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Scegliere un archivio dati di ricerca in Azure

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Questo articolo mette a confronto le tecnologie disponibili per gli archivi dati di ricerca in Azure. Un archivio dati di ricerca viene usato per creare e archiviare indici specializzati per l'esecuzione di ricerche di testo in formato libero. Il testo indicizzato può trovarsi in un archivio dati separato, ad esempio una risorsa di archiviazione BLOB. Un'applicazione invia una query all'archivio dati di ricerca e ottiene come risultato un elenco di documenti corrispondenti. Per altre informazioni su questo scenario, vedere Elaborazione di testo in formato libero per la ricerca.

Opzioni disponibili per la scelta di un archivio dati di ricerca

In Azure tutti gli archivi dati elencati di seguito soddisfano i requisiti di base per la ricerca sui dati di testo in formato libero fornendo un indice di ricerca:

Criteri di scelta principali

Per gli scenari di ricerca, rispondere prima di tutto a queste domande per scegliere l'archivio dati di ricerca adatto alle proprie esigenze:

  • Si vuole usare un servizio gestito anziché gestire direttamente i propri server?

  • È possibile specificare lo schema dell'indice in fase di progettazione? Se la risposta è negativa, scegliere un'opzione con il supporto per schemi aggiornabili.

  • È necessario usare un indice solo per la ricerca full-text o anche per l'aggregazione rapida di dati numerici e altre funzionalità di analisi? Se si ha l'esigenza di usare funzionalità di analisi oltre alla ricerca full-text, prendere in considerazione le opzioni che includono il supporto per tali funzionalità.

  • È necessario un indice di ricerca per Log Analytics, con supporto per la raccolta, l'aggregazione e le visualizzazioni dei log sui dati indicizzati? In tal caso, prendere in considerazione Elasticsearch, che fa parte di uno stack di Log Analytics.

  • È necessario indicizzare i dati in formati di documento comuni, ad esempio PDF, Word, PowerPoint ed Excel? In caso affermativo, scegliere un'opzione in grado di fornire indicizzatori di documenti.

  • Il database ha specifici requisiti di sicurezza? In caso affermativo, prendere in considerazione le funzionalità di sicurezza elencate di seguito.

Matrice delle funzionalità

Le tabelle seguenti contengono un riepilogo delle differenze principali in termini di funzionalità.

Funzionalità generali

Funzionalità Ricerca cognitiva Elasticsearch Database SQL
Servizio gestito Sì No Sì
REST API Sì Sì No
Programmabilità .NET, Java, Python, JavaScript Java T-SQL
Indicizzatori di documenti per tipi di file comuni (PDF, DOCX, TXT e così via) Sì No No

Funzionalità per la gestibilità

Funzionalità Ricerca cognitiva Elasticsearch Database SQL
Schema aggiornabile Sì Sì Sì
Supporto per la scalabilità orizzontale Sì Sì No

Funzionalità per carichi di lavoro di analisi

Funzionalità Ricerca cognitiva Elasticsearch Database SQL
Supporto per funzionalità di analisi oltre alla ricerca full-text No Sì Sì
Parte di uno stack di Log Analytics No Sì (ELK) No
Supporto per la ricerca semantica Sì (trova solo documenti simili) Sì Sì

Funzionalità di sicurezza

Funzionalità Ricerca cognitiva Elasticsearch Database SQL
Sicurezza a livello di riga Parziale (richiede la query dell'applicazione per filtrare in base all'ID gruppo) Parziale (richiede la query dell'applicazione per filtrare in base all'ID gruppo) Sì
Transparent Data Encryption No No Sì
Limitazione dell'accesso a specifici indirizzi IP Sì Sì Sì
Limitazione dell'accesso alla rete virtuale Sì Sì Sì
Autenticazione di Active Directory (integrata) No No Sì

Collaboratori

Questo articolo viene gestito da Microsoft. Originariamente è stato scritto dai seguenti contributori.

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