Organisationer genererar, bearbetar och behåller data i en takt som ofta överstiger deras förmåga att analysera det effektivt; samtidigt, insikter som härrör från dessa stora datamängder är ofta nyckeln till framgång för organisationerna, så att de bättre kan förstå hur man löser svåra problem och därmed få konkurrensfördelar. Eftersom dessa data är så snabbrörliga och omfattande, är det alltmer opraktiskt att analysera med hjälp av traditionella offline, read-only relational databaser. Nyligen har nya "stora data" tekniker och arkitekturer, inklusive Hadoop och NoSQL databaser, utvecklats för att bättre stödja behoven hos organisationer som analyserar sådana data. I synnerhet, Elasticsearch -en distribuerad fulltext sökmotor -explicit tar upp frågor om skalbarhet, big data search, och prestanda som relationella databaser var helt enkelt aldrig utformade för att stödja. I den här artikeln reflekterar vi över vår egen erfarenhet av Elasticsearch och lyfter fram dess styrkor och svagheter för att utföra modern forskning om gruvprogramvara.
I REF rapporterar författarna sina erfarenheter av Elasticsearch (distribuerad fulltextsökmotor), som belyser styrkor och svagheter.
Mining modern repositories with elasticsearch
{'venue': 'MSR 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}