MarkLogic のパワー: ビッグデータの管理とセキュリティを 1 か所で

公開: 2023-01-29

MarkLogic は、組織が大量のデータを簡単かつ迅速に保存、管理、検索できるようにする強力な Nosql データベースです。 スケーラビリティが高く、高いパフォーマンスを提供するため、ビッグ データ アプリケーションに最適です。 また、MarkLogic には、不正アクセスからデータを保護し、データの整合性を確保するセキュリティ機能が組み込まれています。

大量のデータを保存するためのより柔軟で効率的な方法に対する要求に応えて、NoSQL として知られる動きが生まれました。 この投稿は、この新興分野に関心のあるすべての人のための一般的な入門書となることを目的としています。 これらの取り組みは、 RDBMS の世界に存在する特定の制限を軽減するために行われました。 一部の NoSQL オプションでは結合ができないため、データの複数のコピーを保持する必要があります。 これは、グローバル インデックスが不足していることと、検索に使用されるキーを使用してデータがコモディティ サーバー間で分割されていることが原因である可能性が最も高いです。 NoSQL ユーザーは、Lucene、Solr、Sphinx などの全文検索エンジンを期待するようになりましたが、それらは最高ではありません。 MarkLogic のスケールアウト ソリューションは、ペタバイト規模のコモディティ ハードウェアに水平展開できることが証明されています。

これは、それ自体が他のデータベースとは非常に異なるタイプのデータベースです。 MarkLogic は、特定の問題を解決できるように作成されたことはありません。 サイズに関係なく、エンタープライズ クラスのアプリケーションのプラットフォームとしてゼロから構築されています。

MarkLogic の New Generation Operational Data Warehouse は、運用分析を行うためのソフトウェア ツールです。

http://localhost:8000/appservices/ に移動して、[アプリケーション サービス] ページを見つけます。 MarkLogic サーバーの [データベース] セクションを使用すると、すべてのデータベースにアクセスしてデータベースを削除したり、データベースを作成および構成したりできます。

Marklogicはどのデータベースを使用していますか?

今日、ほとんどの組織は、業務を実行するためにデータベースを必要としています。 データセンターからトランザクション、運用、および分析アプリケーションを実行し、さまざまなデータ ソースを安全に管理するために使用されます。

MarkLogic のプラットフォームでは、コンテンツの読み込み、クエリ、操作、およびレンダリングを同時に行うことができます。 XML に自動変換され、インデックスが作成されている場合は、コンテンツをすばやく検索できます。 Big Publishing は、XML 要素クエリ、XML 近接検索、および全文検索を使用して検索機能を改善しました。 4 ～ 5 か月で、企業はソリューションを導入して使用を開始できます。 Quakezone 郡政府は、郡の従業員、開発者、住民がリアルタイムの情報に簡単にアクセスできるようにしたいと考えています。 彼らは、迅速かつ簡単に実装できる IT インフラストラクチャ ソリューションを必要としています。 郡は MarkLogic を使用して、データの変換や強化など、さまざまな方法でデータを表示し、関連付けることができます。

Time Traders Services は、レガシー システムを MarkLogic サーバーに置き換えました。 このソリューションは、顧客のポータルと電子メールに即時の関連情報を提供しながら、アラートの待ち時間の点で大幅に短縮されます。 金融トレーダーは、利用可能な新しい調査をクライアントに知らせることで、オフィスやトレーディング フロアで有利になります。 MarkLogic は、連邦政府の極秘設備を維持するために使用されています。 MarkLogic がコモディティ ハードウェアを最適化すると、取引所はハードウェア システムのコストを削減できるというメリットがあります。 高性能により、競合するハードウェア サーバーが少なくなります。 より大規模で高価なサーバーを購入する代わりに、スケーラビリティの向上により、より多くの汎用サーバーをインストールできます。

MarkLogic データ ハブの主な利点の 1 つは、他のデータ ソースと統合できることです。 このソフトウェアは、ERP や CRM などのレガシー システムだけでなく、顧客データ ウェアハウスやストリーミング データ ソースなどの新しいソースにも簡単に接続できます。 さらに、MarkLogic Data Hub は幅広いデータ形式を処理できるため、データの取り込みが簡単になります。 最後に、MarkLogic データ ハブは非常に使いやすいです。 無料のプログラムなので、使用するために料金を支払う必要はありません。 さらに、プログラムはオープンソースであるため、特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。

マルチモデル データベース: 両方の長所

次の表に、マルチモデル データベースの最も一般的なデータベース タイプを示します。 マルチモデル データベースを使用すると、維持費がかからないデータ モデルを選択できます。 MarkLogic の検索スタイルのインデックス作成とトランザクション データ ストレージにより、システム内のデータを組み合わせて充実させることができます。 その結果、ETL プロセスの実行に使用できます。 さらに、MarkLogic はグラフ データベースであるため、グラフ データベースを探しているユーザーにとって優れたトリプル スタック オプションです。

LDAP は Nosql ですか?

LDAP は Nosql ですか?
画像ソース: kirelos

各 NoSQL データベースには独自のプロトコルが付属しているため、いずれかを選択すると、基本的にその 1 つのタイプのデータベースにロックされます。 サーバーを変更する必要がある場合は、クライアントも変更する必要があります。

Pearson Education で使用されていたとき、NoSql はオンライン クラスや生徒の記録などをホストするために使用されていました。 この場合、チームの全員が Mongo をすばやく起動して実行する必要がありました。 世界中の何十万台ものサーバーやデスクトップで使用されている LDAP サービスのことを忘れがちです。 389-ds コンソール ツールを使用すると、新しいオブジェクトと属性を簡単に作成できます。 クラウド コンピューティングに関しては、WAN レプリケーション (マルチマスター) を確保するために、各ゾーンに 2 つのマスター ディスクを配置します。 レプリケーションのレベルを微調整できます。 スキーマを変更するには、オンラインで行うことができます。

Nosqlの例は何ですか?

NoSQL データベースが使用されている業界の大半は、さまざまな目的で NoSQL データベースに依存しています。 特定のケースで使用される NoSQL データベースのタイプは、その操作に影響を与えます。 MongoDB などのドキュメント データベースは、汎用データベースの例です。 大量のデータをキー値データベースに格納できるため、ルックアップ クエリが簡単になります。

Nosql データベースの利点

従来のリレーショナル データベースとは異なり、NoSQL データベースは従来のデータ編成モデルから脱却し、より動的で膨大なデータ ストアを可能にするより柔軟な構造を採用しているという点で異なります。 これは、トラフィックを増やすためにデータ ストアをスケールアップする場合や、さまざまなユーザーのニーズに対応する必要がある場合に有利です。 NoSQL データベースには独自の利点があるため、NoSQL データベースはますます人気が高まっており、すべてのアプリケーションがそれらの利点を享受できるわけではありません。 より幅広い要求に対応できる、より柔軟なデータ ストアを探している場合は、NoSQL データベースが最適です。

Uber は Sql または Nosql を使用しますか?

Uber は Sql または Nosql を使用しますか?
画像ソース: intellipaat

アルゴリズムを持たないデータベースを使用してデータを保存する場合、それは NoSQL データベースと呼ばれます。 NoSQL データベースには (分散トランザクションがないため) インデックスのサポートがないため、Uber のフルフィルメント チームは別のテーブルを使用してインデックスを保存します。

Uber は自社の Web サイトで記事を公開し、Uber が PostgreSQL から InnoDB に切り替えた理由を説明しています。 この投稿は、理解を深めるために Uber の記事から構成されています。 PostgreSQL は、この記事で詳しく説明されているように、テーブルにインデックスを付けるときに行を更新するときに、常にテーブル内のすべてのインデックスを更新する必要があります。 このアプローチでは、インデックスが作成されていない列を変更する更新のディスク IO も増加します。 この記事では、クラスター化されたインデックスのペナルティを軽い欠点として説明しています。これは、セカンダリ インデックスを使用して多くのクエリを実行する場合に重要です。 この記事では、このペナルティが select だけでなく、where 句を含むすべてのステートメントに適用されることについて言及していません。 一方、Postgres のインデックスのみのスキャンはまったく役に立ちません。

将来的に重要な鍵ストアのユースケースでうまく機能するようです。 SQL フロントエンドで動作するように意図された (ただし、機能がほとんどない) パッケージが利用可能です。 Uber は、InnoDB と MariaDB を使用することに加えて、独自のデータベース (スキーマレス) を作成しました。 ノード分割は、B ツリーで重要な操作です。 ノード分割は、1 つ以上のノードが新しいエントリをホストできない場合に発生します。 最悪の場合、分割はルート ノードまでバブル アップし、ルート ノードも分割され、新しいノードに置き換えられます。 その結果、ツリー全体が下落し、インデックスのバランスが一定に保たれます。

複製プロセスのバグにより、ツリーの大部分が完全に修復不能になる可能性があります。 マスターがレプリカが何をしようとしているのかを判断できず、クエリを完了するためにまだ必要なデータを削除する可能性があります。 この問題は、レプリケーション ストリームの適用を設定可能なタイムアウトまで遅らせることで解決できます。 一部のエンジニアはデータベースの専門家ではなく、特にオープン トランザクションなどの低レベルの詳細を覆い隠す ORM を使用する場合、この問題を必ずしも理解していない可能性があります。 ほとんどの開発者は、トランザクションを使用して書き込みを取り消すことができることを認識しています。 より多くの人が企業に採用されれば、彼らの資格は平均に近づきます。 サンプルサイズの増加は、より多くの人を雇うことによって促進されます。

Uber のユース ケースでは、新しい NoSQL データベースであるスキーマレスの使用が必要でした。 彼らの記事は、Postgres が MySQL に置き換えられたことを示唆していますが、そうではありません。 代わりに、MySQL によってカスタマイズされたソリューションがサポートされています。 この記事では、MySQL から PostgreSQL に切り替えたときに要件がどのように変化したかについては言及されていないため、わかりません。 読者の心に突き刺さる唯一のことは、Postgres がひどいということです。

Nosql データベースが Ube に最適な理由

Uber の MySQL データベースは NoSQL データベースの上に構築されているため、このデータベースを使用していることはテキストから推測できます。 さらに、データから、この NoSQL データベースがデータのキャッシュとキューイングに使用されていることが推測できます。 Amazon は、データベース駆動型アプリケーションを開発するための包括的なツール セットを提供する、もう 1 つの NoSQL データベース企業です。

Marklogic Nosql

MarkLogic は、開発者が大量のデータを処理するアプリケーションを迅速かつ簡単に構築できる強力な NoSQL データベースです。 MarkLogic は使いやすく、拡張も容易であるため、大量のデータを管理する必要がある組織にとって理想的な選択肢です。

MarkLogic サーバーは、ユーザーが大量の異種データを簡単に検索できるようにゼロから構築されたデータベースです。 MarkLogic は、データベースの内部構造、検索スタイルのインデックス、およびアプリケーション サーバーの動作を、同時に実行できる統合システムに組み込みます。 XML および JSON ドキュメントはデータ モデルとして使用され、それらのトランザクション データはトランザクション データ リポジトリに格納されます。 ドキュメント データは XML または JSON として開始できますが、取り込まれた後に変換することもできます。 ドキュメント データ モデルには、通常、同じドキュメント内のすべての関連データが含まれているため、データは公開される前に非正規化されます。 XML コンテンツは、ドキュメントのコンテンツ モデルのクラスを表すスキーマとして定義できます。 特定のドキュメントを特定の方法で構造化する必要がある場合、ドキュメントの識別子を持つことが重要です。

XML スキーマは、Schemas データベースにインポートするか、Config ディレクトリに配置できます。 その後、特定のアプリケーション サーバーまたはサーバーのグループに対して一連のスキーマを指定できます。 MarkLogic は、SQL データ モデリング ガイドで定義されているように、SQL ビューのコンテキストを提供する仮想 SQL スキーマもサポートしています。 MarkLogic サーバーは、メモリに保存されている RDF トリプルのセマンティック データを検索、保存、および管理できます。 セマンティクスは、機械可読なデータ (およびデータ間の関係に関する情報) の交換を可能にする一連の W3C 標準です。 MarkLogic では、ネイティブの SPARQL と SPARQL Update、および JavaScript、XQuery、REST を使用して、このタイプのデータを保存、検索、および管理できます。 MarkLogic サーバーの一連のメカニズムを使用して、バイナリデータ管理を最適化できます。

バイナリ ドキュメントは、一連のしきい値によって決定されるサイズに基づいて格納できます。 MarkLogic は、同時に複数のプロセッサ用に設計されたシングルスレッド アプリケーションです。 外部通信に使用できる多数のソケット ポートがあります。 MarkLogic プラットフォームは、速度とスケールの両方を提供することを目的としています。 MarkLogic の高度なクエリは、テラバイト単位のデータで記述されます。 最大のライブ展開は現在、200 テラバイトと 10 億のドキュメントを超えています。 クラスタを使用すると、高レベルの可用性が実現されます。

このタイプのサーバーは通常、4 または 8 コア、64 または 128 Gb、またはそれ以上の容量のボックスに収容されます。 エラスティック ロード バランサー (ELB) は、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) に組み込まれています。これにより、 MarkLogic クラスターはアプリケーション トラフィックを自動的に分散および分散できます。 EC2 環境の可用性を向上させるために、D ノードを同じ場所にクラスター化できます。

Marklogicデータベースとは

MarkLogic は強力な NoSQL データベースであり、あらゆる種類のデータを操作するために必要なツールを開発者に提供することで、開発者がアプリケーションをより迅速に構築できるようにします。 MarkLogic は、ドキュメント指向データベースの機能とキーバリュー ストアの柔軟性を兼ね備えた唯一の NoSQL データベースであり、今日の最新のアプリケーションにとって理想的なプラットフォームとなっています。

これは、データを管理するための統合システムを提供する強力なデータ管理プラットフォームです。 XML および JSON のドキュメント データ モデルが使用され、ドキュメントはトランザクション リポジトリに格納されます。 データ ハブはデータ レイクの上にあり、高品質で精選された安全な重複排除済みのインデックス付きのクエリ可能なデータが含まれています。 さらに、MarkLogic データ ハブは、データ レイクからデータを安全に保存および取得する自動化されたデータ階層化により、大量のデータ セットを管理するように設計されています。

グラフ データベースが主流になっている理由

グラフ データベースは、手動で管理するのが難しいさまざまな形式でデータを格納するための頼りになるオプションになりつつあります。 従来のSQL データベースは、このタイプのクエリを処理できず、このタイプのクエリを処理するのに非常に役立ちます。 SQL データベースが処理できる方法でデータをクエリする必要がある場合や、データをグラフに保存する必要がある場合は、MarkLogic が適しています。

Marklogic データベースと Mongodb

MarkLogic のエンタープライズ NoSQL データベースには、必要なすべての機能が 1 つのプラットフォームに含まれています。 一方、MongoDB は大きなアイデアを整理するために使用されます。 MongoDB は、さまざまな方法で構造化できる JSON のようなドキュメントにデータを格納する MongoDB サービスです。

META データがある場合は、すべてをすばやく取得できる MarkLogic を使用できます。 リレーショナル データベースが必要になった場合に備えて、リレーショナル データベースを使用するよりも優れた代替手段があります。 MongoDB は、その信じられないほどの柔軟性と使いやすさにより、さまざまなアプリケーションにとって素晴らしいツールです。 オープンソースが他のほとんどすべてで使用されているという事実にもかかわらず、バックエンド データベースは非常に重要です。 MarkLogic のカスタマー サポートは、非常に迅速でプロフェッショナルです。 彼らは、主要な問題や生産品質の問題に迅速に対応します。 MongoDB のリソースを使用して、その力を活用できることを楽しみにしています。

改善または簡素化できる側面はごくわずかです。 MongoDB に詳しい DBA またはシステム管理者がまだいない場合は、この分野を専門とする MongoDB ホスティング プロバイダーを利用する必要があります。 データ セットが大きくなったら、Cassandra のストレージ エンジンを使用して一定時間の書き込みを作成できます。 MongoDB は、ネイティブの Hadoop サポートを使用して分析に使用できます。

Marklogic グラフ データベース

MarkLogic はグラフ データベースです。 グラフ データ モデルを使用して、データの格納とクエリを実行します。 グラフ データベースは、グラフ データ モデルを使用してデータを格納およびクエリするデータベースです。

Semantic Graph Developer's Guide は、セマンティック グラフの分野に関心のあるすべての人にとって必読です。 このガイドに含まれるトピックは次のとおりです。 データをダウンロードできます。 DBPedia の Persondata の完全なサンプル (亀と英語の両方) を使用して、亀または英語の単語の使い方を示すことができます。 ドキュメント データベースには、デフォルトで有効にできるトリプル インデックスとコレクション レキシコンがあります。 トリプル用のデータベースを使用する前に、両方のオプションが有効になっていることを確認してください。 mlcp は、Windows デスクトップ環境でトリプルを一括読み込みするための理想的な方法です。 ネイティブの SPARQL 関数または組み込みの sem:sparQL 関数はどちらも、 MarkLogic クエリを実行するための受け入れ可能な方法です。 データセットのダウンロード セクションでは、サンプル データセットが読み込まれていることを前提としています。

Marklogicデータハブ

MarkLogic の Data Hub は、複数のソースからデータを取り込み、調和させ、マスターしてから、検索および分析する無料のオープンソース ソフトウェア インターフェイスです。 このソリューションは MarkLogic サーバー上で実行され、ミッション クリティカルなアプリケーションに統合プラットフォームを提供することを目的としています。

Marklogic の用途

MarkLogic は、データをより効果的に保存、管理、検索できる強力なデータベースです。 アプリケーションや Web サイトを強化するために、さまざまな業界の組織で使用されています。 MarkLogic は、大量のデータや複雑なクエリの処理に特に適しています。

Marklogicサーバー

MarkLogic サーバーは強力な NoSQL データベース プラットフォームであり、開発者はデータの構造や場所に関係なく、すべてのデータを活用する洗練されたアプリケーションを迅速かつ簡単に構築できます。 MarkLogic サーバーは、リレーショナルと NoSQL の両方の世界の長所を組み合わせた独自のアーキテクチャ上に構築されているため、開発者はニーズに最適な方法でデータを柔軟に操作できます。

ドキュメント管理専用に作成された DatabaseClient インスタンスである DocumentManager を使用して、ドキュメントを管理できます。 XML ドキュメントを読み取る方法を示すには、Marklogic の Java ベースの ReadXMLDocument.java を使用します。 Java ReadMetadata ライブラリは、受信したドキュメントの種類を検出する方法と、それを適切に処理する方法を示しています。 テキスト ドキュメントの挿入は PDF ドキュメントの挿入と似ていますが、StringHandle を使用するか、前の例に示すように形式を指定する必要があります。 Java API を使用して、さまざまな方法でドキュメントやメタデータにアクセスできます。 DeleteDocument.java メソッドを使用して、複数のドキュメントを一度に削除できます。 大部分のドキュメントのダウンロード。

ダイジェスト認証スキームを使用する場合、一度に 1 つのドキュメントをアップロードする必要があるため、コストがかかる可能性があります。 MarkLogic では、使用するコンテキストに関係なく、検索やクエリなどの用語を同じように使用します。 幅広い検索結果を表現したい場合、クエリ構文はシンプルで強力な方法です。 検索テキストは、クエリ マネージャーから最初の文字列クエリ インスタンスを取得した後、クエリ マネージャーの setCriteria メソッドを使用して指定されます。 MarkLogic のデフォルトの検索設定で使用すれば、単純な検索でも非常に強力になることは事実です。 クエリ定義で指定されているように、3 つのメソッドを使用して各クエリを実装します。 最初の 2 つのオプションでは、クエリの場所またはコレクション セットを指定できます。

最後のオプションを使用すると、サーバーに保存されている一連のカスタム検索オプションにクエリを関連付けることができます。 以下は検索結果の一覧です。 プログラムを実行してコンソールを調べると、MarkLogic が検索結果を XML でどのように表しているかを確認できます。 チュートリアル プロジェクトには、Search ResultsAsJSON という Java スクリプトが含まれています。 ジャバ。 プログラムを実行すると、サーバーから取得された生の JSON 検索結果が表示されます。 getMatchResults() メソッドを呼び出して、検索結果を POJO 形式で取得します。

文字列を渡すことで、MatchDocumentSummary オブジェクトの配列を取得できます。 ドキュメントに検索ヒットが含まれている場合、MatchLocation オブジェクトで表すことができます。 名前を明示的に指定しない場合は、名前付きのデフォルト オプションが使用されます。 マーク ロジックでの重要性から、制約は頻繁に使用されます。 オプション セット全体の構成は、オプション セットを作成または置換するときに src/main/ml-options/options に保存されます。 ここにリストされている制約は、さまざまな形式で利用できます。 プログラムを作成します。

このメソッドは CollectionSearch java と同じ結果を返す必要があります。 この新しい検索文字列の結果として、Shakepeare コレクション基準がタグ制約による検索文字列の一部として提供されるようになりました。 ご覧のとおり、次のコマンドを使用して構成をデプロイします。 代わりに、新しいコマンド プロンプトを開いて mlwatch に移動すると、スクリプトへの変更が Mark Logic にプッシュされます。 値の制約に似た単語の制約に関して、キーや要素ではなく、単語のコンテキストがテストされます。 一致する単語も語幹によって形成されます。これは、戦略や戦略など、類似した単語が使用されることを意味します。 ステミングを有効にするには、次のファイルを作成/変更する必要があります:src/main/ml-config/databases/content-database.

以下のコマンドを実行すると、手順を理解するのに役立ちます。 gradle mlUpdateIndexes モジュールは、gradle mlReindexDatabase モジュールのインデックス テーブルを更新するために使用されます。 プロパティ制約を使用すると、ドキュメントのプロパティをメタデータで検索できます。 取り込み中に抽出され、ドキュメント プロパティとして保存されたメタデータを使用して、画像を生成します。 「プロパティ」の単語検索を入力すると、そのドキュメント プロパティにのみ適用されます。 search() メソッドは、クエリ マネージャーでクエリを実行するために使用されます。

Marklogic は何に使用されますか?

MarkLogic サーバーは、トランザクション、運用、および分析アプリケーションを実行するために、さまざまなデータを保存および管理するソフトウェア ツールです。

The Data Hub: データ管理のワンストップ ソリューション

データ ハブを使用すると、データ レイクからデータを管理およびアクセスする方法を完全に制御できます。 MarkLogicでは、自動化されたデータ階層化により、データが安全に保存され、データレイクからアクセスできるようになり、データ統合が簡素化されます。

Marklogic に接続するにはどうすればよいですか?

MarkLogic をインストールして起動したら、ブラウザベースの管理インターフェイス (http://localhost:8001/) に移動します。ここで、開発者ライセンスを取得して管理者を構成する方法を学習します。

Marklogic: Rest API を備えたアプリサーバー

REST API クライアント アプリケーションを使用して、REST API インスタンスを使用して MarkLogic サーバーとやり取りすることがより一般的になりつつあります。 MarkLogic は 500 人の従業員を擁し、市場で最も大きなアプリ サーバー ベンダーの 1 つです。 収益予測によると、2021 年のピーク収益は 1 億ドルで、従業員 1 人あたりの平均収益は 20 万ドルです。