lucence可以实现schema on read吗

时间: 2023-05-24 07:03:37 浏览: 48
A:Lucene是一个用于文本搜索和索引的开源框架。它不支持Schema on read的概念。Schema on read是指在读取数据时,将基于读取数据的Schema来解释数据。Lucene在将数据添加到索引时,需要预定义Schema,这意味着在添加数据之前必须定义数据的结构和类型。因此,Lucene是一个Schema on write系统。
相关问题

lucene能实现schema on read吗

是的,Lucene 支持 "schema on read",这意味着在读取文档时才对数据进行类型检查和结构化。在 Lucene 中,文档不需要在添加时指定字段类型或结构,而是在查询时动态地提取和结构化信息。

aws opensearch有schema on read功能吗

### 回答1: Amazon OpenSearch支持Schema-on-Read功能,这意味着用户可以在上传数据时不需要指定数据的结构和类型,而是在读取数据时通过搜索引擎来确定数据的结构和类型。这使得用户能够在不更改数据结构的前提下动态地查询和组织数据。 ### 回答2: AWS Opensearch没有"schema on read"功能。AWS Opensearch是一个分布式搜索和分析引擎,基于Apache Lucene和Elasticsearch构建,它提供了一个用于索引、搜索和分析日志、指标和其他类型数据的完全托管的服务。在使用Opensearch时,需要在创建索引时定义和配置索引的结构,包括字段类型、分析器等。 相比之下,"schema on read"是针对数据湖架构的一种概念,其中数据存储为原始的、未结构化的形式,并且模式信息是在读取数据时进行解释的。这种模式可以在数据加载和查询时进行灵活的演变和适应。然而,AWS Opensearch需要事先定义和配置索引的结构,并且在后续的数据加载和查询过程中不支持在读取时动态解释模式。 总之,AWS Opensearch不提供"schema on read"功能,而是侧重于在创建索引时定义和配置索引的结构。 ### 回答3: AWS OpenSearch确实具有Schema on Read功能。 Schema on Read是指在数据读取时对数据进行解释、解析和转换,而不是在数据写入期间进行。AWS OpenSearch使用的是文档存储引擎,它不会强制要求在写入数据之前定义模式。这意味着您可以灵活地使用不同的数据格式和结构,而无需在写入数据时进行模式定义。 当您查询存储在AWS OpenSearch中的数据时,您可以根据需要对数据进行解析和转换。这样,您可以根据查询的要求灵活地定义数据模式,以便提供准确和一致的结果。这种灵活性特别适用于需要针对不同查询和分析场景使用不同数据模式的情况。 总之,AWS OpenSearch具有Schema on Read功能,它允许您在数据查询阶段定义数据模式,使您能够灵活地处理各种数据结构和格式。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

详解SpringBoot+Lucene案例介绍

主要介绍了详解SpringBoot+Lucene案例介绍,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

基于Lucene的PDF文档的全文检索的实现

lucene开发文档,包括全文检索原理,lucene全文检索工具API介绍
recommend-type

Apache Solr lucene 搜索模块设计实现

Apache Solr lucene 搜索模块设计实现 Solr 模块 架构 lucene 搜索
recommend-type

lucene学习lucene学习

lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习lucene学习...
recommend-type

基于lucene的网络新闻搜索引擎的设计与实现

java实现的基于lucene的网络新闻搜索引擎的设计与实现,java搜索引擎的很好例子。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。