Potęga MarkLogic: zarządzanie dużymi zbiorami danych i bezpieczeństwo w jednym miejscu

MarkLogic to potężna baza danych Nosql, która umożliwia organizacjom łatwe i szybkie przechowywanie, zarządzanie i przeszukiwanie dużych ilości danych. Jest wysoce skalowalny i oferuje wysoką wydajność, dzięki czemu idealnie nadaje się do zastosowań związanych z dużymi zbiorami danych. MarkLogic posiada również wbudowane funkcje bezpieczeństwa, które chronią dane przed nieautoryzowanym dostępem i zapewniają integralność danych.

W odpowiedzi na zapotrzebowanie na bardziej elastyczny i wydajny sposób przechowywania dużych ilości danych narodził się ruch znany jako NoSQL. Ten post ma być ogólnym wprowadzeniem dla wszystkich zainteresowanych tą rozwijającą się dziedziną. Wysiłki te miały na celu złagodzenie specyficznych ograniczeń istniejących w świecie RDBMS . Łączenia nie są możliwe w niektórych opcjach NoSQL, więc musisz zachować wiele kopii danych. Jest to najprawdopodobniej spowodowane brakiem globalnych indeksów oraz faktem, że dane są partycjonowane na serwerach towarowych przy użyciu klucza używanego do pobierania. Użytkownicy NoSQL oczekują wyszukiwarek pełnotekstowych, takich jak Lucene, Solr i Sphinx, ale nie są one najlepsze. Udowodniono, że skalowalne rozwiązanie MarkLogic można wdrożyć poziomo na zwykłym sprzęcie o pojemności petabajtów.

Jest to zupełnie inny typ bazy danych niż inne bazy danych same w sobie. MarkLogic nigdy nie został stworzony, aby móc rozwiązać konkretny problem. Został zbudowany od podstaw jako platforma dla aplikacji klasy korporacyjnej, niezależnie od wielkości.

Operacyjna hurtownia danych nowej generacji firmy MarkLogic to narzędzie programowe do przeprowadzania analiz operacyjnych.

Przejdź do http://localhost:8000/appservices/, aby znaleźć stronę Usługi aplikacji. Dzięki sekcji Database w MarkLogic Server możesz uzyskać dostęp do wszystkich baz danych i usuwać bazy danych, a także tworzyć i konfigurować bazę danych.

Jakiej bazy danych używa Marklogic?

Większość współczesnych organizacji potrzebuje bazy danych do prowadzenia swoich operacji. Służy do uruchamiania aplikacji transakcyjnych, operacyjnych i analitycznych z centrum danych oraz bezpiecznego zarządzania szeroką gamą źródeł danych.

Platforma MarkLogic umożliwia jednoczesne ładowanie, wysyłanie zapytań, manipulowanie i renderowanie treści. Możesz szybko wyszukiwać treści, jeśli są one automatycznie konwertowane do formatu XML i indeksowane. Firma Big Publishing wykorzystała kwerendę elementu XML, przeszukiwanie bliskości XML i przeszukiwanie pełnotekstowe, aby udoskonalić swoje możliwości wyszukiwania. W ciągu 4 do 5 miesięcy firma może wdrożyć rozwiązanie i zacząć z niego korzystać. Rząd hrabstwa Quakezone chce ułatwić pracownikom hrabstwa, programistom i mieszkańcom dostęp do informacji w czasie rzeczywistym, ułatwiając im to. Wymagają rozwiązania w zakresie infrastruktury IT, które zostanie wdrożone szybko i łatwo. Dzięki MarkLogic hrabstwo może przeglądać i korelować dane na różne sposoby, w tym poprzez ich przekształcanie i wzbogacanie.

Firma Time Traders Services zastąpiła dotychczasowy system serwerem MarkLogic Server. Rozwiązanie znacznie ogranicza opóźnienia alertów, zapewniając jednocześnie natychmiastowe i istotne informacje na portalu klienta iw wiadomości e-mail. Handlowcy finansowi zyskują przewagę w biurze i na parkiecie, informując klientów o dostępnych nowych badaniach. MarkLogic służy do utrzymywania ściśle tajnych instalacji w rządzie federalnym. Giełdy korzystają z niższych kosztów systemu sprzętowego, gdy MarkLogic optymalizuje sprzęt towarowy. Dzięki wysokiej wydajności jest mniej serwerów sprzętowych, z którymi trzeba się zmagać. Zamiast kupować większe, droższe serwery, wzrost skalowalności pozwala na instalację większej liczby serwerów.

Jedną z głównych zalet MarkLogic Data Hub jest możliwość integracji z innymi źródłami danych. Oprogramowanie może łatwo łączyć się ze starszymi systemami, takimi jak ERP i CRM, a także z nowszymi źródłami, takimi jak hurtownie danych klientów i strumieniowe źródła danych. Co więcej, MarkLogic Data Hub jest w stanie przetwarzać szeroki zakres formatów danych, ułatwiając pozyskiwanie danych. Wreszcie, MarkLogic Data Hub jest niezwykle łatwy w użyciu. Jest to darmowy program, więc nie musisz płacić, aby z niego korzystać. Co więcej, program jest open source, więc możesz go dostosować do swoich potrzeb.

Wielomodelowe bazy danych: najlepsze z obu światów

W poniższej tabeli wymieniono najczęstsze typy baz danych dla wielomodelowych baz danych. Wielomodelowa baza danych pozwoli Ci wybrać modele danych, które są tańsze w utrzymaniu. Indeksowanie w stylu wyszukiwania i przechowywanie danych transakcyjnych w MarkLogic pozwala firmie łączyć i wzbogacać dane w swoich systemach. W rezultacie może być używany do uruchamiania procesów ETL. Ponadto, ponieważ MarkLogic jest bazą danych wykresów, jest to doskonała opcja potrójnego stosu dla tych, którzy szukają bazy danych wykresów.

Czy Ldap to Nosql?

Ponieważ każda baza danych NoSQL jest dostarczana z własnym protokołem, wybranie jednego zasadniczo blokuje cię w tym jednym typie bazy danych. Jeśli musisz zmienić serwer, musisz także zmienić klientów.

Kiedy był używany przez Pearson Education, NoSql był używany do hostowania zajęć online, rejestrów uczniów i tak dalej. W tym przypadku wszyscy w zespole musieli szybko rozpocząć pracę z Mongo. Łatwo zapomnieć o usłudze Ldap, z której korzystają setki tysięcy serwerów i komputerów stacjonarnych na świecie. Za pomocą narzędzia konsoli 389-ds można łatwo tworzyć nowe obiekty i atrybuty. Jeśli chodzi o przetwarzanie w chmurze, umieściłbym dwa dyski główne w każdej strefie, aby zapewnić replikację wan (multimasters). Poziomy replikacji można dostosować. Aby zmodyfikować schemat, możesz to zrobić online.

Jaki jest przykład Nosql?

Większość branż, w których używane są bazy danych NoSQL, polega na nich do różnych celów. Rodzaj użytej w danym przypadku bazy NoSQL będzie miał wpływ na jej działanie. Bazy danych dokumentów, takie jak MongoDB, są przykładami baz danych ogólnego przeznaczenia . W bazach danych klucz-wartość można przechowywać duże ilości danych, co upraszcza zapytania wyszukiwania.

Korzyści z baz danych Nosql

W przeciwieństwie do tradycyjnych relacyjnych baz danych, bazy NoSQL różnią się od nich tym, że odchodzą od tradycyjnego modelu organizacji danych na rzecz bardziej elastycznej struktury, która pozwala na znacznie bardziej dynamiczne i obszerne magazyny danych. Jest to zaleta, jeśli chodzi o skalowanie magazynu danych w celu zwiększenia ruchu lub gdy trzeba zaspokoić różne potrzeby użytkowników. Ze względu na unikalny zestaw korzyści dostępnych w bazach danych NoSQL, stają się one coraz bardziej popularne i nie każda aplikacja z nich skorzysta. Jeśli szukasz bardziej elastycznego magazynu danych, który może obsłużyć szerszy zakres wymagań, bazy danych NoSQL są doskonałym wyborem.

Czy Uber używa Sql czy Nosql?

Gdy baza danych bez algorytmów jest używana do przechowywania danych, jest znana jako baza danych NoSQL. Ponieważ bazy danych NoSQL nie obsługują indeksów (ze względu na brak rozproszonych transakcji), zespół ds. realizacji Ubera używa oddzielnej tabeli do przechowywania indeksu.

Uber opublikował na swojej stronie artykuł wyjaśniający, dlaczego Uber przeszedł z PostgreSQL na InnoDB. Ten post został złożony z artykułu Ubera w celu lepszego zrozumienia. PostgreSQL zawsze musi aktualizować wszystkie indeksy w tabeli podczas aktualizowania wierszy podczas indeksowania tabeli, jak szczegółowo opisano w tym artykule. Takie podejście powoduje również wzrost liczby dyskowych operacji we/wy dla aktualizacji, które zmieniają kolumny nieindeksowane. W tym artykule opisują karę za indeks klastrowy jako niewielką wadę, która jest istotna, jeśli uruchamiasz wiele zapytań przy użyciu indeksów pomocniczych. W artykule nie wspomniano, że ta kara dotyczy dowolnej instrukcji z klauzulą ​​where, a nie tylko select. Z drugiej strony skanowanie tylko indeksu Postgres jest całkiem bezużyteczne.

Wydaje się, że w przyszłości będą dobrze działać w ważnym przypadku użycia sklepu z kluczami. Dostępne są pakiety, które mają współpracować z nakładkami SQL (ale mają bardzo mało funkcji). Uber stworzył własną bazę danych (Schemaless) oprócz korzystania z InnoDB i MariaDB. Podział węzłów jest ważną operacją w B-drzewie. Podział węzła występuje, gdy jeden lub więcej węzłów nie może obsłużyć nowego wpisu. W najgorszym przypadku podział przeniesie się do węzła głównego, który również zostanie podzielony i zastąpiony nowym węzłem. W rezultacie całe drzewo upada, powodując, że równowaga indeksu pozostaje stała.

Błąd w procesie replikacji może sprawić, że dużych części drzewa nie da się całkowicie naprawić. Możliwe, że master nie będzie w stanie określić, co repliki próbują zrobić i usunie dane, które są nadal wymagane do wykonania zapytania. Ten problem można rozwiązać, opóźniając aplikację strumienia replikacji o konfigurowalny limit czasu, umożliwiając wykonanie transakcji odczytu. Niektórzy inżynierowie nie są ekspertami od baz danych i nie zawsze rozumieją ten problem, szczególnie w przypadku korzystania z ORM, który zasłania szczegóły niskiego poziomu, takie jak otwarte transakcje. Większość programistów zdaje sobie sprawę, że transakcje mogą służyć do wycofania zapisu. Jeśli firma zatrudni więcej osób, ich kwalifikacje będą bliższe średniej. Wzrost liczebności próby wynika z zatrudniania większej liczby osób.

Przypadki użycia Ubera wymagały użycia Schemaless, nowej bazy danych NoSQL . Ich artykuł sugeruje, że Postgres został zastąpiony przez MySQL, ale tak nie jest; zamiast tego ich niestandardowe rozwiązanie jest wspierane przez MySQL. W tym artykule nie ma wzmianki o tym, jak zmieniły się ich wymagania po przejściu z MySQL na PostgreSQL, więc nie ma sposobu, aby to stwierdzić. Jest tylko jedna rzecz, która utkwiła w pamięci czytelnika: Postgres jest okropny.

Dlaczego bazy danych Nosql są idealne dla Ube

Baza danych MySQL firmy Uber jest zbudowana na podstawie bazy danych NoSQL, więc z tekstu można wywnioskować, że używają tej bazy danych. Ponadto z danych można wywnioskować, że ta baza danych NoSQL jest używana do buforowania i kolejkowania danych. Amazon to kolejna firma bazodanowa NoSQL, ponieważ zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi do tworzenia aplikacji opartych na bazach danych.

Marklogic Nosql

MarkLogic to potężna baza danych NoSQL, która umożliwia programistom szybkie i łatwe tworzenie aplikacji obsługujących duże ilości danych. MarkLogic jest łatwy w użyciu i łatwy do skalowania, co czyni go idealnym wyborem dla organizacji, które muszą zarządzać dużymi ilościami danych.

MarkLogic Server to baza danych, która została zbudowana od podstaw, aby ułatwić użytkownikom wyszukiwanie dużych ilości heterogenicznych danych. MarkLogic łączy wewnętrzne elementy bazy danych, indeksy w stylu wyszukiwania i zachowania serwera aplikacji w ujednolicony system, który można uruchamiać jednocześnie. Dokumenty XML i JSON są używane jako modele danych, a ich dane transakcyjne są przechowywane w transakcyjnym repozytorium danych . Dane dokumentu mogą zaczynać się jako XML lub JSON, ale można je również przekształcić po przetworzeniu. Modele danych dokumentu zwykle zawierają wszystkie powiązane dane w tym samym dokumencie, więc dane są denormalizowane przed ich upublicznieniem. Treść XML można zdefiniować jako schematy reprezentujące klasę modeli zawartości dokumentów. Gdy określony dokument musi mieć określoną strukturę, bardzo ważne jest posiadanie identyfikatora dokumentu.

Schematy XML można importować do bazy danych Schemas lub umieszczać w katalogu Config. Następnie możesz określić zestaw schematów dla określonego serwera aplikacji lub grupy serwerów. MarkLogic obsługuje również wirtualne schematy SQL, które zapewniają kontekst dla widoków SQL, zgodnie z definicją w przewodniku SQL Data Modeling Guide. MarkLogic Server może wyszukiwać, przechowywać i zarządzać danymi semantycznymi w trójkach RDF, które są przechowywane w pamięci. Semantyka to zestaw standardów W3C, które umożliwiają odczytywalną maszynowo wymianę danych (oraz informacji o relacjach między danymi). MarkLogic umożliwia przechowywanie, wyszukiwanie i zarządzanie tego typu danymi przy użyciu natywnej aktualizacji SPARQL i SPARQL, a także JavaScript, XQuery i REST. Możesz zoptymalizować zarządzanie danymi binarnymi za pomocą zestawu mechanizmów MarkLogic Server.

Dokument binarny może być przechowywany na podstawie jego rozmiaru, który jest określony przez zestaw progów. MarkLogic to jednowątkowa aplikacja przeznaczona dla wielu procesorów jednocześnie. Istnieje wiele portów gniazd, które można wykorzystać do komunikacji zewnętrznej. Platforma MarkLogic ma zapewniać zarówno szybkość, jak i skalę. Zaawansowane zapytania w MarkLogic są zapisywane w terabajtach danych. Największe wdrożenia na żywo przekroczyły już 200 terabajtów i miliard dokumentów. W przypadku zastosowania klastrów osiąga się wysoki poziom dostępności.

Ten typ serwera jest zazwyczaj umieszczony w obudowie z 4 lub 8 rdzeniami, 64 lub 128 Gb lub większej pojemności. Elastyczne moduły równoważenia obciążenia (ELB) są wbudowane w Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), co umożliwia klastrom MarkLogic automatyczną dystrybucję i równoważenie ruchu aplikacji. Aby poprawić dostępność środowiska EC2, D-Nodes można zgrupować w tej samej lokalizacji.

Co to jest baza danych Marklogic

MarkLogic to potężna baza danych NoSQL, która umożliwia programistom szybsze tworzenie aplikacji, udostępniając im narzędzia potrzebne do pracy ze wszystkimi typami danych. MarkLogic to jedyna baza danych NoSQL, która łączy w sobie moc bazy danych zorientowanej na dokumenty z elastycznością magazynu klucz-wartość, co czyni ją idealną platformą dla dzisiejszych nowoczesnych aplikacji.

Jest to potężna platforma do zarządzania danymi, która zapewnia ujednolicony system zarządzania danymi. Wykorzystywane są modele danych dokumentów w XML i JSON, które przechowują dokumenty w repozytorium transakcyjnym. Centrum danych znajduje się na szczycie jeziora danych i zawiera wysokiej jakości, sprawdzone, bezpieczne, zdeduplikowane, zindeksowane i umożliwiające zapytania dane. Co więcej, MarkLogic Data Hub jest przeznaczony do zarządzania ogromnymi zbiorami danych z automatycznym warstwowaniem danych, które bezpiecznie przechowuje i pobiera dane z jeziora danych.

Dlaczego grafowe bazy danych przejmują popularność

Graficzne bazy danych szybko stają się podstawowym rozwiązaniem do przechowywania danych w wielu różnych formatach, którymi trudno zarządzać ręcznie. Tradycyjne bazy danych SQL nie obsługują tego typu zapytań i mogą być bardzo przydatne w radzeniu sobie z tego typu zapytaniami. Jeśli potrzebujesz przeszukiwać dane w sposób, który mogą obsłużyć bazy danych SQL, a także jeśli musisz przechowywać dane w postaci wykresów, MarkLogic jest dobrą opcją.

Baza danych Marklogic kontra Mongodb

Korporacyjna baza danych NoSQL firmy MarkLogic zawiera wszystkie wymagane funkcje na jednej platformie. Z drugiej strony MongoDB służy do organizowania dużych pomysłów. MongoDB to usługa MongoDB, która przechowuje dane w dokumentach podobnych do JSON, które można uporządkować na różne sposoby.

Jeśli masz dane META, możesz użyć MarkLogic, ponieważ pobiera wszystko tak szybko. W razie potrzeby istnieją lepsze alternatywy dla korzystania z relacyjnej bazy danych. MongoDB to niesamowite narzędzie do różnych zastosowań ze względu na jego niesamowitą elastyczność i łatwość użycia. Pomimo faktu, że open source jest używany w prawie wszystkim innym, baza danych zaplecza jest niezwykle ważna. Obsługa klienta MarkLogic jest niezwykle responsywna i profesjonalna. Szybko reagują na poważne problemy i problemy z jakością produkcji. Nie mogę się doczekać wykorzystania zasobów MongoDB, aby skorzystać z części jego mocy.

Tylko kilka aspektów można poprawić lub uprościć. Jeśli nie masz jeszcze DBA lub administratora systemu, który ma wiedzę na temat MongoDB, powinieneś udać się do dostawcy hostingu MongoDB, który specjalizuje się w tej dziedzinie. Gdy zestaw danych rośnie, możesz użyć mechanizmu pamięci masowej Cassandry do tworzenia stałych zapisów. MongoDB może być używany do analiz przy użyciu natywnej obsługi Hadoop.

Baza danych wykresów Marklogic

MarkLogic to baza danych wykresów. Wykorzystuje grafowy model danych do przechowywania i wyszukiwania danych. Baza danych wykresu to baza danych, która używa modelu danych wykresu do przechowywania danych i wykonywania zapytań.

Podręcznik programisty grafów semantycznych to obowiązkowa lektura dla każdego, kto interesuje się grafami semantycznymi. Tematy zawarte w tym przewodniku obejmują: Dane można pobrać. Korzystając z pełnej próbki Persondata DBPedia (zarówno w języku Turtle, jak i angielskim), możesz pokazać im, jak używać słowa Turtle lub angielskiego. Baza danych Documents ma potrójny indeks i leksykon kolekcji, który można domyślnie włączyć. Przed użyciem bazy danych dla trójek upewnij się, że obie opcje są włączone. mlcp to idealna metoda masowego ładowania trójek w środowisku pulpitu Windows. Zarówno natywna funkcja SPARQL, jak i wbudowana funkcja sem:sparQL są dopuszczalnymi metodami wykonywania zapytań MarkLogic . W sekcji Pobieranie zestawu danych założono, że załadowano przykładowy zestaw danych.

Centrum danych Marklogic

Data Hub firmy MarkLogic to darmowy interfejs oprogramowania typu open source, który pobiera dane z wielu źródeł, harmonizuje je, opanowuje, a następnie przeszukuje i analizuje. Rozwiązanie działa na MarkLogic Server i ma na celu zapewnienie ujednoliconej platformy dla aplikacji o znaczeniu krytycznym.

Do czego służy Marklogic

MarkLogic to potężna baza danych, która umożliwia bardziej efektywne przechowywanie, zarządzanie i wyszukiwanie danych. Jest używany przez organizacje z różnych branż do zasilania ich aplikacji i stron internetowych. MarkLogic jest szczególnie dobrze przystosowany do obsługi dużych ilości danych i złożonych zapytań.

Serwer MarkLogic

MarkLogic Server to potężna platforma baz danych NoSQL, która umożliwia programistom szybkie i łatwe tworzenie zaawansowanych aplikacji, które wykorzystują wszystkie ich dane, niezależnie od ich struktury lub lokalizacji. MarkLogic Server jest zbudowany na unikalnej architekturze, która łączy w sobie najlepsze cechy świata relacyjnego i NoSQL, dając programistom elastyczność pracy z danymi w sposób najlepiej odpowiadający ich potrzebom.

DocumentManager, instancja DatabaseClient stworzona specjalnie do zarządzania dokumentami, może służyć do zarządzania dokumentami. Aby zademonstrować, jak czytać dokument XML, użyj opartego na Javie pliku ReadXMLDocument.java firmy Marklogic. Biblioteka Java ReadMetadata pokazuje, jak wykryć typ otrzymanego dokumentu oraz jak prawidłowo się z nim obchodzić. Wstawianie dokumentu tekstowego jest podobne do wstawiania dokumentu PDF, ale należy użyć StringHandle lub podać format, jak pokazano w poprzednim przykładzie. Interfejs Java API może być używany do uzyskiwania dostępu do dokumentów i metadanych na różne sposoby. Metoda DeleteDocument.java może służyć do usuwania wielu dokumentów jednocześnie. Pobieranie dokumentów w dużych proporcjach.

W przypadku korzystania ze schematów uwierzytelniania szyfrowanego jeden dokument na raz może być kosztowny, ponieważ do przesłania wymagany jest jeden dokument. Terminów takich jak wyszukiwanie i zapytanie używamy w MarkLogic w ten sam sposób, niezależnie od kontekstu, w jakim ich używamy. Jeśli chcesz wyrazić szeroki zakres wyników wyszukiwania, składnia zapytania jest prostym i wydajnym sposobem na zrobienie tego. Wyszukiwany tekst jest określany przy użyciu metody setCriteria naszego menedżera zapytań po pobraniu początkowej instancji zapytania łańcuchowego z naszego menedżera zapytań. To prawda, że ​​nawet proste wyszukiwanie może być bardzo wydajne, jeśli jest używane w domyślnej konfiguracji wyszukiwania MarkLogic. Jak określono w definicji zapytania, do zaimplementowania każdego zapytania używane są trzy metody. Pierwsze dwie opcje umożliwiają określenie lokalizacji zapytania lub zestawu kolekcji.

Ta ostatnia pozwala powiązać zapytanie z zestawem niestandardowych opcji wyszukiwania, które są przechowywane na serwerze. Poniżej znajduje się lista wyników wyszukiwania. Uruchamiając program i sprawdzając konsolę, możesz zobaczyć, jak MarkLogic przedstawia wyniki wyszukiwania w formacie XML. Projekt samouczka zawiera skrypt Java o nazwie Search ResultsAsJSON. Jawa. Jeśli uruchomisz program, zobaczysz nieprzetworzone wyniki wyszukiwania w formacie JSON, które zostały pobrane z serwera. Uzyskaj wyniki wyszukiwania w formacie POJO, wywołując metodę getMatchResults().

Możesz uzyskać tablicę obiektów MatchDocumentSummary, przekazując jej ciąg znaków. Gdy dokument zawiera trafienie wyszukiwania, może być reprezentowany przez obiekt MatchLocation. Nazwana opcja domyślna jest używana, jeśli nie określisz jawnie nazwy. Ze względu na swoje znaczenie w Mark Logic często stosuje się ograniczenie. Konfiguracja całego zestawu opcji jest przechowywana w src/main/ml-options/options podczas tworzenia lub zastępowania zestawu opcji. Wymienione tutaj ograniczenia są dostępne w różnych formach. Zrób program.

Ta metoda powinna zwrócić takie same wyniki jak CollectionSearch java. W wyniku tego nowego ciągu wyszukiwania kryterium kolekcji Shakepeare'a jest teraz dostarczane jako część ciągu wyszukiwania przez ograniczenie znacznika. Jak widać, używamy następującego polecenia do wdrożenia naszej konfiguracji. Zamiast tego możesz otworzyć nowy wiersz polecenia i przejść do mlwatch, gdzie zmiany w skrypcie zostaną przekazane do Mark Logic. Kontekst słowa jest testowany, a nie jego klucz lub element pod względem ograniczenia słowa, które jest podobne do ograniczenia wartości. Dopasowane słowa są również tworzone przez rdzenie rdzeni, co oznacza, że ​​zostaną użyte podobne słowa, takie jak strategie i strategie. Aby włączyć stemming, musimy utworzyć/zmodyfikować następujące pliki:src/main/ml-config/databases/content-database.

Uruchomienie poniższego polecenia pomoże w zrozumieniu procedury. Moduł gradle mlUpdateIndexes służy do aktualizowania tabel indeksów w module gradle mlReindexDatabase. Korzystając z ograniczenia właściwości, możemy wyszukiwać właściwości dokumentu według metadanych. Używamy naszych metadanych wyodrębnionych podczas przetwarzania i przechowywanych jako właściwości dokumentu do generowania naszych obrazów. Kiedy wprowadzimy wyszukiwanie słów dla „właściwości”, zostanie ono zastosowane tylko do tej właściwości dokumentu. Metoda search() jest używana w menedżerze zapytań do uruchamiania zapytania.

Do czego służy Marklogic?

MarkLogic Server to narzędzie programowe, które przechowuje i zarządza różnymi danymi w celu uruchamiania aplikacji transakcyjnych, operacyjnych i analitycznych.

Data Hub: Twoje kompleksowe rozwiązanie do zarządzania danymi

Centra danych zapewniają pełną kontrolę nad sposobem zarządzania danymi i uzyskiwania do nich dostępu z jeziora danych. W MarkLogic zautomatyzowane warstwowanie danych zapewnia bezpieczne przechowywanie i dostęp do danych z jeziora danych, a także upraszcza integrację danych.

Jak połączyć się z Marklogic?

Po zainstalowaniu i uruchomieniu MarkLogic przejdź do interfejsu administracyjnego opartego na przeglądarce internetowej (pod adresem http://localhost:8001/), gdzie dowiesz się, jak uzyskać licencję programisty i skonfigurować administratora.

Marklogic: serwer aplikacji z interfejsem API odpoczynku

Korzystanie z aplikacji klienckich REST API do interakcji z serwerem MarkLogic za pomocą instancji REST API staje się coraz bardziej powszechne. MarkLogic zatrudnia 500 osób i jest jednym z większych dostawców serwerów aplikacji na rynku. Zgodnie z ich prognozami przychodów, osiągną szczytowe przychody w wysokości 100,0 mln USD w 2021 r., a średni przychód na pracownika wyniesie 200 000 USD.