پیاده سازی جستجو برای برنامه های وب محتوا محور
با مجموعه‌ها، منظم بمانید
ذخیره و طبقه‌بندی محتوا براساس اولویت‌های شما.
جستجوی ذخیره سازی داده به فرآیند جستجوی داده یا اطلاعات خاص در یک سیستم ذخیره سازی، پایگاه داده یا مخزن اشاره دارد. کاربران می توانند از انواع مختلف جستجو برای مکان یابی و بازیابی داده های خاص از حجم زیادی از اطلاعات ذخیره شده استفاده کنند. هدف گزینه های جستجوی ذخیره سازی داده ها ارائه روشی کارآمد برای یافتن اطلاعات خاص به کاربران است.
روش ها و فناوری های مورد استفاده برای جستجوی ذخیره سازی داده ها عبارتند از:
| مقررات |
|---|
| جستجوی متن کامل | جستجوی ذخیره‌سازی داده‌های متن کامل یک گزینه جستجو است که به کاربران امکان می‌دهد کلمات یا عبارات خاصی را در کل متن یک سند جستجو کنند، نه فقط ابرداده‌های مرتبط با سند. این جستجو به این معنی است که حتی اگر کلمه یا عبارتی به صراحت در عنوان سند، نویسنده یا سایر ابرداده‌ها گنجانده نشده باشد، باز هم می‌توان آن را از طریق جستجوی متن کامل پیدا کرد. |
| شاخص ها | جستجوی کلمات یا عبارات خاص در فراداده مرتبط با یک سند از طریق جستجوی ذخیره سازی داده های فهرستی امکان پذیر می شود. این گزینه جستجو به کاربران امکان می دهد به سرعت یک کلمه کلیدی یا عبارت را در عنوان سند، نویسنده یا سایر ابرداده ها پیدا کنند. جستجوی فهرست یک ابزار مفید برای مکان یابی سریع و کارآمد اطلاعات مربوطه است. |
| ادغام شخص ثالث | جستجوی کلمات یا عبارات خاص در فراداده مرتبط با یک سند در سیستم‌ها یا پلتفرم‌های مختلف به عنوان جستجوی ذخیره‌سازی داده یکپارچه شخص ثالث شناخته می‌شود. این ابزار به کاربران امکان می دهد بدون جستجوی دستی در هر پلتفرم، سریعاً اطلاعات مرتبط را پیدا کنند، گردش کار را ساده کرده و کارایی را بهبود بخشد. نمونه هایی از ادغام های شخص ثالث عبارتند از Algolia، Big Query و ElasticSearch. |
| ذخیره سازی | کاربران می‌توانند با استفاده از حافظه پنهان برای جستجوی ذخیره‌سازی داده‌ها، به سرعت به اسناد یا ابرداده‌هایی که اغلب جستجو می‌شوند، دسترسی پیدا کنند و کارایی و بهره‌وری کلی را بهبود بخشند. ذخیره سازی شامل ذخیره داده هایی است که به طور مکرر در دسترس هستند در یک مکان ذخیره سازی موقت، مانند حافظه نهان یا دیسک، برای بهبود زمان پاسخ و کاهش بار کاری در سیستم ذخیره سازی اولیه. این روش به طور موثر جستجوی ذخیره‌سازی داده را افزایش می‌دهد و امکان دسترسی سریع‌تر به داده‌های با دسترسی مکرر و کاهش بار کاری در سیستم ذخیره‌سازی اولیه را فراهم می‌کند. |
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-24 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-24 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["\u003cp\u003eData storage search enables efficient retrieval of specific data from various storage systems using different search types.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFull-text search locates specific words or phrases within the entire document text, while index search focuses on metadata like title and author.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThird-party integrations like Algolia, Big Query, and ElasticSearch, allow searching across multiple systems.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCaching frequently accessed data improves search efficiency and response times.\u003c/p\u003e\n"]]],["Data storage search locates data within systems using various methods. Full-text search identifies words or phrases within entire documents. Index search finds keywords in document metadata like titles or authors. Third-party integration searches across multiple systems, improving workflow efficiency with tools like Algolia and ElasticSearch. Caching stores frequently accessed data in temporary locations to improve response time, allowing faster access. These methods aim to enhance the efficiency of retrieving specific information from large data volumes.\n"],null,["# Implement Search for content-driven web apps\n\nData storage search refers to the process of searching for specific data or\ninformation within a storage system, database, or repository. Users can use\nvarious search types to locate and retrieve specific data from a large volume of\nstored information. The goal of data storage search options is to provide users\nwith an efficient method of finding specific information.\n\nMethods and technologies used for data storage search include:\n\n| Terms ||\n|-------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Full-text search | Full-text data storage searching is a search option that enables users to look up specific words or phrases within the entire text of a document, rather than just the metadata associated with the document. This search means that even if a keyword or phrase is not explicitly included in the document's title, author, or other metadata, it can still be found through a full-text search. |\n| Indexes | Searching for specific words or phrases within the metadata associated with a document is made possible through index data storage searching. This search option lets users quickly find a keyword or phrase in the document's title, author, or other metadata. Index searching is a helpful tool for quickly and efficiently locating relevant information. |\n| Third-Party Integration | Searching for specific words or phrases within the metadata associated with a document across different systems or platforms is known as third-party integration data storage searching. This tool lets users quickly find relevant information without manually searching each platform, streamlining workflows and improving efficiency. Examples of third-party integrations are Algolia, Big Query, and ElasticSearch. |\n| Caching | Users can quickly access frequently searched documents or metadata by using caching for data storage searching, improving overall efficiency and productivity. Caching involves storing frequently accessed data in a temporary storage location, such as a cache memory or disk, to improve response time and reduce the workload on the primary storage system. This method effectively enhances data storage searching, allowing faster access to frequently accessed data and reducing the workload on the primary storage system. |"]]
