Elasticsearch là gì? Tổng quan về Elasticsearch

1. Giới thiệu

Elasticsearch là công cụ tìm kiếm và phân tích phân tán được xây dựng trên Apache Lucene. Kể từ khi ra mắt năm 2010, Elasticsearch đã nhanh chóng trở thành công cụ tìm kiếm thông dụng nhất và được sử dụng rộng rãi cho các trường hợp sử dụng liên quan đến phân tích nhật ký, tìm kiếm toàn văn bản, thông tin bảo mật, phân tích nghiệp vụ và thông tin vận hành.

Tổng hợp 200+ tài liệu, sách, bài thực hành, video hướng dẫn lập trình… từ cơ bản đến nâng cao

Elasticsearch được phát triển bằng Java và được phát hành dạng nguồn mở theo giấy phép Apache.

2. Khái niệm về Elasticsearch

• Elasticsearch là một search engine.
• ES được kế thừa từ Lucene Apache.
• ES thực chất hoặt động như 1 web server, có khả năng tìm kiếm nhanh chóng (near realtime) thông qua giao thức RESTful.
• Elasticsearch có khả năng phân tích và thống kê dữ liệu.
• Elasticsearch chạy trên server riêng và đồng thời giao tiếp thông qua RESTful do vậy nên nó không phụ thuộc vào client viết bằng gì hay hệ thống hiện tại của bạn viết bằng gì. Nên việc tích hợp nó vào hệ thống bạn là dễ dàng, bạn chỉ cần gửi request http lên là nó trả về kết quả.
• Elasticsearch là 1 hệ thống phân tán và có khả năng mở rộng tuyệt vời (horizontal scalability). Lắp thêm node cho nó là nó tự động auto mở rộng cho bạn.
• Elasticsearch là 1 open source được phát triển bằng Java.

3. Người sử dụng

• Wikimedia
• athenahealth
• Adobe Systems
• Facebook
• StumbleUpon Mozilla,
• Amadeus IT Group
• Quora
• Foursquare
• Etsy
• SoundCloud
• GitHub
• FDA
• CERN
• Stack Exchange
• Center for Open Science
• Reverb
• Netflix
• Pixabay
• Motili
• Sophos
• Slurm Workload Manager

3. Ưu điểm, nhược điểm

3.1. Ưu điểm

• Tìm kiếm dữ liệu rất nhanh chóng, mạnh mẽ dựa trên Apache Lucene (near-realtime searching).
• Có khả năng phân tích dữ liệu (Analysis data).
• Khả năng mở rộng theo chiều ngang tuyệt “vòi”.
• Hỗ trợ tìm kiếm mờ (fuzzy), tức là từ khóa tìm kiếm có thể bị sai lỗi chính tả hay không đúng cú pháp thì vẫn có khả năng elasticsearch trả về kết quả tốt.

THAM GIA KHÓA HỌC LẬP TRÌNH

• Hỗ trợ Structured Query DSL (Domain-Specific Language ), cung cấp việc đặc tả những câu truy vấn phức tạp một cách cụ thể và rõ ràng bằng JSON.
• Support nhiều Elasticsearch client như Java, PhP, Javascript, Ruby, .NET, Python.

3.2. Nhược điểm

• Elasticsearch được thiết kế cho mục đích search, do vậy với những nhiệm vụ khác ngoài search như CRUD thì elastic kém thế hơn so với những database khác như Mongodb, Mysql …. Do vậy người ta ít khi dùng elasticsearch làm database chính, mà thường kết hợp nó với 1 database khác.
• Trong elasticsearch không có khái niệm database transaction , tức là nó sẽ không đảm bảo được toàn vẹn dữ liệu trong các hoạt độngInsert, Update, Delete.Tức khi chúng ta thực hiện thay đổi nhiều bản ghi nếu xảy ra lỗi thì sẽ làm cho logic của mình bị sai hay dẫn tới mất mát dữ liệu. Đây cũng là 1 phần khiến elasticsearch không nên là database chính.
• Không thích hợp với những hệ thống thường xuyên cập nhật dữ liệu. Sẽ rất tốn kém cho việc đánh index dữ liệu.

4. Kiến trúc của Elasticsearch

4.1. Document

Document là một JSON object với một số dữ liệu. Đây là basic information unit trong ES. Hiểu 1 cách cơ bản thì đây là đơn vị nhỏ nhất để lưu trữ dữ liệu trong Elasticsearch.

TÀI LIỆU HỌC LẬP TRÌNH

4.2. Index

Index có lẽ là 1 khái niệm quá quen thuộc đối với các anh em dùng Mysql rồi. Khi đọc đến đây có lẽ ae đã thừa hiểu chức năng của index là gì rồi. Tuy nhiên nếu các bạn nghĩ rằng index trong Elasticsearch hoàn toàn giống trong Mysql thì các bạn nhầm rồi nhé!

Trong Elasticsearch , sử dụng một cấu trúc được gọi là inverted index . Nó được thiết kế để cho phép tìm kiếm full-text search. Cách thức của nó khá đơn giản, các văn bản được phân tách ra thành từng từ có nghĩa sau đó sẽ đk map xem thuộc văn bản nào. Khi search tùy thuộc vào loại search sẽ đưa ra kết quả cụ thể.

VÍ dụ : Chúng ta có 2 văn bản cụ thể như sau :

1,The quick brown fox jumped over the lazy dog
2,Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer

Để tạo ra một inverted index, trước hết chúng ta sẽ phân chia nội dung của từng tài liệu thành các từ riêng biệt (chúng tôi gọi là terms), tạo một danh sách được sắp xếp của tất cả terms duy nhất, sau đó liệt kê tài liệu nào mà mỗi thuật ngữ xuất hiện. Kết quả như sau:

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
Quick   |       |  X
The     |   X   |
brown   |   X   |  X
dog     |   X   |
dogs    |       |  X
fox     |   X   |
foxes   |       |  X
in      |       |  X
jumped  |   X   |
lazy    |   X   |  X
leap    |       |  X
over    |   X   |  X
quick   |   X   |
summer  |       |  X
the     |   X   |
------------------------

Bây giờ, nếu chúng ta muốn tìm kiếm màu quick brown, chúng ta chỉ cần tìm trong các tài liệu trong đó mỗi thuật ngữ có xuất xuất hiện hay không. Kết quả như sau:

Term      Doc_1  Doc_2
-------------------------
brown   |   X   |  X
quick   |   X   |
------------------------
Total   |   2   |  1

Như các bạn đã thấy , cả 2 đoạn văn bản đều thích hợp với từ khóa. Tuy nhiên có thể dễ dàng nhận ra rằng Doc_1 chính xác hơn nhiều. Bạn hoàn toàn có thể setup việc tìm kiếm 1 cách kỹ càng hơn, tuy nhiên minh sẽ đề cập đến vấn đề này trong bài viết sau nhé. Nếu bạn có hứng thú có thể vào tài liệu 

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/inverted-index.html và 

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/relevance-intro.html#relevance-intro 

để có cái nhìn rõ ràng hơn .

4.3. Shard

Shard là đối tượng của Lucene , là tập con các documents của 1 Index. Một Index có thể được chia thành nhiều shard.

Mỗi node bao gồm nhiều Shard . Chính vì thế Shard mà là đối tượng nhỏ nhất, hoạt động ở mức thấp nhất, đóng vai trò lưu trữ dữ liệu.

Chúng ta gần như không bao giờ làm việc trực tiếp với các Shard vì Elasticsearch đã support toàn bộ việc giao tiếp cũng như tự động thay đổi các Shard khi cần thiết.

Có 2 loại Shard là: primary shard và replica shard.

Primary Shard:

• Primary Shard là sẽ lưu trữ dữ liệu và đánh index. Sau khi đánh xong dữ liệu sẽ được vận chuyển tới các Replica Shard.
• Mặc định của Elasticsearch là mỗi index sẽ có 5 Primary shard và với mỗi Primary shard thì sẽ đi kèm với 1 Replica Shard.

Replica Shard

• Replica Shard đúng như cái tên của nó, nó là nơi lưu trữ dữ liệu nhân bản của Primary Shard.
• Có vai trò đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu khi Primary Shard xảy ra vấn đề.
• Ngoài ra Replica Shard có thể giúp tăng cường tốc độ tìm kiếm vì chúng ta có thể setup lượng Replica Shard nhiều hơn mặc định của Elasticsearch.

4.4. Node

• Là trung tâm hoạt động của Elasticsearch. Là nơi lưu trữ dữ liễu ,tham gia thực hiện đánh index cúa cluster cũng như thực hiện các thao tác tìm kiếm
• Mỗi node được định danh bằng 1 unique name.

4.5. Cluster

• Tập hợp các nodes hoạt động cùng với nhau, chia sẽ cùng thuộc tính cluster.name. Chính vì thế Cluster sẽ được xác định bằng 1 ‘unique name’. Việc định danh các cluster trùng tên sẽ gây nên lỗi cho các node vì vậy khi setup các bạn cần hết sức chú ý điểm này.
• Mỗi cluster có một node chính (master), được lựa chọn một cách tự động và có thể thay thế nếu sự cố xảy ra. Một cluster có thể gồm 1 hoặc nhiều nodes. Các nodes có thể hoạt động trên cùng 1 server. Tuy nhiên trong thực tế , một cluster sẽ gồm nhiều nodes hoạt động trên các server khác nhau để đảm bảo nếu 1 server gặp sự cố thì server khác (node khác) có thể hoạt động đầy đủ chức năng so với khi có 2 servers. Các node có thể tìm thấy nhau để hoạt động trên cùng 1 cluster qua giao thức unicast.

Chức năng chính của Cluster đó chính là quyết định xem shards nào được phân bổ cho node nào và khi nào thì di chuyển các Cluster để cân bằng lại Cluster

5. Tổng kết

Bài viết trên cung cấp cho bạn đọc cái nhìn tương đối chi tiết về kiến trúc của Elasticsearch, rõ ràng ngoài việc thừa Elasticsearch là một công cụ hỗ trợ việc tìm kiếm cực kì mạnh mẽ và nhanh chóng, nhưng không phải dự án nào áp dụng Elasticsearch là hiệu quả, trái lại nó còn phát sinh ra nhiều lỗi không mong muốn. Vì vậy, hãy xem xét thật kỹ về yêu cầu của dự án trước khi áp dụng Elasticsearch vào.

Tham khảo bài viét khác:

https://hocspringboot.net/2021/08/22/design-patterns-trong-spring-framework/