat mengatur indeks kita

83
00:04:08,230 --> 00:04:10,890
‫sendiri pada bidang yang sering kita kueri.

84
00:04:10,890 --> 00:04:13,430
‫Jadi, mari kita lakukan itu dengan bidang

85
00:04:13,430 --> 00:04:15,830
‫harga yang baru saja kita tanyakan

86
00:04:15,830 --> 00:04:18,800
‫sebelumnya karena saya yakin itu adalah salah satu

87
00:04:18,800 --> 00:04:21,770
‫yang paling penting yang akan ditanyakan orang, oke.

88
00:04:21,770 --> 00:04:25,100
‫Dan begitulah cara kerjanya.

89
00:04:25,100 --> 00:04:30,030
‫Jadi kita harus pergi ke model tur yang benar.

90
00:04:30,030 --> 00:04:33,290
‫Dan kemudian mari kita lakukan di sini setelah deklarasi batin ini

91
00:04:34,370 --> 00:04:37,097
‫dan kita katakan tourschema. indeks oke.

92
00:04:42,960 --> 00:04:45,600
‫Dan kemudian sebuah objek dengan nama bidang

93
00:04:47,070 --> 00:04:49,470
‫dan ingat bagaimana saya katakan

94
00:04:49,470 --> 00:04:54,470
‫kita akan menetapkan indeks pada harga dan kemudian salah satu atau satu minus.

95
00:04:54,500 --> 00:04:57,100
‫Dan satu berarti kita mengurutkan indeks

96
00:04:57,100 --> 00:04:58,660
‫harga dalam urutan

97
00:04:58,660 --> 00:05:02,120
‫menaik, sedangkan yang minus berarti urutan menurun, oke.

98
00:05:02,120 --> 00:05:05,520
‫Dan sebenarnya ada jenis indeks lainnya, seperti untuk

99
00:05:05,520 --> 00:05:08,280
‫teks atau untuk data geospasial, tetapi

100
00:05:08,280 --> 00:05:10,260
‫kita akan melihatnya nanti.

101
00:05:10,260 --> 00:05:13,360
‫Oke, jadi mari kita simpan

102
00:05:13,360 --> 00:05:16,633
‫sekarang dan coba kueri kita lagi.

103
00:05:17,820 --> 00:05:20,190
‫Dan sebenarnya saya akan melakukannya beberapa kali

104
00:05:20,190 --> 00:05:22,860
‫di sini untuk memastikan bahwa indeks benar-benar diatur.

105
00:05:22,860 --> 00:05:26,950
‫Karena terkadang tidak langsung diatur.

106
00:05:26,950 --> 00:05:28,860
‫Tapi sekarang mari kita lihat di sini.

107
00:05:28,860 --> 00:05:33,140
‫Jadi memang kami masih mendapatkan jumlah pengembalian kami tiga

108
00:05:33,140 --> 00:05:36,260
‫tapi kali ini jumlah dokumen yang

109
00:05:36,260 --> 00:05:39,490
‫diperiksa, jadi yang dipindai, juga hanya tiga.

110
00:05:39,490 --> 00:05:41,540
‫Dan itu membuktikan bahwa dengan indeks

111
00:05:41,540 --> 00:05:44,310
‫ini, kami pada dasarnya mencapai apa yang kami inginkan.

112
00:05:44,310 --> 00:05:47,370
‫Jadi sebelumnya kami harus memindai kesembilan dokumen dan

113
00:05:47,370 --> 00:05:50,230
‫sekarang mesin hanya perlu memindai tiga dokumen

114
00:05:50,230 --> 00:05:51,870
‫yang sebenarnya juga dikembalikan.

115
00:05:51,870 --> 00:05:54,080
‫Dan lagi karena harga

116
00:05:54,080 --> 00:05:56,330
‫mereka sekarang dipesan dalam indeks itu.

117
00:05:56,330 --> 00:05:58,890
‫Dan itu membuatnya lebih mudah dan

118
00:05:58,890 --> 00:06:01,870
‫lebih cepat bagi mesin MongoDB untuk menemukannya.

119
00:06:01,870 --> 00:06:04,883
‫Jadi ini tentu saja merupakan peningkatan kinerja yang sangat besar.

120
00:06:05,930 --> 00:06:09,300
‫Sekarang mari kita periksa juga Kompas di sini,

121
00:06:09,300 --> 00:06:13,060
‫dan sebenarnya mari kita memuat ulang seluruh database, dan

122
00:06:13,060 --> 00:06:14,890
‫sekarang seharusnya benar-benar ada

123
00:06:14,890 --> 00:06:17,750
‫di sini tetapi untuk beberapa alasan tidak.

124
00:06:17,750 --> 00:06:19,823
‫Mari kita coba memuat ulang dokumen.

125
00:06:21,040 --> 00:06:22,433
‫Mungkin itu muncul kemudian.

126
00:06:23,910 --> 00:06:26,963
‫Tidak juga, mari kita juga menganalisis skemanya, dan itu

127
00:06:28,080 --> 00:06:29,260
‫adalah sesuatu yang

128
00:06:29,260 --> 00:06:30,583
‫akan kita bicarakan nanti.

129
00:06:31,420 --> 00:06:34,970
‫Tapi tetap seperti yang Anda lihat, kami masih hanya memiliki dua indeks ini.

130
00:06:34,970 --> 00:06:37,760
‫Tapi itu tidak masalah sama sekali karena

131
00:06:37,760 --> 00:06:40,760
‫kita sudah tahu bahwa indeks itu benar-benar berfungsi kan?

132
00:06:40,760 --> 00:06:41,830
‫Jadi sangat

133
00:06:41,830 --> 00:06:45,450
‫normal bahwa terkadang ini membutuhkan waktu untuk diperbarui.

134
00:06:45,450 --> 00:06:48,330
‫Sekarang hal lain yang mungkin Anda perhatikan di

135
00:06:48,330 --> 00:06:50,690
‫sini adalah bagaimana indeks ID

136
00:06:50,690 --> 00:06:53,830
‫yang kita bicarakan sebelumnya dikatakan unik di sini, oke.

137
00:06:53,830 --> 00:06:56,030
‫Dan begitu uniknya juga properti yang

138
00:06:56,030 --> 00:06:58,220
‫bisa kita berikan untuk indeks.

139
00:06:58,220 --> 00:06:59,950
‫Dan inilah sebenarnya

140
00:06:59,950 --> 00:07:02,550
‫alasan mengapa ID harus selalu unik.

141
00:07:02,550 --> 00:07:04,290
‫Jadi hanya karena

142
00:07:04,290 --> 00:07:07,180
‫indeks ID memiliki properti unik ini.

143
00:07:07,180 --> 00:07:09,970
‫Anda mungkin juga memperhatikan bahwa ada indeks untuk

144
00:07:09,970 --> 00:07:11,760
‫nama di sini bukan?

145
00:07:11,760 --> 00:07:15,600
‫Tapi kami tidak benar-benar membuatnya sendiri secara manual kan?

146
00:07:15,600 --> 00:07:17,970
‫Jadi bisakah Anda menebak mengapa itu ada di sini?

147
00:07:17,970 --> 00:07:20,790
‫Itu karena dalam definisi skema kami, kami

148
00:07:20,790 --> 00:07:23,140
‫mengatur bidang nama menjadi unik.

149
00:07:23,140 --> 00:07:25,580
‫Jadi apa yang Mongos lakukan

150
00:07:25,580 --> 00:07:28,900
‫di belakang layar untuk memastikan keunikan bidang

151
00:07:28,900 --> 00:07:32,170
‫ini adalah membuat indeks unik untuknya, oke.

152
00:07:32,170 --> 00:07:34,630
‫Dan karena itu, tidak hanya

153
00:07:34,630 --> 00:07:37,410
‫ID tetapi juga nama harus selalu unik.

154
00:07:37,410 --> 00:07:40,520
‫Oke dan ini sudah bagus.

155
00:07:40,520 --> 00:07:42,970
‫Jadi ketika semua yang pernah kita

156
00:07:42,970 --> 00:07:45,050
‫lakukan hanyalah query untuk

157
00:07:45,050 --> 00:07:47,700
‫satu bidang saja, maka indeks bidang tunggal

158
00:07:47,700 --> 00:07:50,010
‫sempurna karena mengingat indeks yang baru

159
00:07:50,010 --> 00:07:53,200
‫saja kita atur sebelumnya disebut indeks bidang tunggal.

160
00:07:53,200 --> 00:07:56,770
‫Tidak yakin apakah saya menyebutkannya saat itu tetapi saya pikir saya melakukannya.

161
00:07:56,770 --> 00:07:59,716
‫Tapi bagaimanapun, jika kita kadang-kadang menanyakan bidang

162
00:07:59,716 --> 00:08:02,020
‫itu tetapi digabungkan dengan yang lain,

163
00:08:02,020 --> 00:08:03,650
‫maka sebenarnya lebih

164
00:08:03,650 --> 00:08:05,930
‫efisien untuk membuat indeks gabungan.

165
00:08:05,930 --> 00:08:09,210
‫Jadi satu dengan dua bidang dan bukan hanya satu.

166
00:08:09,210 --> 00:08:12,883
‫Jadi mari kita buat kueri untuk itu hanya untuk mengilustrasikannya.

167
00:08:14,100 --> 00:08:16,000
‫Dan bidang lain yang

168
00:08:16,000 --> 00:08:19,713
‫menurut saya akan ditanyakan sepanjang waktu adalah rata-rata peringkat.

169
00:08:22,470 --> 00:08:27,470
‫Jadi peringkat rata-rata, saya pikir begitulah namanya, dan katakanlah kita ingin lebih

170
00:08:27,610 --> 00:08:32,610
‫besar atau sama dengan 4. 7 oke.

171
00:08:35,370 --> 00:08:36,673
‫Mari kita kirim pertanyaan itu.

172
00:08:38,230 --> 00:08:42,163
‫Dan mari kita lihat berapa banyak hasil yang kita dapatkan.

173
00:08:43,050 --> 00:08:44,440
‫Dimanakah itu?

174
00:08:44,440 --> 00:08:45,400
‫Ya di sini.

175
00:08:45,400 --> 00:08:47,010
‫Jadi jumlah hasil,

176
00:08:47,010 --> 00:08:49,290
‫jadi jumlah dokumen yang dikembalikan,

177
00:08:49,290 --> 00:08:51,960
‫sehingga cocok dengan kueri ini adalah dua.

178
00:08:51,960 --> 00:08:55,390
‫Tapi kami masih harus memeriksa tiga dokumen.

179
00:08:55,390 --> 00:08:57,480
‫Dan sekali lagi, pada skala ini

180
00:08:57,480 --> 00:08:59,250
‫tentu saja, tidak ada bedanya.

181
00:08:59,250 --> 00:09:01,920
‫Tetapi seperti yang Anda pahami, ini hanyalah sebuah contoh.

182
00:09:01,920 --> 00:09:05,150
‫Dan sekarang kami ingin memperbaiki situasinya juga dan untuk

183
00:09:05,150 --> 00:09:07,853
‫itu kami akan menggunakan indeks gabungan.

184
00:09:09,010 --> 00:09:10,870
‫Jadi mari kita kembali ke sini.

185
00:09:10,870 --> 00:09:12,360
‫Komentar yang satu ini.

186
00:09:12,360 --> 00:09:15,890
‫Atau sebenarnya duplikat dulu dan kemudian komentar.

187
00:09:15,890 --> 00:09:17,500
‫Dan sebenarnya sangat sederhana.

188
00:09:17,500 --> 00:09:20,103
‫Yang perlu kita lakukan adalah menambahkan bidang lain di sini.

189
00:09:21,530 --> 00:09:25,270
‫Jadi peringkat rata-rata dan mari kita letakkan yang ini

190
00:09:25,270 --> 00:09:26,633
‫dalam urutan menaik.

191
00:09:29,150 --> 00:09:33,160
‫Atau sebenarnya, begitulah urutannya.

192
00:09:33,160 --> 00:09:35,290
‫Jadi mari kita simpan ini.

193
00:09:35,290 --> 00:09:37,060
‫Mari kita kembali ke sini.

194
00:09:37,060 --> 00:09:41,720
‫Dan lagi, saya akan melakukannya beberapa kali di sini oke.

195
00:09:41,720 --> 00:09:43,970
‫Dan mari kita lihat hasil kita.

196
00:09:43,970 --> 00:09:47,080
‫Dan sekarang kita mendapatkan hasil yang kita inginkan.

197
00:09:47,080 --> 00:09:49,880
‫Jadi hanya dua dokumen yang

198
00:09:49,880 --> 00:09:54,010
‫dipindai untuk menemukan dua dokumen yang sebenarnya kami cari.

199
00:09:54,010 --> 00:09:57,420
‫Sempurna dan sebenarnya indeks gabungan yang baru saja kita buat

200
00:09:57,420 --> 00:10:00,700
‫ini juga akan berfungsi saat kueri hanya untuk satu

201
00:10:00,700 --> 00:10:04,020
‫dari dua bidang ini di sini satu per satu,

202
00:10:04,020 --> 00:10:06,330
‫jadi harga atau peringkat rata-rata.

203
00:10:06,330 --> 00:10:09,000
‫Jadi ketika kita membuat indeks gabungan seperti

204
00:10:09,000 --> 00:10:11,350
‫ini, kita tidak harus membuat

205
00:10:11,350 --> 00:10:14,193
‫satu individu untuk masing-masing bidang juga oke.

206
00:10:15,720 --> 00:10:19,603
‫Saya hanya ingin melihat tampilannya di Kompas sekarang.

207
00:10:21,310 --> 00:10:22,890
‫Tapi yah itu masih terlihat sama.

208
00:10:22,890 --> 00:10:25,320
‫Tapi sekali lagi, tidak terlalu penting.

209
00:10:25,320 --> 00:10:27,440
‫Satu hal yang masih bisa kita

210
00:10:27,440 --> 00:10:28,933
‫lihat di sini dan

211
00:10:28,933 --> 00:10:31,663
‫yang cukup menarik adalah sebenarnya ukuran indeks ini.

212
00:10:32,640 --> 00:10:36,680
‫Jadi 72 kilobyte sebenarnya jauh lebih besar dari

213
00:10:36,680 --> 00:10:39,930
‫ukuran total semua dokumen yang digabungkan,

214
00:10:39,930 --> 00:10:42,680
‫yang hanya 14 kilobyte kan?

215
00:10:42,680 --> 00:10:45,470
‫Jadi pada dasarnya indeks yang kami buat

216
00:10:45,470 --> 00:10:48,680
‫untuk mencari dokumen ini memakan lebih banyak ruang

217
00:10:48,680 --> 00:10:50,890
‫daripada dokumen itu sendiri.

218
00:10:50,890 --> 00:10:53,530
‫Tetapi sekali lagi itu hanya karena

219
00:10:53,530 --> 00:10:56,260
‫kami beroperasi dalam skala kecil dalam contoh ini.

220
00:10:56,260 --> 00:10:59,300
‫Dan itu tidak terlalu relevan, oke.

221
00:10:59,300 --> 00:11:01,530
‫Tetapi tetap penting untuk membicarakan hal

222
00:11:01,530 --> 00:11:05,150
‫ini karena sebenarnya ini membawa saya ke pertanyaan kita berikutnya.

223
00:11:05,150 --> 00:11:06,510
‫Dan pertanyaannya adalah,

224
00:11:06,510 --> 00:11:10,150
‫bagaimana kita memutuskan bidang mana yang sebenarnya perlu kita indeks?

225
00:11:10,150 --> 00:11:13,710
‫Dan mengapa kita tidak menetapkan indeks di semua bidang?

226
00:11:13,710 --> 00:11:16,720
‫Yah, kami menggunakan strategi yang saya

227
00:11:16,720 --> 00:11:20,640
‫gunakan untuk menetapkan indeks pada harga dan peringkat rata-rata.

228
00:11:20,640 --> 00:11:24,380
‫Jadi pada dasarnya kita perlu mempelajari pola akses aplikasi

229
00:11:24,380 --> 00:11:27,130
‫kita dengan hati-hati untuk mengetahui bidang

230
00:11:27,130 --> 00:11:29,690
‫mana yang paling banyak ditanyakan

231
00:11:29,690 --> 00:11:32,530
‫dan kemudian mengatur indeks untuk bidang ini.

232
00:11:32,530 --> 00:11:36,640
‫Misalnya, saya tidak menetapkan indeks di sini pada ukuran grup karena

233
00:11:36,640 --> 00:11:38,060
‫saya tidak terlalu

234
00:11:38,060 --> 00:11:41,300
‫percaya bahwa banyak orang akan menanyakan parameter itu, jadi

235
00:11:41,300 --> 00:11:43,890
‫saya tidak perlu membuat indeks di sana.

236
00:11:43,890 --> 00:11:47,930
‫Karena kami sebenarnya tidak ingin berlebihan dengan indeks.

237
00:11:47,930 --> 00:11:51,610
‫Jadi kami tidak ingin membabi buta menetapkan indeks di semua bidang

238
00:11:51,610 --> 00:11:54,110
‫dan kemudian berharap yang terbaik pada dasarnya.

239
00:11:54,110 --> 00:11:55,420
‫Dan alasannya adalah

240
00:11:55,420 --> 00:11:58,380
‫bahwa setiap indeks benar-benar menggunakan sumber daya,

241
00:11:58,380 --> 00:12:01,360
‫sehingga Anda benar-benar dapat melihatnya di sini.

242
00:12:01,360 --> 00:12:04,850
‫Dan juga, setiap indeks perlu diperbarui setiap

243
00:12:04,850 --> 00:12:07,670
‫kali koleksi yang mendasarinya diperbarui.

244
00:12:07,670 --> 00:12:12,150
‫Jadi jika Anda memiliki koleksi dengan rasio tulis-baca yang tinggi, sehingga

245
00:12:12,150 --> 00:12:14,980
‫koleksi yang sebagian besar ditulis, maka sama

246
00:12:14,980 --> 00:12:17,320
‫sekali tidak masuk akal untuk

247
00:12:17,320 --> 00:12:21,150
‫membuat indeks pada bidang apa pun dalam koleksi ini

248
00:12:21,150 --> 00:12:23,800
‫karena biaya untuk selalu memperbarui indeks

249
00:12:23,800 --> 00:12:27,060
‫dan menyimpannya. itu dalam memori jelas melebihi manfaat

250
00:12:27,060 --> 00:12:29,550
‫memiliki indeks di tempat pertama jika

251
00:12:29,550 --> 00:12:31,750
‫kita jarang melakukan pencarian,

252
00:12:31,750 --> 00:12:34,240
‫jadi miliki pertanyaan, untuk koleksi itu.

253
00:12:34,240 --> 00:12:36,500
‫Jadi secara ringkas, ketika memutuskan

254
00:12:36,500 --> 00:12:38,630
‫apakah akan mengindeks bidang tertentu

255
00:12:38,630 --> 00:12:40,750
‫atau tidak, kita

256
00:12:40,750 --> 00:12:43,430
‫harus menyeimbangkan frekuensi kueri menggunakan bidang

257
00:12:43,430 --> 00:12:46,190
‫yang tepat itu dengan biaya pemeliharaan

258
00:12:46,190 --> 00:12:49,910
‫indeks ini, dan juga dengan pola baca-tulis sumber daya.

259
00:12:49,910 --> 00:12:52,950
‫Namun, seperti halnya dengan pemodelan data, tidak ada

260
00:12:52,950 --> 00:12:55,460
‫aturan yang terlalu sulit di sini.

261
00:12:55,460 --> 00:12:57,240
‫Jadi semuanya agak

262
00:12:57,240 --> 00:12:59,530
‫kabur dan Anda benar-benar membutuhkan eksperimen

263
00:12:59,530 --> 00:13:03,030
‫dan juga pengalaman untuk melakukannya dengan benar, oke.

264
00:13:03,030 --> 00:13:06,570
‫Tapi apa pun yang Anda lakukan, tolong jangan abaikan pengindeksan.

265
00:13:06,570 --> 00:13:08,550
‫Karena meskipun tidak sempurna,

266
00:13:08,550 --> 00:13:12,660
‫itu akan selalu memiliki manfaat besar untuk aplikasi Anda.

267
00:13:12,660 --> 00:13:14,940
‫Baiklah, dan itu sebenarnya semua yang saya

268
00:13:14,940 --> 00:13:16,903
‫harus memberitahu Anda tentang indeks.

269
00:13:18,230 --> 00:13:21,880
‫Hanya ada satu indeks lagi yang sebenarnya ingin saya atur

270
00:13:21,880 --> 00:13:25,030
‫di sini yaitu untuk tour slug oke.

271
00:13:25,030 --> 00:13:26,920
‫Karena nantinya kita akan

272
00:13:26,920 --> 00:13:30,250
‫benar-benar ingin menggunakan siput unik untuk meminta tur.

273
00:13:30,250 --> 00:13:32,680
‫Jadi artinya slug mungkin akan menjadi bidang

274
00:13:32,680 --> 00:13:34,640
‫yang paling banyak ditanyakan.

275
00:13:34,640 --> 00:13:35,950
‫Jadi masuk akal

276
00:13:35,950 --> 00:13:38,780
‫juga untuk memiliki indeks untuk yang itu.

277
00:13:38,780 --> 00:13:41,460
‫Jadi tourchema. indeks

278
00:13:45,370 --> 00:13:47,380
‫dan siput satu.

279
00:13:47,380 --> 00:13:52,140
‫Dan seringkali satu atau minus satu tidak begitu penting.

280
00:13:52,140 --> 00:13:54,680
‫Oke sekarang saya jadi penasaran coba

281
00:13:54,680 --> 00:13:56,640
‫lihat ini di Kompas.

282
00:13:56,640 --> 00:14:00,500
‫Jadi yang akan saya lakukan adalah mencoba menyambungkan ke database

283
00:14:00,500 --> 00:14:02,043
‫lagi di sini.

284
00:14:06,740 --> 00:14:10,083
‫Jadi saya bisa mendapatkannya di sini dari yang terbaru.

285
00:14:11,360 --> 00:14:14,020
‫Klik, hubungkan, dan kemudian kita harus terhubung ke

286
00:14:14,020 --> 00:14:15,453
‫database yang sama.

287
00:14:17,260 --> 00:14:21,540
‫Jadi alam, wisata, mari datang ke indeks kami.

288
00:14:21,540 --> 00:14:23,380
‫Dan sekarang di sini kita pergi.

289
00:14:23,380 --> 00:14:26,013
‫Jadi sekarang kami benar-benar memiliki indeks kami di sini.

290
00:14:27,070 --> 00:14:28,920
‫Jadi mari kita buat jendela ini

291
00:14:28,920 --> 00:14:31,290
‫lebih besar dan lihat apa yang kita dapatkan.

292
00:14:31,290 --> 00:14:33,710
‫Jadi kami memiliki siput kami di sini baik-baik saja.

293
00:14:33,710 --> 00:14:36,670
‫Kami memiliki harga, yang merupakan harga pertama yang kami tetapkan.

294
00:14:36,670 --> 00:14:39,940
‫Dan kemudian kami juga memiliki harga dan peringkat rata-rata, yang

295
00:14:39,940 --> 00:14:42,610
‫merupakan gabungan dan Anda juga melihat di sini

296
00:14:42,610 --> 00:14:45,510
‫bahwa yang ini di sini naik dan yang

297
00:14:45,510 --> 00:14:47,740
‫ini turun karena memiliki minus.

298
00:14:47,740 --> 00:14:49,870
‫Dan hal lain yang mungkin Anda perhatikan

299
00:14:49,870 --> 00:14:50,880
‫adalah bahwa sebenarnya

300
00:14:50,880 --> 00:14:53,680
‫kami tidak lagi memiliki indeks harga ini dalam kode kami.

301
00:14:53,680 --> 00:14:55,070
‫Tapi itu masih di sini.

302
00:14:55,070 --> 00:14:58,630
‫Jadi tidak cukup dengan menghapus indeks dari

303
00:14:58,630 --> 00:15:03,430
‫kode kita, kita benar-benar perlu menghapusnya dari database itu sendiri kan.

304
00:15:03,430 --> 00:15:05,870
‫Jadi ingat kita memilikinya di sini pada awalnya

305
00:15:05,870 --> 00:15:07,460
‫dan kemudian kita mengomentarinya

306
00:15:07,460 --> 00:15:09,780
‫dan membuat indeks majemuk baru ini, tetapi

307
00:15:09,780 --> 00:15:12,300
‫sekali lagi indeks itu berdiri diam di sini.

308
00:15:12,300 --> 00:15:14,430
‫Tapi karena kita sebenarnya

309
00:15:14,430 --> 00:15:18,170
‫tidak membutuhkannya lagi, kita bisa melanjutkan dan menghapusnya oke.

310
00:15:18,170 --> 00:15:21,070
‫Sekarang kita perlu mengetikkan nama hanya untuk memastikan

311
00:15:21,070 --> 00:15:23,413
‫bahwa kita tidak melakukan kesalahan.

312
00:15:25,110 --> 00:15:27,410
‫Dan jadi di sini kita pergi, bagus.

313
00:15:27,410 --> 00:15:30,050
‫Jadi itulah kekuatan indeks.

314
00:15:30,050 --> 00:15:32,420
‫Mereka benar-benar dapat membuat kinerja

315
00:15:32,420 --> 00:15:34,970
‫membaca kami di database jauh lebih baik.

316
00:15:34,970 --> 00:15:36,700
‫Jadi dalam aplikasi

317
00:15:36,700 --> 00:15:39,460
‫Anda sendiri, Anda tidak boleh mengabaikannya.

318
00:15:39,460 --> 00:15:42,680
‫Dan sebelum kita selesai, mari kita ambil kembali

319
00:15:42,680 --> 00:15:45,140
‫metode penjelasan yang kita tambahkan

320
00:15:45,140 --> 00:15:47,860
‫di sini dalam fungsi handler kita.

321
00:15:47,860 --> 00:15:49,430
‫Dan sebenarnya hanya sebagai

322
00:15:49,430 --> 00:15:52,283
‫referensi, saya akan meninggalkannya di sini seperti ini oke.

323
00:15:54,640 --> 00:15:55,543
‫Berikan simpanan.

324
00:15:57,090 --> 00:15:58,133
‫Kembali ke menu posting.

325
00:15:59,280 --> 00:16:00,773
‫Mari kita coba sekarang.

326
00:16:01,670 --> 00:16:04,040
‫Dan memang, itu kembali bekerja.

327
00:16:04,040 --> 00:16:05,763
‫Oke dan sekarang itu benar-benar.