Using the Cross Database Search

캐스퍼 대학 도서관에 오신 것을 환영합니다! 여기에 크로스 데이터베이스 검색을 사용하여 피어 – 검토 및 학술 기사를 찾는 방법 도서관은 당신이 하나를 사용하는 확실하지 않으면 압도 할 수 있습니다 거의 300 기사, 비디오 및 음악 데이터베이스에 액세스 할 수 있습니다

우리는 우리가 한 번에 그 모든 데이터베이스를 검색합니다 "상호 데이터베이스 검색"전화 도구를 가지고있다 이 기사를 찾는 시작하는 좋은 장소입니다! 당신이 caspercollegeedu/library에서 찾을 수 있습니다 홈페이지에 시작, 빠른 링크 섹션 아래에 아래로 스크롤 여기서 "기사를 찾을 수 있습니다"라고 표시된 검색 상자가있다 검색을 수행 할 때, 당신은 결과의 긴 목록이 표시됩니다 우리는 학술, 신문, 잡지 기사를 포함하여 제품의 많은 종류에 액세스 할 수 있습니다 그러나 오늘 우리는 학술 및 피어 – 검토하는 우리의 검색 범위를 좁힐 것입니다

그것은 동료 검토 연구 논문은 학술 있음을 주목할 필요가 전부는 아니지만 학술 기사는 동료 검토 연구하고, 그것은 우리는 피어 리뷰에 우리의 결과를 좁힐 수없는 이유입니다 이 결과 목록에, 우리는 결과의 수를 줄이기 위해 좀 더 많은 선택을 할 수 있습니다 첫째, "검색을 구체화"의 학술 및 피어 – 검토 옵션을 클릭하겠습니다 과학 관련 기사를 들면, 그것은 지난 5 년에 결과를 제한하는 것이 일반적이다, 이는 내가 오른쪽 위에 게시 날짜의 왼쪽 빨간 점을 드래그하여 할 것입니다 각 기사 제목에서 미리보기 링크가있다

정보가 포함됩니다 미리보기 위로 마우스를 이 찾았다 같은 저널 제목과 페이지 번호와 기사에 대한, 하지만 자주뿐만 아니라 추상적 포함됩니다 당신이 제목을 클릭하지 않고도 전체 기사를 읽고 싶은 경우에 당신이 결정하기 위해이 더 효율적 그리고 지금 당신은 당신의 주제를 가장 잘 보이는 기사를 선택할 수 있습니다! 당신은 제목이나 "전문 온라인"전체 기사를 액세스 할 수있는 링크 중 하나를 클릭 할 수 있습니다 결과 목록에서 당신은 또한 영구 링크를 저장할 수 있습니다, 인용을 찾아, 그리고 자신에게 기사의 링크를 이메일, 당신은 기사 자체 내에서 그 같은 기회를 가질 것입니다 당신이 캠퍼스 인 경우, 기사를 클릭하면 먼저 사용자 이름과 암호로를 입력해야합니다 로그인 페이지로 이동합니다 이것은 당신이 무에 액세스하는 데 사용하는 것과 동일한 사용자 이름과 암호입니다

그리고 그게 다야! 혹시 발생하거나 문의 사항이있는 경우, 캐스퍼 대학 도서관 사서에게 문의하시기 바랍니다!

Database options in Microsoft Azure

– 데이터베이스 옵션에 푸른 필수에 오신 것을 환영합니다 푸른하면 유연성에있어 데이터 플랫폼을 당신의 기간에 현대화 하나 푸른 데이터베이스 옵션을 개최하여, 또는 서비스 옵션과 같은 많은 데이터베이스의 일부를 사용하여

당신이 선택하면, 당신은 함께 다음을 사용할 수 있습니다 기존의 온 – 프레미스 데이터베이스 소스 이렇게하면 데이터베이스를 사용할 수있는 유연성을 제공합니다 가장 잘 기술을 제공 서비스 및 규정 준수 요구 사항 다음 몇 분 안에 당신을 통해 할게요 사용 가능한 데이터베이스 옵션 의 관계형 데이터베이스를보고 시작하자 하늘빛의 옵션을 제공합니다 당신은 당신의 현재 데이터 공간을 확장 할 수 있습니다 푸른 데이터 서비스를 사용하여 클라우드로, 사이트 복구, 스토리지 및 고 가용성 그룹과 같은 효율적인 하이브리드 구현을 만들 재해 복구 장애

서비스, ​​또는 IaaS의 등 푸른 인프라, 안전하고 친숙한 플랫폼을 제공합니다 있는 가상 머신 내부 데이터베이스를 실행합니다 푸른 VM은 윈도우의 대부분을 지원 리눅스는 데이터베이스를 지원, 당신은 당신의 데이터베이스와 응용 프로그램을 이동할 수 있습니다 사용하거나 시스템을 유지하는 방법에 큰 변화없이 그들은 단지 당신에게 오버 헤드를 저장, 클라우드에 존재 의 자체 데이터 센터를 실행할 수 있습니다 또한, 푸른 관계형의 범위를 제공합니다 서비스 제공 등의 데이터베이스 다음은, 푸른 SQL 데이터베이스를 포함 인스턴스 관리 애저 SQL 데이터베이스, 푸른 MySQL을위한 데이터베이스, 그리고 푸른 PostgreSQL를위한 데이터베이스

당신은 당신의 데이터베이스를 호스팅하는 선택하든 푸른 ISVMs에, 또는 당신이 걸릴하기로 결정 서비스 제공 등 푸른 데이터베이스의 장점, 푸른에 리프트와 변화를 계획 새 사용할 때 능률적 인 과정이다 푸른 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 제공합니다 이 서비스는 자동화 된 워크 플로우를 제공합니다 도움 당신은 포함하는 마이그레이션 계획 평가보고를 통해 안내 마이그레이션을 수행하기 전에 필요한 사항을 변경 귀하의 평가를 완료 한 후, 당신은 할 수 다른 데이터베이스 기술을 이전 같은 당신의 구내 SQL 서버로 푸른 선택의 데이터베이스 서비스 이것은 또한 마이그레이션 할 수있는 기능이 포함되어 소재지 데이터베이스에 대한 오라클 이제 당신은 또한 분석을 추가 할 계획이라면 애저 SQL과 같은 데이터 부동산에, 기술 데이터웨어 하우스는 성장하고 최적화하는 데 도움이됩니다 비즈니스 프로세스

푸른 SQL 데이터웨어 하우스는 처음이다 탄성 페타 스케일 클라우드 데이터웨어 하우스 그 규모 만 초 정도 걸립니다 핵심 장점은 계산을 확장 할 수있는 기능입니다 저장 및 독립적 이는 차례로 우리가 버스트 컴퓨팅을 부르는 할 수 있습니다 이것은 당신에게 컴퓨팅 파워의 버스트를 제공합니다 복잡한 분석 워크로드를 지원하기 위해 필요에 따라 사실 푸른 SQL 데이터웨어 하우스가 원활하게 작동 전원 BI, 푸른 기계 학습과, HD 통찰력, 그리고 푸른 데이터 공장, 및 병렬 처리 구조로 인해 분산 처리 가능, 그것은 할 수있어 엄청난 컴퓨팅 파워의 그래서 사람들은 관계형 데이터베이스에 대한 옵션이 있습니다

이제 비 관계형 푸른 분산 데이터베이스 옵션은, 푸른 코스모스 DB를 포함 와 푸른 데이터 L 스토어 전체 관리 데이터베이스 서비스의 경우, 하늘빛의 코스모스 DB는 전 세계에 분산이다 여러 모델을 지원하는 운영 데이터베이스 푸른 코스모스 DB는 데이터를 복제 할 수 있습니다 전 세계 모든 사용자가 근처에있을 수 있도록 데이터의 사본 이 불가지론 스키마이기 때문에, 그것은 당신이 사용할 수 있습니다 키 값 그래프, 문서 데이터 함께 단일 서비스입니다 이제 푸른 코스모스 DB에 대한 핵심 개념이다 일관성 모델, 당신은 선택할 수있는 응용 프로그램에 대한 다섯 개 일관성 모델까지 데이터 일관성과 안정적인 성능을 보장합니다

어느 모델을 사용하도록 선택 푸른 코스모스 DB 자동으로 인덱스 모든 당신을 위해 데이터 다음에 대한 액세스를 제공 선호하는 방법으로 또는 당신은 응용 프로그램에 대한 사용하실 수 있습니다 MongoDB의 또는 푸른 표 저장을 위해 설계 푸른 코스모스 DB를 사용하면 탄성 수 독립적 처리량 및 스토리지 확장 하늘빛의 지리적 위치의 숫자에서 이것은 감지 처리량을 제공 일관성 및 고 가용성 그리고 세계적으로 작업 시나리오에 이상적 분산 된 미션 크리티컬 애플리케이션 뿐만 아니라 소매 전자 상거래로, IOT, 모바일 및 게임 응용 프로그램

그리고 마지막으로, 푸른 데이터 호수 스토어는있다 하는 당신에게 대규모 확장 성, 보안 데이터 저장소를 제공합니다 이것은 모든 종류의 데이터를 저장할 수있어 오브젝트의 조를 포함하는 데이터 세트를 포함 파일, 각 최대 크기에 페타 바이트 그리고 그것은 빅 데이터 시나리오와 함께 사용하도록 설계 고해상도 비디오에 이르기까지 예제와 함께, 데이터 세트를 게놈과는 HDFS 표준을 지원합니다 당신이 볼 수 있도록, 푸른 당신은 넓은이 당신이 현대화 도움이 될 수 있습니다 데이터베이스 옵션의 범위 당신이 결정 여부를 전체 데이터 재산, 100 % 클라우드 데이터베이스 전략 이동합니다, 또는 당신은 당신의 플랫폼 기능을 확장하도록 선택할 모두에 걸쳐 하이브리드 구현 소재지 및 클라우드 데이터 소스에 옵션은 당신을 위해 존재한다

당신은 추가 학습을 이용할 수 있습니다 링크에서 경험이 표시, 그리고 물론, 계속 확인 다시 푸른 필수로 추가 주제

What’s the Difference Between Cloud Firestore & Firebase Realtime Database? #AskFirebase

JEN 담당자 : 안녕하세요, 여러분 에 오신 것을 환영합니다 "#AskFirebase,"우리가 대답 쇼 당신의 중포 기지의 질문

나는 젠 사람입니다 그리고 오늘은 토드 Kerpelman에 합류하고있다 토드 KERPELMAN : 안녕하세요 우리는 아주 특별한 클라우드 경우 FireStore 버전 여기 "#AskFirebase"의 모든 질문은 오늘 구름 경우 FireStore에 대해 모두

그리고 잘하면 우리는 몇 가지 답이있다 JEN 담당자 : 타일러에서 트위터, 그는 클라우드 경우 FireStore에서 자동 생성 키를 기반으로 요청 타임 스탬프에, 그것은 실시간 데이터베이스에처럼? 없는 경우에, 어떻게 문서 데이터를 생성 할 수 있습니다 문서 키에 의해 정렬? 토드 KERPELMAN : 좋아, 그래서 내가 듣고 당신은 답을 알고있다 JEN 담당자 : 나는이에 대한 답을 알고있다 우리는 우리의 최신 일 때 사실이 배운 중포 기지 개발자 서밋에서 앱 토론 제로 때문에 우리는, 우리가 번역 한 기존의 응용 프로그램을했다 우리는 클라우드 경우 FireStore를 사용하도록 변경 그것은 우리가 그에게 발생했을 때 그리고 그, 아니, 그렇지 않습니다 실제로 길을 타임 스탬프를 사용하여 자동으로 생성 된 키를 사용하여 실시간 데이터베이스는 않는다는 것을

토드 KERPELMAN : 당신은 왜 안 알아? JEN PERSON : 왜 당신은 왜 말하지 마? 토드 KERPELMAN : 재미있는 사실은, 그래서 분명히있다 클라우드 경우 FireStore에 이상한하지만 진정한 한계의 종류 중 하나 얼마나 많은 쓰기에 한계가있을 것입니다 당신은 필드에 모음 내에서 수행 할 수 이 순차적 또는 순차적 값에 매우 근접하는 이상한, 모호한 제한의 종류 당신은 아마로 실행되지 않을거야 그러나 우리는 우리가 같은, 생성 할 때 그것에 대해 걱정할 필요가, 있을 수 있습니다 대규모 컬렉션 타임 스탬프 또는 타임 스탬프를 사용한 자동 생성 된 문서 키입니다 그리고, 이는 다시 두 번째, 500 개 쓰기를의 작거나 중간 크기의 앱 아마 괜찮습니다 그러나 우리는 할 수 있는지 클라우드 경우 FireStore을 만들고 싶어 규모, 같은 사용자의 수백만에 따라 수백만 그래서 우리는 더 불투명 한 문서와 함께 가기로 결정 ID, 시간을 기반으로하지 하나

JEN 담당자 : 그래 좋은 소식은 여전히 ​​문서 데이터 조회 할 수 있습니다, 물론입니다 실제로 타임 스탬프를 사용하여 날짜를 생성하여 우리는 우리의 응용 프로그램에서하고 결국 무엇을 그래서 우리는 타임 스탬프를 추가하고 우리는에 의해 명령했다 그래서 우리는 가서 그 링크합니다 뿐만 아니라 사람들이 see– 수 있습니다 토드 KERPELMAN : 그래 클라이언트에 그것을 할 그래서 당신은 exclusively– 않았다, 또는 당신은 클라우드 기능을 했는가? JEN PERSON : 우리는 클라이언트에서 그것을했다 실제로, 내 말은하는, 그래, 우리는 모두 할 수 있었다

토드 KERPELMAN : 그래 어느 하나가 작동합니다 JEN 담당자 : 또는 중 토드 KERPELMAN : 마 앱 작동 뭐든간에 그냥이 기억하고, 500 같은, 그 당신이 연속 값 필드가있을 때 초당 쓰기 한도

그러나, 다시 같은 채팅 응용 프로그램 또는 아무것도를위한, 당신은 괜찮을 것이다 JEN 이용시 : 차가운 토드 KERPELMAN : 차가운 JEN 담당자 : 그래서 다음 질문 당신의 훨씬에서 온다 나는 텍스트 검색 또는 클라우드 경우 FireStore와 쿼리처럼 할 수 있습니까? 토드 KERPELMAN :이로 실행이 있나요? JEN PERSON :이 질문을 본 적이있다

토드 KERPELMAN : 나는 대답은 기본적으로없는 것 같다 이것은 일반적으로하기 때문에 클라우드 경우 FireStore입니다 기본적으로 모든 쿼리가 가지고있는 철학 구축 빨리합니다 마찬가지로 느린 쿼리를 작성하기 위해 기본적으로 불가능 클라우드 경우 FireStore한다 그리고 우리는 종류의 우리가하지 의도적 때문했다 어디, 같은 상황에서 원하는, 갑자기 다시 건축가에있다 전체 데이터베이스 구조는했습니다 때문에 히트 만명의 사용자와 가지가 느린지고있다 자,이 말은 않는 모든 쿼리 당신은 클라우드 경우 FireStore 인덱스에 의해 지원되어야에서 실행됩니다 그리고 그것은 인덱스와 전체 텍스트 검색을하고, 밝혀 정말 힘들거나 불가능 가지 중 하나입니다 당신이 그것을 할하려는 방법에 따라, 때문에 할 수있는 모든 문자에 대한 정말 인덱스 그 텍스트 문자열입니다

JEN 이용시 : 물론 토드 KERPELMAN : 그래서 종류가있다 타사 라이브러리를 포함 일부 솔루션, Algolia 또는 Elasticsearch있다 그리고 기본적으로 당신이 할 예정하는지 당신은 그들에게 당신의 텍스트를 제공하기 위하여려고하고있다 그리고 당신은이 서비스에 대한 텍스트를 실행할 수 있습니다 이들 서비스에 대한 검색을 실행 그들은 문서의 목록을 다시주지 당신은 직접 클라우드 경우 FireStore에서 조회 할 수있다 JEN PERSON : 좋은 유스 케이스 있을까 어쩌면 중포 기지에 대한 클라우드 기능을 사용할 수 있습니다 어쩌면에 then– 즉 검색 할 토드 KERPELMAN : 왜, 예, 예, 할 것이다

실제로 클라우드 기능을 사용하기위한 완벽한 예 그래, 언제 당신이 문서가 업데이트 될 때 통지, 당신은 아마 일을 할 것입니다 복사됩니다 있는지 확인하기 Algolia 또는 Elasticsearch 또는 무엇이든 타사 솔루션에 당신이 사용하고 있습니다 그리고 당신은 우리의 문서를 확인하면, 실제로이 모든 것을 설명하는 솔루션 섹션이있다 전체 세부 사항에 당신이 그것을 알 필요가 없습니다 밖으로 모두 자신의에 당신은 방금 복사 우리가 무슨 짓을 붙여 넣을 수 있습니다 JEN 이용시 : 달콤한

토드 KERPELMAN : 그래 JEN 담당자 : OK 다음 질문은, 당신의 많은에서 온다 새 데이터베이스를 만드는 대신에 단지 고정 않은 이유이며, 기존의 실시간 데이터베이스? 토드 KERPELMAN : 그것을 수정합니다 나는 이전이 깨진 생각하지 않았다 그냥 그들은 단지 다르게 작동합니다

나는 팀을 위해 불가능했을 것이라고 생각하지 않는다 가지고 일종의는, 그들이했던 모든 기능을 추가 새로운 데이터 구조, 질의 기능, 얕은 쿼리 및 모든 확장 성 기존 인프라에 아니면 어떻게 든 문서 데이터베이스를 밀어 넣는 데 성공했다면 현재 실시간 데이터베이스로, 그것은 일종의 거대한 비 호환,이었을 것입니다 어쨌든 모든 코드를 부러 졌을 것이다 혼란의 종류 아마 더 나쁜 제품 었죠 그래서 별도의 데이터베이스를 만들고,이 경우에 생각 정말 현명한 선택이었다 그리고 사람 당신의 모든 실시간 데이터베이스를 사용하여 그것을 계속 사용합니다 모든 것이 잘 작동 유지합니다

당신이 방법을 생각할 수 있다면 물론, 우리는 그것을 할 수 있었다 그 우아 요구를 제공 한 것 신규 및 기존 고객에게하자 우리는 알고 어쩌면 우리는 당신에게 기술을 제공하는 것이기 때문에 위치는 그 노력 같은 소리 때문이다 JEN 이용시 : 물론입니다 토드 KERPELMAN : 그래 JEN 담당자 : 정렬의 그 같은 라인을 따라, 나는 물어 많은 사람들을 보았다, 두 데이터베이스의 차이는 무엇인가? 그리고 난 당신이 종류의 이미 예상 생각 사람들은 이것에 대해 질문 할 예정 있다고 토드 KERPELMAN : 블로그 게시물이 있었기 때문에 내가했다

우리는 어딘가에 아래에 링크합니다 때마다 당신이 블로그를 볼 수 있기 때문에, 나는 더 많은 안타를 얻을 그리고 나도 몰라 그 날 쿨러 보이게한다 JEN 담당자 : 우리는 듣고 있습니다

그래서 당신은 질문이나 제안을 우리에게 올 때, 그건 정말 우리가 더 나은 제품을 만들기 결국 방법입니다 그리고 클라우드 경우 FireStore 정말 생각 어떤 사람들을 듣고의 결과는 말을했다 실시간 데이터베이스에 대한 토드 KERPELMAN : 그래, 난 동의 할 거라고 이 물건을 시도하고왔다면 당신은 다른 의견이 또는 뭔가처럼, 당신도 할 수 있습니다 우리는 아래의 코멘트에 알려 주시기 바랍니다 당신이 거리에서 나를 볼 경우 또는, 그냥 날을 잡고처럼, 이봐, 나는 또 다른 클라우드 경우 FireStore 요청을 얻었다

그리고 OK, 같은,하지만 나를 먼저 보내 줄 것이다 그리고 당신은 모두 그것에 대해 말해 수 있습니다 JEN 담당자 : 당신은 당신이 정말로 그것을 만들었 알고 그건, 당신은 길을 걷고있을 때 누군가 당신에게 중포 기지에 대한 질문을 토드 KERPELMAN : 그래 난 아직 그 시점에 못 했어

내가 할 경우에, 나는 내가 만들었 알 것 같아요 JEN 담당자 : 그래서 당신은 다음 무엇을 해야할지 당신은 질문이있는 경우, 확인 확실히 당신은 소셜 미디어 또는 스택 오버플로에 그들을 게시 해시 태그 #AskFirebase와 그리고 어쩌면 당신은 미래의 에피소드에서 볼 수 있습니다 토드 KERPELMAN : 우리는 여전히이 일을하고 있습니까 우리가 할 경우, 같은 해시 태그

JEN PERSON : 저는 모르겠어요 정말 같은, 즉 갈 수 있도록 노력하고있어 토드 KERPELMAN : 좋아, 당신도 알다시피, 그 괜찮아요 JEN 담당자 : 봐 주길 토드 KERPELMAN : 그건 시즌 한 가지의 종류이었다 우리는 시즌 2에있어

JEN PERSON : 네, 우리는 지금 시즌 2에있어 토드 KERPELMAN : 그래 JEN 담당자 : 시청 너무 좋아요, 감사합니다 그리고 향후 에피소드에 보자 "#AskFirebase" 토드 KERPELMAN : 그것은 사라 졌어요

끝났다