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搜索:ElasticSearch OR MySQL?

背景

我們開發一般的企業級Web應用,其實從本質上來說,都是對數據的增刪查改進行各個維度的包裝。所以說,不管你的程序如何開發,基本上,都離不開數據本身。那麼,在開發企業級應用的過程中,很多同學一定遇到過這樣的困惑,當完成了應用程序的基本增刪查改功能之後,用戶會經常吐槽當下的查詢功能並不能滿足自己的查詢需求。這是因為,通常情況下,我們基於傳統的資料庫進行開發,都是需要預先去進行各種方面的考慮,然後再開發相應的查詢語句。與其說是查詢語句,不如說是數據過濾語句。這種時候,一個全能的搜索引擎就非常有必要了,通常我們期望它可以檢索各類允許被用戶查詢的數據類型,充分的去已有的數據中檢索用戶想要的數據,並且還能進行智能排序,給用戶最想要的。那麼,問題來了,傳統的MySQL想要實現這麼一個搜索引擎,談何容易,我該怎麼辦?

ElasticSearch or MySQL?

What is ElasticSearch

ElasticSearch是一個基於Lucene的分散式搜索引擎,業內簡稱ES。它提供了基於RESTful 風格的全文搜索API。Elasticsearch是用Java開發的,並作為Apache許可條款下的開放源碼發布,是當前最流行的企業級搜索引擎。另外,它的分散式設計讓它天生就適合用於雲計算中,並能夠達到准實時搜索,而且安裝使用方便,還擁有穩定,可靠,快速等特性。大家可以查閱更多的相關資料對ElasticSearch有更深入的了解。

Why Not MySQL

MySQL作為傳統的關係型資料庫,是當下Web應用開發中最流行的關係型資料庫,沒有之一。那麼,很多同學會說,我對MySQL非常的了解,各種技巧,樣樣精通,直接用MySQL實現搜索引擎不就得了?這裡我們來舉個比較實際的例子,看一下到底MySQL適不適合做搜索引擎。

假設我要求職,這裡我們有一張職位數據表jobs,我想從中檢索一些我想要的工作,一般我會先想好關鍵詞,比如舒適辦公環境、有良好晉陞空間等,如果用MySQL實現,你可能會這樣寫SQL:SELECT * FROM jobs WHERE job_desc LIKE %關鍵詞%。這樣做,理論上是可以搜到一些數據的,比如和用戶輸入的關鍵詞完全匹配的就可以,但是假設jobs表中很多對工作職位的描述換了個說法,比如辦公環境舒適、晉陞空間良好等,顛倒了詞的順序,LIKE關鍵詞肯定是匹配不到了。另外,LIKE是全表掃描的一個操作,如果你的數據量較小,還好說,但如果你數據量在百萬、千萬甚至更多的時候,耗時將是不可想像的,更別說還有惱人的分詞問題,單單使用MySQL是無法解決的。

Why Not Sphinx MySQL

當然,有很多同學會說,MySQL確實不適合直接做檢索,但是我可以利用Sphinx中間件結合MySQL來做搜索引擎。確實,Sphinx也是一款比較優秀的搜索引擎。在某些方面,它很適合和MySQL做結合來使用。但是,Sphinx和ElasticSearch比起來,卻遜色不少。一方面,在複雜查詢邏輯下,Sphinx使用非常麻煩,在特定情況下,還需要修改Sphinx的源碼才能實現需求,而我們ES天生就擁有非常豐富的Query DSL,可以滿足幾乎任何的檢索情況;另一方面,在橫向擴展和高可用方面,Sphinx實現分散式可謂是沒事找抽型,它並不是做不到,而是實在是太難用了,而ES從一出生就是為分散式、集群化而生的,不僅方便橫向擴展、動態增加節點,還可以輕鬆的和Nginx等各類中間件實現負載均衡。

ElasticSearch and MySQL

通常,我們可以使用ES來實現自己的站內搜索引擎,但是,瓦力這裡還是推薦大家使用MySQL來做原始數據的存儲,然後基於MySQL在上層部署我們的ES中間件來實現我們的搜索引擎。主要原因是,MySQL雖然在數據全文檢索方面顯得有些力不從心,但是因為它的事務功能特性,可以保證不會出現臟數據。而ES對事務方面並無建樹,所以不是很適合存儲原始數據。當然,你可以運用雙寫的策略,一方面利用MySQL保證原始數據的安全性,另一方面,利用ES的搜索力量。不過,瓦力這邊更推薦的是將兩個中間件直接結合起來,同時使用ES查詢數據,並結合MySQL做數據的增刪查改,具體實現細節,因人而異,大家還是要根據實際的需求來制定最優的解決方案。

總結

ElasticSearch作為當下越來越火爆的分散式搜索引擎以及大數據分析中間件,在互聯網技術中,已經佔據了半壁江山,在BAT等各大互聯網公司都有不同程度的應用,成為了程序猿小朋友不可忽視的一門剛需技術。

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