실험적으로는 모두입니다. 두 번째 레벨 캐시의 경우 다른 옵션과 비교할 수 없습니다. 단 하나만 갖고있는 것 외에는 다른 옵션과 비교할 수 없습니다. 즉각적인 성능 향상을 얻을 수 있지만 시나리오에서는 더 눈에니다 큰 데이터 세트를 다룰 때나 클러스터가있을 때 주로 삽입/업데이트보다 읽기 쉽습니다. 특히 응용 프로그램에 Lucene.NET를 들어 내가 더 NHibernate에 비록 둘 바닐라 (사용했습니다
(리눅스 싸구려 - 오 기계처럼) 기계의 모든 종류에 실질적으로 실행할 수 있지만로서의 사운드 솔루션을 memcached를위한 생산뿐만 아니라 NHibernate.Search의 형태로) nhibernate와의 통합은 매끄럽다 : 인덱스는 커튼 뒤에서 생성되고 조작되며 모든 것은 클래스 선언에서 설정된다 (불행하게도 클래스와 속성 속성은 매핑). Sql-Server의 전체 텍스트 검색 엔진과 비교할 때, FT 엔진을 사용하여 가져 오기 위해 일반 SQL을 작성할 필요가 없으므로 유지 관리가 용이하다고 생각하면 Lucene 쿼리에 대한 메커니즘뿐만 아니라 Criteria 메커니즘을 사용하면됩니다.
데이터베이스와의 동기화는 업데이트/삽입/삭제 중에 자동으로 수행됩니다. Lucene.NET 엔진의 성능은 컴퓨터의 CPU/RAM 구성과 저장 매체의 속도에 따라 달라지며 SqlServer의 FullText Engine보다 빠르지 만 비교할 수 있습니다. 참고로, NHibernate.Search 인덱스는 간단하며 각각의 인덱스 된 클래스는 자체 인덱스 파일을 가지고있어 인덱스 개발 및 엿보기가 쉬워집니다.
호기심에서 벗어나서 어떤 문제를 해결하려고합니까? – Kane
안녕하세요, 저는 최상의 캐싱 및 색인 생성/검색 솔루션을 nhibernate와 함께 사용하려고 노력하고 있습니다. – sirmak