एक लंबे विषय में भटकने के बिना जो शायद प्रोग्रामिंग फोरम के लिए उपयुक्त नहीं होगा, मैं इसे मूल रूप से कवर करने का प्रयास करूंगा, लेकिन फिर भी कोशिश करें और बिंदुओं को कवर करें।
व्यापक तुलना में कूदते समय विचार करने वाली मुख्य बात यह है:"XYZ' रिलेशनल डेटाबेस इंजन पूर्ण पाठ खोज ल्यूसीन के विरुद्ध कैसे खड़ी होती है" ।
इसलिए यदि आप उस पर विचार करते हैं, और उन उत्पादों की अंतर्निहित "पूर्ण पाठ" क्षमताओं के साथ अनुभव किया है तो वे सेब हैं जिन्हें आपको चाहिए MongoDB "पूर्ण पाठ" सेब के साथ तुलना करें।
संक्षेप में, MongoDB बुनियादी पूर्ण पाठ क्षमता प्रदान करता है, जो संबंधपरक उत्पादों में पाए जाने वाले से बहुत अलग नहीं है। जैसा कि a:) . में बताया गया है , सुविधाएं नई हैं, लेकिन पहले की तुलना में बेहतर हैं, जो कुछ भी नहीं थी।
b:) . को , ल्यूसीन, और डेरिवेटिव/प्रतिपक्ष (सोलर/इलास्टिकसर्च, आदि) को पूरी तरह से एक अलग जानवर माना जाना चाहिए। जहां आपको जरूरत उन्नत टोकनिंग और स्टेमिंग, "इस तरह के और अधिक" . के लिए सुविधाओं में निर्मित और पहलू की गणना खोजों पर. उन मामलों में अलग उत्पाद एक आवश्यक आवश्यकता है।
बेशक लुसीन आदि में मोंगोडीबी स्टोर्स से डेटा इंडेक्स करने के लिए कई समाधान हैं, और यहां तक कि इस प्रक्रिया को अनुकूलित करना भी मुश्किल नहीं है। लेकिन यह आपके बुनियादी ढांचे में एक और गतिशील हिस्सा बनाए हुए है।
इसलिए मैं वास्तव में इसे तुलना . करने की आवश्यकता के रूप में नहीं देखता हूं ल्यूसीन के साथ MongoDB पाठ खोज, क्योंकि आखिरकार वे अलग-अलग काम करने के लिए मौजूद हैं, यह सिर्फ एक बात है कि आपको क्या चाहिए जरूरत आपके आवेदन के लिए। वह समाधान चुनें जो आपके लिए सबसे अच्छा हो।
जोड़ने के लिए केवल एक चीज है, लुसीन (और व्युत्पन्न) परिवार महान उत्पाद हैं। कम से कम मूल्यांकन करने के लिए, उन्हें जाने देने में संकोच न करें। पहले की बात यह है कि वहां किसी भी "मानक डेटाबेस टेक्स्ट सर्च" की तुलना में बहुत अधिक शक्ति है। इसके अलावा व्यवस्थापक और सीखने की अवस्था आम तौर पर "जितना आप सोचते हैं उतना कठिन नहीं है"। एक नाटक करें, यह लागू करने लायक हो सकता है।
