録音されたボイスメールメッセージの大規模なコレクションを管理したいと考えています。これらのメッセージには、マシンで生成されたトランスクリプトが付属しており、メモを追加しています。 odt形式のテキストメッセージと手紙もあります。タグをこれらのオブジェクトに関連付けてから、テキストとタグの両方を検索する必要があります。
言い換えれば、mp3 /関連するトランスクリプトとメモ、odtとtxtメッセージを挿入し、タグをそれらのオブジェクトに関連付けて検索できる、大きな「スプレッドシート」のようなものを探しています。また、検索で選択した「スプレッドシート」のサブセットをエクスポートする必要があります。
私はデータベースを探していますか?もしそうなら、どのような種類ですか?私は今MongoDBを見ていますが、それが私が探していることを実行できるかどうかはまだはっきりしていません。 MongoDBの「ドキュメント」は単なるテキスト文字列です。
標準のスプレッドシートには大きすぎるほど十分な構造のデータが十分にあるという厄介な状況にあるようですが、学習データベースの設計を正当化するのに十分な大きさではありません。とにかく先に突入することにしました。それを学ぶことは、いつか役立つことは間違いないからです。
私が片付けたと思うことの1つは、データベースはテキストデータしか保持していないということです。それらはURIを介してビデオやグラフィックスなどのより複雑なオブジェクトにリンクする場合がありますが、それらの「レコード」(またはMongoDBのような「ドキュメントストア」データベースの場合はいわゆる「ドキュメント」)は単なる栄光のcsvです。一部のDBではimagesの挿入が許可されているという例外がありますが、それでも処理速度が低下し、データベースが大きくてかさばるので、維持する方が適切です。それらは分離し、それらにリンクします。
最後に、データベース自体は、データベースと対話するクライアントから分離されています。インターフェイスはShell/cliの場合もありますが、MongoDBの場合は Robomongo 、対話可能な「ユニバーサル」クライアントである DBeaver など、多くのGUIもあります。さまざまな種類のDBを使用します。 LibreOffice Baseはそれ自体がシンプルなクライアントであり、フロントエンドにパッケージ化されており、いくつかの異なる種類のDBのインスタンスを作成するオプションを提供します。
学ぶことはもっとたくさんありますが、少なくともツアーガイドマップを持っていると思います。誰かが何か追加するものがあれば、私は確かにそれを感謝します!