MarkLogic'in Gücü: Tek Yerde Büyük Veri Yönetimi ve Güvenlik

MarkLogic, kuruluşların büyük hacimli verileri kolay ve hızlı bir şekilde depolamasını, yönetmesini ve aramasını sağlayan güçlü bir Nosql veritabanıdır. Yüksek düzeyde ölçeklenebilir olması ve yüksek performans sunması onu büyük veri uygulamaları için ideal kılar. MarkLogic ayrıca verileri yetkisiz erişime karşı koruyan ve veri bütünlüğünü sağlayan yerleşik güvenlik özelliklerine sahiptir.

Büyük miktarda veriyi depolamak için daha esnek ve verimli bir yol talebine yanıt olarak, NoSQL olarak bilinen bir hareket doğdu. Bu gönderi, gelişmekte olan bu alanla ilgilenen herkes için genel bir başlangıç ​​niteliğindedir. Bu çabalar, RDBMS dünyasında var olan belirli sınırlamaları hafifletmek için yapılmıştır. Bazı NoSQL seçeneklerinde birleştirmeler mümkün değildir, bu nedenle verilerin birden çok kopyasını saklamanız gerekir. Bunun nedeni büyük olasılıkla küresel dizinlerin olmaması ve verilerin alım için kullanılan bir anahtar kullanılarak emtia sunucuları arasında bölümlenmesidir. NoSQL kullanıcıları Lucene, Solr ve Sphinx gibi tam metin arama motorları beklemeye başladılar, ancak en iyisi değiller. MarkLogic ölçeklendirme çözümünün, petabayt kapasiteli emtia donanımlarında yatay olarak konuşlandırılabilir olduğu kanıtlanmıştır.

Kendi başına diğer veritabanlarından çok farklı bir veritabanı türüdür. MarkLogic hiçbir zaman belirli bir sorunu çözebilmek için yaratılmadı. Boyutu ne olursa olsun kurumsal sınıf uygulamalar için sıfırdan bir platform olarak inşa edilmiştir.

MarkLogic'in Yeni Nesil Operasyonel Veri Ambarı, operasyonel analiz yapmak için kullanılan bir yazılım aracıdır.

Uygulama Hizmetleri sayfasını bulmak için http://localhost:8000/appservices/ adresine gidin. MarkLogic Server içerisinde yer alan Database bölümü ile tüm veritabanlarına ulaşıp veritabanlarını silebilir, ayrıca veritabanı oluşturup yapılandırabilirsiniz.

Marklogic Hangi Veritabanını Kullanıyor?

Günümüzde çoğu kuruluş, faaliyetlerini yürütmek için bir veritabanına ihtiyaç duyar. Veri merkezinden işlemsel, operasyonel ve analitik uygulamaları çalıştırmak ve çok çeşitli veri kaynaklarını güvenli bir şekilde yönetmek için kullanılır.

MarkLogic'in platformu, içeriğin eşzamanlı olarak yüklenmesine, sorgulanmasına, manipüle edilmesine ve işlenmesine izin verir. Otomatik olarak XML'e dönüştürülür ve dizine eklenirse içeriği hızlı bir şekilde arayabilirsiniz. Big Publishing, arama yeteneklerini geliştirmek için XML öğe sorgusu, XML yakınlık araması ve tam metin araması kullandı. 4 ila 5 ay içinde bir şirket bir çözümü uygulamaya koyabilir ve kullanmaya başlayabilir. Quakezone County hükümeti, ilçe çalışanlarının, geliştiricilerin ve bölge sakinlerinin gerçek zamanlı bilgilere erişmelerini kolaylaştırarak onların bunu yapmasını kolaylaştırmak istiyor. Hızlı ve kolay bir şekilde uygulanacak bir BT altyapı çözümüne ihtiyaç duyarlar. MarkLogic ile ilçe, verileri dönüştürme ve zenginleştirme de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde görüntüleyebilir ve ilişkilendirebilir.

Time Traders Services, eski sistemini MarkLogic Server ile değiştirdi. Çözüm, müşterinin portalına ve e-postasına anında ve ilgili bilgiler sağlarken uyarı gecikmesi açısından büyük ölçüde azaltılır. Finansal tüccarlar, mevcut yeni araştırmalar hakkında müşterileri bilgilendirerek ofiste ve ticaret katında avantaj elde eder. MarkLogic, federal hükümetteki çok gizli kurulumları sürdürmek için kullanılır. MarkLogic emtia donanımını optimize ettiğinde borsalar daha düşük bir donanım sistemi maliyetinden yararlanır. Yüksek performansla uğraşılacak daha az donanım sunucusu vardır. Daha büyük, daha pahalı sunucular satın almak yerine, ölçeklenebilirlikteki artış, daha fazla emtia sunucusunun kurulmasına olanak tanır.

MarkLogic Data Hub'ın başlıca avantajlarından biri, diğer veri kaynaklarıyla entegre olabilme yeteneğidir. Yazılım, ERP ve CRM gibi eski sistemlerin yanı sıra müşteri veri ambarları ve akışlı veri kaynakları gibi daha yeni kaynaklara kolayca bağlanabilir. Ayrıca, MarkLogic Data Hub, çok çeşitli veri biçimlerini işleyebilme yeteneğine sahiptir ve bu da verilerin alınmasını kolaylaştırır. Son olarak, MarkLogic Data Hub'ın kullanımı son derece kolaydır. Bu ücretsiz bir programdır, yani onu kullanmak için ödeme yapmanız gerekmez. Ayrıca, program açık kaynak olduğundan, özel ihtiyaçlarınızı karşılamak için özelleştirebilirsiniz.

Çok Modelli Veritabanları: Her İki Dünyanın da En İyisi

Aşağıdaki tablo, çok modelli veritabanları için en yaygın veritabanı türlerini listeler. Çok modelli bir veritabanı, bakımı daha az maliyetli olan veri modellerini seçmenize olanak tanır. MarkLogic'in arama tarzı indeksleme ve işlemsel veri depolaması, kendi sistemlerindeki verileri birleştirmesine ve zenginleştirmesine olanak tanır. Sonuç olarak, ETL işlemlerini çalıştırmak için kullanılabilir. Ayrıca, MarkLogic bir grafik veritabanı olduğundan, grafik veritabanı arayanlar için mükemmel bir üçlü yığın seçeneğidir.

Ldap Bir Nosql midir?

Her NoSQL veritabanı kendi protokolüyle birlikte geldiğinden, birini seçmek sizi o tek veritabanı türüne kilitler. Sunucuyu değiştirmeniz gerekiyorsa, istemcileri de değiştirmelisiniz.

Pearson Education tarafından kullanılırken, NoSql çevrimiçi sınıfları, öğrenci kayıtlarını vb. barındırmak için kullanılıyordu. Bu durumda, ekipteki herkesin Mongo ile hızlı bir şekilde çalışmaya başlaması gerekiyordu. Dünyada yüzbinlerce sunucu ve masaüstü bilgisayar tarafından kullanılan Ldap hizmetini unutmak çok kolay. 389-ds konsol aracını kullanarak kolayca yeni nesneler ve nitelikler oluşturabilirsiniz. Bulut bilgi işlem açısından, wan replikasyonu (multimaster'lar) sağlamak için her bölgeye iki ana disk koyardım. Çoğaltma düzeylerinde ince ayar yapabilirsiniz. Şemayı değiştirmek için bunu çevrimiçi yapabilirsiniz.

Bir Nosql Örneği Nedir?

NoSQL veritabanlarının kullanıldığı endüstrilerin çoğu, çeşitli amaçlar için bunlara güvenmektedir. Belirli bir durumda kullanılan NoSQL veritabanının türü, işleyişi üzerinde bir etkiye sahip olacaktır. MongoDB gibi belge veritabanları, genel amaçlı veritabanlarına örnektir. Anahtar-değer veritabanlarında büyük miktarda veri depolanabilir, bu da arama sorgularını basitleştirir.

Nosql Veritabanlarının Faydaları

Geleneksel ilişkisel veritabanlarından farklı olarak, NoSQL veritabanları, çok daha dinamik ve geniş veri depolarına izin veren daha esnek bir yapı lehine geleneksel veri organizasyon modelinden ayrılmaları bakımından onlardan farklıdır. Bu, daha fazla trafik için bir veri deposunu ölçeklendirmek söz konusu olduğunda veya farklı kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamanız gerektiğinde bir avantajdır. NoSQL veritabanlarında bulunan benzersiz avantajlar nedeniyle, her zaman giderek daha popüler hale geliyorlar ve her uygulama bunlardan yararlanamayacak. Daha geniş bir yelpazedeki talepleri karşılayabilen daha esnek bir veri deposu arıyorsanız, NoSQL veritabanları mükemmel bir seçimdir.

Uber SQL mi Nosql mi Kullanıyor?

Veri depolamak için algoritma içermeyen bir veritabanı kullanıldığında, NoSQL veritabanı olarak bilinir. NoSQL veritabanları dizin desteğinden yoksun olduğundan (dağıtılmış işlemlerin olmaması nedeniyle), Uber'in yerine getirme ekibi dizini depolamak için ayrı bir tablo kullanır.

Uber, web sitesinde Uber'in neden PostgreSQL'den InnoDB'ye geçtiğini açıklayan bir makale yayınladı. Bu gönderi, daha iyi bir anlayış sağlamak amacıyla Uber makalesinden oluşturulmuştur. PostgreSQL'in bu makalede ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, bir tabloyu dizine eklerken satırları güncellerken tablodaki tüm dizinleri her zaman güncellemesi gerekir. Bu yaklaşım ayrıca, dizinlenmemiş sütunları değiştiren güncellemeler için disk GÇ'lerinde bir artışa neden olur. Bu makalede, kümelenmiş dizin cezasını hafif bir dezavantaj olarak tanımlıyorlar; bu, ikincil dizinler kullanarak çok sayıda sorgu çalıştırıyorsanız önemlidir. Makale, bu cezanın sadece seç değil, nerede yan tümcesi olan herhangi bir ifade için geçerli olduğunu belirtmemektedir. Öte yandan, yalnızca bir Postgres dizini taraması oldukça işe yaramaz.

Gelecekte önemli bir anahtar deposu kullanım durumunda iyi çalışacak gibi görünüyorlar. SQL ön uçlarıyla çalışması amaçlanan (ancak çok az işleve sahip) paketler mevcuttur. Uber, InnoDB ve MariaDB'yi kullanmanın yanı sıra kendi veritabanını (Şemasız) oluşturdu. Düğüm ayırma, B ağacında önemli bir işlemdir. Düğüm bölünmesi, bir veya daha fazla düğüm yeni bir girişi barındıramadığında gerçekleşir. En kötü senaryoda, bölme, kök düğüme kadar gidecek ve bu da bölünecek ve yeni bir düğümle değiştirilecektir. Sonuç olarak, tüm ağaç düşer ve endeksin dengesinin sabit kalmasına neden olur.

Çoğaltma işlemindeki bir hata, ağacın büyük bölümlerini tamamen onarılamaz hale getirebilir. Ana kopyaların ne yapmaya çalıştığını belirleyemeyebilir ve sorgunun tamamlanması için hala gerekli olan verileri silebilir. Bu sorun, çoğaltma akışının başvurusunu yapılandırılabilir bir zaman aşımı için geciktirerek, okuma işleminin sırasını almasına izin vererek çözülebilir. Veritabanı uzmanı olmayan ve özellikle açık işlemler gibi alt düzey ayrıntıları gizleyen bir ORM kullanırken bu sorunu her zaman anlayamayan bazı mühendisler vardır. Geliştiricilerin çoğu, işlemlerin yazmayı geri almak için kullanılabileceğinin farkındadır. Bir şirket tarafından daha fazla kişi işe alınırsa, nitelikleri ortalamaya daha yakın olacaktır. Örnek büyüklüğündeki artış, daha fazla insanı işe almaktan kaynaklanmaktadır.

Uber'in kullanım örnekleri, yeni bir NoSQL veritabanı olan Schemaless'ın kullanılmasını gerektirdi. Makaleleri, Postgres'in yerini MySQL'in aldığını öne sürüyor, ancak durum bu değil; bunun yerine, özel olarak hazırlanmış çözümleri MySQL tarafından desteklenmektedir. Bu makalede MySQL'den PostgreSQL'e geçtiklerinde gereksinimlerinin nasıl değiştiğinden söz edilmiyor, bu yüzden söylemenin bir yolu yok. Okuyucunun aklında kalan tek bir şey var: Postgres korkunç.

Nosql Veritabanları Neden Ube İçin Mükemmel?

Uber'in MySQL veritabanı, bir NoSQL veritabanı üzerine kuruludur, dolayısıyla bu veritabanını kullandıkları metinden çıkarılabilir. Ayrıca, bu NoSQL veritabanının verileri önbelleğe almak ve kuyruğa almak için kullanıldığı verilerden çıkarılabilir. Amazon, veritabanı odaklı uygulamalar geliştirmek için kapsamlı bir araç seti sağladıkları için başka bir NoSQL veritabanı şirketidir.

Marklogic Nosql

MarkLogic, geliştiricilerin büyük hacimli verileri işleyen uygulamaları hızla ve kolayca oluşturmasını sağlayan güçlü bir NoSQL veritabanıdır. MarkLogic'in kullanımı ve ölçeklendirilmesi kolaydır, bu da onu büyük miktarda veriyi yönetmesi gereken kuruluşlar için ideal bir seçim haline getirir.

MarkLogic Sunucusu, kullanıcıların büyük miktarlarda heterojen verileri aramasını kolaylaştırmak için sıfırdan oluşturulmuş bir veritabanıdır. MarkLogic, eşzamanlı olarak çalıştırılabilen birleşik bir sistemde veritabanı iç öğelerini, arama stili dizinlerini ve uygulama sunucusu davranışlarını birleştirir. XML ve JSON belgeleri, veri modelleri olarak kullanılır ve bunların işlem verileri, bir işlem veri havuzunda saklanır. Belge verileri, XML veya JSON olarak başlayabilir, ancak alındıktan sonra dönüştürülebilir. Belge veri modelleri tipik olarak tüm ilgili verileri aynı belgede içerir, bu nedenle veriler kamuya açıklanmadan önce normalleştirilir. XML içeriği, bir belge sınıfının içerik modellerini temsil eden şemalar olarak tanımlanabilir. Belirli bir belgenin belirli bir şekilde yapılandırılması gerektiğinde, belge için bir tanımlayıcıya sahip olmak çok önemlidir.

XML şemaları, Schemas veritabanına alınabilir veya Config dizinine yerleştirilebilir. Bunu takiben, belirli bir Uygulama Sunucusu veya bir sunucu grubu için bir dizi şema belirtebilirsiniz. MarkLogic, SQL Veri Modelleme Kılavuzu'nda tanımlandığı gibi, SQL görünümleri için bağlam sağlayan sanal SQL şemalarını da destekler. MarkLogic Server, bellekte depolanan RDF üçlülerinde anlamsal verileri arayabilir, depolayabilir ve yönetebilir. Semantik, makine tarafından okunabilir veri alışverişine (ve veriler arasındaki ilişkiler hakkında bilgi) izin veren bir dizi W3C standardıdır. MarkLogic, JavaScript, XQuery ve REST'in yanı sıra yerel SPARQL ve SPARQL Güncellemesini kullanarak bu tür verileri depolamanıza, aramanıza ve yönetmenize olanak tanır. MarkLogic Server'ın mekanizma paketi ile ikili veri yönetimini optimize edebilirsiniz.

Bir ikili belge, bir dizi eşik tarafından belirlenen boyutuna göre saklanabilir. MarkLogic, aynı anda birden çok işlemci için tasarlanmış tek iş parçacıklı bir uygulamadır. Harici iletişim için kullanılabilecek çok sayıda soket bağlantı noktası vardır. MarkLogic platformunun hem hız hem de ölçek sağlaması amaçlanmıştır. MarkLogic'teki gelişmiş sorgular terabaytlarca veri olarak yazılır. En büyük canlı dağıtımlar artık 200 terabaytı ve bir milyar belgeyi aştı. Kümeler kullanıldığında, yüksek düzeyde kullanılabilirlik elde edilir.

Bu tür bir sunucu genellikle 4 veya 8 çekirdekli, 64 veya 128 Gb veya daha büyük kapasiteli bir kutuda barındırılır. Elastik yük dengeleyiciler (ELB'ler), MarkLogic kümelerinin uygulama trafiğini otomatik olarak dağıtmasını ve dengelemesini sağlayan Amazon Elastic Compute Cloud'da (EC2) yerleşiktir. EC2 ortamının kullanılabilirliğini artırmak için D-Node'lar aynı konumda kümelenebilir.

Marklogic Veritabanı Nedir?

MarkLogic, geliştiricilerin her tür veriyle çalışmak için ihtiyaç duydukları araçları sağlayarak uygulamaları daha hızlı oluşturmalarını sağlayan güçlü bir NoSQL veritabanıdır. MarkLogic, belge yönelimli bir veritabanının gücü ile bir anahtar/değer deposunun esnekliğini birleştiren ve onu günümüzün modern uygulamaları için ideal bir platform haline getiren tek NoSQL veritabanıdır.

Verileri yönetmek için birleşik bir sistem sağlayan güçlü bir veri yönetimi platformudur. XML ve JSON'daki belge veri modelleri kullanılır ve belgeleri bir işlem deposunda depolar. Veri Merkezi, veri gölünün en üstünde bulunur ve yüksek kaliteli, derlenmiş, güvenli, tekilleştirilmiş, dizine alınmış ve sorgulanabilir veriler içerir. Ayrıca, MarkLogic Data Hub, verileri bir veri gölünden güvenli bir şekilde depolayan ve alan otomatikleştirilmiş veri katmanlama ile çok büyük veri kümelerini yönetmek için tasarlanmıştır.

Grafik Veritabanları Neden Yükseliyor?

Grafik veritabanları, manuel olarak yönetilmesi zor olan çok çeşitli biçimlerde verileri depolamak için hızla tercih edilen seçenek haline geliyor. Geleneksel SQL veritabanları bu tür sorguları işleyemez ve bu tür sorgularla başa çıkmada çok faydalı olabilirler. Verileri SQL veritabanlarının işleyebileceği şekillerde sorgulamanız gerekiyorsa ve verileri grafiklerde depolamanız gerekiyorsa, MarkLogic iyi bir seçenektir.

Marklogic Veritabanı ve Mongodb

MarkLogic'in kurumsal NoSQL veritabanı, ihtiyacınız olan tüm özellikleri tek bir platformda içerir. MongoDB ise büyük fikirleri organize etmek için kullanılır. MongoDB, verileri çeşitli şekillerde yapılandırılabilen JSON benzeri belgelerde depolayan bir MongoDB hizmetidir.

META verileriniz varsa, her şeyi çok hızlı aldığı için MarkLogic'i kullanabilirsiniz. Bir ihtiyaç durumunda ilişkisel bir veritabanı kullanmanın daha iyi alternatifleri vardır. MongoDB, inanılmaz esnekliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle çeşitli uygulamalar için inanılmaz bir araçtır. Açık kaynağın hemen hemen her şeyde kullanılmasına rağmen, arka uç veritabanı kritik derecede önemlidir. MarkLogic'in müşteri desteği son derece duyarlı ve profesyoneldir. Önemli sorunlara ve üretim kalitesi sorunlarına hızla yanıt verirler. Gücünün bir kısmından yararlanmak için MongoDB'nin kaynaklarını kullanmayı dört gözle bekliyorum.

Yalnızca birkaç yön iyileştirilebilir veya basitleştirilebilir. Halihazırda MongoDB hakkında bilgi sahibi bir DBA'nız veya sistem yöneticiniz yoksa, alanında uzmanlaşmış bir MongoDB barındırma sağlayıcısı ile gitmelisiniz. Veri kümeniz büyüdüğünde, sabit zamanlı yazmalar oluşturmak için Cassandra'nın depolama motorunu kullanabilirsiniz. MongoDB, yerel Hadoop desteği kullanılarak analitik için kullanılabilir.

Marklogic Grafik Veritabanı

MarkLogic bir grafik veritabanıdır. Verileri depolamak ve sorgulamak için bir grafik veri modeli kullanır. Bir grafik veritabanı, verileri depolamak ve sorgulamak için bir grafik veri modeli kullanan bir veritabanıdır.

Anlamsal Grafik Geliştirici Kılavuzu, anlamsal grafikler alanıyla ilgilenen herkesin okuması gereken bir kitaptır. Bu kılavuzda yer alan konular şunlardır: Veriler indirilebilir. DBPedia tam Persondata örneğini kullanarak (hem Turtle hem de İngilizce), onlara bir Turtle veya İngilizce kelimeyi nasıl kullanacaklarını gösterebilirsiniz. Belgeler veritabanında üçlü bir dizin ve varsayılan olarak etkinleştirilebilen bir koleksiyon sözlüğü bulunur. Üçlüler için bir veritabanı kullanmadan önce, her iki seçeneğin de etkinleştirildiğinden emin olun. mlcp, bir Windows masaüstü ortamında toplu yükleme üçlüsü için ideal bir yöntemdir. Yerel SPARQL işlevi veya yerleşik sem:sparQL işlevi, MarkLogic sorgularını yürütmek için kabul edilebilir yöntemlerdir. Veri Kümesini İndirme bölümü, örnek veri kümesini yüklediğinizi varsayar.

Marklogic Veri Merkezi

MarkLogic'in Data Hub'ı, birden fazla kaynaktan veri alan, bunları uyumlaştıran, yöneten ve ardından araştıran ve analiz eden ücretsiz, açık kaynaklı bir yazılım arabirimidir. Çözüm, MarkLogic Sunucusunda çalıştırılır ve görev açısından kritik uygulamalar için birleşik bir platform sağlamayı amaçlar.

Marklogic Ne İçin Kullanılır?

MarkLogic, verileri daha etkin bir şekilde depolamanızı, yönetmenizi ve aramanızı sağlayan güçlü bir veritabanıdır. Uygulamalarını ve web sitelerini güçlendirmek için çeşitli sektörlerdeki kuruluşlar tarafından kullanılır. MarkLogic, özellikle büyük miktarda veriyi ve karmaşık sorguları işlemek için çok uygundur.

Marklogic Sunucusu

MarkLogic Server, geliştiricilerin yapısından veya konumundan bağımsız olarak tüm verilerini kullanan karmaşık uygulamaları hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmasını sağlayan güçlü bir NoSQL veritabanı platformudur . MarkLogic Server, hem ilişkisel hem de NoSQL dünyalarının en iyilerini birleştiren benzersiz bir mimari üzerine kuruludur ve geliştiricilere verileriyle ihtiyaçlarına en uygun şekilde çalışma esnekliği sağlar.

Belge yönetimi için özel olarak oluşturulmuş bir DatabaseClient örneği olan DocumentManager, belgeleri yönetmek için kullanılabilir. Bir XML belgesinin nasıl okunacağını göstermek için Marklogic'in Java tabanlı ReadXMLDocument.java'sını kullanın. Java ReadMetadata kitaplığı, aldığınız belge türünü nasıl tespit edeceğinizi ve belgeyi nasıl düzgün bir şekilde ele alacağınızı gösterir. Metin belgesi eklemek, PDF belgesi eklemeye benzer, ancak bir StringHandle kullanmanız veya önceki örnekte gösterilen biçimi sağlamanız gerekir. Java API, belgelere ve meta verilere çeşitli şekillerde erişmek için kullanılabilir. DeleteDocument.java yöntemi, aynı anda birden çok belgeyi silmek için kullanılabilir. Büyük oranlarda belge indirmeleri.

Karşıya yüklemek için bir belge gerektiğinden, özet kimlik doğrulama şemaları kullanılırken her seferinde bir belge maliyetli olabilir. Arama ve sorgulama gibi terimleri, hangi bağlamda kullanırsak kullanalım, MarkLogic'te aynı şekilde kullanırız. Çok çeşitli arama sonuçlarını ifade etmek istiyorsanız, sorgu sözdizimi bunu yapmanın basit ve güçlü bir yoludur. Arama metni, sorgu yöneticimizden bir ilk dize sorgu örneği alındıktan sonra sorgu yöneticimizin setCriteria yöntemi kullanılarak belirtilir. MarkLogic'in varsayılan arama yapılandırmasında kullanılırsa basit bir aramanın bile çok güçlü olabileceği doğrudur. Sorgu tanımında belirtildiği gibi, her sorguyu uygulamak için üç yöntem kullanılır. İlk iki seçenek, bir sorgu konumu veya koleksiyon kümesi belirtmenize olanak tanır.

Sonuncusu, bir sorguyu sunucuda depolanan bir dizi özel arama seçeneğiyle ilişkilendirmenizi sağlar. Arama sonuçlarının listesi aşağıdadır. Programı çalıştırarak ve konsolu inceleyerek, MarkLogic'in arama sonuçlarını XML'de nasıl temsil ettiğini görebilirsiniz. Öğretici proje, Search ResultsAsJSON adlı bir Java betiği içerir. Java. Programı çalıştırırsanız, sunucudan alınan ham JSON arama sonuçlarını görürsünüz. Getsearch, getMatchResults() yöntemini çağırarak POJO biçiminde sonuçlar verir.

Bir dizi MatchDocumentSummary nesnesini bir dize ileterek elde edebilirsiniz. Bir belge bir arama isabeti içerdiğinde, bir MatchLocation nesnesi tarafından temsil edilebilir. Açıkça bir ad belirtmezseniz, adlandırılmış bir varsayılan seçenek kullanılır. Mark Logic'teki önemi nedeniyle, kısıtlama sıklıkla kullanılır. Bir seçenek kümesinin tamamı için yapılandırma, bir seçenek kümesi oluştururken veya değiştirirken src/main/ml-options/options konumunda saklanır. Burada listelenen kısıtlamalar çeşitli biçimlerde mevcuttur. Bir program yap.

Bu yöntem, CollectionSearch java ile aynı sonuçları döndürmelidir. Bu yeni arama dizesinin bir sonucu olarak, Shakepeare toplama kriteri artık etiket kısıtlaması tarafından arama dizesinin bir parçası olarak sağlanmaktadır. Gördüğünüz gibi, yapılandırmamızı dağıtmak için aşağıdaki komutu kullanıyoruz. Bunun yerine, yeni bir komut istemi açabilir ve komut dosyanızdaki değişikliklerin Mark Logic'e gönderileceği mlwatch'a gidebilirsiniz. Bir kelimenin anahtarı veya öğesi yerine bağlamı, bir değer kısıtlamasına benzer bir kelime kısıtlaması açısından test edilir. Eşleşen kelimeler de kök gövdelerden oluşur, bu da stratejiler ve stratejiler gibi benzer kelimelerin kullanılacağı anlamına gelir. Kök oluşturmayı etkinleştirmek için şu dosyaları oluşturmalı/değiştirmeliyiz: src/main/ml-config/databases/content-database.

Aşağıdaki komutu çalıştırmak, prosedürü anlamanıza yardımcı olacaktır. gradle mlUpdateIndexes modülü, gradle mlReindexDatabase modülündeki dizin tablolarını güncellemek için kullanılır. Özellikler kısıtlamasını kullanarak, bir belgenin özelliklerini meta verilere göre arayabiliriz. Görüntülerimizi oluşturmak için alma sırasında çıkarılan ve belge özellikleri olarak saklanan meta verilerimizi kullanırız. 'Özellikler' için bir kelime araması girdiğimizde, bu sadece o belge özelliğine uygulanacaktır. Search() yöntemi, sorguyu çalıştırmak için sorgu yöneticisinde kullanılır.

Marklogic Ne İçin Kullanılır?

MarkLogic Server, işlemsel, operasyonel ve analitik uygulamaları çalıştırmak için çeşitli verileri depolayan ve yöneten bir yazılım aracıdır.

Veri Merkezi: Veri Yönetimi İçin Tek Noktadan Çözümünüz

Data Hub'lar, verilerin nasıl yönetildiği ve bir data lake'ten nasıl erişildiği konusunda size tam kontrol sağlar. MarkLogic'te otomatikleştirilmiş veri katmanlama, verilerin güvenli bir şekilde saklanmasını ve bir veri gölünden erişilmesini sağlar ve veri entegrasyonunu basitleştirir.

Marklogic'e Nasıl Bağlanırım?

MarkLogic'in yüklenmesi ve başlatılmasının ardından, bir Geliştirici Lisansı almayı ve bir yönetici yapılandırmayı öğreneceğiniz tarayıcı tabanlı yönetim arabirimine (http://localhost:8001/ adresinde) gidin.

Marklogic: Rest Api'li Uygulama Sunucusu

Bir REST API örneği kullanarak MarkLogic Server ile etkileşim kurmak için REST API istemci uygulamalarının kullanımı daha yaygın hale gelmektedir. MarkLogic 500 kişiyi istihdam etmektedir ve piyasadaki en büyük uygulama sunucusu satıcılarından biridir. Gelir projeksiyonlarına göre, 2021'de çalışan başına ortalama 200.000 $ gelirle 100.0 milyon $'lık bir zirve gelire sahip olacaklar.