Сила MarkLogic: управление большими данными и безопасность в одном месте

MarkLogic — это мощная база данных Nosql, которая позволяет организациям легко и быстро хранить, управлять и искать большие объемы данных. Он легко масштабируется и обеспечивает высокую производительность, что делает его идеальным для приложений с большими данными. MarkLogic также имеет встроенные функции безопасности, которые защищают данные от несанкционированного доступа и обеспечивают целостность данных.

В ответ на потребность в более гибком и эффективном способе хранения больших объемов данных родилось движение, известное как NoSQL. Этот пост предназначен для общего изучения для всех, кто интересуется этой новой областью. Эти усилия были предприняты для устранения определенных ограничений, существующих в мире СУБД . В некоторых вариантах NoSQL соединения невозможны, поэтому необходимо хранить несколько копий данных. Скорее всего, это связано с отсутствием глобальных индексов и тем фактом, что данные распределяются между обычными серверами с использованием ключа, используемого для извлечения. Пользователи NoSQL привыкли ожидать полнотекстовых поисковых систем, таких как Lucene, Solr и Sphinx, но они не самые лучшие. Доказано, что горизонтально масштабируемое решение MarkLogic может быть развернуто на обычном оборудовании с петабайтной емкостью.

Это совершенно другой тип базы данных, чем другие базы данных сами по себе. MarkLogic никогда не создавался для решения конкретной проблемы. Он был создан с нуля как платформа для приложений корпоративного класса, независимо от размера.

Хранилище оперативных данных нового поколения от MarkLogic — это программный инструмент для проведения операционного анализа.

Перейдите по адресу http://localhost:8000/appservices/, чтобы найти страницу Application Services. С помощью раздела «База данных» в MarkLogic Server вы можете получить доступ ко всем базам данных и удалить базы данных, а также создать и настроить базу данных.

Какую базу данных использует Marklogic?

Большинству организаций сегодня требуется база данных для выполнения своих операций. Он используется для запуска транзакционных, операционных и аналитических приложений из центра обработки данных и безопасного управления широким спектром источников данных.

Платформа MarkLogic позволяет одновременно загружать, запрашивать, манипулировать и отображать контент. Вы можете быстро искать контент, если он автоматически преобразуется в XML и индексируется. Big Publishing использовала запрос элементов XML, поиск близости XML и полнотекстовый поиск, чтобы улучшить свои поисковые возможности. Через 4–5 месяцев компания может внедрить решение и начать его использовать. Правительство округа Quakezone хочет упростить доступ сотрудников округа, разработчиков и жителей к информации в режиме реального времени, упростив им это. Им требуется решение для ИТ-инфраструктуры, которое можно быстро и легко внедрить. С помощью MarkLogic округ может просматривать и сопоставлять данные различными способами, в том числе путем их преобразования и обогащения.

Time Traders Services заменила свою устаревшую систему на MarkLogic Server. Решение значительно сокращает задержку оповещения, обеспечивая немедленную и актуальную информацию на портале клиента и по электронной почте. Финансовые трейдеры получают преимущество в офисе и в торговом зале, информируя клиентов о новых доступных исследованиях. MarkLogic используется для обслуживания совершенно секретных объектов федерального правительства. Биржи выигрывают от более низкой стоимости аппаратной системы, когда MarkLogic оптимизирует стандартное оборудование. При высокой производительности требуется меньше аппаратных серверов. Вместо того, чтобы покупать более крупные и дорогие серверы, увеличение масштабируемости позволяет устанавливать больше стандартных серверов.

Одним из основных преимуществ MarkLogic Data Hub является его способность интегрироваться с другими источниками данных. Программное обеспечение может легко подключаться к устаревшим системам, таким как ERP и CRM, а также к более новым источникам, таким как хранилища данных о клиентах и ​​источники потоковых данных. Кроме того, MarkLogic Data Hub может обрабатывать широкий спектр форматов данных, что упрощает ввод данных. Наконец, MarkLogic Data Hub чрезвычайно прост в использовании. Это бесплатная программа, поэтому вам не нужно платить за ее использование. Кроме того, программа имеет открытый исходный код, поэтому вы можете настроить ее в соответствии со своими конкретными потребностями.

Мультимодельные базы данных: лучшее из обоих миров

В следующей таблице перечислены наиболее распространенные типы баз данных для мультимодельных баз данных. База данных с несколькими моделями позволит вам выбрать модели данных, обслуживание которых обходится дешевле. Индексирование в стиле поиска и хранение транзакционных данных MarkLogic позволяют комбинировать и обогащать данные в своих системах. В результате его можно использовать для запуска процессов ETL. Кроме того, поскольку MarkLogic представляет собой графовую базу данных, это отличный вариант тройного стека для тех, кто ищет графическую базу данных.

Является ли Ldap Nosql?

Поскольку каждая база данных NoSQL поставляется со своим собственным протоколом, выбор одного из них, по сути, привязывает вас к базе данных одного типа. Если вам нужно изменить сервер, вы также должны изменить клиентов.

Когда он использовался Pearson Education, NoSql использовался для размещения онлайн-классов, студенческих записей и т. д. В этом случае всем в команде нужно было быстро приступить к работе с Mongo. Легко забыть о сервисе Ldap, которым пользуются сотни тысяч серверов и десктопов по всему миру. Используя инструмент консоли 389-ds, вы можете легко создавать новые объекты и атрибуты. С точки зрения облачных вычислений, я бы поместил два мастер-диска в каждую зону, чтобы обеспечить wan-репликацию (мультимастер). Вы можете точно настроить уровни репликации. Чтобы изменить схему, вы можете сделать это онлайн.

Что такое пример Nosql?

Большинство отраслей, в которых используются базы данных NoSQL, полагаются на них для различных целей. Тип базы данных NoSQL, используемой в данном случае, повлияет на ее работу. Базы данных документов, такие как MongoDB, являются примерами баз данных общего назначения . Большие объемы данных могут храниться в базах данных типа «ключ-значение», что упрощает поисковые запросы.

Преимущества баз данных Nosql

В отличие от традиционных реляционных баз данных, базы данных NoSQL отличаются от них тем, что они отказываются от традиционной модели организации данных в пользу более гибкой структуры, позволяющей создавать гораздо более динамичные и обширные хранилища данных. Это преимущество, когда речь идет о масштабировании хранилища данных для увеличения трафика или когда вам нужно удовлетворить различные потребности пользователей. Из-за уникального набора преимуществ, доступных в базах данных NoSQL, они становятся все более популярными, и не каждое приложение получит от них пользу. Если вы ищете более гибкое хранилище данных, способное удовлетворить более широкий спектр требований, базы данных NoSQL — отличный выбор.

Uber использует Sql или Nosql?

Когда для хранения данных используется база данных без алгоритмов, она называется базой данных NoSQL. Поскольку базы данных NoSQL не поддерживают индексы (из-за отсутствия в них распределенных транзакций), группа выполнения Uber использует отдельную таблицу для хранения индекса.

Uber опубликовал на своем веб-сайте статью, объясняющую, почему Uber перешел с PostgreSQL на InnoDB. Этот пост был составлен из статьи Uber в попытке обеспечить лучшее понимание. PostgreSQL всегда необходимо обновлять все индексы в таблице при обновлении строк, когда он индексирует таблицу, как подробно описано в этой статье. Этот подход также приводит к увеличению дисковых операций ввода-вывода для обновлений, которые изменяют неиндексированные столбцы. В этой статье они описывают штраф за кластеризованный индекс как легкий недостаток, который имеет большое значение, если вы выполняете много запросов с использованием вторичных индексов. В статье не упоминается, что это наказание применяется к любому оператору с предложением where, а не только к select. С другой стороны, сканирование только индекса Postgres совершенно бесполезно.

Похоже, они хорошо работают в важном случае использования хранилища ключей в будущем. Доступны пакеты, предназначенные для работы с внешними интерфейсами SQL (но имеющие очень мало функций). Uber создал собственную базу данных (Schemaless) в дополнение к использованию InnoDB и MariaDB. Разделение узла — важная операция в B-дереве. Разделение узла происходит, когда один или несколько узлов не могут разместить новую запись. В худшем случае расщепление перейдет к корневому узлу, который также будет разделен и заменен новым узлом. В результате все дерево падает, в результате чего баланс индекса остается постоянным.

Ошибка в процессе репликации может оставить большие части дерева полностью неисправимыми. Возможно, мастер не сможет определить, что пытаются сделать реплики, и удалит данные, которые все еще необходимы для выполнения запроса. Эту проблему можно решить, задержав приложение потока репликации на настраиваемый тайм-аут, позволяя транзакции чтения выполнить свою очередь. Некоторые инженеры не являются экспертами по базам данных и могут не всегда понимать эту проблему, особенно при использовании ORM, который скрывает детали низкого уровня, такие как открытые транзакции. Большинство разработчиков знают, что транзакции можно использовать для отмены записи. Если в компанию наймет больше людей, их квалификация будет ближе к средней. Увеличение размера выборки обусловлено наймом большего количества людей.

Варианты использования Uber требовали использования Schemaless, новой базы данных NoSQL . В их статье говорится, что Postgres был заменен MySQL, но это не так; вместо этого их индивидуальное решение поддерживается MySQL. В этой статье нет упоминания о том, как изменились их требования, когда они перешли с MySQL на PostgreSQL, так что сказать об этом невозможно. Только одно бросается в глаза читателю: Postgres ужасен.

Почему базы данных Nosql идеально подходят для Ube

База данных MySQL Uber построена поверх базы данных NoSQL, поэтому из текста можно сделать вывод, что они используют эту базу данных. Кроме того, из данных можно сделать вывод, что эта база данных NoSQL используется для кэширования и постановки в очередь данных. Amazon — еще одна компания, занимающаяся базами данных NoSQL, поскольку они предоставляют полный набор инструментов для разработки приложений, управляемых базами данных.

Марклогик Nosql

MarkLogic — это мощная база данных NoSQL, которая позволяет разработчикам быстро и легко создавать приложения, обрабатывающие большие объемы данных. MarkLogic прост в использовании и легко масштабируется, что делает его идеальным выбором для организаций, которым необходимо управлять большими объемами данных.

MarkLogic Server — это база данных, созданная с нуля, чтобы упростить пользователям поиск больших объемов разнородных данных. MarkLogic объединяет внутренние компоненты базы данных, поисковые индексы и поведение сервера приложений в единую систему, которая может работать одновременно. Документы XML и JSON используются в качестве моделей данных, а их транзакционные данные хранятся в репозитории транзакционных данных . Данные документа могут начинаться как XML или JSON, но также могут быть преобразованы после приема. Модели данных документов обычно содержат все связанные данные в одном и том же документе, поэтому данные денормализуются до того, как они станут общедоступными. Содержимое XML можно определить как схемы для представления класса моделей содержимого документов. Когда конкретный документ должен быть структурирован определенным образом, очень важно иметь идентификатор для документа.

XML-схемы можно либо импортировать в базу данных Schemas, либо поместить в каталог Config. После этого вы можете указать набор схем для конкретного сервера приложений или группы серверов. MarkLogic также поддерживает виртуальные схемы SQL, которые обеспечивают контекст для представлений SQL, как определено в Руководстве по моделированию данных SQL. MarkLogic Server может искать, хранить и управлять семантическими данными в триплетах RDF, которые хранятся в памяти. Семантика — это набор стандартов W3C, которые позволяют машиночитаемому обмену данными (и информацией о взаимосвязях между данными). MarkLogic позволяет хранить, искать и управлять данными этого типа с помощью собственных SPARQL и SPARQL Update, а также JavaScript, XQuery и REST. Вы можете оптимизировать управление двоичными данными с помощью набора механизмов MarkLogic Server.

Двоичный документ может храниться в зависимости от его размера, который определяется набором пороговых значений. MarkLogic — это однопоточное приложение, предназначенное для одновременной работы нескольких процессоров. Существует множество портов сокетов, которые можно использовать для внешней связи. Платформа MarkLogic предназначена для обеспечения как скорости, так и масштаба. Расширенные запросы в MarkLogic записываются в терабайтах данных. Крупнейшие оперативные развертывания уже превысили 200 терабайт и один миллиард документов. При использовании кластеров достигается высокий уровень доступности.

Этот тип сервера обычно размещается в корпусе с 4 или 8 ядрами, 64 или 128 Гб или большей емкостью. Эластичные балансировщики нагрузки (ELB) встроены в Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), что позволяет кластерам MarkLogic автоматически распределять и балансировать трафик приложений. Чтобы повысить доступность среды EC2, D-узлы можно сгруппировать в одном месте.

Что такое база данных Marklogic

MarkLogic — это мощная база данных NoSQL, которая позволяет разработчикам быстрее создавать приложения, предоставляя им инструменты, необходимые для работы со всеми типами данных. MarkLogic — единственная база данных NoSQL, которая сочетает в себе мощь документно-ориентированной базы данных с гибкостью хранилища ключей и значений, что делает ее идеальной платформой для современных современных приложений.

Это мощная платформа управления данными, которая обеспечивает единую систему управления данными. Используются модели данных документов в XML и JSON, и документы хранятся в транзакционном репозитории. Концентратор данных расположен поверх озера данных и содержит высококачественные, проверенные, безопасные, дедуплицированные, индексированные и доступные для запросов данные. Кроме того, MarkLogic Data Hub предназначен для управления массивными наборами данных с помощью автоматизированного многоуровневого хранения данных, которое обеспечивает безопасное хранение и извлечение данных из озера данных.

Почему графические базы данных берут верх

Базы данных графов быстро становятся популярным вариантом для хранения данных в самых разных форматах, которыми трудно управлять вручную. Традиционные базы данных SQL не могут обрабатывать запросы такого типа, и они могут быть очень полезными при работе с такими запросами. Если вам нужно запрашивать данные способами, которые могут обрабатывать базы данных SQL, а также если вам нужно хранить данные в виде графиков, MarkLogic — хороший вариант.

База данных Marklogic против Mongodb

Корпоративная база данных NoSQL от MarkLogic включает в себя все необходимые функции на одной платформе. MongoDB, с другой стороны, используется для организации больших идей. MongoDB — это служба MongoDB, которая хранит данные в документах, подобных JSON, которые можно структурировать различными способами.

Если у вас есть данные META, вы можете использовать MarkLogic, потому что он очень быстро извлекает все. Есть лучшие альтернативы использованию реляционной базы данных в случае необходимости. MongoDB — невероятный инструмент для множества приложений благодаря невероятной гибкости и простоте использования. Несмотря на то, что открытый исходный код используется почти во всем остальном, внутренняя база данных имеет критически важное значение. Служба поддержки клиентов MarkLogic чрезвычайно отзывчива и профессиональна. Они быстро реагируют на основные проблемы и проблемы с качеством продукции. Я с нетерпением жду возможности использовать ресурсы MongoDB, чтобы извлечь выгоду из ее возможностей.

Только несколько аспектов можно улучшить или упростить. Если у вас еще нет администратора базы данных или системного администратора, который хорошо разбирается в MongoDB, вам следует обратиться к хостинг-провайдеру MongoDB, который специализируется в этой области. Когда ваш набор данных растет, вы можете использовать механизм хранения Cassandra для создания операций записи с постоянным временем. MongoDB можно использовать для аналитики, используя встроенную поддержку Hadoop.

Графическая база данных Marklogic

MarkLogic — это графическая база данных. Он использует модель данных графа для хранения и запроса данных. База данных графа — это база данных, которая использует модель данных графа для хранения и запроса данных.

Руководство разработчика семантических графов обязательно к прочтению всем, кто интересуется областью семантических графов. Темы, включенные в это руководство, включают: Данные могут быть загружены. Используя полный образец данных Persondata в DBPedia (как на черепаховом, так и на английском языке), вы можете показать им, как использовать черепаху или английское слово. База данных Documents имеет тройной индекс и лексикон коллекции, которые могут быть включены по умолчанию. Прежде чем использовать базу данных для троек, убедитесь, что обе опции включены. mlcp — идеальный метод массовой загрузки троек в среде рабочего стола Windows. Собственная функция SPARQL или встроенная функция sem:sparQL являются приемлемыми методами для выполнения запросов MarkLogic . В разделе «Загрузка набора данных» предполагается, что вы загрузили образец набора данных.

Центр данных Marklogic

Data Hub от MarkLogic — это бесплатный программный интерфейс с открытым исходным кодом, который получает данные из нескольких источников, согласовывает их, обрабатывает, а затем ищет и анализирует. Решение работает на сервере MarkLogic Server и предназначено для обеспечения единой платформы для критически важных приложений.

Для чего используется Marklogic

MarkLogic — это мощная база данных, позволяющая более эффективно хранить, управлять и искать данные. Он используется организациями в различных отраслях для обеспечения работы своих приложений и веб-сайтов. MarkLogic особенно хорошо подходит для обработки больших объемов данных и сложных запросов.

Марклогический сервер

MarkLogic Server — это мощная платформа базы данных NoSQL , которая позволяет разработчикам быстро и легко создавать сложные приложения, использующие все свои данные, независимо от их структуры или местоположения. MarkLogic Server построен на уникальной архитектуре, которая сочетает в себе лучшее из реляционного мира и мира NoSQL, предоставляя разработчикам гибкость для работы со своими данными так, как это лучше всего соответствует их потребностям.

DocumentManager, экземпляр DatabaseClient, созданный специально для управления документами, может использоваться для управления документами. Чтобы продемонстрировать, как читать XML-документ, используйте ReadXMLDocument.java на основе Java от Marklogic. Библиотека Java ReadMetadata показывает, как определить тип полученного документа, а также как правильно с ним обращаться. Вставка текстового документа аналогична вставке документа PDF, но вы должны использовать StringHandle или указать формат, как показано в предыдущем примере. API Java можно использовать для доступа к документам и метаданным различными способами. Метод DeleteDocument.java можно использовать для одновременного удаления нескольких документов. Загрузка документов больших размеров.

Один документ за раз может быть дорогостоящим при использовании схем дайджест-аутентификации, поскольку для загрузки требуется один документ. Мы используем такие термины, как поиск и запрос, одинаково в MarkLogic, независимо от контекста, в котором мы их используем. Если вы хотите выразить широкий спектр результатов поиска, синтаксис запроса — это простой и мощный способ сделать это. Текст поиска задается с помощью метода setCriteria нашего диспетчера запросов после захвата исходного экземпляра строкового запроса из нашего диспетчера запросов. Это правда, что даже простой поиск может быть очень эффективным, если он используется в конфигурации поиска MarkLogic по умолчанию. Как указано в определении запроса, для реализации каждого запроса используются три метода. Первые два параметра позволяют указать расположение запроса или набор сбора.

Последний позволяет связать запрос с набором настраиваемых параметров поиска, которые хранятся на сервере. Ниже приведен список результатов поиска. Запустив программу и просмотрев консоль, вы можете увидеть, как MarkLogic представляет результаты поиска в XML. Учебный проект включает сценарий Java под названием Search ResultsAsJSON. Джава. Если вы запустите программу, вы увидите необработанные результаты поиска в формате JSON, полученные с сервера. Getsearch выдает результаты в формате POJO, вызывая метод getMatchResults().

Вы можете получить массив объектов MatchDocumentSummary, передав ему строку. Когда документ содержит результат поиска, он может быть представлен объектом MatchLocation. Именованный параметр по умолчанию используется, если вы явно не укажете имя. Из-за своей важности в Mark Logic ограничение используется часто. Конфигурация всего набора параметров сохраняется в src/main/ml-options/options при создании или замене набора параметров. Перечисленные здесь ограничения доступны в различных формах. Составьте программу.

Этот метод должен возвращать те же результаты, что и CollectionSearch java. В результате этой новой строки поиска критерий коллекции Shakepeare теперь предоставляется как часть строки поиска ограничением тега. Как видите, мы используем следующую команду для развертывания нашей конфигурации. Вместо этого вы можете открыть новую командную строку и перейти к mlwatch, где изменения в вашем скрипте будут отправлены в Mark Logic. Контекст слова проверяется, а не его ключ или элемент с точки зрения ограничения слова, которое похоже на ограничение значения. Соответствующие слова также образованы основами-основами, что означает, что будут использоваться похожие слова, такие как стратегии и стратегии. Мы должны создать/изменить следующие файлы, чтобы включить стемминг: src/main/ml-config/databases/content-database.

Выполнение приведенной ниже команды поможет вам понять процедуру. Модуль gradle mlUpdateIndexes используется для обновления индексных таблиц в модуле gradle mlReindexDatabase. Используя ограничение свойств, мы можем искать свойства документа по метаданным. Мы используем наши метаданные, извлеченные во время загрузки и сохраненные как свойства документа, для создания наших изображений. Когда мы вводим слово для поиска «свойства», оно будет применяться только к этому свойству документа. Метод search() используется в диспетчере запросов для выполнения запроса.

Для чего используется Marklogic?

MarkLogic Server — это программный инструмент, который хранит и управляет различными данными для запуска транзакционных, операционных и аналитических приложений.

Концентратор данных: универсальное решение для управления данными

Концентраторы данных дают вам полный контроль над управлением данными и доступом к ним из озера данных. В MarkLogic автоматизированное распределение данных по уровням обеспечивает безопасное хранение данных и доступ к ним из озера данных, а также упрощает интеграцию данных.

Как подключиться к Marklogic?

После установки и запуска MarkLogic перейдите к административному интерфейсу на основе браузера (по адресу http://localhost:8001/), где вы узнаете, как получить лицензию разработчика и настроить администратора.

Marklogic: сервер приложений с Rest API

Использование клиентских приложений REST API для взаимодействия с MarkLogic Server с использованием экземпляра REST API становится все более распространенным. В MarkLogic работает 500 человек, и это один из крупнейших поставщиков серверов приложений на рынке. Согласно их прогнозам доходов, в 2021 году их максимальный доход составит 100,0 млн долларов, а средний доход на одного сотрудника — 200 000 долларов.