The Power Of MarkLogic: Manajemen Dan Keamanan Big Data Di Satu Tempat

MarkLogic adalah database Nosql yang kuat yang memungkinkan organisasi menyimpan, mengelola, dan mencari data dalam jumlah besar dengan mudah dan cepat. Ini sangat terukur dan menawarkan kinerja tinggi, menjadikannya ideal untuk aplikasi data besar. MarkLogic juga memiliki fitur keamanan bawaan yang melindungi data dari akses tidak sah dan memastikan integritas data.

Menanggapi permintaan akan cara yang lebih fleksibel dan efisien untuk menyimpan data dalam jumlah besar, sebuah gerakan yang dikenal sebagai NoSQL lahir. Posting ini dimaksudkan untuk menjadi primer umum bagi siapa saja yang tertarik dengan bidang yang sedang berkembang ini. Upaya ini dilakukan untuk mengatasi keterbatasan khusus yang ada di dunia RDBMS . Penggabungan tidak dimungkinkan dalam beberapa opsi NoSQL, jadi Anda harus menyimpan banyak salinan data. Kemungkinan besar karena kurangnya indeks global dan fakta bahwa data dipartisi di seluruh server komoditas menggunakan kunci yang digunakan untuk pengambilan. Pengguna NoSQL mengharapkan mesin pencari teks lengkap seperti Lucene, Solr, dan Sphinx, tetapi mereka bukan yang terbaik. Solusi scale-out MarkLogic terbukti dapat diterapkan secara horizontal pada perangkat keras komoditas dengan kapasitas petabyte.

Ini adalah jenis database yang sangat berbeda dari database lain dengan sendirinya. MarkLogic tidak pernah dibuat untuk dapat memecahkan masalah tertentu. Itu telah dibangun dari bawah ke atas sebagai platform untuk aplikasi kelas perusahaan, terlepas dari ukurannya.

Gudang Data Operasional Generasi Baru MarkLogic adalah alat perangkat lunak untuk melakukan analisis operasional.

Arahkan ke http://localhost:8000/appservices/ untuk menemukan halaman Layanan Aplikasi. Dengan bagian Database di MarkLogic Server , Anda dapat mengakses semua database dan menghapus database, serta membuat dan mengonfigurasi database.

Basis Data Apa yang Digunakan Marklogic?

Sebagian besar organisasi saat ini membutuhkan database untuk menjalankan operasi mereka. Ini digunakan untuk menjalankan aplikasi transaksional, operasional, dan analitik dari pusat data dan mengelola berbagai sumber data dengan aman.

Platform MarkLogic memungkinkan pemuatan, kueri, manipulasi, dan rendering konten secara bersamaan. Anda dapat dengan cepat mencari konten jika secara otomatis diubah menjadi XML dan diindeks. Big Publishing menggunakan kueri elemen XML, pencarian kedekatan XML, dan pencarian teks lengkap untuk meningkatkan kemampuan pencariannya. Dalam 4 hingga 5 bulan, perusahaan dapat menerapkan solusi dan mulai menggunakannya. Pemerintah Kabupaten Quakezone ingin mempermudah karyawan, pengembang, dan penduduk kabupaten untuk mengakses informasi waktu nyata dengan mempermudah mereka melakukannya. Mereka membutuhkan solusi infrastruktur TI yang akan diimplementasikan dengan cepat dan mudah. Dengan MarkLogic, county dapat melihat dan mengkorelasikan data dalam berbagai cara, termasuk dengan mengubah dan memperkayanya.

Layanan Time Traders mengganti sistem lawasnya dengan MarkLogic Server. Solusinya sangat berkurang dalam hal latensi peringatan sekaligus memberikan informasi yang cepat dan relevan ke portal dan email pelanggan. Pedagang keuangan mendapatkan keuntungan di kantor dan di lantai perdagangan dengan memberi tahu klien tentang penelitian baru yang tersedia. MarkLogic digunakan untuk memelihara instalasi rahasia di pemerintah federal. Pertukaran mendapat manfaat dari biaya sistem perangkat keras yang lebih rendah saat MarkLogic mengoptimalkan perangkat keras komoditas. Dengan kinerja tinggi, ada lebih sedikit server perangkat keras yang harus dihadapi. Alih-alih membeli server yang lebih besar dan lebih mahal, peningkatan skalabilitas memungkinkan pemasangan lebih banyak server komoditas.

Salah satu keunggulan utama MarkLogic Data Hub adalah kemampuannya untuk berintegrasi dengan sumber data lain. Perangkat lunak ini dapat dengan mudah terhubung ke sistem lama seperti ERP dan CRM serta sumber yang lebih baru seperti gudang data pelanggan dan sumber data streaming. Selain itu, MarkLogic Data Hub mampu memproses berbagai format data, membuatnya mudah untuk menelan data. Terakhir, MarkLogic Data Hub sangat mudah digunakan. Ini adalah program gratis, jadi Anda tidak perlu membayar untuk menggunakannya. Selain itu, program ini bersifat open source, sehingga Anda dapat menyesuaikannya untuk memenuhi kebutuhan spesifik Anda.

Database Multi-model: Yang Terbaik Dari Kedua Dunia

Tabel berikut mencantumkan tipe database yang paling umum untuk database multi-model. Database multi-model akan memungkinkan Anda memilih model data yang lebih murah untuk dipelihara. Pengindeksan gaya pencarian MarkLogic dan penyimpanan data transaksional memungkinkannya menggabungkan dan memperkaya data di dalam sistemnya. Akibatnya, dapat digunakan untuk menjalankan proses ETL. Selain itu, karena MarkLogic adalah basis data grafik, ini merupakan opsi tiga tumpukan yang sangat baik bagi mereka yang mencari basis data grafik.

Apakah Ldap Sebuah Nosql?

Karena setiap basis data NoSQL dilengkapi dengan protokolnya sendiri, memilih satu pada dasarnya mengunci Anda ke dalam satu jenis basis data tersebut. Jika Anda harus mengubah server, Anda juga harus mengubah klien.

Saat digunakan oleh Pearson Education, NoSql digunakan untuk menyelenggarakan kelas online, catatan siswa, dan sebagainya. Dalam hal ini, semua orang dalam tim harus bangun dan berlari cepat dengan Mongo. Sangat mudah untuk melupakan layanan Ldap, yang digunakan oleh ratusan ribu server dan desktop di dunia. Menggunakan alat konsol 389-ds, Anda dapat dengan mudah membuat objek dan atribut baru. Dalam hal komputasi awan, saya akan menempatkan dua master disk di setiap zona untuk memastikan replikasi wan (multimaster). Anda dapat menyempurnakan tingkat replikasi. Untuk memodifikasi skema, Anda dapat melakukannya secara online.

Apa Contoh Nosql?

Sebagian besar industri di mana database NoSQL digunakan bergantung pada mereka untuk berbagai tujuan. Jenis database NoSQL yang digunakan dalam kasus tertentu akan berdampak pada operasinya. Database dokumen seperti MongoDB adalah contoh database tujuan umum . Sejumlah besar data dapat disimpan dalam basis data nilai kunci, membuat kueri pencarian menjadi sederhana.

Manfaat Database Nosql

Tidak seperti database relasional tradisional, database NoSQL berbeda dari mereka karena mereka melepaskan diri dari model organisasi data tradisional demi struktur yang lebih fleksibel yang memungkinkan penyimpanan data yang jauh lebih dinamis dan luas. Ini adalah keuntungan ketika meningkatkan penyimpanan data untuk lalu lintas yang lebih besar atau ketika Anda perlu memenuhi kebutuhan pengguna yang berbeda. Karena kumpulan manfaat unik yang tersedia di database NoSQL, mereka menjadi semakin populer sepanjang waktu, dan tidak setiap aplikasi akan mendapat manfaat darinya. Jika Anda mencari penyimpanan data yang lebih fleksibel yang dapat menangani permintaan yang lebih luas, database NoSQL adalah pilihan yang sangat baik.

Apakah Uber Menggunakan Sql Atau Nosql?

Ketika database tanpa algoritme digunakan untuk menyimpan data, itu dikenal sebagai database NoSQL. Karena database NoSQL kekurangan dukungan indeks (karena kurangnya transaksi terdistribusi), tim pemenuhan Uber menggunakan tabel terpisah untuk menyimpan indeks.

Uber menerbitkan artikel di situs web mereka yang menjelaskan mengapa Uber beralih dari PostgreSQL ke InnoDB. Posting ini terdiri dari artikel Uber dalam upaya untuk memberikan pemahaman yang lebih baik. PostgreSQL selalu perlu memperbarui semua indeks dalam tabel saat memperbarui baris saat mengindeks tabel, seperti yang dijelaskan dengan sangat mendetail dalam artikel ini. Pendekatan ini juga menghasilkan peningkatan IO disk untuk pembaruan yang mengubah kolom yang tidak diindeks. Dalam artikel ini, mereka menjelaskan penalti indeks berkerumun sebagai kelemahan ringan, yang signifikan jika Anda menjalankan banyak kueri menggunakan indeks sekunder. Artikel tersebut gagal menyebutkan bahwa hukuman ini berlaku untuk pernyataan apa pun dengan klausa di mana, bukan hanya pilih. Pemindaian hanya indeks Postgres, di sisi lain, sangat tidak berguna.

Mereka tampaknya berfungsi dengan baik dalam kasus penggunaan penyimpanan kunci yang penting di masa mendatang. Tersedia paket yang ditujukan untuk bekerja dengan front-end SQL (tetapi hanya memiliki sedikit fungsi). Uber membuat database mereka sendiri (Schemaless) selain menggunakan InnoDB dan MariaDB. Pemisahan simpul adalah operasi penting dalam pohon-B. Pemisahan node terjadi ketika satu atau lebih node tidak dapat menghosting entri baru. Dalam skenario terburuk, pemisahan akan meluap ke simpul akar, yang juga akan dipisah dan akan digantikan oleh simpul baru. Akibatnya, seluruh pohon tumbang, menyebabkan keseimbangan indeks tetap konstan.

Bug dalam proses replikasi dapat membuat sebagian besar pohon benar-benar tidak dapat diperbaiki. Ada kemungkinan master tidak akan dapat menentukan apa yang coba dilakukan oleh replika dan akan menghapus data yang masih diperlukan untuk menyelesaikan kueri. Masalah ini dapat diatasi dengan menunda aplikasi aliran replikasi untuk waktu tunggu yang dapat dikonfigurasi, yang memungkinkan transaksi baca mengambil giliran. Ada beberapa insinyur yang bukan ahli basis data dan mungkin tidak selalu memahami masalah ini, terutama saat menggunakan ORM yang mengaburkan detail tingkat rendah seperti transaksi terbuka. Mayoritas pengembang menyadari bahwa transaksi dapat digunakan untuk membatalkan penulisan. Jika lebih banyak orang dipekerjakan oleh perusahaan, kualifikasi mereka akan mendekati rata-rata. Peningkatan ukuran sampel didorong dengan mempekerjakan lebih banyak orang.

Kasus penggunaan Uber mengharuskan penggunaan Schemaless, database NoSQL baru . Artikel mereka menunjukkan bahwa Postgres digantikan oleh MySQL, tetapi tidak demikian; sebagai gantinya, solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka didukung oleh MySQL. Tidak disebutkan bagaimana persyaratan mereka berubah ketika mereka beralih ke PostgreSQL dari MySQL di artikel ini, jadi tidak ada cara untuk mengetahuinya. Hanya ada satu hal yang mencuat di benak pembaca: Postgres itu mengerikan.

Mengapa Basis Data Nosql Sempurna Untuk Ube

Basis data MySQL Uber dibangun di atas basis data NoSQL, sehingga dapat disimpulkan dari teks bahwa mereka menggunakan basis data ini. Selain itu, dapat disimpulkan dari data bahwa database NoSQL ini digunakan untuk menyimpan dan mengantri data. Amazon adalah perusahaan basis data NoSQL lainnya, karena mereka menyediakan seperangkat alat lengkap untuk mengembangkan aplikasi berbasis basis data.

MarkLogic Nosql

MarkLogic adalah database NoSQL yang kuat yang memungkinkan pengembang dengan cepat dan mudah membangun aplikasi yang menangani volume data yang besar. MarkLogic mudah digunakan dan mudah untuk diskalakan, menjadikannya pilihan ideal untuk organisasi yang perlu mengelola data dalam jumlah besar.

Server MarkLogic adalah database yang dibangun dari bawah ke atas untuk memudahkan pengguna mencari data heterogen dalam jumlah besar. MarkLogic menggabungkan internal basis data, indeks gaya pencarian, dan perilaku server aplikasi ke dalam sistem terpadu yang dapat dijalankan secara bersamaan. Dokumen XML dan JSON digunakan sebagai model data, dan data transaksionalnya disimpan dalam repositori data transaksional . Data dokumen dapat dimulai sebagai XML atau JSON, tetapi juga dapat diubah setelah diserap. Model data dokumen biasanya berisi semua data terkait dalam dokumen yang sama, sehingga data didenormalisasi sebelum dipublikasikan. Konten XML dapat didefinisikan sebagai skema untuk mewakili kelas model konten dokumen. Ketika dokumen tertentu harus disusun dengan cara tertentu, sangat penting untuk memiliki pengidentifikasi untuk dokumen tersebut.

Skema XML dapat diimpor ke database Schemas atau ditempatkan di direktori Config. Setelah itu, Anda dapat menentukan sekumpulan skema untuk App Server tertentu atau sekelompok server. MarkLogic juga mendukung skema SQL virtual yang menyediakan konteks untuk tampilan SQL, sebagaimana didefinisikan dalam Panduan Pemodelan Data SQL. Server MarkLogic dapat mencari, menyimpan, dan mengelola data semantik dalam tiga kali lipat RDF, yang disimpan dalam memori. Semantik adalah seperangkat standar W3C yang memungkinkan pertukaran data yang dapat dibaca mesin (dan informasi tentang hubungan antar data). MarkLogic memungkinkan Anda untuk menyimpan, mencari, dan mengelola jenis data ini menggunakan Pembaruan SPARQL dan SPARQL asli, serta JavaScript, XQuery, dan REST. Anda dapat mengoptimalkan manajemen data biner dengan rangkaian mekanisme MarkLogic Server.

Dokumen biner dapat disimpan berdasarkan ukurannya, yang ditentukan oleh serangkaian ambang batas. MarkLogic adalah aplikasi single-threaded yang dirancang untuk beberapa prosesor sekaligus. Ada banyak port soket yang dapat digunakan untuk komunikasi eksternal. Platform MarkLogic dimaksudkan untuk memberikan kecepatan dan skala. Kueri tingkat lanjut di MarkLogic ditulis dalam terabyte data. Penyebaran langsung terbesar kini telah melampaui 200 terabyte dan satu miliar dokumen. Ketika cluster digunakan, tingkat ketersediaan yang tinggi tercapai.

Jenis server ini biasanya ditempatkan di 4 atau 8 core, 64 atau 128 Gb, atau kotak berkapasitas lebih besar. Elastic load balancer (ELB) dibangun ke dalam Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), yang memungkinkan klaster MarkLogic untuk mendistribusikan dan menyeimbangkan lalu lintas aplikasi secara otomatis. Untuk meningkatkan ketersediaan lingkungan EC2, D-Nodes dapat dikelompokkan di lokasi yang sama.

Apa itu Basis Data Marklogic

MarkLogic adalah basis data NoSQL yang kuat yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi lebih cepat dengan menyediakan alat yang mereka butuhkan untuk bekerja dengan semua jenis data. MarkLogic adalah satu-satunya database NoSQL yang menggabungkan kekuatan database berorientasi dokumen dengan fleksibilitas penyimpanan nilai kunci, menjadikannya platform yang ideal untuk aplikasi modern saat ini.

Ini adalah platform manajemen data yang kuat yang menyediakan sistem terpadu untuk mengelola data. Model data dokumen dalam XML dan JSON digunakan, dan menyimpan dokumen dalam repositori transaksional. Data Hub terletak di atas data lake, dan berisi data berkualitas tinggi, terkurasi, aman, tidak terduplikasi, terindeks, dan dapat dikueri. Selain itu, MarkLogic Data Hub dirancang untuk mengelola kumpulan data yang sangat besar dengan data tiering otomatis yang menyimpan dan mengambil data dari data lake secara aman.

Mengapa Database Grafik Mengambil alih

Database grafik dengan cepat menjadi opsi masuk untuk menyimpan data dalam berbagai format yang sulit dikelola secara manual. Database SQL tradisional tidak dapat menangani jenis kueri ini, dan dapat sangat bermanfaat dalam menangani jenis kueri ini. Jika Anda perlu membuat kueri data dengan cara yang dapat ditangani oleh database SQL, serta jika Anda perlu menyimpan data dalam grafik, MarkLogic adalah pilihan yang baik.

Basis Data Marklogic Vs Mongodb

Basis data NoSQL perusahaan MarkLogic menyertakan semua fitur yang Anda perlukan, dalam satu platform. MongoDB, di sisi lain, digunakan untuk mengatur ide-ide besar. MongoDB adalah layanan MongoDB yang menyimpan data dalam dokumen mirip JSON yang dapat disusun dalam berbagai cara.

Jika Anda memiliki data META, Anda dapat menggunakan MarkLogic karena ini mengambil semuanya dengan sangat cepat. Ada alternatif yang lebih baik untuk menggunakan database relasional jika diperlukan. MongoDB adalah alat yang luar biasa untuk berbagai aplikasi karena fleksibilitas dan kemudahan penggunaannya yang luar biasa. Terlepas dari kenyataan bahwa open source digunakan di hampir semua hal lainnya, basis data backend sangat penting. Dukungan pelanggan MarkLogic sangat responsif dan profesional. Mereka cepat menanggapi masalah utama dan masalah kualitas produksi. Saya menantikan untuk menggunakan sumber daya MongoDB untuk mendapatkan keuntungan dari sebagian kekuatannya.

Hanya beberapa aspek yang dapat diperbaiki atau dibuat lebih sederhana. Jika Anda belum memiliki DBA atau administrator sistem yang memiliki pengetahuan tentang MongoDB, Anda harus menggunakan penyedia hosting MongoDB yang berspesialisasi dalam bidang tersebut. Saat kumpulan data Anda bertambah, Anda dapat menggunakan mesin penyimpanan Cassandra untuk membuat penulisan waktu konstan. MongoDB dapat digunakan untuk analitik menggunakan dukungan Hadoop asli.

Basis Data Grafik Marklogic

MarkLogic adalah database grafik. Ini menggunakan model data grafik untuk menyimpan dan meminta data. Database grafik adalah database yang menggunakan model data grafik untuk menyimpan dan meminta data.

Panduan Pengembang Grafik Semantik harus dibaca oleh siapa saja yang tertarik dengan bidang grafik semantik. Topik yang termasuk dalam panduan ini meliputi: Data dapat diunduh. Menggunakan contoh lengkap DBPedia dari Persondata (dalam bahasa Turtle dan bahasa Inggris), Anda dapat menunjukkan kepada mereka bagaimana menggunakan kata Turtle atau bahasa Inggris. Database Dokumen memiliki indeks rangkap tiga dan leksikon koleksi yang dapat diaktifkan secara default. Sebelum menggunakan database untuk tiga kali lipat, pastikan kedua opsi diaktifkan. mlcp adalah metode yang ideal untuk memuat tiga kali lipat secara massal di lingkungan desktop Windows. Fungsi SPARQL asli atau fungsi sem:sparQL bawaan keduanya merupakan metode yang dapat diterima untuk mengeksekusi kueri MarkLogic . Bagian Mengunduh Kumpulan Data mengasumsikan bahwa Anda telah memuat kumpulan data sampel.

Hub Data Marklogic

Hub Data MarkLogic adalah antarmuka perangkat lunak sumber terbuka gratis yang menyerap data dari berbagai sumber, menyelaraskannya, menguasainya, lalu mencari dan menganalisisnya. Solusinya dijalankan di Server MarkLogic dan dimaksudkan untuk menyediakan platform terpadu untuk aplikasi kritis misi.

Untuk Apa Marklogic Digunakan?

MarkLogic adalah basis data canggih yang memungkinkan Anda menyimpan, mengelola, dan mencari data dengan lebih efektif. Ini digunakan oleh organisasi di berbagai industri untuk mendukung aplikasi dan situs web mereka. MarkLogic sangat cocok untuk menangani data dalam jumlah besar dan kueri kompleks.

Server MarkLogic

MarkLogic Server adalah platform database NoSQL yang kuat yang memungkinkan pengembang dengan cepat dan mudah membangun aplikasi canggih yang memanfaatkan semua data mereka, terlepas dari struktur atau lokasinya. MarkLogic Server dibangun di atas arsitektur unik yang menggabungkan yang terbaik dari dunia relasional dan NoSQL, memberi pengembang fleksibilitas untuk bekerja dengan data mereka dengan cara yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

DocumentManager, sebuah instance DatabaseClient yang dibuat khusus untuk manajemen dokumen, dapat digunakan untuk mengelola dokumen. Untuk mendemonstrasikan cara membaca dokumen XML, gunakan ReadXMLDocument.java berbasis Java milik Marklogic. Pustaka Java ReadMetadata menunjukkan cara mendeteksi jenis dokumen yang Anda terima serta cara menanganinya dengan benar. Menyisipkan dokumen teks mirip dengan menyisipkan dokumen PDF, tetapi Anda harus menggunakan StringHandle atau memberikan format seperti yang diperlihatkan dalam contoh sebelumnya. Java API dapat digunakan untuk mengakses dokumen dan metadata dalam berbagai cara. Metode DeleteDocument.java dapat digunakan untuk menghapus banyak dokumen sekaligus. Unduhan dokumen dengan proporsi besar.

Satu dokumen pada satu waktu dapat menjadi mahal saat menggunakan skema autentikasi intisari karena satu dokumen diperlukan untuk mengunggah. Kami menggunakan istilah seperti penelusuran dan kueri dengan cara yang sama di MarkLogic, apa pun konteks penggunaannya. Jika Anda ingin mengekspresikan berbagai hasil pencarian, sintaks kueri adalah cara sederhana dan ampuh untuk melakukannya. Teks pencarian ditentukan menggunakan metode setCriteria dari manajer kueri kami setelah mengambil contoh kueri string awal dari manajer kueri kami. Memang benar bahwa pencarian sederhana pun bisa sangat ampuh jika digunakan dalam konfigurasi pencarian default MarkLogic. Sebagaimana ditentukan dalam definisi kueri, tiga metode digunakan untuk mengimplementasikan setiap kueri. Dua opsi pertama memungkinkan Anda menentukan lokasi kueri atau kumpulan kumpulan.

Yang terakhir memungkinkan Anda mengaitkan kueri dengan serangkaian opsi pencarian khusus yang disimpan di server. Berikut adalah daftar hasil pencariannya. Dengan menjalankan program dan memeriksa konsol, Anda dapat melihat bagaimana MarkLogic merepresentasikan hasil pencariannya dalam XML. Proyek tutorial menyertakan skrip Java yang disebut Search ResultsAsJSON. Jawa. Jika Anda menjalankan program, Anda akan melihat hasil pencarian JSON mentah yang diambil dari server. Dapatkan hasil penelusuran dalam format POJO dengan memanggil metode getMatchResults().

Anda bisa mendapatkan larik objek MatchDocumentSummary dengan meneruskannya berupa string. Saat dokumen berisi hit pencarian, itu bisa diwakili oleh objek MatchLocation. Opsi default bernama digunakan jika Anda tidak menentukan nama secara eksplisit. Karena signifikansinya dalam Mark Logic, kendala sering digunakan. Konfigurasi untuk seluruh rangkaian pilihan disimpan di src/main/ml-options/options saat membuat atau mengganti rangkaian pilihan. Kendala yang tercantum di sini tersedia dalam berbagai bentuk. Buat program.

Metode ini harus mengembalikan hasil yang sama dengan CollectionSearch java. Sebagai hasil dari string pencarian baru ini, kriteria koleksi Shakespeare kini disediakan sebagai bagian dari string pencarian oleh batasan tag. Seperti yang Anda lihat, kami menggunakan perintah berikut untuk menggunakan konfigurasi kami. Sebagai gantinya, Anda dapat membuka prompt perintah baru dan menavigasi ke mlwatch, di mana perubahan pada skrip Anda akan didorong ke Mark Logic. Konteks kata diuji daripada kunci atau elemennya dalam batasan kata, yang mirip dengan batasan nilai. Matching words juga dibentuk oleh stem stem, yang artinya akan digunakan kata-kata yang mirip, seperti strategi dan strategi. Kita harus membuat/memodifikasi file-file berikut untuk mengaktifkan stemming:src/main/ml-config/databases/content-database.

Menjalankan perintah di bawah ini akan membantu pemahaman Anda tentang prosedur. Modul gradle mlUpdateIndexes digunakan untuk memperbarui tabel indeks dalam modul gradle mlReindexDatabase. Dengan menggunakan batasan properti, kita dapat mencari properti dokumen berdasarkan metadata. Kami menggunakan metadata kami yang diekstraksi selama penyerapan dan disimpan sebagai properti dokumen untuk menghasilkan gambar kami. Saat kami memasukkan pencarian kata untuk 'properti', itu hanya akan diterapkan ke properti dokumen itu. Metode search() digunakan di pengelola kueri untuk menjalankan kueri.

Untuk Apa Marklogic Digunakan?

MarkLogic Server adalah alat perangkat lunak yang menyimpan dan mengelola berbagai data untuk menjalankan aplikasi transaksional, operasional, dan analitik.

The Data Hub: Solusi Satu Atap Anda Untuk Manajemen Data

Data Hub memberi Anda kendali penuh atas cara data dikelola dan diakses dari data lake. Di MarkLogic, data tiering otomatis memastikan bahwa data disimpan dan diakses dengan aman dari data lake, dan menyederhanakan integrasi data.

Bagaimana Saya Terhubung ke Marklogic?

Setelah penginstalan dan peluncuran MarkLogic, navigasikan ke antarmuka administratif berbasis browser (di http://localhost:8001/), tempat Anda akan mempelajari cara mendapatkan Lisensi Pengembang dan mengonfigurasi administrator.

Marklogic: Server Aplikasi Dengan Rest Api

Penggunaan aplikasi klien REST API untuk berinteraksi dengan MarkLogic Server menggunakan instance REST API menjadi lebih umum. MarkLogic mempekerjakan 500 orang dan merupakan salah satu vendor server aplikasi terbesar di pasar. Menurut proyeksi pendapatan mereka, mereka akan memiliki pendapatan puncak sebesar $100,0 juta pada tahun 2021, dengan pendapatan rata-rata per karyawan sebesar $200.000.