Главное, чего не сказал докладчик: полнотекстовый поиск в базе данных очень полезен для относительно мелких проектов, которые не могут позволить себе Эластиксёрч или Сфинкс. Например, для некоммерческого сайта, который крутится на виртуальном сервере с одним гигом оперативы.
@@romanshilov2748, всё очень просто. На таких микросерверах подобный поиск просто не запустится) Памяти ява-машине не хватит)))) К слову, вспомнилось: Solr и Elasticsearch основаны на Lucene, у которой есть интересный недостаток: строка не может содержать более 32766 байтов. Насколько знаю, это захардкожено в Люцене. В общем, делал форум один, там были мощные такие лонгриды, и Solr просто отказался его индексировать. Postgres же работает нормально, весьма быстро причём.
@@savel2work В ластике есть keyword и text, где keyword - это string datatype для хранения структурированной информации, которую можно искать через filter, а вот text - туда можно пихать огромныеее тексты, который вам режет текст на термы. Возможно, вы имели, что длина терма одного весит 32766 байт? :)
Через 20 лет он будет как магистр Йода)
Он уже ;) Ну как бы считается что я вроде как знаю что-то про Postgres. Но вот он явно знает намнооооого больше
Осталось подождать 15 лет 🤓
офигенно рассказывает!, как обычно)
Я всё ждал когда он сядет в лотос и продолжит презентацию таким образом.
Зачетный мужик
Главное, чего не сказал докладчик: полнотекстовый поиск в базе данных очень полезен для относительно мелких проектов, которые не могут позволить себе Эластиксёрч или Сфинкс. Например, для некоммерческого сайта, который крутится на виртуальном сервере с одним гигом оперативы.
Savel MTRX почему? Очень долго работает на больших объемах данных?
@@romanshilov2748, всё очень просто. На таких микросерверах подобный поиск просто не запустится) Памяти ява-машине не хватит))))
К слову, вспомнилось: Solr и Elasticsearch основаны на Lucene, у которой есть интересный недостаток: строка не может содержать более 32766 байтов. Насколько знаю, это захардкожено в Люцене. В общем, делал форум один, там были мощные такие лонгриды, и Solr просто отказался его индексировать. Postgres же работает нормально, весьма быстро причём.
Savel MTRX спасибо)
@@savel2work В ластике есть keyword и text, где keyword - это string datatype для хранения структурированной информации, которую можно искать через filter, а вот text - туда можно пихать огромныеее тексты, который вам режет текст на термы. Возможно, вы имели, что длина терма одного весит 32766 байт? :)
@@DemolExpert, да, именно эти "куски" имелись в виду. Но если Ластик, видимо, сам тексты режет на части, то вот Солр с такой задачей не справился)
Отлично!
О! Земляк! Заебись!
А без мата не получается обрадоваться?! Не позорь земляка.
До сих пор удивляюсь что всё о чем он рассказывает написано на С, а не на С++, java и т.д.
индеец какой то
12 минут а ничего полезного не услышала..