Au niveau de la flexibilité et de l’agilité, l’équipe de développement met en avant le fait qu’il soit possible de lancer une recherche plein texte. La recherche plein texte permet de créer, de gérer et d’interroger des index de texte intégral sur des documents JSON stockés dans un bucket de Couchbase. Cette fonctionnalité s’avère intéressante pour ceux qui souhaitent exécuter des requêtes avec le langage naturel. Comparativement aux autres méthodes de requêtes, trois atouts de la recherche plein texte lui confèrent un avantage marqué. Ce sont :
- la possibilité de saisir un mot pour avoir ses corollaires dans les résultats de recherche, ce qui n’est pas assez facile à implémenter en utilisant les expressions régulières ;
- le classement des résultats retournés en fonction du critère de pertinence ;
- la délivrance d’index performants qui supportent de nombreuses possibilités de recherches.
À côté de la recherche plein texte qui a été ajoutée, nous avons les index adaptatifs qui ont également été améliorés. Les index adaptatifs sont un type spécial d’index de tableau des index secondaires globaux (GSI en anglais) qui peuvent indexer tous les champs spécifiés d’un document. Et contrairement aux index secondaires globaux composites, ce type d’index est de nature générique. Toujours au niveau de l’agilité et de la flexibilité, nous avons la fonction CURL () qui implémente désormais un sous-ensemble de fonctionnalités cURL et permet aux requêtes N1QL d’interagir et de s’intégrer avec des sources de données JSON externes disponibles via HTTP/REST.
Pour ce qui concerne les performances, nous avons les différents types de buckets qui ont gagné en performance. À noter qu’un bucket est utilisé pour regrouper logiquement les valeurs et les clés de collections. Les buckets Couchbase, les buckets ephemeral et les buckets memcached ont été améliorés dans cette nouvelle version pour offrir plus de performances. En outre, en s’appuyant sur la solution GSI, le moteur de requêtes N1QL est capable d’exécuter les requêtes à un niveau de performance assez élevé. En fin en utilisant Plasma, le moteur de stockage des index pour stocker les index en partie dans la mémoire et en partie sur le disque, cela permet d’accroître l’exécution des requêtes adressées à la plateforme Couchbase Server.
Enfin, regardant la facilité de gestion, plusieurs améliorations ont été apportées dans cette nouvelle itération de Couchbase. Entre autres améliorations, nous avons les GSI qui supportent la réplication automatique entre les nœuds. Cette réplication peut être utilisée pour réguler le chargement automatique des requêtes N1QL entrant. Nous avons également la console web de Couchbase qui a été revue afin de faciliter la gestion de l’environnement de Couchbase. De même, de nouveaux outils d’importation et d’exportation de données des clusters Couchbase ont été ajoutés afin d’affiner l’aisance qu’on peut avoir à travailler avec Couchbase Server. D’autres fonctionnalités comme des options de déploiement pour le cloud et les conteneurs ont été améliorées pour soulager les développeurs dans ces différentes tâches.
Au-delà de ces améliorations, plusieurs autres perfectionnements ont été apportés dans cette nouvelle version de Couchbase Server comme la sécurisation de la plateforme, l’ajout du support de la fonctionnalité RBAC, une gestion plus détaillée des requêtes, et bien plus encore.
Source : Couchbase
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