ਕਲਾਉਡ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਵਿਤਰਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਖੋਜਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਿਦਾ ਚਲਦਾ
-
ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੰਡੋ: ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਾਨਾਂ, ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ।
-
ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰੋ: ਕਲਾਉਡ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਈ ਖੋਜ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
-
ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ: ਸਮੁੱਚੀ ਖੋਜ ਦਾ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲਾਭ ਅਤੇ ਹਾਨੀਆਂ
ਫ਼ਾਇਦੇ:
- ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ: ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਨਾਲ ਖੋਜ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਧਦਾ ਹੈ।
- ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ: ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਿਤਰਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
- ਆਸਾਨ ਏਕੀਕਰਣ: ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਵਿਭਾਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਖੋਜ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਨੁਕਸਾਨ:
- ਚੰਗੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸਟੀਕ ਖੋਜ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ: ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ।
ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਉਦਾਹਰਨ
Java ਹੇਠਾਂ AWS S3 SDK ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਲਾਉਡ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ । ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ S3 ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ।
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ S3 ਬਾਲਟੀ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਅਤੇ ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ AWS S3 SDK ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਫਿਰ, ਅਸੀਂ "document.pdf" ਕੀਵਰਡ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।