我有几年的档案＆＃39;值得的XML文档。有1M +个独特的文档主题，每个主题可以有任何给定年份的一个或多个文档。每个文档包含数百个节点和参数。总XML缓存大小约为50GB。
我需要构建一个存储和索引这些文档的系统，允许对各种参数进行搜索过滤（并且可以随着时间的推移在范围内扩展）。
要实现这一点，我当然必须使用某种索引DBMS。我考虑构建一个工具来将XML文件导入到像MySQL这样的关系数据库中，但这似乎是一个脆弱且过于复杂的解决方案。
我听说ElasticSearch和MongoDB提到了可能的解决方案，但我对他们的功能集不够熟悉，无法确定其中一个是否是最佳解决方案。
在此范围内存储，索引和搜索XML数据集的最佳实践，最佳解决方案是什么？
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elasticsearch和MongoDb都可以被认为是NoSQL（不仅是SQL）数据库，它允许有效地处理大量数据。
根据CAP theorem，MongoDB优先考虑一致性和分区容错，而elasticsearch为可用性和分区容差提供了空间。你必须最好地决定最适合你的需求。
如果您正在寻找二级存储来查询elsticsearch是一个不错的选择。它很快，每个请求都会得到响应。 Elaticsearch成为eventually consistent。如果你需要响应是准确的，你会喜欢MongoDb。它优先考虑一致性。
答案 1 :(得分：0)
1）我将xml存储在文件系统中。 2）我将编写一个xml解析器，并使用适当的索引将每个属性存储在mongodb中。 3）我将使用适当的标记化器在elasticsearch中使用mongodb和index required属性。
请记住，Mongodb用于存储数据，您可以实现搜索但性能不佳。 Elasticsearch与名称不同。
希望这能回答你的问题。