Чому Solr перевершує SQL для пошуку: Відкриваючи швидші та масштабовані рішення - javascript.org.ua

текст перекладу
Використання Solr для пошуку замість традиційних SQL SELECT запитів має кілька переваг, особливо для додатків, які потребують розширених можливостей пошуку по тексту. Ось основні причини, чому варто розглянути Solr:

Нижче наведена спрощена візуалізація архітектури Solr:

1. Продуктивність та ефективність

Інвертований індекс: Solr використовує інвертований індекс, що дозволяє здійснювати пошук набагато швидше порівняно з повними скануваннями таблиць у SQL базах даних. Ця структура значно зменшує час пошуку, особливо при великих наборах даних.
Масштабованість: Solr спроектований для ефективної роботи з великими обсягами даних та високим навантаженням на запити. Він може масштабуватися горизонтально через шардінг та реплікацію, що дозволяє керувати збільшеним трафіком без погіршення продуктивності.

2. Розширені можливості пошуку

Повнотекстовий пошук: Solr відмінно справляється з повнотекстовим пошуком, включаючи такі функції, як стемінг, фасетування, підсвічування та індексація в реальному часі. Ці функціональності значно складніше реалізувати в SQL базах даних.
Складні запити: SQL здатний виконувати базові запити, тоді як Solr підтримує складніші операції пошуку через свою синтаксис запитів, включаючи булеві запити та фільтраційні опції, які покращують досвід пошуку.

3. Гнучкість запитів

Синтаксис, схожий на SQL: Solr підтримує мову запитів, схожу на SQL, що може бути більш інтуїтивно зрозумілим для користувачів, знайомих з SQL. Це дозволяє легше адаптуватися до Solr, при цьому зберігаючи потужні можливості пошуку.
Динамічне управління схемою: Solr дозволяє динамічно відображати поля, що дає змогу швидко коригувати схему у міру розвитку даних. Ця гнучкість корисна в середовищах, де структури даних часто змінюються.

Практичний приклад: Пошук товарів в інтернет-магазині

Уявіть, що ви створюєте функціональність пошуку для вебсайту електронної комерції. Платформа містить базу даних з 1 мільйоном товарів, з полями як product_name, description, category та price.

Сценарій: Пошуковий запит

Користувач шукає “бездротові навушники з шумопоглинанням до $200”. Ось як SQL та Solr оброблять цей запит:

Підхід через SQL SELECT запит

Використовуючи SQL, ваш запит може виглядати так:

SELECT * FROM products WHERE description LIKE ‘%wireless%’   
AND description LIKE ‘%noise-canceling%’   
AND price <= 200;

Проблеми з SQL:

Проблеми з продуктивністю: SQL бази даних не оптимізовані для повнотекстових пошуків. Оператор LIKE працює повільно і стає менш ефективним, коли набір даних росте.
Ранжування результатів: SQL не має вбудованого механізму для ранжування результатів за їх відповідністю запиту. Результати повертаються у випадковому порядку, якщо не застосувати сортування.
Обробка синонімів: SQL не розуміє, що "бездротовий" може означати "Bluetooth", якщо ви вручну не додасте синоніми до вашої логіки запиту.
Відсутність фасетування: Якщо користувач хоче уточнити результати за брендом, категорією чи рейтингом, необхідно виконувати додаткові складні запити.

Підхід через Solr

Використовуючи Solr, пошуковий запит може виглядати так (через його API):

{  
 “q”: “wireless noise-canceling headphones”,  
 “fq”: "price: [* TO 200]"

Переваги Solr:

Швидкість: Solr використовує інвертований індекс для швидкого знаходження відповідних документів, що робить пошук значно швидшим навіть з великими наборами даних.
Ранжування за релевантністю: Solr оцінює та ранжує результати на основі їх відповідності пошуковим термінам, що гарантує, що найкращі варіанти з’являються на перших місцях.
Обробка синонімів: Solr підтримує файли синонімів (наприклад, відображення “wireless” на “Bluetooth”), тому пов’язані терміни автоматично співвідносяться.
Фасетування: Solr має вбудоване фасетування, що дозволяє користувачам уточнювати результати за атрибутами, такими як бренд, категорія або рейтинг без додаткових запитів.
5.
текст перекладу
Розширені можливості: Solr може підсвічувати збіги в описах товарів, що робить результати пошуку більш інтуїтивно зрозумілими для користувачів.
“facet”: {
“field”: [“category”, “brand”, “ratings”]
}
}

Час індексації

SQL:
SQL бази даних за замовчуванням не підтримують розширене повнотекстове індексування (без використання додаткових пошукових движків або специфічних SQL розширень). Це означає, що запити з LIKE будуть повільнішими, поки не створено конкретні індекси, і навіть тоді вони не будуть такими ефективними, як у Solr. Очікуваний час індексації:
Для великих наборів даних індексація в SQL може зайняти години, залежно від складності стратегії індексації.
Solr:
Solr, коли налаштований, може швидко індексувати великі набори даних. Solr спеціально оптимізований для індексації та підтримує інкрементальне індексування, яке можна виконувати майже в реальному часі для оновлень. Очікуваний час індексації:
Solr зазвичай займає хвилини до годин для початкового налаштування мільйонів документів, але наступні оновлення можуть оброблятися за секунди до хвилин.

Порівняння результатів пошуку

SQL Виведення:
Повертає 10 000 товарів у випадковому порядку без ранжування за релевантністю. Додаткове фільтрування чи групування вимагає ручних коригувань запиту.
Solr Виведення:
Повертає 10 найрелевантніших товарів, відсортованих за тим, як добре вони відповідають запиту "бездротові навушники з шумопоглинанням", і фільтрує за ціною до $200. Фасетування дозволяє користувачам додатково уточнювати результати за брендом чи категорією.

Масштабування за допомогою Solr простіше і ефективніше порівняно з традиційними базами даних, оскільки Solr спроектовано з урахуванням горизонтального масштабування. Ось як Solr спрощує масштабування:

Горизонтальне масштабування

Розподілена архітектура: Solr підтримує розподілений пошук та індексацію на кількох серверах (також відомих як шардинг). Це означає, що ви можете розподілити ваш індекс між кількома машинами для обробки зростаючих обсягів даних, і Solr автоматично координуватиме пошукові запити та завдання індексації між цими серверами безперебійно.

Як це працює: Solr використовує Apache ZooKeeper для керування конфігураціями і забезпечення здоров’я та синхронізації розподілених вузлів. Це означає, що коли ви масштабуєте систему, Solr автоматично оброблятиме розподіл даних між серверами і забезпечить, щоб запити надсилалися на відповідний шард.

Балансування навантаження між вузлами: Solr забезпечує балансування навантаження через свою конфігурацію SolrCloud, що гарантує рівномірний розподіл запитів між кількома вузлами (серверами). Це допомагає уникнути перевантаження одного сервера, покращуючи як продуктивність запитів, так і надійність системи.

Як це працює: Коли надходить запит, Solr використовує ZooKeeper, щоб визначити, який вузол містить відповідні дані, і спрямовує запит на правильний вузол. Якщо один вузол перевантажений або вийшов з ладу, Solr може перенаправити запити до іншого вузла в кластері.

Відмовостійкість та висока доступність

Репліка вузлів: Solr дозволяє створювати репліки кожного шарду. Ці репліки є копіями даних, збереженими на різних вузлах, щоб забезпечити високу доступність та відмовостійкість.
Як це допомагає: Якщо вузол виходить з ладу, Solr може автоматично перенаправити запити на репліку без простоїв. Це забезпечує доступність вашої пошукової служби навіть у разі збою окремих вузлів.
Приклад: Якщо у вас є 5 шард, кожен з 2 репліками, Solr може обробляти 5+5=10 вузлів, забезпечуючи високу доступність системи навіть при відмові кількох вузлів.

Масштабування пошукової системи для електронної комерції з Solr

1. Початкове налаштування (1 мільйон товарів)

Сценарій: “ShopMart” починає з 1 мільйона товарів і 10 000 запитів щодня.
Рішення: Одиничний екземпляр Solr з 1 шардом. Запити типу “смартфони до $500” повертають результати за 50–100 мс.

2.

текст перекладу

Середнє масштабування (10 мільйонів товарів)

Сценарій: Каталог зростає до 10 мільйонів товарів і 500 000 щоденних запитів.
Рішення: 10 шард на 5 вузлах з 1 реплікою кожен. Час відповіді залишається менше 200 мс завдяки розподіленому пошуку та реплікації.

3. Велике масштабування (100 мільйонів товарів)

Сценарій: “ShopMart” масштабується до 100 мільйонів товарів з 5 мільйонами щоденних користувачів.
Рішення: 50 шард на 25 вузлах, з SolrCloud для балансування навантаження та високої доступності. Продуктивність залишається швидкою завдяки кешуванню та інкрементальній індексації.

4. Обробка пікових навантажень (Різдвяні розпродажі)

Сценарій: Піковий трафік з до 20 мільйонів запитів за день.
Рішення: Додається ще 10 вузлів динамічно. SolrCloud перерозподіляє дані та запити, забезпечуючи швидкі відповіді і актуальну інформацію про наявність товарів.

Приклад розподілу:

Шарди: 10 шард (наприклад, Shard 1, Shard 2, …, Shard 10)
Вузли: 5 вузлів (Node 1, Node 2, Node 3, Node 4, Node 5)
Репліки: Кожен шард має 1 репліку. Це означає:
Shard 1 знаходиться на Node 1, а його репліка на Node 2.
Shard 2 знаходиться на Node 3, а його репліка на Node 4.
І так далі.

Висновок

SQL: Ідеально підходить для маленьких, простих запитів, де не потрібно нічого складного. Це як надійний старий велосипед — добре працює для короткої прогулянки по кварталу, але як тільки стикаєшся з трафіком (або великими наборами даних), він починає гальмувати і видавати дивні звуки. І коли починаєш просити його робити щось складніше, це схоже на спробу запхати жирафа в телефонну будку.
Solr: З іншого боку, Solr — це як суперзаряджений спортивний автомобіль, створений для того, щоб мчати через масштабні, текстоорієнтовані завдання пошуку. Він швидкий, надійний і обробляє всі складні функції пошуку, такі як фасетування, обробка синонімів і ранжування релевантності без жодних проблем — навіть коли перед вами величезний набір даних. Тому якщо ваші дані ростуть швидше, ніж ваша місцева підписка в спортзал, Solr — це автомобіль, який вам потрібен у вашому пошуковому інженерному гаражі.

Перекладено з: Why Solr Beats SQL for Search: Unlocking Faster, More Scalable Solutions