Zaris effectue une recherche indexée de style SQL sur les données qu'il détient déjà en mémoire — correspondance exacte, plages, filtres, préfixe et top-N ordonné. Un million d'enregistrements recherchés en millisecondes, plus vite qu'une base de données sur disque chaude et entièrement indexée sur un seul nœud — et cela passe à l'échelle avec chaque nœud que vous ajoutez.
Une recherche ponctuelle ou un top-N ordonné sur un million d'enregistrements renvoie en moins de 0,2 ms — environ 140 000 recherches par seconde sur un seul nœud à huit cœurs. Servi depuis des index en mémoire, sans disque sur le chemin de requête.
Un filtre combiné correspondant à des dizaines de milliers d'enregistrements renvoie en ~20 ms ; un balayage de plage sur deux cent mille correspondances en ~50 ms — chaque requête plus rapide que la même recherche sur une base de données sur disque chaude et entièrement indexée.
Les écritures sont consultables à l'instant où elles sont acceptées. Il n'y a aucune tâche d'export, aucune réindexation nocturne et aucun second système de recherche à garder synchronisé avec vos données.
Chaque nœud possède la moitié des données et recherche sa moitié en parallèle, de sorte qu'une recherche filtrée sur un million d'enregistrements passe de ~50 ms à ~30 et que son débit plus que double — mieux que linéaire — grâce à une seule machine supplémentaire.
Ajoutez un nœud et le cluster s'étend automatiquement pour l'utiliser. Les clients adoptent la nouvelle disposition et continuent — il n'y a aucun repartitionnement manuel ni aucune pause de service.
Un seul nœud de base de données sur disque est à peu près aussi rapide qu'il le sera jamais. Deux nœuds Zaris le battent sur chaque requête — latence et débit — et la courbe continue de monter à mesure que vous ajoutez des machines.
Décrivez ce que vous voulez — cette entité, ce champ égal à cela, cette plage, trier par, prendre le top N — avec SearchQuery.For(...).Eq(...).Range(...).OrderBy(...).Limit(...), et relisez des clés ou des enregistrements entiers.
Stockez les enregistrements avec des étiquettes indexées et Zaris construit automatiquement des index d'égalité, de plage et de préfixe par nœud — correspondance exacte, plages, filtres combinés, préfixe et top-N ordonné, tous servis depuis l'index.
Les recherches s'exécutent directement depuis les index en mémoire, pas un balayage complet — et il n'y a aucun moteur de recherche séparé à déployer, alimenter et exploiter aux côtés de votre store.
Les données que vous mettez en cache sont les données que vous recherchez — un store, une chaîne de connexion, partitionné et répliqué pour la disponibilité. Pas de cache-plus-index-de-recherche à câbler et à garder cohérent.
Exécutez le store embarqué dans votre application pour le dev et les tests locaux, puis pointez le même code client vers un véritable cluster distant — le passage est un changement de configuration, pas une réécriture.
Chaque chiffre ici est mesuré en direct sur du vrai matériel cloud et reproductible à partir de la suite de benchmarks open source — la seule comparaison qui compte vraiment est celle sur vos données.
Les données que vous mettez en cache sont les données que vous recherchez — en mémoire, toujours à jour et évoluant avec votre cluster.