Video: Dokumentenorientiertes Arbeiten und Verwalten von Daten - Google Cloud Platform Service mongoDB 2024
Es mag seltsam erscheinen, Suchmaschinen und NoSQL gemeinsam zu erwähnen, aber viele der heutigen Suchmaschinen verwenden eine Architektur, die NoSQL-Datenbanken sehr ähnlich ist. Ihre Indizes und ihre Abfrageverarbeitung sind stark verteilt. Viele Suchmaschinen sind sogar in der Lage, selbst als Schlüsselwert oder Dokumentenspeicher zu fungieren.
NoSQL-Datenbanken werden häufig zum Speichern unstrukturierter Daten, Dokumente oder Daten verwendet, die in einer Vielzahl von Strukturen gespeichert werden können, z. B. in Beiträgen auf sozialen Medien oder auf Webseiten. Die Strukturen dieser indizierten Daten sind sehr unterschiedlich.
Dokumentendatenbanken sind auch dann geeignet, wenn Systemadministratoren oder Entwickler häufig keine Kontrolle über die Strukturen haben. Diese Situation ist bei Veröffentlichungen üblich, bei denen ein Store-Feed Feeds von neuen Büchern und deren Metadaten von vielen Publishern erhält.
Obwohl Publisher ähnliche Standards wie PDF und ePub für Dokumente und ONIX XML-Dateien für Metadaten verwenden, produzieren alle Dokumente auf unterschiedliche Weise. Infolgedessen ist eine konsistente Handhabung von Daten schwierig, und das Veröffentlichen ist ein großartiger Anwendungsfall für eine Dokumentendatenbank.
Ähnliche Probleme treten im Verteidigungs- und Geheimdienstbereich auf. Eine Agentur kann Daten von einem Verbündeten oder der Festplatte eines Terroristen in einer Vielzahl von Formaten erhalten. Warten Sie sechs Monate, um ein überarbeitetes relationales Datenbankschema zur Behandlung eines neuen Zieltyps zu entwickeln. Hier können Dokument-NoSQL-Datenbanken verwendet werden.
Das Speichern vieler Strukturen in einer einzelnen Datenbank macht es erforderlich, einen Standardabfragemechanismus über den gesamten Inhalt bereitzustellen. Suchmaschinen sind großartig für diesen Zweck. Betrachten Sie die Suche als Schlüsselanforderung für die unstrukturierte Datenverwaltung mit NoSQL-Dokumentdatenbanken.
Die Suchtechnologie unterscheidet sich von der herkömmlichen Query-Datenbank-Schnittstellentechnologie. SQL ist keine Suchtechnologie. Es ist eine Abfragesprache. Suchabfragen mit unvollkommenen Übereinstimmungen und Relevanzbewertung, wohingegen sich die Abfrage mit der booleschen exakten Übereinstimmungslogik beschäftigt (das heißt, alle Ergebnisse einer Abfrage sind gleichermaßen relevant).
