Да, можно использовать NoSQL базы данных для создания полноценной информационной системы (ИС), включая системы для управления контентом (CMS), системы управления заказами, инвентаризации и другие бизнес-приложения.
NoSQL базы данных часто выбирают для определённых типов приложений по ряду причин, включая их способность к горизонтальному масштабированию, гибкость схемы данных, быстрые операции чтения и записи и хорошую производительность при работе с большими объёмами неструктурированных данных.
Что касается реализации фильтров товаров, аналогичных тем, которые используются в реляционных информационных системах, то это возможно, но способы реализации могут отличаться. Вот несколько примеров NoSQL баз данных и подходов к реализации фильтрации:
1. **MongoDB** (документо-ориентированная база данных):
Фильтры можно реализовать, используя запросы с операторами `$match`, `$and`, `$or`, `$eq`, `$gte`, `$lte` и т.д. Агрегационный фреймворк MongoDB может быть использован для сложных запросов с фильтрацией.
```php
$collection = (new MongoDB\Client())->test->products;
$cursor = $collection->find(
[
'category' => 'electronics',
'price' => ['$gte' => 100, '$lte' => 1000],
'brand' => 'BrandName'
]
);
foreach ($cursor as $document) {
echo $document['name'], "\n";
}
```
2. **Apache Cassandra** (распределённая база данных):
Cassandra предлагает мощный механизм запросов с использованием CQL (Cassandra Query Language), которые похожи на SQL. Фильтрация обычно зависит от правильно спроектированной схемы и первичных ключей.
```php
$cluster = Cassandra::cluster()->build();
$keyspace = 'mykeyspace';
$session = $cluster->connect($keyspace);
$statement = new Cassandra\SimpleStatement(
"SELECT * FROM products WHERE category = 'electronics' AND price >= 100 AND price <= 1000 ALLOW FILTERING"
);
$future = $session->executeAsync($statement);
$result = $future->get();
foreach ($result as $row) {
echo $row['name'], "\n";
}
```
3. **Elasticsearch** (поисковый движок NoSQL):
Elasticsearch предназначен для быстрого поиска и аналитики и хорошо подходит для создания фильтров товаров, особенно когда нужна полнотекстовая индексация и сложная фильтрация.
```php
$client = Elasticsearch\ClientBuilder::create()->build();
$params = [
'index' => 'products',
'body' => [
'query' => [
'bool' => [
'must' => [
['match' => ['category' => 'electronics']],
['range' => ['price' => ['gte' => 100, 'lte' => 1000]]]
]
]
]
]
];
$response = $client->search($params);
foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
echo $hit['_source']['name'], "\n";
}
```
Выбор базы данных для информационной системы должен опираться на требования к ваши применения, объём данных, ожидаемую производительность, удобство работы с данными, масштабируемость и другие факторы.
Приведенные выше примеры кода на