Solr – O platformă de căutare puternică

Solr este o platformă de căutare puternică care vă permite să interogați cantități mari de date foarte rapid. Este construit pe baza bibliotecii de căutare Apache Lucene și oferă un API asemănător REST pentru o integrare ușoară cu aplicația dvs. Una dintre caracteristicile cheie ale Solr este scalabilitatea sa - poate gestiona cu ușurință miliarde de documente și interogări. Solr este adesea descris ca o bază de date NoSQL, deoarece nu utilizează modelul tradițional al bazei de date relaționale. Cu toate acestea, este important să rețineți că Solr nu este o bază de date tradițională și nu ar trebui utilizată ca una. Este conceput pentru indexare și căutare, nu pentru stocarea datelor. Dacă aveți nevoie să stocați date, ar trebui să utilizați o bază de date NoSQL, cum ar fi MongoDB sau Cassandra.

Cu Elasticsearch ca singurul proiect open source capabil să concureze cu Solr, Solr este unul dintre cele mai populare două motoare de căutare open source din lume. NoSQL înseamnă Not Only SQL, ceea ce înseamnă că folosește limbaje de interogare separate de SQL tradițional și nu numai baze de date. În ciuda caracteristicii sale excelente de căutare full-text, Solr poate fi extrem de util într-o bază de date NoSQL. Datele de sănătate au fost extrase direct din HBase prin intermediul aplicațiilor mai vechi Explorys și Worklist. Solr a oferit Worklist trei caracteristici esențiale: era extrem de ușor de utilizat, iar caracteristicile erau foarte intuitive. Procesul de filtrare și sortare este foarte eficient. Deoarece filtrarea Solr se bazează pe ID-urile documentelor și pe stocarea în cache, poate calcula aproape instantaneu numărul de documente care îndeplinesc criteriile de filtrare.

Solr este o soluție excelentă de baze de date NoSQL, care este frecvent combinată cu alte servicii de date mari. Am oferit feedback imediat utilizatorilor noștri, în timp ce aceștia lucrau la adăugarea și configurarea filtrelor, trimițând parameterrows=0 către Solr. Este esențial să luați în considerare mai mult decât menținerea unei scheme Solr pentru a crea un motor de căutare care este bun pentru relevanță.

Puteți folosi Solr ca bază de date?

Da, puteți utiliza Solr ca bază de date. Este un motor de căutare puternic care poate fi folosit pentru a indexa și a căuta date. Poate fi folosit pentru a stoca date într-un format structurat și pentru a le recupera rapid.

Este greșită utilizarea unui index de căutare ca bază de date? În cazul meu, am avut o idee similară de a stoca câteva elemente de date de bază în Solr. Cu toate acestea, procesul de actualizare Solr mi-a schimbat părerea și trebuie să recunosc că m-am înșelat în privința asta. Dacă ați actualizat 2 versiuni majore, dar nu ați reindexat (de exemplu, ștergeți documentele originale și apoi fișierele index în sine), nucleul nu mai este recunoscut.

Algolia, Elastic Observability, Coveo și Yext sunt doar câteva dintre alternativele populare la Apache Solr. Algolia este un motor de căutare în limbaj natural care analizează și procesează interogări de căutare pe baza a ceea ce știm despre o persoană sau un subiect în limbaj natural. Elastic Observability este o platformă de date care oferă informații în timp real asupra datelor și aplicațiilor. Coveo, o platformă de marketing pentru motoarele de căutare, vă permite să vizați și să măsurați eforturile de marketing pentru motoarele de căutare. Utilizând Yext, puteți viza și măsura campaniile dvs. de marketing pentru motoarele de căutare.

Care sunt bazele de date Nosql?

Bazele de date Nosql sunt baze de date care nu folosesc modelul tradițional de baze de date relaționale. În schimb, folosesc o varietate de modele, inclusiv baze de date cheie-valoare, documente, coloane și grafice.

Bazele de date NoSQL bazate pe documente stochează date în același mod în care o fac bazele de date relaționale. Software-ul de gestionare a datelor este construit pentru a fi adaptabil, scalabil și capabil să răspundă nevoilor afacerilor moderne în timp util. Bazele de date de documente , depozitele cheie-valoare, bazele de date cu coloane largi și bazele de date grafice sunt doar câteva dintre tipurile de baze de date NoSQL. Majoritatea celor mai mari 2000 de întreprinderi din lume adoptă rapid baze de date NoSQL pentru a alimenta aplicațiile critice. În acest context, cinci tendințe oferă provocări tehnice care sunt prea greu de abordat pentru majoritatea bazelor de date relaționale. Datorită modelului de date fixe, bazele de date relaționale reprezintă un impediment major în dezvoltarea agilă. Modelul de aplicație definește modelul de date NoSQL.

Datele trebuie modelate într-un model NoSQL, indiferent de modul în care sunt structurate. Formatul JSON este implicit pentru stocarea datelor într-o bază de date orientată spre documente. Cadrele ORM pot fi reduse în acest mod, reducând costurile generale ale dezvoltării aplicațiilor. N1QL (pronunțat nichel) este un limbaj de interogare SQL-la-JSON care a fost lansat ca parte a Couchbase Server 4.0. Instrumentul acceptă, de asemenea, agregare (GROUP BY), sortare (SORT BY), îmbinări (STÂNGA EXTERIOR / INTERIOR) și o varietate de alte caracteristici. O bază de date distribuită NoSQL cu o arhitectură de scalare, fără un singur punct de eșec și avantaje operaționale convingătoare este una dintre cele mai atractive caracteristici. Pe măsură ce mai multe interacțiuni cu clienții au loc online prin intermediul aplicațiilor web și mobile, disponibilitatea este o problemă.

Bazele de date NoSQL sunt ușor de învățat și utilizat. Acestea sunt destinate să stocheze informații, să scrie și să citească cărți. De asemenea, sunt capabili să gestioneze și să monitorizeze clustere de diferite dimensiuni, la orice dimensiune. Replicarea încorporată care este inclusă într-o bază de date NoSQL distribuită este furnizată de baza de date în sine – nu este necesar niciun software suplimentar. În plus, routerele hardware asigură accesul imediat și constant la datele critice. În timp ce administratorii bazei de date investighează o problemă, aplicațiile nu trebuie să aștepte ca baza de date să descopere o problemă înainte de a efectua propria lor recuperare. Tehnologia NoSQL câștigă popularitate ca platformă pentru aplicațiile web, mobile și IoT de astăzi.

Există numeroase motive pentru care bazele de date NoSQL devin din ce în ce mai populare. Ele pot fi scalate pentru a satisface nevoile organizațiilor mari și sunt adaptabile. De exemplu, luați în considerare Ryanair și Marriott drept clienți ai MongoDB. Aceste organizații, pe lângă faptul că folosesc MongoDB pentru a-și alimenta aplicațiile mobile și sistemele de rezervare, îl folosesc și pentru a-și alimenta site-urile web. Sistemul de management al conținutului Presto al companiei este, de asemenea, construit cu NoSQL. Sistemul ajută la gestionarea eficientă a conținutului proprietar al companiei.

Viitorul muncii Viitorul muncii este la distanță

Care nu este o bază de date Nosql?

Care este diferența dintre bazele de date NoSQL și non-NoSQL? Microsoft SQL Server, sistemul de management al bazelor de date relaționale al companiei, este produsul principal.

La sfârșitul anilor 2000, bazele de date NoSQL s-au concentrat pe scalarea, rezultatele rapide ale interogărilor și ușurarea programării. Bazele de date NoSQL sunt simplu de creat deoarece au un model de date flexibil, un model de date scalabil și o interfață de utilizator care este ușor de utilizat. Bazele de date relaționale SQL (Structured Query Language) sunt de obicei construite cu scheme rigide, complexe și tabulare, precum și cu scalare verticală prohibitivă. Versiunea 4.0 a MongoDB a inclus suport pentru tranzacțiile ACID cu mai multe documente, iar ediția sa 4.2 a adăugat suport pentru clustere fragmentate. Nu există modele de date în listă. În majoritatea bazelor de date NoSQL, interogările sunt optimizate mai degrabă decât duplicarea datelor. Mai mult, unii nr.

Bazele de date NoSQL acceptă compresia pentru a reduce amprenta de stocare. Bazele de date grafice, de exemplu, pot fi utile pentru analiza relațiilor, dar pot să nu fie cele mai convenabile pentru preluarea datelor zilnice. Folosirea MongoDB sau a unei alte baze de date în cazul dvs. de utilizare va fi demonstrată în lucrarea albă Unde să utilizați MongoDB. Utilizarea MongoDB Atlas ca punct de plecare este una dintre cele mai simple moduri de a învăța bazele de date NoSQL. Universitatea MongoDB oferă cursuri online complet gratuite pentru a vă ajuta să învățați MongoDB.

Există, totuși, unele dezavantaje ale bazelor de date NoSQL. Bazele de date NoSQL, pe lângă faptul că sunt fără ACID, nu au aceleași proprietăți ca bazele de date relaționale. Tranzacțiile din aplicația dvs. pot duce la probleme dacă sistemul dvs. se bazează pe acestea. În plus, bazele de date NoSQL nu oferă în mod obișnuit același nivel de flexibilitate în timpul rulării ca bazele de date SQL. Ar trebui să evitați utilizarea bazelor de date NoSQL dacă aplicația dvs. trebuie să își schimbe dinamic modelele de date.

Care dintre următoarele nu este o bază de date?

Deoarece toate interogările, rapoartele și tabelele sunt legate de baze de date, relațiile nu sunt obiecte de bază de date; sunt legate de matematică.

Mongodb este o bază de date Nosql?

Programul de gestionare a bazelor de date MongoDB NoSQL este open source și este gratuit. Limbajul NoSQL este o alternativă la bazele de date relaționale tradiționale. Bazele de date NoSQL sunt excelente pentru distribuția pe scară largă a datelor. Informațiile orientate spre documente pot fi gestionate, stocate sau preluate folosind MongoDB, care este un instrument de gestionare a documentelor.

Cum stochează Solr datele

Apache Solr indexează datele în sistemul de fișiere local, așa cum sugerează și numele. Ca rezultat al HDFS (Hadoop Distributed File System), utilizatorii se pot bucura de o varietate de beneficii, inclusiv stocare distribuită și la scară largă, cu capabilități redundante și de failover. Apache Solr include suport pentru HDFS.

Spre deosebire de multe alte motoare de căutare, Solr poate produce rezultate imediate, deoarece caută un index, mai degrabă decât să caute direct textul. Scanând indexul din spatele unei cărți, indexul poate fi folosit pentru a prelua pagini legate de un cuvânt cheie. Acest index este stocat în directorul de date ca index într-un director cunoscut sub numele de director de date. Motorul de căutare Solr este alimentat de Lucene, un motor de căutare open-source full-text. Relația dintre Solr și Lucene este similară cu cea a unei mașini și a motorului acesteia. Vom trece peste diferențele dintre Lucene și Solr în detaliu în acest articol.

Cum să utilizați câmpurile stocate în Sol

Formatul de câmp al unui document este utilizat în Solr. Un document poate conține o formă de câmp, care este pur și simplu o colecție de date. Când căutați un document utilizând Solr, rezultatele vor include potrivirile pentru toate câmpurile din documentul pe care îl indexează.
Un câmp stocat este un câmp care nu trebuie căutat, dar care trebuie să fie afișat atunci când căutați ceva. În Solr, acestea sunt cunoscute ca câmpuri stocate. Solr indexează toate câmpurile stocate ca rezultat al algoritmului său de indexare, astfel încât atunci când căutați un document, Solr returnează rezultate care includ toate câmpurile stocate.
Există numeroase avantaje în stocarea câmpurilor. Dacă doriți să afișați titlul unui document în lista de rezultate, poate fi necesar să salvați titlul ca fișier. Dacă doriți să puteți găsi toate documentele pe care le-ați căutat vreodată folosind același ID, puteți urmări ID-ul unui document prin căutări multiple.
Rezultatele căutării pot fi afișate și prin stocarea câmpurilor. Titlul unui document poate apărea în lista de rezultate dacă este etichetat. De asemenea, este posibil să doriți să afișați ID-ul documentului, astfel încât să îl puteți găsi cu ușurință căutând mai multe site-uri pentru document.
Capacitățile Solr includ capacitatea de a indexa și de a stoca datele. Pentru a indexa un document, Solr trebuie mai întâi să creeze o bază de date cu toate câmpurile din acesta, iar apoi vor fi salvate informații despre poziția fiecărui câmp. Puteți căuta și afișa rezultate din acest tip de informații.
Pe lângă capabilitățile sale puternice de căutare, Solr vă permite să utilizați aplicații puternice de recuperare a documentelor. Când furnizați date utilizatorilor pe baza interogării acestora, acestea se bazează pe interogarea lor.

Tutorial baza de date Solr

O bază de date solr este un tip de bază de date care utilizează software- ul solr pentru a indexa și a căuta date. Este un instrument puternic care poate fi folosit pentru a indexa și a căuta foarte rapid cantități mari de date.

Deoarece acest tutorial a fost verificat cu Solr 8, poate funcționa și cu versiuni mai vechi. Câmpul id este deja predefinit în fiecare Lucene și Solr, așa că trebuie să se înțeleagă ce tipuri de câmpuri poate indexa în mod corect. Câmpurile dinamice pot fi create din mers fără a fi nevoie de predefinite, permițându-vă să le modificați în orice moment. Biblioteca Lucene pe care Solr o folosește pentru căutarea textului integral folosește instantanee punctuale care trebuie reîmprospătate în mod regulat pentru a se asigura că noi detalii sunt prezentate la interogări. Solr, spre deosebire de formatul de date agnostic JSON sau XML, este agnostic format de date.

Cum să utilizați motorul de căutare Solr în Java

Clientul Java este necesar pentru a se conecta la serverul Solr, deci utilizați fișierul org.apache.solr.client.solrjimpl. Clasa care folosește protocolul HttpSolrServer se numește HttpSolrServer. Această clasă folosește Java Socket pentru a comunica cu serverul Solr. Când creați o aplicație server Solr, trebuie mai întâi să încărcați clasele corespunzătoare. În Java, de exemplu, funcționalitatea de căutare Solr poate fi accesată utilizând fișierul org.apache.solr.client.solrj.impl. Clasa org.apache.solr.client.solrj.request este componenta clasei SolrServer. Această clasă creează o clasă RequestHandler. Acest motor de căutare puternic vă permite să găsiți cu ușurință informațiile de care aveți nevoie. Pentru a accesa serverul Solr, utilizați clientul Java.

Solr Vs Lucene

Când vine vorba de proiectele Apache Solr și Lucene, acestea sunt alcătuite din aceleași componente. Apache Solr, pe de altă parte, este un server autonom, deși unul cu multe caracteristici avansate. Apache Lucene, pe de altă parte, este o soluție bazată pe biblioteci Java care indexează (stochează) și caută date.

Datorită memoriei cache, Solr are un avantaj în câmpul de date statice, ceea ce poate facilita recuperarea rezultatelor. Datele din seria temporală sunt procesate frecvent de Elasticsearch, care folosește filtrele și capacitățile sale de grupare, pe lângă datele din seria temporală.

Solr Vs Elasticsearch

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de nevoile și preferințele individuale. Cu toate acestea, unele diferențe cheie între Solr și Elasticsearch includ:
-Solr se bazează pe un model tradițional de baze de date relaționale, în timp ce Elasticsearch folosește o abordare orientată pe documente.
-Solr este de obicei mai rapid pentru indexarea și căutarea seturi de date mari, în timp ce Elasticsearch este în general mai scalabil.
-Solr acceptă funcții de interogare mai avansate, cum ar fi îmbinări și obiecte imbricate, în timp ce Elasticsearch are o sintaxă de interogare mai simplă.

Există o comunitate mare de contribuitori la ambele tehnologii și este disponibilă asistență de specialitate. Elasticsearch era cunoscut anterior ca Apache 2.0 și era open source. Începând cu 2021, odată cu lansarea versiunii 7.11, Elasticsearch va fi utilizat gratuit sub Licența Publică Server. Este destinat căutărilor de text la nivel de întreprindere care necesită regăsirea informațiilor și/sau analiză. Căutările full-text sunt posibile și în Elasticsearch și pot fi citite documente bogate, cum ar fi PDF și Word. Elasticsearch necesită mai multă memorie heap decât Solr (1 GB față de 512 MB), dar aceste valori implicite pot fi modificate. Platforma Elasticsearch permite mai multă automatizare, combinând reechilibrarea cluster-ului cu curățarea datelor, care este de obicei hands-off.

Sharding este o metodă de distribuire a datelor pe mai multe servere, care este acceptată de Solr și Elastic. Atât Solr, cât și ElasticSearch sunt baze de date populare ale motoarelor de căutare, cu comunități mari, implicate și capabilități similare. Elasticsearch este mai ușor de utilizat decât Solr, mai ușor de scalat și are capabilități mai bune de analiză și interogare. Biblioteca Apache Tika, care poate fi folosită de ambele baze de date, le permite să efectueze căutări full-text și să citească documente bogate.

Utilizarea Apache Solr

Deoarece poate indexa și căuta documente și atașamente de e-mail, precum și poate indexa și căuta mai multe site-uri web, este un instrument popular pentru site-uri web, precum și pentru căutarea întreprinderilor.

Este o platformă de căutare open-source care este folosită pentru a crea aplicații de căutare. Se bazează pe popularul motor de căutare text integral Lucene . Solr este o platformă nativă în cloud, foarte flexibilă, care este pregătită pentru operațiunile de întreprindere. Interogările paralele au fost activate în cea mai recentă versiune a Solr, Solr 6.0, care a fost lansată în 2016. Platforma Solr ne permite să scalam, să distribuim și să gestionăm indici pentru aplicații la scară largă (Big Data). În timp ce lucrați cu Solr, nu trebuie să fiți un programator cu abilități Java. În loc de Lucene, oferă un serviciu foarte simplu și ușor de utilizat pentru crearea unei casete de căutare care include completarea automată.

Multe beneficii ale Apache Sol

Motorul de căutare Apache Solr este un motor de căutare popular atât în ​​rândul organizațiilor mici, cât și al celor mari. Acest software este foarte versatil, permițându-i să fie utilizat într-o varietate de situații, inclusiv analiza și recuperarea datelor. Solr este un serviciu care oferă capabilități de căutare pentru întreprinderi, ceea ce îl face o alegere ideală pentru gestionarea unor cantități mari de date.

Soluție utilă pentru baze de date Nosql

Există multe soluții utile de baze de date NoSQL disponibile astăzi. Bazele de date NoSQL sunt adesea mai scalabile și mai performante decât bazele de date relaționale tradiționale. De asemenea, sunt de obicei mai flexibile, permițând modelarea datelor și evoluția schemei mai ușoare. Unele baze de date NoSQL populare includ MongoDB, Cassandra și HBase.

Bazele de date NoSQL nu vor mai fi folosite de dezvoltatori în viitor. Viitorul este aici unde aceste baze de date vor fi un instrument comun pentru alimentarea aplicațiilor populare. Este posibil să nu știți că unele aplicații populare rulează pe baze de date NoSQL și de ce NoSQL este ideal pentru aceste aplicații. În 1996, Forbes a fost prima publicație de afaceri care a lansat un site web. Forbes și-a migrat serviciul către MongoDB Atlas pentru a răspunde nevoilor celor 140 de milioane de utilizatori online. Din cauza impactului pandemiei de COVID-19, publicația a trecut la o infrastructură cloud și a reușit să facă față momentelor dificile. BangDB a fost ales de Accenture pentru a fi baza de date NoSQL pentru aplicația sa de punctare a clienților potențiali.

Facebook Messenger rulează pe baza de date Cassandra NoSQL fără un singur punct de eșec, permițându-i să-și extindă operațiunile pe mai multe platforme. Bigtable este o componentă a Google Mail care asistă Google Bigtable, o companie online care conduce o varietate de tranzacții Google Mail. Baza de date Espresso asigură că toate aplicațiile LinkedIn pot funcționa normal. Descărcați BangDB gratuit pentru a vedea dacă este instrumentul potrivit pentru dvs.

Beneficiile bazelor de date Nosql

Multe baze de date NoSQL pot fi utilizate pentru a stoca și modela date structurate, semi-structurate și nestructurate într-o singură bază de date, ceea ce le face ideale pentru stocarea și modelarea structurilor și semanticii datelor. Acestea pot funcționa mai bine și pot fi mai stabile decât bazele de date relaționale tradiționale și pot fi mai ușor de implementat pentru dezvoltatori. Odată cu popularitatea în creștere a bazelor de date NoSQL, este probabil ca acestea să continue să crească în popularitate.

Mongodb »

MongoDB este un sistem de baze de date puternic orientat spre documente. Are o funcție de căutare bazată pe index, care face recuperarea datelor rapidă și ușoară. MongoDB oferă, de asemenea, o funcție de scalabilitate, permițându-i să gestioneze date la scară largă.