Конференция прошла. Ждем вас на РИТ++ 2019!

Как спроектировать решение для tagging search и не ошибитьсяРабочие ситуации и задачи

Доклад принят в программу конференции
Александр Токарев
DataArt

Senior Developer. Присоединился к DataArt в 2015 г. До этого преимущественно занимался разработкой больших хранилищ данных в различных предметных областях. Сертифицированный специалист Oracle с 12-летним опытом работы в СУБД, эксперт в mpp-базах данных. Сейчас продолжает заниматься разработкой хранилищ данных, в частности, поиском новых подходов в этом устоявшемся процессе.

Тезисы

Казалось бы, кто только не делал tagging search, и при его разработке невозможно ошибиться... Да и вообще, а надо ли его разрабатывать, если он уже разработан? На эти и многие другие вопросы я попытаюсь ответить в данном докладе.

Мы рассмотрим типовые структуры базы данных для tagging search и проведем оценку достоинств и недостатков каждой структуры, далее проведем сравнение со специализированным функционалом на базе серверов полнотекстового поиска на примере Apache Solr. Замеры производительности будут производиться на основе базы данных тегов из StackOverflow за 5 лет.

Мы посмотрим как решения для tagging search можно использовать для faceted navigation и какие могут возникнуть подводные камни.

Наконец, будет рассмотрена текущая архитектура решения tagging search в крупном enterprise-проекте с 10000 тысячами запросов в секунду и 1000 пользователей, работающих одновременно, проблемы данного решения, и как мы собираемся решать их в будущем.

Oracle
,
Базы данных / другое
,
Архитектурные паттерны
,
Оптимизация производительности

Другие доклады секции Рабочие ситуации и задачи