NoSQL DBMS MarkLogic - एक संक्षिप्त अवलोकन

इस लेख का उद्देश्य हब के पाठकों को NoSQL-DBMS MarkLogic (ML) से परिचित कराना है। एक त्वरित खोज से पता चलता है कि रूसी भाषी आईटी विशेषज्ञों के बीच यह बहुत कम जाना जाता है। इस समीक्षा के साथ, मैं इस स्थिति को ठीक करने का प्रयास करूंगा।


1) मुख्य उद्देश्य बड़ी मात्रा में जानकारी संग्रहीत करना है जिसमें एक कठोर संरचना नहीं है (तालिकाओं के आधार पर डीबीएमएस के विपरीत), और उस पर कुशल खोज। उसी समय, MarkLogic एक "आत्मनिर्भर" सर्वर है, न कि किसी अन्य डेटाबेस सर्वर (उदाहरण के लिए किसी तरह का SQL) का ऐड-ऑन।

2) डेटाबेस मॉडल - फ़ाइल-फ़ोल्डर। वास्तव में, ML में कोई भी डेटाबेस एक वर्चुअल फाइल सिस्टम है, जिसमें डायरेक्टरी, एक्सेस कंट्रोल, टाइमस्टैम्प आदि हैं। प्रत्येक फ़ाइल एक सर्वर द्वारा अनुक्रमित XML दस्तावेज़ है; खोज किसी भी XML के अंदर की जाती है, इसके मार्कअप को ध्यान में रखते हुए। सादा-पाठ और द्विआधारी दस्तावेज़ भी संग्रहीत किए जा सकते हैं, और बाद में, आप मेटा-जानकारी के लिए इंडेक्स और खोज कर सकते हैं। पीडीएफ, चित्र, अभिलेखागार, एमएस कार्यालय दस्तावेजों आदि का एकीकृत प्रसंस्करण। बड़े बाइनरी के लिए, आप डेटाबेस में नहीं, बल्कि होस्ट फ़ाइल सिस्टम में पारदर्शी भंडारण को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

3) अनुरोधों की भाषा:

3.1) मूल - XPath (कुछ खिंचाव के साथ इसे SQL के रूप में माना जा सकता है, केवल XML के संबंध में); हालांकि वे अक्सर XQuery मानक में वर्णित अपनी उन्नत सुविधाओं का उपयोग करते हैं और 'FLWOR' के रूप में जाने जाते हैं। डेटाबेस से कनेक्शन शुरू करने वाले प्रोग्राम से सर्वर द्वारा XQuery क्वेरीज़ प्राप्त की जा सकती हैं; और डेटाबेस से या होस्ट फ़ाइल सिस्टम से भी लिया जाता है (नीचे उस पर अधिक)।

3.2) एक्सपीथ के अलावा, बिल्ट-इन एमएल कार्यों का उपयोग करके क्वेरी का निर्माण किया जा सकता है, जो आपको क्रमशः इंडेक्स द्वारा खोज करने और परिणाम प्रदर्शित करने की अनुमति देगा। प्रासंगिकता के साथ। किसी भी क्वेरी का परिणाम एक्सएमएल, सादे-पाठ या बाइनरी प्रारूप में बहुत सारी लाइनें हैं।

4) अनुरोधों का निष्पादन अंतर्निहित HTTP सर्वर के माध्यम से या XDBC / ODBC के माध्यम से किया जाता है।

4.1) आप डेटाबेस से पथ और नाम से दस्तावेजों का अनुरोध करके या सहेजे गए XQuery प्रश्नों को निष्पादित करके HTTP का उपयोग कर सकते हैं। परिणाम किसी भी रूप (XML / HTML, json, बाइनरी, आदि) में प्रदर्शित किया जा सकता है। उसी समय, अनुरोध हेडर प्राप्त करना और प्रतिक्रिया हेडर प्रबंधित करना संभव है। ML के नवीनतम संस्करण में RESTful सेवाओं को बनाने के लिए सुविधाएँ हैं।

4.2) अनुरोध को एक्सडीबीसी के माध्यम से निष्पादित किया जा सकता है, जिसके लिए जावा, सी # और पर्ल के लिए कनेक्टर मॉड्यूल हैं। जटिल XQuery विकसित करते समय, चरण-दर-चरण डीबगिंग का अवसर होता है। (इसके लिए मैं ऑक्सीजन आईडीई का उपयोग करता हूं, लेकिन कुछ जानकारी के अनुसार ग्रहण के लिए एक प्लगइन है।)

5) दस्तावेजों को सहेजना और बदलना एमएल बिल्ट-इन फंक्शन्स द्वारा किया जाता है। (XQuery, अपने शुद्ध रूप में, SQL के विपरीत अब तक की प्रश्नों की भाषा है।) प्रत्येक XQuery क्वेरी एक लेन-देन है, और डिफ़ॉल्ट रूप से स्क्रिप्ट सफलतापूर्वक पूरा होने के बाद डेटाबेस में लॉग इन किया जाता है। MarkLogic XML स्कीमा का उपयोग करके डेटा को मान्य कर सकता है यदि उपयुक्त XQuery स्टेटमेंट कहा जाता है।

6) एसीसी को निष्पादित करके डेटा अपलोडिंग की जा सकती है। XDBC के माध्यम से, एक RESTful सेवा के माध्यम से, या एम्बेडेड WebDAV के माध्यम से XQuery।

7) अलग-अलग, मैं एमएल का उपयोग करके XSL रूपांतरण करने की क्षमता को नोट करता हूं। उसी समय, XSL स्क्रिप्ट में सभी सर्वर फ़ंक्शन और डेटा तक पहुंच होती है। XSL को या तो डेटाबेस से (या होस्ट फ़ाइल सिस्टम से) चुना जा सकता है या बाहर से प्राप्त किया जा सकता है।

8) कॉन्फ़िगरेशन बिल्ट-इन वेब-इंटरफ़ेस के माध्यम से किया जाता है, हालांकि आप सीधे कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों को संपादित कर सकते हैं। मेरी राय में, कमांड लाइन से काम करने के लिए कोई अंतर्निहित क्षमताएं नहीं हैं। मैंने पर्ल में स्क्रिप्ट का इस्तेमाल किया।

9) ML में कार्यों का एक विशाल समूह होता है, दोनों ही इसे प्रशासित करने के लिए, और इसके डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के प्रबंधन के लिए, अनुक्रमणिका द्वारा खोज के लिए, आदि। होस्ट सर्वर की फ़ाइल प्रणाली के साथ काम करने के लिए भी फ़ंक्शन हैं, जिस पर DBMS चल रहा है; नेटवर्क संसाधनों के साथ काम करने के लिए; लेनदेन, अनुसूची, ट्रिगर आदि के साथ। संक्षेप में, एमएल को इस पर चलने वाली लिपियों (खाता खंड 2 में लेना) के संबंध में एक प्रकार का आभासी ओएस माना जा सकता है। यह, मेरी राय में, इस DBMS का मुख्य लाभ है, क्योंकि किसी भी जटिलता की परियोजना का सर्वर हिस्सा किसी भी हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर किया जा सकता है (एमएल सभी के लिए उपलब्ध है या कम प्रसिद्ध है), एक भाषा का उपयोग करके - XQuery और केवल एक एपीआई का विचार है।

10) लाइसेंसिंग की स्थिति: यह एक वाणिज्यिक उत्पाद है, लेकिन DBMS के मुफ्त संस्करण के व्यावसायिक उपयोग के लिए एक लाइसेंस है (उदाहरण के लिए सीमित क्षमताओं के साथ, संग्रहित जानकारी की मात्रा में 40GB की सीमा है; उपयोग किए जाने वाले प्रोसेसर की संख्या 2 है; क्लस्टरिंग की कोई संभावना नहीं है)। कुछ समय पहले तक, यह एक औद्योगिक DBMS था, जिसका उपयोग मुख्य रूप से बड़ी कंपनियों, परियोजनाओं और सरकारी संस्थानों में किया जाता था (उदाहरण के लिए, अमेरिकी कांग्रेस के पुस्तकालय में)। हालांकि, एक मुफ्त लाइसेंस की उपलब्धता ने इसे स्टार्टअप के लिए सुविधाजनक बना दिया। लाइसेंसिंग के लिए यह दृष्टिकोण तर्कसंगत है: अस्तित्व के शुरुआती चरणों में अधिकांश परियोजनाएं शायद ही कभी एक उच्च भार का अनुभव करती हैं और विशिष्ट कार्यक्षमता की आवश्यकता नहीं होती है। लेकिन जैसे-जैसे व्यवसाय विकसित होता है और लाभ कमाता है, "पूर्णरूपेण" संस्करण प्राप्त करना उचित हो जाता है।

भविष्य में, मैं इस डीबीएमएस के लिए लिपियों के विकास और इसकी क्षमताओं के अध्ययन से संबंधित अपने नोट्स प्रकाशित करने का इरादा रखता हूं; और इस स्तर के अन्य DBMS को भी नजरअंदाज नहीं करूंगा।