Метка «nosql» - 3

MarkLogic является сервером приложений и любая программа написанная на XQuery для него может получить доступ не только к объектам хранящимся в самой базе данных, но и к файлам находящимся непосредственно на файловой системе.
API предоставляющий доступ к файловой системе в MarkLogic Server не так уж и богат, но имеющихся средств вполне достаточно чтобы зачитывать данные с файловой системы напрямую из XQuery кода и выполнять сохранения файлов на неё.
Читать полностью »

Привет!

Рады сообщить, что в ближайшие две недели офис Jelastic навестят настоящие гуру IT индустрии: Майкл Видениус (или Монти, создатель MySQL), Расмус Лендорф («отец PHP») и Марк Збиковски (бывший архитектор компании Microsoft).

image

Безусловно, это большая честь для нашей команды, ну и, конечно же, возможность пообщаться со специалистами высочайшего уровня и пополнить свой багаж знаний. Мы хотим поделиться этой возможностью с читателим. Вы можете задавать любые вопросы в комментариях к этому посту, а мы передадим их адресатам. Обещаем написать все ответы сразу же после проведения встреч с Майклом, Расмусом и Марком. Читать полностью »

Еще немного о том как MarkLogic Server хранит данные.
Читать полностью »

Современные высоконагруженные приложения изменили требования к СУБД — сегодня необходимы эффективные технологии создания cпециализированных решений с гарантированным временем реакции при обработке больших массивов данных. Вместе с тем, несмотря на появление таких относительно новых технологий как NoSQL, потенциал давно существующих подходов реализован еще не полностью.

Интернет проекты с высокой нагрузкой и приложения класса XTP (extreme transaction processing) изменили требования к технологиям СУБД. Приоритетными требованиями стали простота разработки, возможность cпециализации технологии хранимых данных для конкретного проекта, поддержка постоянного времени реакции системы при увеличении нагрузки, обеспечение низкой стоимости масштабирования и стоимости обработки больших объемов данных.

В качестве ответа на новые потребности возникло движение NoSQL — новый класс баз данных, который обещает разработчикам высокую скорость внесения изменений в приложения, низкие затраты на масштабирование и обработку/хранение больших объемов данных, высокую скорость работы на относительно недорогом железе — ценности, которые всегда были важны и для технологий компании InterSystems. Практически всегда NoSQL базы реализуют отличную от привычной парадигму работы приложений с базами данных — переход от концепции интегрирующей СУБД для нескольких приложений к концепции СУБД для одного приложения или одного проекта и больше — отдельной специфичной задачи в рамках проекта.
Читать полностью »

MarkLogic Server – это документо-ориентированная native XML база данных. Как и в любой документо-ориентированной DB в MarkLogic Server данные можно представить как файлово-фолдерную структуру. Кстати, при доступе к хранилищу через WebDAV данные именно так и представляются. Помимо собственно XML в MarkLogic Server можно хранить и любые бинарные данные в виде файлов.

Внутренне представление XML данных в MarkLogic Server довольно сложное и будет рассмотрено позже. Сейчас же стоит сказать о том, что поместить в MarkLogic Server можно только well formed XML так как хранится он не в виде простого текста, а как объект данных типа XML. Кодировкой внутреннего представления XML данных является Unicode, что избавляет от множества проблем с разными языками. Все Entity в XML данных разворачиваются в цифровые еntity. Если в документе используются только они, то это не доставит никаких проблем, в противном случае MarkLogic Server должен «знать» о всех используемых entity.
Читать полностью »

В последнее время все больше говорят про «NoSQL» — прямо «модный» тренд образовался. «Технологию» начинают активно использовать известные авторитетные компании, в т.ч. в высоконагруженных проектах с немалыми объемами данных — и кто-то восхищается, а кто-то обливает себя бензином и факелом выпрыгивает с 35 этажа с криком: "SQL ACID forever!"
Чем поможет архитектору «NoSQL» и… поможет ли?

Причем о каком бы продукте не говорили, будь то MongoDB или Cassandra — нередко приходится наблюдать прямо таки религиозную восторженность и трепет, как будто речь идет о чем-то новом и священном.

Читать полностью »

Впервые столкнувшись с MapReduce, я продолжительное время искал реальные примеры применения. Пресловутый поиск слов в тексте, встречающийся в каждой второй статье о MapReduce, искомым примером считать не будем. Наконец, на двух курсах по Big Data на Coursera, я нашёл не только живые примеры, но теоретическую подоплёку для более глубокого понимания происходящего. Возможность применить полученный багаж знаний не заставила себя долго ждать.

В этой небольшой статье я хочу поделиться опытом реализации классической для большинства Интернет-магазинов системы фильтров товаров по критериям применительно к туристическому порталу, где появилась задача поиска и фильтрации по базе в десятки тысяч отелей, каждый из которых описывается рядом параметров и наличием нескольких десятков предоставляемых сервисов из сотен возможных.
Читать полностью »

в 18:10, , рубрики: nosql, redis, метки: ,

imageВ своей работе мне часто приходится использовать key-value хранилище для организации связи между процессами, хранения настроек системы, временных данных и т. д. Для данных целей я использую Redis. Меня он вполне устраивает, еще и hiredis всем библиотекам библиотека.
Буквально сегодня наткнулся на совсем новый проект — Gibson Cache Server. Первый коммит датирован 17 маем 2013 года. О чем и речь!

Gibson Cache Server — in-memory key-value база данных, в основе которой лежит структура данных — дерево, в то время как redis и memcached используют хеш-таблицу. Это позволяет использовать операции сразу над несколькими ключами.
Читать полностью »

СУБД Caché. Деревообработка — SQL доступ к многомерным структурам данных«Caché предоставляет программистам свободу в выборе способа хранения и доступа к данным через объекты, SQL, либо путем прямого доступа к многомерным структурам данных. Независимо от способа доступа, все данные в базах данных Caché хранятся в многомерных массивах.»
Технологический справочник Caché

«Глобалы (глобальные хранимые переменные) – абстракция B-tree структур, используемых в MUMPS для хранения больших объемов данных.»
A Universal NoSQL Engine, Using a Tried and Tested Technology

В статье — пара примеров создания SQL проекций на различные структуры глобалов.
Читать полностью »

В последнее время набирает популярность семейство подходов и методологий обработки данных, объединенных общими названиями Big Data и NoSQL. Одной из моделей вычислений, применяемых к большим объемам данных, является технология Map-Reduce, разработанная в недрах компании Google. В этом посте я постараюсь рассказать о том, как эта модель реализована в нереляционной СУБД MongoDB.

Что касается будущего нереляционных баз вообще и технологии Map-Reduce в частности, то на эту тему можно спорить до бесконечности, и пост совершенно не об этом. В любом случае, знакомство с альтернативными традиционным СУБД способами обработки данных является полезным для общего развития любого программиста, так же как, к примеру, знакомство с функциональными языками программирования может оказаться полезным и для программистов, работающих исключительно с императивными языками.

Нереляционная СУБД MongoDB хранит данные в виде коллекций из документов в формате JSON и предоставляет разные способы обработки этих данных. В том числе, присутствует собственная реализация модели Map-Reduce. О том, насколько целесообразно применять именно эту реализацию в практических целях, будет сказано ниже, а пока ограничимся тем, что для ознакомления с самой парадигмой Map-Reduce эта реализация подходит как нельзя лучше.

Итак, что же такого особенного в Map-Reduce?
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js