[카테고리:] 전체 텍스트 검색
카우치베이스 카펠라™와 Azure 코스모스DB의 차이점
Couchbase Capella는 탁월한 속도, 안정성, 확장성 및 유연성을 제공하며 다른 Couchbase 서비스를 포함할 수 있습니다.
서비스형 데이터베이스(DBaaS)란 무엇인가요? 서비스형 데이터베이스의 중요성
서비스형 데이터베이스가 무엇이고 왜 클라우드 기반 데이터 관리의 판도를 바꾸는지 알아보세요. 이를 통해 조직이 혁신에 집중할 수 있는 방법을 알아보세요.
Couchbase 7.0에서 전체 텍스트 검색을 위한 인덱스를 구축하는 방법
이 게시물에서는 CouchBase에서 색인을 작성하는 방법에 대한 개요와 새로운 CouchBase 퀵 에디터를 통해 전체 텍스트 색인을 작성하는 과정을 안내합니다.
자바스크립트 앱에 전체 텍스트 검색 기능을 추가하는 방법
JavaScript 앱에 전체 텍스트 검색 기능을 추가하는 방법을 알아보세요. 이렇게 하면 필요한 텍스트가 포함된 JSON 문서를 찾을 수 있습니다.
이제 N1QL 쿼리 언어에 요청당 메모리 할당량이 있습니다.
이제 Couchbase 7.0의 N1QL 쿼리 서비스에서 사용할 수 있는 새로운 요청별 메모리 할당량과 몇 가지 다른 메모리 제어 설정에 대해 자세히 알아보세요.
카우치베이스 범위 및 컬렉션에서 전체 텍스트 검색을 사용하는 방법
7.0의 새로운 기능인 범위 및 컬렉션을 사용하여 검색 성능을 개선하기 위해 Couchbase 데이터를 색인하는 방법과 FTS 쿼리를 대규모로 개선하는 방법을 읽어보세요.
Couchbase Server 7.0 발표
Couchbase Server 7.0이 어떻게 수익성 높은 결과를 위해 구축된 엔터프라이즈 애플리케이션에 RDBMS의 강점과 NoSQL의 유연성을 제공하는지 알아보세요.
Couchbase를 XML 데이터베이스로 사용하는 방법(및 이유)
Eventing을 사용하여 Couchbase를 XML 지원 데이터베이스로 변환하는 방법을 알아보세요. 믿기 어려울 수도 있지만 실제로 작동합니다!
![How to Use Couchbase as a Machine Learning Model Store [Part 2 of 2]](https://www.couchbase.com/blog/wp-content/uploads/sites/1/2021/07/machine-learning-model-store-couchbase-data-platform-800x280.png.webp)
카우치베이스를 머신 러닝 모델 저장소로 사용하는 방법 [2부 2편]
온라인 머신 러닝의 성능 요구 사항을 충족하기 위해 바이너리 또는 JSON을 사용하여 Couchbase 데이터 플랫폼을 ML 모델 저장소로 사용하는 방법을 알아보세요.
고객이 MongoDB에서 Couchbase로 전환하는 3가지 이유
카우치베이스는 엔터프라이즈 고객들이 MongoDB에서 전환한 이유에 대해 이야기합니다. 데이터베이스를 변경한 가장 일반적인 3가지 이유를 알아보세요.
카우치베이스 클라우드 소개: 간편한 마이그레이션
이 단계별 안내 가이드를 통해 사용자, 데이터, 인덱스 등을 완전 관리형 Couchbase Cloud 인프라로 마이그레이션하는 방법을 알아보세요.
JSON 데이터베이스란 무엇이며 왜 유용한가요?
Couchbase를 통해 JSON 데이터베이스의 세계에 대해 알아보세요. 이 글에서는 이 저장 구조를 정의하고, 예제를 제공하며, 그 유용성에 대해 논의합니다.
인기 게시물
- 데이터 모델링 설명: 개념적, 물리적, 논리적
- 애플리케이션 개발 수명 주기(단계 및 관리 모델)
- 임베딩 모델이란 무엇인가요? 개요
- 데이터 분석이란 무엇인가요? 연구 유형, 방법 및 도구
- Capella AI Services: Build Enterprise-Grade Agents
- 6가지 유형의 데이터 모델(예제 포함)
- 벡터 임베딩이란 무엇인가요?
- What Are My AI Agents Doing? How to Gain Insight and Control.
- Using OnDeploy in Couchbase Eventing to Gate Mutations With Pre-F...
