El poder de MarkLogic: administración y seguridad de Big Data en un solo lugar

MarkLogic es una poderosa base de datos Nosql que permite a las organizaciones almacenar, administrar y buscar grandes volúmenes de datos de manera fácil y rápida. Es altamente escalable y ofrece un alto rendimiento, lo que lo hace ideal para aplicaciones de big data. MarkLogic también tiene funciones de seguridad integradas que protegen los datos del acceso no autorizado y garantizan la integridad de los datos.

En respuesta a la demanda de una forma más flexible y eficiente de almacenar grandes cantidades de datos, nació un movimiento conocido como NoSQL. Esta publicación pretende ser una introducción general para cualquier persona interesada en este campo emergente. Estos esfuerzos se realizaron para aliviar las limitaciones específicas que existen en el mundo RDBMS . Las uniones no son posibles en algunas opciones de NoSQL, por lo que debe conservar varias copias de los datos. Lo más probable es que se deba a la falta de índices globales y al hecho de que los datos se dividen en servidores básicos mediante una clave utilizada para la recuperación. Los usuarios de NoSQL esperan motores de búsqueda de texto completo como Lucene, Solr y Sphinx, pero no son los mejores. Se ha demostrado que la solución de escalabilidad horizontal de MarkLogic se puede implementar horizontalmente en hardware básico con una capacidad de petabytes.

Es un tipo de base de datos muy diferente a otras bases de datos por derecho propio. MarkLogic nunca fue creado para poder resolver un problema específico. Se ha construido desde cero como una plataforma para aplicaciones de clase empresarial, independientemente del tamaño.

El almacén de datos operativos de nueva generación de MarkLogic es una herramienta de software para realizar análisis operativos.

Navegue a http://localhost:8000/appservices/ para encontrar la página de Servicios de aplicaciones. Con la sección Base de datos en MarkLogic Server , puede acceder a todas las bases de datos y eliminar bases de datos, así como también crear y configurar una base de datos.

¿Qué base de datos utiliza Marklogic?

La mayoría de las organizaciones hoy en día requieren una base de datos para ejecutar sus operaciones. Se utiliza para ejecutar aplicaciones transaccionales, operativas y analíticas desde el centro de datos y administrar de forma segura una amplia gama de fuentes de datos.

La plataforma de MarkLogic permite la carga, consulta, manipulación y representación simultánea de contenido. Puede buscar contenido rápidamente si se convierte automáticamente a XML y se indexa. Big Publishing utilizó la consulta de elementos XML, la búsqueda de proximidad XML y la búsqueda de texto completo para mejorar sus capacidades de búsqueda. En 4 a 5 meses, una empresa podría implementar una solución y comenzar a usarla. El gobierno del condado de Quakezone quiere facilitar el acceso de los empleados, desarrolladores y residentes del condado a la información en tiempo real al facilitarles el proceso. Requieren una solución de infraestructura de TI que se implementará rápida y fácilmente. Con MarkLogic, el condado puede ver y correlacionar datos de varias maneras, incluso transformándolos y enriqueciéndolos.

Time Traders Services reemplazó su sistema heredado con MarkLogic Server. La solución se reduce considerablemente en términos de latencia de alerta al tiempo que proporciona información inmediata y relevante al portal y correo electrónico del cliente. Los operadores financieros obtienen una ventaja en la oficina y en el parqué al informar a los clientes sobre las nuevas investigaciones disponibles. MarkLogic se utiliza para mantener instalaciones ultrasecretas en el gobierno federal. Los intercambios se benefician de un menor costo del sistema de hardware cuando MarkLogic optimiza el hardware básico. Con un alto rendimiento, hay menos servidores de hardware con los que lidiar. En lugar de comprar servidores más grandes y caros, un aumento en la escalabilidad permite la instalación de más servidores básicos.

Una de las principales ventajas de MarkLogic Data Hub es su capacidad para integrarse con otras fuentes de datos. El software puede conectarse fácilmente a sistemas heredados, como ERP y CRM, así como a fuentes más nuevas, como almacenes de datos de clientes y fuentes de transmisión de datos. Además, MarkLogic Data Hub es capaz de procesar una amplia gama de formatos de datos, lo que simplifica la ingesta de datos. Finalmente, MarkLogic Data Hub es extremadamente fácil de usar. Es un programa gratuito, por lo que no tienes que pagar para usarlo. Además, el programa es de código abierto, por lo que puede personalizarlo para satisfacer sus necesidades específicas.

Bases de datos multimodelo: lo mejor de ambos mundos

La siguiente tabla enumera los tipos de bases de datos más comunes para las bases de datos de varios modelos. Una base de datos multimodelo le permitirá seleccionar modelos de datos que son menos costosos de mantener. La indexación de estilo de búsqueda y el almacenamiento de datos transaccionales de MarkLogic le permiten combinar y enriquecer los datos dentro de sus sistemas. Como resultado, se puede utilizar para ejecutar procesos ETL. Además, debido a que MarkLogic es una base de datos de gráficos, es una excelente opción de triple pila para aquellos que buscan una base de datos de gráficos.

¿Ldap es un Nosql?

Debido a que cada base de datos NoSQL viene con su propio protocolo, seleccionar uno esencialmente lo bloquea en ese tipo de base de datos. Si tienes que cambiar el servidor, también debes cambiar los clientes.

Cuando Pearson Education lo usaba, NoSql se usaba para alojar clases en línea, registros de estudiantes, etc. En este caso, todos los miembros del equipo necesitaban ponerse en marcha rápidamente con Mongo. Es fácil olvidarse del servicio Ldap, que utilizan cientos de miles de servidores y equipos de escritorio en todo el mundo. Con la herramienta de consola 389-ds, puede crear fácilmente nuevos objetos y atributos. En términos de computación en la nube, colocaría dos discos maestros en cada zona para garantizar una replicación débil (multimaestros). Puede ajustar los niveles de replicación. Para modificar el esquema, puede hacerlo en línea.

¿Qué es un ejemplo de un Nosql?

La mayoría de las industrias en las que se utilizan bases de datos NoSQL dependen de ellas para una variedad de propósitos. El tipo de base de datos NoSQL que se utilice en un caso determinado tendrá un impacto en su funcionamiento. Las bases de datos de documentos como MongoDB son ejemplos de bases de datos de propósito general . Se pueden almacenar grandes cantidades de datos en bases de datos de valores clave, lo que simplifica las consultas de búsqueda.

Los beneficios de las bases de datos Nosql

A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos NoSQL se diferencian de ellas en que rompen con el modelo tradicional de organización de datos en favor de una estructura más flexible que permite almacenar datos mucho más dinámicos y amplios. Esta es una ventaja cuando se trata de ampliar un almacén de datos para un mayor tráfico o cuando necesita satisfacer las diferentes necesidades de los usuarios. Debido al conjunto único de beneficios disponibles en las bases de datos NoSQL, se están volviendo cada vez más populares y no todas las aplicaciones se beneficiarán de ellos. Si está buscando un almacén de datos más flexible que pueda manejar una gama más amplia de demandas, las bases de datos NoSQL son una excelente opción.

¿Uber utiliza Sql o Nosql?

Cuando se utiliza una base de datos sin algoritmos para almacenar datos, se conoce como base de datos NoSQL. Debido a que las bases de datos NoSQL carecen de compatibilidad con índices (debido a la falta de transacciones distribuidas), el equipo de cumplimiento de Uber usa una tabla separada para almacenar el índice.

Uber publicó un artículo en su sitio web que explica por qué Uber cambió de PostgreSQL a InnoDB. Esta publicación se compuso del artículo de Uber en un intento de brindar una mejor comprensión. PostgreSQL siempre necesita actualizar todos los índices en una tabla cuando actualiza las filas cuando indexa una tabla, como se describe con gran detalle en este artículo. Este enfoque también da como resultado un aumento en las E/S de disco para las actualizaciones que cambian las columnas no indexadas. En este artículo, describen la penalización del índice agrupado como una ligera desventaja, lo cual es importante si ejecuta muchas consultas con índices secundarios. El artículo no menciona que esta sanción se aplica a cualquier declaración con una cláusula where, no solo a select. Un escaneo de solo índice de Postgres, por otro lado, es bastante inútil.

Parecen funcionar bien en un importante caso de uso de almacenamiento de claves en el futuro. Los paquetes que están destinados a trabajar con front-end SQL (pero tienen muy pocas funciones) están disponibles. Uber creó su propia base de datos (Schemaless) además de usar InnoDB y MariaDB. La división de un nodo es una operación importante en un árbol B. Se produce una división de nodos cuando uno o más nodos no pueden alojar una nueva entrada. En el peor de los casos, la división se propagará hasta el nodo raíz, que también se dividirá y será reemplazado por un nuevo nodo. Como resultado, todo el árbol cae, haciendo que el balance del índice permanezca constante.

Un error en el proceso de replicación puede dejar grandes partes del árbol completamente irreparables. Es posible que el maestro no pueda determinar qué intentan hacer las réplicas y elimine los datos que aún se requieren para completar la consulta. Este problema se puede resolver retrasando la aplicación del flujo de replicación durante un tiempo de espera configurable, lo que permite que la transacción de lectura tome su turno. Hay algunos ingenieros que no son expertos en bases de datos y es posible que no siempre entiendan este problema, especialmente cuando usan un ORM que oculta detalles de bajo nivel como transacciones abiertas. La mayoría de los desarrolladores son conscientes de que las transacciones se pueden utilizar para revertir la escritura. Si una empresa contrata a más personas, su calificación estará más cerca del promedio. El aumento en el tamaño de la muestra se debe a la contratación de más personas.

Los casos de uso de Uber requerían el uso de Schemaless, una nueva base de datos NoSQL . Su artículo sugiere que Postgres fue reemplazado por MySQL, pero este no es el caso; en cambio, su solución personalizada está respaldada por MySQL. No se menciona cómo cambiaron sus requisitos cuando cambiaron a PostgreSQL desde MySQL en este artículo, por lo que no hay forma de saberlo. Solo hay una cosa que sobresale en la mente del lector: Postgres es terrible.

Por qué las bases de datos Nosql son perfectas para Ube

La base de datos MySQL de Uber está construida sobre una base de datos NoSQL, por lo que se puede deducir del texto que utilizan esta base de datos. Además, se puede inferir de los datos que esta base de datos NoSQL se utiliza para almacenar en caché y poner en cola los datos. Amazon es otra empresa de bases de datos NoSQL, ya que proporciona un conjunto completo de herramientas para desarrollar aplicaciones basadas en bases de datos.

Marklogic Nosql

MarkLogic es una poderosa base de datos NoSQL que permite a los desarrolladores crear aplicaciones que manejan grandes volúmenes de datos de manera rápida y sencilla. MarkLogic es fácil de usar y fácil de escalar, lo que lo convierte en una opción ideal para las organizaciones que necesitan administrar grandes cantidades de datos.

El servidor MarkLogic es una base de datos que se creó desde cero para facilitar a los usuarios la búsqueda de grandes cantidades de datos heterogéneos. MarkLogic incorpora aspectos internos de la base de datos, índices de estilo de búsqueda y comportamientos del servidor de aplicaciones en un sistema unificado que se puede ejecutar simultáneamente. Los documentos XML y JSON se utilizan como modelos de datos y sus datos transaccionales se almacenan en un repositorio de datos transaccionales . Los datos del documento pueden comenzar como XML o JSON, pero también se pueden transformar una vez que se han ingerido. Los modelos de datos de documentos normalmente contienen todos los datos relacionados en el mismo documento, por lo que los datos se desnormalizan antes de que se hagan públicos. El contenido XML se puede definir como esquemas para representar una clase de modelos de contenido de documentos. Cuando un documento específico debe estructurarse de una manera específica, es fundamental tener un identificador para el documento.

Los esquemas XML pueden importarse a la base de datos de esquemas o colocarse en el directorio de configuración. A continuación, puede especificar un conjunto de esquemas para un servidor de aplicaciones específico o un grupo de servidores. MarkLogic también admite esquemas SQL virtuales que proporcionan el contexto para las vistas SQL, tal como se define en la Guía de modelado de datos SQL. MarkLogic Server puede buscar, almacenar y administrar datos semánticos en tripletas RDF, que se almacenan en la memoria. La semántica es un conjunto de estándares W3C que permiten el intercambio de datos legibles por máquina (e información sobre las relaciones entre los datos). MarkLogic le permite almacenar, buscar y administrar este tipo de datos utilizando SPARQL y SPARQL Update nativos, así como JavaScript, XQuery y REST. Puede optimizar la gestión de datos binarios con el conjunto de mecanismos de MarkLogic Server.

Un documento binario se puede almacenar en función de su tamaño, que está determinado por un conjunto de umbrales. MarkLogic es una aplicación de subproceso único diseñada para múltiples procesadores al mismo tiempo. Hay numerosos puertos de enchufe que se pueden utilizar para la comunicación externa. La plataforma MarkLogic está diseñada para proporcionar velocidad y escalabilidad. Las consultas avanzadas en MarkLogic se escriben en terabytes de datos. Las implementaciones en vivo más grandes ahora han superado los 200 terabytes y los mil millones de documentos. Cuando se utilizan clústeres, se logra un alto nivel de disponibilidad.

Este tipo de servidor generalmente se aloja en una caja de 4 u 8 núcleos, 64 o 128 Gb o una capacidad mayor. Los balanceadores de carga elásticos (ELB) están integrados en Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), lo que permite que los clústeres de MarkLogic distribuyan y equilibren el tráfico de aplicaciones automáticamente. Para mejorar la disponibilidad del entorno EC2, los D-Nodes se pueden agrupar en la misma ubicación.

¿Qué es la base de datos de Marklogic?

MarkLogic es una poderosa base de datos NoSQL que permite a los desarrolladores crear aplicaciones más rápido al proporcionarles las herramientas que necesitan para trabajar con todo tipo de datos. MarkLogic es la única base de datos NoSQL que combina la potencia de una base de datos orientada a documentos con la flexibilidad de un almacén de clave-valor, lo que la convierte en la plataforma ideal para las aplicaciones modernas de hoy.

Es una poderosa plataforma de administración de datos que proporciona un sistema unificado para administrar datos. Se utilizan modelos de datos de documentos en XML y JSON, y almacena los documentos en un repositorio transaccional. El centro de datos está ubicado en la parte superior del lago de datos y contiene datos de alta calidad, seleccionados, seguros, desduplicados, indexados y consultables. Además, MarkLogic Data Hub está diseñado para administrar conjuntos de datos masivos con niveles de datos automatizados que almacenan y recuperan datos de un lago de datos de forma segura.

Por qué las bases de datos de grafos están tomando el control

Las bases de datos de gráficos se están convirtiendo rápidamente en la opción preferida para almacenar datos en una amplia variedad de formatos que son difíciles de administrar manualmente. Las bases de datos SQL tradicionales no pueden manejar este tipo de consulta y pueden ser muy beneficiosas para manejar este tipo de consulta. Si necesita consultar datos de manera que las bases de datos SQL puedan manejarlos, así como si necesita almacenar datos en gráficos, MarkLogic es una buena opción.

Base de datos Marklogic vs Mongodb

La base de datos empresarial NoSQL de MarkLogic incluye todas las características que necesita, en una sola plataforma. MongoDB, por otro lado, se usa para organizar grandes ideas. MongoDB es un servicio de MongoDB que almacena datos en documentos similares a JSON que se pueden estructurar de varias maneras.

Si tiene datos META, puede usar MarkLogic porque recupera todo muy rápido. Hay mejores alternativas al uso de una base de datos relacional en caso de que sea necesario. MongoDB es una herramienta increíble para una variedad de aplicaciones debido a su increíble flexibilidad y facilidad de uso. A pesar del hecho de que el código abierto se usa en casi todo lo demás, la base de datos de back-end es de vital importancia. La atención al cliente de MarkLogic es extremadamente receptiva y profesional. Son rápidos para responder a los principales problemas y problemas de calidad de producción. Tengo muchas ganas de usar los recursos de MongoDB para beneficiarme de parte de su poder.

Solo algunos aspectos pueden mejorarse o simplificarse. Si aún no tiene un DBA o un administrador del sistema que tenga conocimientos sobre MongoDB, debe elegir un proveedor de alojamiento de MongoDB que se especialice en el campo. Cuando su conjunto de datos crece, puede usar el motor de almacenamiento de Cassandra para crear escrituras de tiempo constante. MongoDB se puede utilizar para análisis mediante el soporte nativo de Hadoop.

Base de datos de gráficos de Marklogic

MarkLogic es una base de datos de gráficos. Utiliza un modelo de datos gráficos para almacenar y consultar datos. Una base de datos de gráficos es una base de datos que utiliza un modelo de datos de gráficos para almacenar y consultar datos.

La Guía del desarrollador de gráficos semánticos es una lectura obligada para cualquier persona interesada en el campo de los gráficos semánticos. Los temas incluidos en esta guía incluyen: Los datos se pueden descargar. Usando la muestra completa de DBPedia de Persondata (tanto en Turtle como en inglés), puede mostrarles cómo usar una palabra Turtle o en inglés. La base de datos Documentos tiene un índice triple y un léxico de colección que se puede habilitar de forma predeterminada. Antes de usar una base de datos para triples, asegúrese de que ambas opciones estén habilitadas. mlcp es un método ideal para la carga masiva de triples en un entorno de escritorio de Windows. La función SPARQL nativa o la función sem:sparQL integrada son métodos aceptables para ejecutar consultas de MarkLogic . La sección Descargando conjunto de datos asume que ha cargado el conjunto de datos de muestra.

Centro de datos de Marklogic

Data Hub de MarkLogic es una interfaz de software gratuita y de código abierto que ingiere datos de múltiples fuentes, los armoniza, los domina y luego los busca y analiza. La solución se ejecuta en MarkLogic Server y está destinada a proporcionar una plataforma unificada para aplicaciones de misión crítica.

¿Para qué se utiliza Marklogic?

MarkLogic es una poderosa base de datos que le permite almacenar, administrar y buscar datos de manera más efectiva. Es utilizado por organizaciones en una variedad de industrias para potenciar sus aplicaciones y sitios web. MarkLogic es especialmente adecuado para manejar grandes cantidades de datos y consultas complejas.

Servidor Marklogic

MarkLogic Server es una potente plataforma de base de datos NoSQL que permite a los desarrolladores crear de forma rápida y sencilla aplicaciones sofisticadas que aprovechan todos sus datos, independientemente de su estructura o ubicación. MarkLogic Server se basa en una arquitectura única que combina lo mejor de los mundos relacional y NoSQL, brindando a los desarrolladores la flexibilidad de trabajar con sus datos de la manera que mejor se adapte a sus necesidades.

DocumentManager, una instancia de DatabaseClient creada específicamente para la gestión de documentos, se puede utilizar para gestionar documentos. Para demostrar cómo leer un documento XML, utilice ReadXMLDocument.java basado en Java de Marklogic. La biblioteca Java ReadMetadata le muestra cómo detectar el tipo de documento que recibió y cómo manejarlo correctamente. Insertar un documento de texto es similar a insertar un documento PDF, pero debe usar un StringHandle o proporcionar el formato como se muestra en el ejemplo anterior. La API de Java se puede utilizar para acceder a documentos y metadatos de diversas formas. El método DeleteDocument.java se puede utilizar para eliminar varios documentos a la vez. Descargas de documentos de grandes proporciones.

Un documento a la vez puede ser costoso cuando se usan esquemas de autenticación implícita porque se requiere cargar un documento. Usamos términos como búsqueda y consulta de la misma manera en MarkLogic, independientemente del contexto en el que los usemos. Si desea expresar una amplia gama de resultados de búsqueda, una sintaxis de consulta es una forma sencilla y eficaz de hacerlo. El texto de búsqueda se especifica utilizando el método setCriteria de nuestro administrador de consultas después de obtener una instancia de consulta de cadena inicial de nuestro administrador de consultas. Es cierto que incluso una búsqueda simple puede ser muy poderosa si se usa en la configuración de búsqueda predeterminada de MarkLogic. Como se especifica en la definición de la consulta, se utilizan tres métodos para implementar cada consulta. Las dos primeras opciones le permiten especificar una ubicación de consulta o un conjunto de recopilación.

El último le permite asociar una consulta con un conjunto de opciones de búsqueda personalizadas que se almacenan en el servidor. La siguiente es una lista de los resultados de la búsqueda. Al ejecutar el programa e inspeccionar la consola, puede ver cómo MarkLogic representa sus resultados de búsqueda en XML. El proyecto de tutorial incluye un script Java llamado Search ResultsAsJSON. Java. Si ejecuta el programa, verá los resultados de búsqueda JSON sin procesar que se recuperaron del servidor. Obtenga resultados de búsqueda en formato POJO llamando a su método getMatchResults().

Puede obtener una matriz de objetos MatchDocumentSummary pasándole una cadena. Cuando un documento contiene un resultado de búsqueda, se puede representar mediante un objeto MatchLocation. Se utiliza una opción predeterminada con nombre si no especifica explícitamente un nombre. Debido a su importancia en Mark Logic, la restricción se usa con frecuencia. La configuración de un conjunto de opciones completo se almacena en src/main/ml-options/options al crear o reemplazar un conjunto de opciones. Las restricciones enumeradas aquí están disponibles en una variedad de formas. Haz un programa.

Este método debería devolver los mismos resultados que CollectionSearch java. Como resultado de esta nueva cadena de búsqueda, el criterio de colección de Shakepeare ahora se proporciona como parte de la cadena de búsqueda mediante la restricción de etiquetas. Como puede ver, usamos el siguiente comando para implementar nuestra configuración. En su lugar, podría abrir un nuevo símbolo del sistema y navegar a mlwatch, donde los cambios en su secuencia de comandos se enviarán a Mark Logic. El contexto de una palabra se prueba en lugar de su clave o elemento en términos de una restricción de palabra, que es similar a una restricción de valor. Las palabras coincidentes también están formadas por tallos, lo que significa que se utilizarán palabras similares, como estrategias y estrategias. Debemos crear/modificar los siguientes archivos para habilitar la derivación: src/main/ml-config/databases/content-database.

Ejecutar el siguiente comando le ayudará a comprender el procedimiento. El módulo gradle mlUpdateIndexes se usa para actualizar tablas de índice en el módulo gradle mlReindexDatabase. Usando la restricción de propiedades, podemos buscar las propiedades de un documento por metadatos. Usamos nuestros metadatos extraídos durante la ingesta y almacenados como propiedades del documento para generar nuestras imágenes. Cuando ingresamos una búsqueda de palabras para 'propiedades', solo se aplicará a esa propiedad del documento. El método search() se usa en el administrador de consultas para ejecutar la consulta.

¿Para qué se utiliza Marklogic?

MarkLogic Server es una herramienta de software que almacena y administra una variedad de datos para ejecutar aplicaciones transaccionales, operativas y analíticas.

The Data Hub: su solución integral para la gestión de datos

Los centros de datos le brindan un control completo sobre cómo se administran y acceden los datos desde un lago de datos. En MarkLogic, la organización en niveles de datos automatizada garantiza que los datos se almacenen de forma segura y se acceda a ellos desde un lago de datos, y simplifica la integración de datos.

¿Cómo me conecto a Marklogic?

Después de la instalación y ejecución de MarkLogic, vaya a la interfaz administrativa basada en navegador (en http://localhost:8001/), donde aprenderá cómo obtener una licencia de desarrollador y configurar un administrador.

Marklogic: el servidor de aplicaciones con una API de descanso

El uso de aplicaciones cliente de API REST para interactuar con MarkLogic Server mediante una instancia de API REST es cada vez más común. MarkLogic emplea a 500 personas y es uno de los proveedores de servidores de aplicaciones más grandes del mercado. Según sus proyecciones de ingresos, tendrán un ingreso máximo de $100,0 millones en 2021, con un ingreso promedio por empleado de $200 000.