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NoSqlStudio
दस्तावेज़

Multi-DB Indexes

NoSqlStudio Atlas-grade features को उन backends पर चलाता है जो उन्हें natively implement नहीं करते। $search, $vectorSearch, CSFLE, और time-series local engines के माध्यम से AWS DocumentDB और Azure Cosmos DB पर काम करते हैं।

यह क्या है

एक workspace tab जो किसी भी Mongo-API backend (Atlas, DocumentDB, Cosmos, self-hosted) के ऊपर layered local search / vector / CSFLE / time-series engines को manage करता है। जब आप DocumentDB या Cosmos target करते हैं और $search चाहिए, local engine request handle करता है और userData/MultiDb/ के तहत state persist करता है, वही aggregation operators expose करता है जो MongoDB Atlas के पास होते।

कब उपयोग करें

जब आपको compliance / cloud-vendor reasons के लिए DocumentDB या Cosmos पर चलने के लिए मजबूर किया जाता है लेकिन आपको अभी भी full-text search, vector search, CSFLE encryption, या time-series collections चाहिए — features जो वे backends natively implement नहीं करते। NoSqlStudio data plane बदले बिना इन्हें locally लाता है।

इसे कैसे खोलें

  1. NoSqlStudio desktop ऐप में, Tools menu → Multi-DB Indexes खोलें, या Ctrl+Alt+Shift+U दबाएँ।
  2. Workspace per connection configured engines की सूची देता है: Search, Vector Search, CSFLE, Time-Series।
  3. DocumentDB या Cosmos cluster से कनेक्ट करें — flavour detector स्वचालित रूप से recognize करता है और flag करता है कि कौन से Atlas operators गायब हैं।

हर engine

  • Search — आपकी collection से बना local Lucene-style index। text, autocomplete, fuzzy, और basic filters के साथ $search का समर्थन करता है। Index data userData के तहत रहता है; queries local engine के माध्यम से route करती हैं।
  • Vector Search — local HNSW index। k-NN और cosine / euclidean distance के साथ $vectorSearch का समर्थन करता है। उसी query shape के साथ compatible जिसकी Atlas अपेक्षा करता है।
  • CSFLE — Client-Side Field-Level Encryption। Local keystore + key derivation। Driver पर encrypted documents; backend केवल ciphertext देखता है।
  • Time-Series — local time-series wrapper जो उन backends पर MongoDB 5.0+ time-series collections की नक़ल करता है जो उन्हें implement नहीं करते। Granularity, metaField, bucketing सब configurable।

सीमाएँ (v1)

  • Engines desktop ऐप process में चलते हैं। Server-side workloads (search index पढ़ने वाले background jobs) के लिए, आपको local API के माध्यम से shell out करना होगा या वही local engine से बात करने वाला sidecar चलाना होगा।
  • Index size आपकी workstation की disk से सीमित है। Multi-TB datasets के लिए, विचार करें कि क्या Atlas-native बेहतर path है।
  • Search-result re-ranking और CSFLE auto-decryption upstream backend के aggregation pipeline के साथ best-effort interleaved हैं। $search + $lookup + $facet मिलाने वाले complex pipelines एक pure Atlas run से ordering differences उत्पन्न कर सकते हैं।