Elasticsearch наиболее известен своими возможностями полнотекстового поиска, но также имеет полную геопространственную поддержку.
Мы можем узнать больше о настройке Elasticsearch и начале работы в этой предыдущей статье .
Давайте посмотрим, как мы можем сохранять геоданные в Elasticsearch и как мы можем искать эти данные с помощью геозапросов.
В этой статье мы рассмотрим некоторые ключевые понятия, связанные с системами полнотекстового поиска, уделив особое внимание Elasticsearch.
Поскольку эта статья ориентирована на Java, мы не будем давать подробное пошаговое руководство по настройке Elasticsearch и показывать, как он работает внутри. Вместо этого мы нацелимся на Java-клиент и на то, как использовать основные функции, такие как index , delete , get и search .
Для простоты мы будем использовать образ докера для нашего экземпляра Elasticsearch, хотя подойдет любой экземпляр Elasticsearch, прослушивающий порт 9200 .
Тегирование — это распространенный шаблон проектирования, который позволяет нам классифицировать и фильтровать элементы в нашей модели данных.
В этой статье мы реализуем тегирование с помощью Spring и Elasticsearch. Мы будем использовать Spring Data и Elasticsearch API.
Прежде всего, мы не собираемся описывать основы получения Elasticsearch и Spring Data — вы можете изучить их здесь .
В этой статье мы обсудим основы Hibernate Search, способы его настройки и реализуем несколько простых запросов.
Всякий раз, когда нам нужно реализовать функцию полнотекстового поиска, использование инструментов, с которыми мы уже хорошо знакомы, всегда является плюсом.
Если мы уже используем Hibernate и JPA для ORM, мы всего в одном шаге от Hibernate Search.
В этой предыдущей статье мы увидели, как получить документы BSON как объекты Java из MongoDB.
Это очень распространенный способ разработки REST API, так как мы можем захотеть изменить эти объекты перед преобразованием их в JSON (например, используя Jackson ).
Однако мы можем не захотеть ничего менять в наших документах. Чтобы избавить нас от необходимости кодировать подробное сопоставление объектов Java, мы можем использовать прямое преобразование документов BSON в JSON .
Давайте посмотрим, как API MongoDB BSON работает для этого варианта использования.
В этом введении в Couchbase SDK для Java мы демонстрируем, как взаимодействовать с базой данных документов Couchbase, охватывая основные понятия, такие как создание среды Couchbase, подключение к кластеру, открытие блоков данных, использование основных операций сохранения и работа с документом. реплики.
Если вы используете Maven, добавьте в файл pom.xml следующее:
<dependency>
<groupId>com.couchbase.client</groupId>
<artifactId>java-client</artifactId>
<version>2.2.6</version>
</dependency>
В этой статье мы рассмотрим интеграцию MongoDB , очень популярной базы данных NoSQL с открытым исходным кодом, с автономным клиентом Java.
MongoDB написан на C++ и имеет целый ряд надежных функций, таких как уменьшение карты, автоматическое разделение, репликация, высокая доступность и т. д.
Эта статья представляет собой введение в Lettuce , Java-клиент Redis .
Redis — это хранилище ключей и значений в памяти, которое можно использовать в качестве базы данных, кэша или брокера сообщений. Данные добавляются, запрашиваются, изменяются и удаляются с помощью команд , которые работают с ключами в структуре данных Redis в памяти.
Lettuce поддерживает как синхронную, так и асинхронную связь с использованием полного API Redis, включая его структуры данных, обмен сообщениями pub/sub и высокодоступные подключения к серверу.
Часто нам сложно выбрать нереляционную базу данных в качестве основного хранилища данных для наших приложений.
В этой статье мы рассмотрим две популярные нереляционные базы данных, Redis и MongoDB .
Сначала мы кратко рассмотрим функции, предлагаемые Redis и MongoDB. Затем мы обсудим, когда использовать Redis или MongoDB, сравнив их друг с другом.
В этой статье мы рассмотрим сходства и различия двух популярных баз данных в памяти, Memcached и Redis .
Часто мы думаем о кэшировании для повышения производительности при обработке большого объема данных.
Memcached — это система кэширования с распределенной памятью, разработанная для простоты и простоты использования и хорошо подходящая в качестве кэша или хранилища сеансов .