COUCHBASE 5.5:查询和索引特性概述

语言特征

JOIN是SQL中的基本操作之一。因此，N1QL实现了第一个版本的INNER JOIN（内部连接）和左外部连接（LEFT OUTER JOIN）。

此外，N1QL还添加了NEST和UNNEST操作来处理数组，这是JSON中常用的数据结构。到目前为止，联接表达式仅限于 child-to-parent 或 parent-to-child 文档。

在Couchbase 5.5中，可以对任何复杂表达式进行连接，就像SQL joins 一样。并且还添加了对RIGHT OUTER joins（右外部连接）的支持。

到目前为止，连接执行使用了名为块嵌套循环连接（Block Nested Loop Join）的方法。当外部表中的文档数量有限时，该算法可以很好地工作。当文档的数量很高时(例如：reporting queries（报告查询）)，查询延迟可能会很高。

在Couchbase 5.5中，我们引入散列连接（Hash join），以改进使用大量文档的连接查询的性能。关于“ANSI join in N1QL”章节中会描述关于join语言和性能改进的细节。

性能特征

改进查询性能的一种常见方法是创建涵盖查询（covers the query）的索引。对于需要分组（group）和聚合（aggregation）的查询，即使查询被索引覆盖，我们也将获取所有合格的文档键（document keys）、查询服务的索引键（index keys），然后对该数据进行分组（group）和聚合（aggregation）。这个过程多次复制数据，从索引器，通过网络，到索引器客户端，再到查询服务。如果扫描结果很大，我们最终会使用 backfill 将结果写入文件并在以后读取。

在为查询选择索引之后，Couchbase 5.5自动评估索引器评估分组和聚合的可能性。如果可行，扫描请求将包括对索引器中的分组和聚合的附加请求。Couchbase 5.5的索引服务现在可以执行运行时分组和聚合。这意味着，索引器可以扫描、分组和聚合索引器中的数据，消除多个数据复制操作，并提高这些查询的延迟和吞吐量。

”索引分组和聚合”章节中详细描述了这一过程。

在Couchbase中，总是使用文档键的一致散列（consistent hash）值将数据分区到存储在多个节点中的存储桶中。

但是，对于索引器（indexer），您必须使用CREATE INDEX上的WHERE子句对它们进行手动分区。这种手动分区管理起来很麻烦，需要仔细编写查询以匹配WHERE子句中的一个谓词。

在Couchbase 5.5中，可以使用散列策略对索引进行分区。散列分区索引（hash partitioned index）将通过在一个大型文档集合上轻松创建多个索引来增加索引容量。对于查询处理，对于具有哈希键上相等谓词的简单查询，您可以在这些多个索引上获得工作负载的统一分布。对于包括我们上面讨论的分组和聚合在内的复杂查询，扫描、部分聚合是并行完成的，从而提高查询延迟。

“索引分区”章节将详细描述此特性。

安全 & 基础设施功能

N1QL审查（N1QL Auditing）帮助客户通过审查系统上执行的每个N1QL语句来实现像HIPPA、GDPR这样的法规遵从性。您可以将审查配置为审查特定的或所有的用户和/或（and/or）角色、特定的或所有的语句。“N1QL审查”章节将详细解释该特性及其用例。

Couchbase 5.5支持对TLS(传输层安全性)中使用的公钥证书使用证书颁发机构签名的证书。“对X.509的N1QL支持”章节描述了N1QL的此特性。

ALTER INDEX可以帮助您将索引从一个节点移动到另一个节点，改变索引的副本数量，从而提高索引的可管理性。有关详细信息，请参阅ALTER INDEX文档。

索引扫描效率高、速度快。当索引扫描请求返回大量合格的键时，查询服务可能无法以相同的速度使用。为了避免索引器中积压的这些索引扫描结果，查询服务(实际上是查询服务中的索引客户端)获取其余结果并将其写入临时文件。一旦查询完成，这些backfill文件将被清除。这些文件Linux的位置总是在/ tmp，在Windows上是TEMPDIR。在Couchbase 5.5中，可以更改创建backfill文件的目录的位置，并设置可以使用的最大存储的量。有关详细信息，请参阅查询Temp磁盘路径文档。