Solr – แพลตฟอร์มการค้นหาที่ทรงพลัง

Solr เป็นแพลตฟอร์มการค้นหาที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้คุณสามารถสืบค้นข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว มันถูกสร้างขึ้นบนไลบรารีการค้นหา Apache Lucene และจัดเตรียม API ที่เหมือน REST เพื่อการรวมเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างง่ายดาย คุณสมบัติหลักประการหนึ่งของ Solr คือความสามารถในการปรับขนาดได้ มันสามารถจัดการเอกสารและข้อความค้นหาหลายพันล้านรายการได้อย่างง่ายดาย Solr มักถูกอธิบายว่าเป็นฐานข้อมูล NoSQL เนื่องจากไม่ได้ใช้แบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่า Solr ไม่ใช่ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมและไม่ควรใช้เป็นฐานข้อมูลเดียว ออกแบบมาสำหรับการจัดทำดัชนีและการค้นหา ไม่ใช่สำหรับจัดเก็บข้อมูล หากคุณต้องการจัดเก็บข้อมูล คุณควรใช้ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB หรือ Cassandra

ด้วย Elasticsearch เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สเพียงโครงการเดียวที่สามารถแข่งขันกับ Solr ได้ Solr จึงเป็นหนึ่งในสองเสิร์ชเอ็นจิ้นโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก NoSQL ย่อมาจาก Not Only SQL ซึ่งหมายความว่าจะใช้ภาษาคิวรีที่แยกจาก SQL ดั้งเดิมและไม่ใช่เฉพาะฐานข้อมูลเท่านั้น แม้จะมีคุณสมบัติการค้นหาข้อความแบบเต็มที่ยอดเยี่ยม แต่ Solr ก็มีประโยชน์อย่างมากในฐานข้อมูล NoSQL ข้อมูลสุขภาพถูกดึงโดยตรงจาก HBase ผ่านแอปพลิเคชัน Explorys และ Worklist ที่เก่ากว่า Solr ให้คุณสมบัติที่สำคัญสามประการแก่ Worklist: มันใช้งานง่ายมากและคุณสมบัตินั้นใช้งานง่ายมาก กระบวนการกรองและคัดแยกมีประสิทธิภาพมาก เนื่องจากการกรองของ Solr ขึ้นอยู่กับรหัสเอกสารและการแคช จึงสามารถคำนวณจำนวนเอกสารที่ตรงตามเกณฑ์การกรองได้เกือบจะในทันที

Solr เป็นโซลูชันฐานข้อมูล NoSQL ที่ยอดเยี่ยมซึ่งมักใช้ร่วมกับบริการข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ เราให้คำติชมทันทีแก่ผู้ใช้ของเราขณะที่พวกเขาทำงานเพิ่มและกำหนดค่าตัวกรองโดยส่งพารามิเตอร์แถว = 0 ไปยัง Solr สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณามากกว่าแค่การดูแล Solr schema เพื่อสร้างเครื่องมือค้นหาที่เหมาะกับความเกี่ยวข้อง

คุณสามารถใช้ Solr เป็นฐานข้อมูลได้หรือไม่?

ได้ คุณสามารถใช้ Solr เป็นฐานข้อมูลได้ เป็นเครื่องมือค้นหาที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถใช้จัดทำดัชนีและค้นหาข้อมูลได้ สามารถใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้างและเรียกใช้ได้อย่างรวดเร็ว

การใช้ดัชนีการค้นหาเป็นฐานข้อมูลผิดหรือไม่? ในกรณีของฉัน ฉันมีความคิดที่คล้ายกันในการจัดเก็บองค์ประกอบข้อมูลพื้นฐานบางอย่างใน Solr อย่างไรก็ตาม กระบวนการอัปเกรด Solr ทำให้ฉันเปลี่ยนใจ และฉันต้องยอมรับว่าฉันคิดผิด หากคุณอัปเกรดเวอร์ชันหลัก 2 เวอร์ชันแต่ไม่ได้ทำดัชนีใหม่ (เช่น ลบเอกสารต้นฉบับแล้วลบไฟล์ดัชนีเอง) เวอร์ชันหลักจะไม่เป็นที่รู้จักอีกต่อไป

Algolia, Elastic Observability, Coveo และ Yext เป็นเพียงไม่กี่ตัวเลือกยอดนิยมสำหรับ Apache Solr Algolia เป็นเครื่องมือค้นหาภาษาธรรมชาติที่วิเคราะห์และประมวลผลข้อความค้นหาตามสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับบุคคลหรือหัวข้อในภาษาธรรมชาติ Elastic Observability เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลที่ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับข้อมูลและแอปพลิเคชัน Coveo ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการตลาดผ่านเครื่องมือค้นหา ช่วยให้คุณสามารถกำหนดเป้าหมายและวัดผลความพยายามทางการตลาดผ่านเครื่องมือค้นหาของคุณได้ เมื่อใช้ Yext คุณสามารถกำหนดเป้าหมายและวัดผลแคมเปญการตลาดผ่านเครื่องมือค้นหาของคุณได้

ฐานข้อมูล Nosql คืออะไร?

ฐานข้อมูล Nosql เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ได้ใช้โมเดลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม แต่จะใช้โมเดลที่หลากหลายแทน รวมถึงคีย์-ค่า เอกสาร คอลัมน์ และฐานข้อมูลกราฟ

ฐานข้อมูล NoSQL แบบเอกสารจะจัดเก็บข้อมูลในลักษณะเดียวกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ปรับเปลี่ยนได้ ปรับขนาดได้ และสามารถตอบสนองความต้องการของธุรกิจสมัยใหม่ได้อย่างทันท่วงที ฐานข้อมูลเอกสาร ที่เก็บคีย์-ค่า ฐานข้อมูลคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟเป็นฐานข้อมูล NoSQL เพียงไม่กี่ประเภท องค์กรที่ใหญ่ที่สุดในโลกจำนวน 2,000 แห่งส่วนใหญ่กำลังนำฐานข้อมูล NoSQL มาใช้อย่างรวดเร็วเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญต่อภารกิจ ในบริบทนี้ แนวโน้มห้าประการกำลังนำเสนอความท้าทายทางเทคนิคที่ยากเกินกว่าจะแก้ไขได้สำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ส่วนใหญ่ เนื่องจากโมเดลข้อมูลตายตัว ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์จึงเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการพัฒนาที่คล่องตัว รูปแบบแอปพลิเคชันกำหนดรูปแบบข้อมูลของ NoSQL

ข้อมูลจะต้องถูกสร้างโมเดลในรูปแบบ NoSQL โดยไม่คำนึงว่าข้อมูลนั้นมีโครงสร้างอย่างไร รูปแบบ JSON เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงเอกสาร เฟรมเวิร์ก ORM สามารถลดขนาดลงได้ในลักษณะนี้ ซึ่งช่วยลดต้นทุนค่าใช้จ่ายในการพัฒนาแอปพลิเคชัน N1QL (อ่านว่า นิเกิล) เป็นภาษาเคียวรี SQL-to-JSON ที่เผยแพร่โดยเป็นส่วนหนึ่งของ Couchbase Server 4.0 เครื่องมือนี้ยังรองรับการรวม (GROUP BY) การเรียงลำดับ (SORT BY) การรวม (ซ้ายนอก / ใน) และคุณสมบัติอื่น ๆ อีกมากมาย ฐานข้อมูลแบบกระจาย NoSQL ที่มีสถาปัตยกรรมแบบสเกลเอาท์ ไม่มีจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียว และข้อได้เปรียบในการดำเนินงานที่น่าสนใจคือหนึ่งในคุณสมบัติที่น่าสนใจที่สุด เนื่องจากการโต้ตอบกับลูกค้าเกิดขึ้นทางออนไลน์ผ่านเว็บและแอพมือถือมากขึ้น ความพร้อมใช้งานจึงเป็นปัญหา

ฐานข้อมูล NoSQL นั้นง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน มีจุดประสงค์เพื่อเก็บข้อมูล เขียน และอ่านหนังสือ พวกเขายังสามารถจัดการและตรวจสอบคลัสเตอร์ที่มีขนาดแตกต่างกันได้ทุกขนาด การจำลองแบบในตัวที่รวมอยู่ในฐานข้อมูล NoSQL แบบกระจายนั้นมีให้โดยตัวฐานข้อมูลเอง - ไม่จำเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์เพิ่มเติม นอกจากนี้ ฮาร์ดแวร์เราเตอร์ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลสำคัญได้ทันทีและสม่ำเสมอ ในขณะที่ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลกำลังตรวจสอบปัญหา แอปพลิเคชันไม่จำเป็นต้องรอให้ฐานข้อมูลพบปัญหาก่อนที่จะทำการกู้คืนด้วยตนเอง เทคโนโลยี NoSQL กำลังได้รับความนิยมในฐานะแพลตฟอร์มสำหรับเว็บ มือถือ และแอปพลิเคชัน IoT ในปัจจุบัน

มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น สามารถปรับขนาดได้เพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กรขนาดใหญ่และสามารถปรับเปลี่ยนได้ ตัวอย่างเช่น ให้ถือว่า Ryanair และ Marriott เป็นลูกค้าของ MongoDB องค์กรเหล่านี้นอกจากจะใช้ MongoDB เพื่อขับเคลื่อนแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และระบบการจองแล้ว ยังใช้ MongoDB เพื่อขับเคลื่อนเว็บไซต์อีกด้วย ระบบจัดการเนื้อหา Presto ของบริษัทยังสร้างด้วย NoSQL ระบบช่วยในการจัดการเนื้อหาที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทอย่างมีประสิทธิภาพ

อนาคตของการทำงาน อนาคตของการทำงานเป็นเรื่องไกลตัว

ข้อใดไม่ใช่ฐานข้อมูล Nosql

อะไรคือความแตกต่างระหว่างฐานข้อมูล NoSQL และที่ไม่ใช่ NoSQL? Microsoft SQL Server ซึ่งเป็นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของบริษัทเป็นผลิตภัณฑ์หลัก

ในช่วงปลายยุค 2000 ฐานข้อมูล NoSQL ให้ความสำคัญกับการปรับขนาด ผลการสืบค้นที่รวดเร็ว และการทำให้การเขียนโปรแกรมง่ายขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL นั้นสร้างได้ง่ายเพราะมีโมเดลข้อมูลที่ยืดหยุ่น โมเดลข้อมูลที่ปรับขนาดได้ และอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของ SQL (Structured Query Language) มักจะสร้างด้วยสคีมาแบบเข้มงวด ซับซ้อน และเป็นตาราง ตลอดจนการปรับขนาดแนวตั้งขนาดใหญ่อย่างห้ามปราม รีลีส 4.0 ของ MongoDB รวมการสนับสนุนสำหรับธุรกรรม ACID หลายเอกสาร และรีลีส 4.2 เพิ่มการรองรับสำหรับคลัสเตอร์ที่แยกส่วน ไม่มีโมเดลข้อมูลในรายการ ในฐานข้อมูล NoSQL ส่วนใหญ่ การสืบค้นจะได้รับการปรับให้เหมาะสมมากกว่าการทำสำเนาข้อมูล นอกจากนี้ บางฉบับที่

ฐานข้อมูล NoSQL รองรับการบีบอัดเพื่อลดพื้นที่จัดเก็บ ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูลกราฟอาจมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ แต่อาจไม่สะดวกที่สุดสำหรับการดึงข้อมูลรายวัน การใช้ MongoDB หรือฐานข้อมูลอื่นในกรณีการใช้งานของคุณจะแสดงให้เห็นในเอกสารไวท์เปเปอร์ Where to Use MongoDB การใช้ MongoDB Atlas เป็นจุดเริ่มต้นเป็นหนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดในการเรียนรู้ฐานข้อมูล NoSQL MongoDB University เสนอการฝึกอบรมออนไลน์ฟรีเพื่อช่วยเหลือคุณในการเรียนรู้ MongoDB

อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล NoSQL ก็มีข้อเสียอยู่บ้าง ฐานข้อมูล NoSQL นอกจากจะปราศจากกรดแล้ว ยังไม่มีคุณสมบัติเหมือนกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อีกด้วย ธุรกรรมในแอปพลิเคชันของคุณอาจส่งผลให้เกิดปัญหาหากระบบของคุณพึ่งพาสิ่งเหล่านี้ นอกจากนี้ ฐานข้อมูล NoSQL มักจะไม่มีความยืดหยุ่นรันไทม์ในระดับเดียวกับฐานข้อมูล SQL คุณควรหลีกเลี่ยงการใช้ฐานข้อมูล NoSQL หากแอปพลิเคชันของคุณจำเป็นต้องเปลี่ยนโมเดลข้อมูลแบบไดนามิก

ข้อใดต่อไปนี้ไม่ใช่ฐานข้อมูล

เนื่องจากแบบสอบถาม รายงาน และตารางทั้งหมดเกี่ยวข้องกับฐานข้อมูล ความสัมพันธ์จึงไม่ใช่วัตถุฐานข้อมูล พวกเขาเกี่ยวข้องกับคณิตศาสตร์

Mongodb เป็นฐานข้อมูล Nosql หรือไม่

โปรแกรมจัดการฐานข้อมูล MongoDB NoSQL เป็นโอเพ่นซอร์สและใช้งานได้ฟรี ภาษา NoSQL เป็นทางเลือกแทนฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการกระจายข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลเชิงเอกสารสามารถจัดการ จัดเก็บ หรือเรียกใช้โดยใช้ MongoDB ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการเอกสาร

Solr เก็บข้อมูลอย่างไร

Apache Solr ทำดัชนีข้อมูลในระบบไฟล์ในเครื่องตามชื่อที่แนะนำ ด้วยผลลัพธ์ของ HDFS (Hadoop Distributed File System) ผู้ใช้จึงได้รับประโยชน์มากมาย รวมถึงพื้นที่จัดเก็บขนาดใหญ่และแบบกระจายพร้อมความสามารถซ้ำซ้อนและเฟลโอเวอร์ Apache Solr รองรับ HDFS

ไม่เหมือนกับเสิร์ชเอ็นจิ้นอื่น ๆ Solr สามารถสร้างผลลัพธ์ได้ทันทีเพราะมันค้นหาดัชนีแทนที่จะค้นหาข้อความโดยตรง โดยการสแกนดัชนีที่ด้านหลังของหนังสือ สามารถใช้ดัชนีเพื่อดึงหน้าที่เกี่ยวข้องกับคำหลักได้ ดัชนีนี้ถูกจัดเก็บไว้ในไดเร็กทอรีข้อมูลเป็นดัชนีในไดเร็กทอรีที่เรียกว่าไดเร็กทอรีข้อมูล เครื่องมือค้นหา Solr ขับเคลื่อนโดย Lucene ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหาข้อความแบบเต็มแบบโอเพ่นซอร์ส ความสัมพันธ์ระหว่าง Solr และ Lucene นั้นคล้ายกับรถยนต์และเครื่องยนต์ เราจะพูดถึงความแตกต่างระหว่าง Lucene และ Solr โดยละเอียดในบทความนี้

วิธีใช้ฟิลด์ที่เก็บไว้ใน Sol

รูปแบบฟิลด์ของเอกสารใช้ใน Solr เอกสารอาจมีฟิลด์บางรูปแบบ ซึ่งเป็นเพียงการรวบรวมข้อมูล เมื่อคุณค้นหาเอกสารโดยใช้ Solr ผลลัพธ์จะรวมข้อมูลที่ตรงกันสำหรับฟิลด์ทั้งหมดในเอกสารที่จัดทำดัชนี
ฟิลด์ที่เก็บไว้คือฟิลด์ที่ไม่ต้องค้นหา แต่ยังต้องแสดงเมื่อค้นหาบางสิ่ง ใน Solr สิ่งเหล่านี้เรียกว่าฟิลด์ที่เก็บไว้ Solr จัดทำดัชนีฟิลด์ที่เก็บไว้ทั้งหมดโดยเป็นผลมาจากอัลกอริทึมการจัดทำดัชนี ดังนั้นเมื่อคุณค้นหาเอกสาร Solr จะส่งกลับผลลัพธ์ที่มีฟิลด์ที่เก็บไว้ทั้งหมด
มีข้อดีมากมายในการจัดเก็บฟิลด์ หากคุณต้องการแสดงชื่อเอกสารในรายการผลลัพธ์ คุณอาจต้องบันทึกชื่อเป็นไฟล์ หากคุณต้องการค้นหาเอกสารทั้งหมดที่คุณเคยค้นหาโดยใช้ ID เดียวกัน คุณสามารถติดตาม ID ของเอกสารผ่านการค้นหาหลายๆ ครั้ง
ผลการค้นหายังสามารถแสดงโดยการจัดเก็บฟิลด์ ชื่อของเอกสารสามารถปรากฏในรายการผลลัพธ์ได้หากมีการระบุชื่อไว้ นอกจากนี้ คุณยังอาจต้องการแสดง ID ของเอกสารเพื่อให้ค้นหาได้ง่ายโดยการค้นหาเอกสารจากหลายไซต์
ความสามารถของ Solr รวมถึงความสามารถในการจัดทำดัชนีข้อมูลและการจัดเก็บ ในการจัดทำดัชนีเอกสาร Solr จะต้องสร้างฐานข้อมูลของฟิลด์ทั้งหมดในเอกสารนั้นก่อน จากนั้นจึงจะบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งของแต่ละฟิลด์ คุณสามารถค้นหาและแสดงผลลัพธ์จากข้อมูลประเภทนี้
นอกจากความสามารถในการค้นหาที่ทรงพลังแล้ว Solr ยังให้คุณใช้แอปพลิเคชันการดึงเอกสารที่ทรงพลัง เมื่อคุณให้บริการข้อมูลแก่ผู้ใช้ตามคำค้นหา ข้อมูลนั้นจะอ้างอิงตามคำค้นหาของผู้ใช้

บทช่วยสอนฐานข้อมูล Solr

ฐานข้อมูล Solr เป็นฐานข้อมูลประเภทหนึ่งที่ใช้ ซอฟต์แวร์ Solr เพื่อจัดทำดัชนีและค้นหาข้อมูล เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถใช้ในการจัดทำดัชนีและค้นหาข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว

เนื่องจากบทช่วยสอนนี้ได้รับการยืนยันด้วย Solr 8 จึงอาจใช้งานได้กับเวอร์ชันที่เก่ากว่า ฟิลด์ id ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าแล้วในทุก Lucene และ Solr ดังนั้นจึงต้องเข้าใจว่าฟิลด์ประเภทใดที่สามารถจัดทำดัชนีได้อย่างถูกต้อง ฟิลด์ไดนามิกสามารถสร้างได้ทันทีโดยไม่ต้องมีการกำหนดล่วงหน้า ทำให้คุณสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ไลบรารี Lucene ที่ Solr ใช้สำหรับการค้นหาข้อความแบบเต็มใช้สแน็ปช็อต ณ เวลาใดเวลาหนึ่งที่ต้องรีเฟรชเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่ารายละเอียดใหม่จะถูกนำเสนอในการค้นหา Solr ตรงข้ามกับ JSON หรือ XML ที่ไม่เชื่อเรื่องรูปแบบข้อมูล เป็นรูปแบบข้อมูลที่ไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า

วิธีใช้ Solr Search Engine ใน Java

ไคลเอนต์ Java จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ Solr ดังนั้นให้ใช้ไฟล์ org.apache.solr.client.solrjimpl คลาสที่ใช้โปรโตคอล HttpSolrServer มีชื่อว่า HttpSolrServer คลาสนี้ใช้ Java Socket เพื่อสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ Solr เมื่อคุณสร้างแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ Solr คุณต้องโหลดคลาสที่เหมาะสมก่อน ตัวอย่างเช่น ใน Java ฟังก์ชันการค้นหา Solr สามารถเข้าถึงได้โดยใช้ไฟล์ org.apache.solr.client.solrj.impl คลาส org.apache.solr.client.solrj.request เป็นส่วนประกอบของคลาส SolrServer คลาสนี้สร้างคลาส RequestHandler เครื่องมือค้นหาที่ทรงพลังนี้ช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการได้อย่างง่ายดาย ในการเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ Solr ให้ใช้ไคลเอนต์ Java

โซลเยอร์ vs ลูซีน

เมื่อพูดถึงโครงการ Apache Solr และ Lucene พวกเขาประกอบด้วยส่วนประกอบเดียวกัน ในทางกลับกัน Apache Solr เป็นเซิร์ฟเวอร์แบบสแตนด์อโลนแม้ว่าจะมีคุณสมบัติขั้นสูงมากมาย ในทางกลับกัน Apache Lucene เป็นโซลูชันที่ใช้ไลบรารี Java ที่สร้างดัชนี (จัดเก็บ) และค้นหาข้อมูล

เนื่องจากมีแคช Solr จึงมีข้อได้เปรียบในด้านฟิลด์ข้อมูลแบบสแตติก ซึ่งทำให้ดึงผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น ข้อมูลอนุกรมเวลามักได้รับการประมวลผลโดย Elasticsearch ซึ่งใช้ตัวกรองและความสามารถในการจัดกลุ่ม นอกเหนือจากข้อมูลอนุกรมเวลา

Solr กับ Elasticsearch

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับความต้องการและความชอบส่วนบุคคล อย่างไรก็ตาม ข้อแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่าง Solr และ Elasticsearch ได้แก่:
-Solr ขึ้นอยู่กับแบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ในขณะที่ Elasticsearch ใช้วิธีการเชิงเอกสาร
-Solr มักจะเร็วกว่าสำหรับการสร้างดัชนีและการค้นหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในขณะที่ Elasticsearch โดยทั่วไปจะปรับขนาดได้มากกว่า
-Solr รองรับคุณสมบัติการสืบค้นขั้นสูงเพิ่มเติม เช่น การรวมและวัตถุที่ซ้อนกัน ในขณะที่ Elasticsearch มีไวยากรณ์การสืบค้นที่ง่ายกว่า

มีชุมชนขนาดใหญ่ของผู้สนับสนุนเทคโนโลยีทั้งสอง และความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ ก่อนหน้านี้ Elasticsearch รู้จักกันในชื่อ Apache 2.0 และเป็นโอเพ่นซอร์ส ในปี 2021 ด้วยการเปิดตัวเวอร์ชัน 7.11 Elasticsearch จะใช้งานได้ฟรีภายใต้ใบอนุญาตสาธารณะฝั่งเซิร์ฟเวอร์ มีไว้สำหรับการค้นหาข้อความระดับองค์กรที่ต้องมีการดึงข้อมูลและ/หรือการวิเคราะห์ การค้นหาข้อความแบบเต็มยังสามารถทำได้ใน Elasticsearch และสามารถอ่านเอกสารมากมาย เช่น PDF และ Word Elasticsearch ต้องการหน่วยความจำฮีปมากกว่า Solr (1 GB เทียบกับ 512 MB) แต่ค่าเริ่มต้นเหล่านี้สามารถเปลี่ยนแปลงได้ แพลตฟอร์ม Elasticsearch ช่วยให้การทำงานเป็นอัตโนมัติมากขึ้นโดยการรวมการปรับสมดุลคลัสเตอร์เข้ากับการล้างข้อมูล ซึ่งโดยปกติจะเป็นแบบแฮนด์ออฟ

Sharding เป็นวิธีการกระจายข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องที่ Solr และ Elastic รองรับ ทั้ง Solr และ ElasticSearch เป็นฐานข้อมูลเครื่องมือค้นหายอดนิยมที่มีชุมชนขนาดใหญ่ที่เกี่ยวข้องและความสามารถที่คล้ายกัน Elasticsearch เป็นมิตรกับผู้ใช้มากกว่า Solr ปรับขนาดได้ง่ายกว่า และมีความสามารถในการวิเคราะห์และการสืบค้นที่ดีกว่า ไลบรารี Apache Tika ซึ่งสามารถใช้ได้โดยฐานข้อมูลทั้งสอง ช่วยให้สามารถค้นหาข้อความแบบเต็มและอ่านเอกสารที่มีข้อมูลสมบูรณ์ได้

การใช้งาน Apache Solr

เนื่องจากสามารถจัดทำดัชนีและค้นหาเอกสารและไฟล์แนบในอีเมล ตลอดจนจัดทำดัชนีและค้นหาเว็บไซต์ต่างๆ ได้ จึงเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับเว็บไซต์และการค้นหาขององค์กร

เป็นแพลตฟอร์มการค้นหาแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้สร้างแอปค้นหา มันขึ้นอยู่กับ เครื่องมือค้นหาข้อความแบบเต็มยอดนิยม Lucene Solr เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์ที่มีความยืดหยุ่นสูงซึ่งพร้อมสำหรับการดำเนินงานขององค์กร การสืบค้นแบบขนานเปิดใช้งานใน Solr เวอร์ชันล่าสุด 6.0 ซึ่งเปิดตัวในปี 2559 แพลตฟอร์ม Solr ช่วยให้เราสามารถปรับขนาด แจกจ่าย และจัดการดัชนีสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ (ข้อมูลขนาดใหญ่) ในขณะที่ทำงานกับ Solr คุณไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์ที่มีทักษะ Java แทนที่จะเป็น Lucene เป็นบริการที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายสำหรับการสร้างช่องค้นหาที่มีการเติมข้อความอัตโนมัติ

ประโยชน์มากมายของ Apache Sol

เสิร์ชเอ็นจิ้น Apache Solr เป็นเสิ ร์ชเอ็นจิ้นยอดนิยมทั้งองค์กรขนาดเล็กและขนาดใหญ่ ซอฟต์แวร์นี้มีความหลากหลายมาก ทำให้สามารถใช้งานได้ในสถานการณ์ที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและการดึงข้อมูล Solr เป็นบริการที่ให้ความสามารถในการค้นหาระดับองค์กร ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก

โซลูชันฐานข้อมูล Nosql ที่มีประโยชน์

ปัจจุบัน มีโซลูชันฐานข้อมูล NoSQL ที่มีประโยชน์มากมาย ฐานข้อมูล NoSQL มักจะปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพมากกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังมีความยืดหยุ่นมากกว่า ทำให้สามารถสร้างแบบจำลองข้อมูลและวิวัฒนาการของสคีมาได้ง่ายขึ้น ฐานข้อมูล NoSQL ที่ได้รับความนิยม ได้แก่ MongoDB, Cassandra และ HBase

นักพัฒนาซอฟต์แวร์จะไม่ใช้ฐานข้อมูล NoSQL อีกต่อไปในอนาคต อนาคตอยู่ที่นี่ซึ่งฐานข้อมูลเหล่านี้จะเป็นเครื่องมือทั่วไปสำหรับการเปิดแอปพลิเคชันยอดนิยม คุณอาจไม่ทราบว่าบางแอปพลิเคชันยอดนิยมทำงานบนฐานข้อมูล NoSQL และเหตุใด NoSQL จึงเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันเหล่านี้ ในปี 1996 Forbes เป็นสิ่งพิมพ์ทางธุรกิจรายแรกที่เปิดตัวเว็บไซต์ Forbes ได้ย้ายบริการไปยัง MongoDB Atlas เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ออนไลน์ 140 ล้านคน เนื่องจากผลกระทบของการแพร่ระบาดของโควิด-19 สิ่งพิมพ์จึงย้ายไปที่โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์และสามารถรับมือกับช่วงเวลาที่ยากลำบากได้ Accenture เลือก BangDB ให้เป็นฐานข้อมูล NoSQL สำหรับแอปพลิเคชันการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย

Facebook Messenger ทำงานบนฐานข้อมูล NoSQL ของ Cassandra โดยไม่มีข้อผิดพลาดแม้แต่จุดเดียว ทำให้สามารถปรับขยายการดำเนินงานในหลายแพลตฟอร์มได้ Bigtable เป็นส่วนประกอบของ Google Mail ที่ช่วยเหลือ Google Bigtable ซึ่งเป็นบริษัทออนไลน์ที่ขับเคลื่อนธุรกรรมต่างๆ ของ Google Mail ฐานข้อมูล Espresso ช่วยให้มั่นใจว่าแอปพลิเคชัน LinkedIn ทั้งหมดสามารถทำงานได้ตามปกติ ดาวน์โหลด BangDB ฟรีเพื่อดูว่าเป็นเครื่องมือที่เหมาะกับคุณหรือไม่

ประโยชน์ของฐานข้อมูล Nosql

สามารถใช้ฐานข้อมูล NoSQL จำนวนมากเพื่อจัดเก็บและสร้างแบบจำลองข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างในฐานข้อมูลเดียว ทำให้เหมาะสำหรับการจัดเก็บและสร้างแบบจำลองโครงสร้างข้อมูลและความหมาย สามารถทำงานได้ดีขึ้นและเสถียรกว่าฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม และสามารถนำไปปฏิบัติได้ง่ายกว่าสำหรับนักพัฒนา ด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของฐานข้อมูล NoSQL พวกเขามีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างต่อเนื่อง

ม่อนแจ่ม »

MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูลเชิงเอกสารที่มีประสิทธิภาพ มีคุณสมบัติการค้นหาตามดัชนีที่ทำให้การดึงข้อมูลทำได้ง่ายและรวดเร็ว MongoDB ยังนำเสนอฟีเจอร์ความสามารถในการขยายขนาด ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้