Vídeo: Pesquisa da UFSCar busca parâmetros para avaliação do desenvolvimento motor infantil 2025
Pode parecer estranho mencionar os mecanismos de pesquisa e o NoSQL juntos, mas muitos dos motores de busca de hoje usam uma arquitetura muito semelhante aos bancos de dados NoSQL. Seus índices e processamento de consulta estão altamente distribuídos. Muitos motores de busca são mesmo capazes de atuar como uma loja de valores-chave ou de documentos por conta própria.
Os bancos de dados NoSQL são freqüentemente usados para armazenar dados, documentos ou dados não estruturados que podem ser armazenados em uma variedade de estruturas, como postagens de mídia social ou páginas da web. As estruturas desses dados indexados variam muito.
Além disso, os bancos de dados de documentos são apropriados nos casos em que os administradores de sistemas ou desenvolvedores freqüentemente não têm controle das estruturas. Esta situação é comum na publicação, onde uma loja recebe feeds de novos livros e seus metadados de muitos editores.
Embora os editores usem padrões semelhantes, como PDF e ePub para documentos e arquivos XML ONIX para metadados, todos eles produzem documentos de maneiras ligeiramente diferentes. Como resultado, o gerenciamento consistente de dados é difícil e a publicação é um ótimo caso de uso para um banco de dados do documento.
Problemas semelhantes ocorrem nos domínios de defesa e inteligência. Uma agência pode receber dados de um aliado ou de um disco rígido de terrorista em vários formatos. Esperar seis meses para desenvolver um esquema de banco de dados relacional revisado para lidar com um novo tipo de alvo não é viável! Aqui é onde banco de dados do documento NoSQL podem ser usados.
Armazenar muitas estruturas em um único banco de dados requer uma maneira de fornecer um mecanismo de consulta padrão sobre todo o conteúdo. Os motores de busca são ótimos para esse propósito. Considere a pesquisa como um requisito fundamental para gerenciamento de dados não estruturado com bancos de dados do documento NoSQL.
A tecnologia de pesquisa é diferente da tecnologia de interface de banco de dados de consulta tradicional. O SQL não é uma tecnologia de pesquisa; é uma linguagem de consulta. Procurar ofertas com correspondências imperfeitas e pontuação de relevância, enquanto as consultas de consulta com a lógica de correspondência exata booleana (isto é, todos os resultados de uma consulta são igualmente relevantes).
