NearTimeIndexierung
NearTimeIndexierung ist ein Ansatz der Indizierung, bei dem Daten nahezu in Echtzeit indexiert und aktuell gehalten werden, um schnelle Such- und Abfrageergebnisse zu ermöglichen. Ziel ist es, die Latenz zwischen dem Eintreffen neuer Daten und ihrer Verfügbarkeit in Suchsystemen auf ein Minimum zu reduzieren, ohne die Kosten einer vollständigen Batch-Indizierung separat pro Update zu verursachen.
Zu den Kernmerkmalen gehören niedrige Latenz bei der Ingestierung, inkrementelle oder dokumentenbasierte Updates des Index, der
Der typische Datenfluss umfasst Ingestion über Ereignisströme oder Change Data Capture, Normalisierung, Tokenisierung und Aufbau von
Anwendungsfelder sind Suchmaschinen, Content-Management-Systeme, Social- und Messaging-Plattformen, E-Commerce-Kataloge und Monitoring-Dashboards. Vorteile sind geringere Update-Latenz, bessere Nutzererfahrung
Zu den Herausforderungen zählen Out-of-Order-Ereignisse, Duplikate, Konsistenz- versus Performance-Trade-offs, Ressourcenkosten sowie der Komplexitätsgrad beim Reindexieren.
Als bekanntes Beispiel gelten Systeme wie Elasticsearch, das Near Real-Time-Indizierung unterstützt, indem neu indexierte Dokumente nach
Siehe auch: Real-Time Indexing, Incremental Indexing, Change Data Capture.