Вот что может получиться если делать приложение на незнакомых технологиях при ограниченном времени.
Эта статья будет интересна скорее всего новичкам ну или просто для развлечения. Будьте осторожны статья полна субъективных оценок и бестолковый рассуждений автора.
Началось все вот с этой статьи и давнего желания поближе познакомиться с Node.js. Упускать такое стечение обстоятельств было нельзя). Что из этого получилось вы найдете под катом.
MarkLogic является сервером приложений и любая программа написанная на XQuery для него может получить доступ не только к объектам хранящимся в самой базе данных, но и к файлам находящимся непосредственно на файловой системе.
API предоставляющий доступ к файловой системе в MarkLogic Server не так уж и богат, но имеющихся средств вполне достаточно чтобы зачитывать данные с файловой системы напрямую из XQuery кода и выполнять сохранения файлов на неё.
MarkLogic Server – это документо-ориентированная native XML база данных. Как и в любой документо-ориентированной DB в MarkLogic Server данные можно представить как файлово-фолдерную структуру. Кстати, при доступе к хранилищу через WebDAV данные именно так и представляются. Помимо собственно XML в MarkLogic Server можно хранить и любые бинарные данные в виде файлов.
Внутренне представление XML данных в MarkLogic Server довольно сложное и будет рассмотрено позже. Сейчас же стоит сказать о том, что поместить в MarkLogic Server можно только well formed XML так как хранится он не в виде простого текста, а как объект данных типа XML. Кодировкой внутреннего представления XML данных является Unicode, что избавляет от множества проблем с разными языками. Все Entity в XML данных разворачиваются в цифровые еntity. Если в документе используются только они, то это не доставит никаких проблем, в противном случае MarkLogic Server должен «знать» о всех используемых entity.
Профилирование – это очень важный аспект при разработке и поддержке почти любого приложения. Не в меньшей мере это относится и к базам данных. Особенно при больших объёмах информации производительность запросов к хранилищу данных является очень критичным. Что же касается производительности запросов в MarkLogic Server и их профилирования, можно сказать что эти вопросы являются одними из самых важных так как XQuery используемый в MarkLogic Server позволяет писать не только очень сложные запросы к самой DB но и довольно сложные приложения.
В MarkLogic Server реализован собственный диалект XQuery, который называется XQuery 1.0-ml. Не трудно догадаться, что это — тот самый XQuery 1.0 с некоторыми дополнениями от MarkLogic, призванными сделать жизнь разработчика лучше.
