[database] 탄력적 검색, 여러 인덱스 대 하나의 인덱스 및 다른 데이터 세트에 대한 유형?

위의 답변 모두 훌륭합니다!

색인에 여러 유형의 예를 추가하고 있습니다. 라이브러리에서 책을 검색하는 앱을 개발한다고 가정합니다. 도서관 소유자에게 물어볼 질문은 거의 없습니다.

질문 :

1. 몇 권의 책을 보관할 계획입니까?

2. 어떤 종류의 책을 도서관에 보관 하시겠습니까?

3. 책을 어떻게 검색 하시겠습니까?

답변:

1. 50k – 70k 권의 책을 저장할 계획입니다.

2. 15k-20k 기술 관련 서적 (컴퓨터 과학, 기계 공학, 화학 공학 등), 15k의 역사 서적, 10k의 의료 과학 서적을 보유하게됩니다. 언어 관련 서적 10k (영어, 스페인어 등)

3. 저자 이름, 저자 성, 출판 연도, 출판사 이름으로 검색합니다. (이것은 색인에 어떤 정보를 저장해야하는지에 대한 아이디어를 제공합니다)

위의 답변에서 우리는 인덱스의 스키마가 다음과 같이 보일 것이라고 말할 수 있습니다.

// 이것은 단지 예제를위한 정확한 매핑이 아닙니다.

            "yearOfPublish":{
                "type": "integer"
            },
            "author":{
                "type": "object",
                "properties": {
                    "firstName":{
                        "type": "string"
                    },
                    "lastName":{
                        "type": "string"
                    }
                }
            },
            "publisherName":{
                "type": "string"
            }
        }

위의 목적을 달성하기 위해 Books라는 하나의 인덱스를 만들 수 있으며 다양한 유형을 가질 수 있습니다.

색인 : 도서

유형 : 과학, 예술

또는 책이 더 많은 경우 기술, 의학, 역사, 언어와 같은 여러 유형을 만들 수 있습니다.

여기서 주목해야 할 것은 스키마는 비슷하지만 데이터는 동일하지 않다는 것입니다. 그리고 다른 중요한 것은 저장하는 총 데이터입니다.

위의 내용이 인덱스에서 다른 유형으로 갈 때 도움이되기를 바랍니다. 스키마가 다르면 다른 인덱스를 고려해야합니다. 적은 데이터를위한 작은 인덱스. 빅 데이터에 대한 빅 인덱스 🙂

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