А что значит произвольный тип данных? Как вы будите сортировать блоки например? По размеру? По весу? Когда требуется сортировка не чисел? Может я не понимаю вас, обьясните.
Упс. Кстати, не замечал. Спасибо! Но это не ссылки. Это и есть права, необходимые для выполнения той или оной функции. Их только побило немного… http://marklogic.com/xdmp/privileges/xdmp-save
Вот так должно было быть.
Вы правы. Видимо я немного не так выразился. Дело все в том, что это очень сильно зависит от структуры данных (документов). Об индексах напишу чуть позже. Чтобы ответить на Ваш вопрос расскажу вот это:
По индексам ML получает документы в которых содержится тег (ns1:horse). Эта процедура довольно сложная и запутанная. Результатом выборки по индексам является набор документов которые ML должен открыть и выбрать все теги (ns1:horse), т.к. вы указываете в XPath конкретный тег который должен стать результатом. Засада здесь в том, что если документ содержит много тегов то эта процедура выполняется долго. Если же указан конкретный путь до тега, то ML пройдет только по этому пути. Понижение производительности проявится в случае если XML имеет много уровней вложенности и содержит большое количество тегов на каждом уровне.
Описанные выражения можно использовать при хорошо спроектированных данных и правильном использовании средств ML повышающих производительность. В таком случае производительность этих выражений будет одинаковой. В некоторых случаях выражение (//ns1:horse) будет работать быстрее. Но! Не стоит использовать потенциально проблемные выражения.
Кстати, в ML существует механизм позволяющий избавиться от описанных проблем. Суть его заключается в том, что документ разбивается на фрагменты по тегам и вот этот механизм уже должен быть настроен разработчиком, должны быть указаны корневые теги фрагментов. Но об этом позже и подробнее :).
Немного о том как делать хорошие игры и зарабатывать на них. Guild Wars 2 — хорошая (хотя я бы сказал лучшая) игра без абонентской платы и без доната. Да, такое возможно. :)
Только вот такие вопросы не являются первоочередными для и запутывают разработчиков. Комфорт для человека — это одно, а комфорт с точки зрения работы мозга построения его аналога — это совсем другое.
xdmp:directory— позволяет получить файлы из базы данных, а вотxdmp:filesystem-directory— работает с файловой системой.http://marklogic.com/xdmp/privileges/xdmp-saveВот так должно было быть.
По индексам ML получает документы в которых содержится тег (ns1:horse). Эта процедура довольно сложная и запутанная. Результатом выборки по индексам является набор документов которые ML должен открыть и выбрать все теги (ns1:horse), т.к. вы указываете в XPath конкретный тег который должен стать результатом. Засада здесь в том, что если документ содержит много тегов то эта процедура выполняется долго. Если же указан конкретный путь до тега, то ML пройдет только по этому пути. Понижение производительности проявится в случае если XML имеет много уровней вложенности и содержит большое количество тегов на каждом уровне.
Описанные выражения можно использовать при хорошо спроектированных данных и правильном использовании средств ML повышающих производительность. В таком случае производительность этих выражений будет одинаковой. В некоторых случаях выражение (//ns1:horse) будет работать быстрее. Но! Не стоит использовать потенциально проблемные выражения.
Кстати, в ML существует механизм позволяющий избавиться от описанных проблем. Суть его заключается в том, что документ разбивается на фрагменты по тегам и вот этот механизм уже должен быть настроен разработчиком, должны быть указаны корневые теги фрагментов. Но об этом позже и подробнее :).
За $65 вот это — Intel Dual-Core G6950 / 4GB DDR3 / 2x250GB SATA2 / 100Mbps Unmetered