Geschäftskontext
Eine nationale digitale Bibliothek muss Millionen von Buchtiteln und Autorennamen indizieren. Das Ziel ist es, die Leistung der `buildAutoComplete`-Aktion bei einem größeren Datensatz zu validieren, um sicherzustellen, dass das System auch bei hoher Last reaktionsschnelle Suchvorschläge liefern kann.
Über das Set : searchAnalytics
Datenindizierung und Suchfunktionen.
Entdecken Sie alle Aktionen von searchAnalytics Datenaufbereitung
Simulation eines großen Datensatzes durch Vervielfachung von Buchtiteln.
Kopiert!
| 1 | DATA casuser.library_books; |
| 2 | LENGTH book_title $ 200; |
| 3 | DO i=1 to 10000; |
| 4 | book_title = catx(' ', 'Historische Analyse Band', i, 'Der Geschichte'); |
| 5 | OUTPUT; |
| 6 | book_title = catx(' ', 'Moderne Physik Grundlagen', i, 'Edition'); |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | book_title = catx(' ', 'Gartenbau und Landschaftsarchitektur', i); |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Erstellung des Begriffsindex für den großen Datensatz
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | search.buildTermIndex / |
| 3 | TABLE={name='library_books', caslib='casuser'} |
| 4 | casOut={name='books_term_idx', caslib='casuser', replace=true}; |
| 5 | RUN; |
2
Erstellung des Autovervollständigungsindex unter Last
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | searchAnalytics.buildAutoComplete / |
| 3 | index={name='books_term_idx', caslib='casuser'} |
| 4 | casOut={name='books_ac_index', caslib='casuser', replace=true}; |
| 5 | RUN; |
Erwartetes Ergebnis
Trotz der hohen Anzahl an Einträgen (30.000 Zeilen) wird die Tabelle 'books_ac_index' effizient erstellt. Das System skaliert korrekt und die Ausführungszeit bleibt in einem akzeptablen Rahmen für Batch-Prozesse.