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背景
我们开发一般的企业级Web应用,其实从本质上来说,都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说,不管你的程序如何开发,基本上,都离不开数据本身。那么,在开发企业级应用的过程中,很多同学一定遇到过这样的困惑,当完成了应用程序的基本增删查改功能之后,用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为,通常情况下,我们基于传统的数据库进行开发,都是需要预先去进行各种方面的考虑,然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句,不如说是数据过滤语句。这种时候,一个全能的搜索引擎就非常有必要了,通常我们期望它可以检索各类允许被用户查询的数据类型,充分的去已有的数据中检索用户想要的数据,并且还能进行智能排序,给用户想要的。那么,问题来了,传统的MySQL想要实现这么一个搜索引擎,谈何容易,我该怎么办?
ElasticSearch or MySQL?
What is ElasticSearch
ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,业内简称ES。它提供了基于RESTful 风格的全文搜索API。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。另外,它的分布式设计让它天生就适合用于云计算中,并能够达到准实时搜索,而且安装使用方便,还拥有稳定,可靠,快速等特性。大家可以查阅更多的相关资料对ElasticSearch有更深入的了解。
Why Not MySQL
MySQL作为传统的关系型数据库,是当下Web应用开发中流行的关系型数据库,没有之一。那么,很多同学会说,我对MySQL非常的了解,各种技巧,样样精通,直接用MySQL实现搜索引擎不就得了?这里我们来举个比较实际的例子,看一下到底MySQL适不适合做搜索引擎。
假设我要求职,这里我们有一张职位数据表jobs,我想从中检索一些我想要的工作,一般我会先想好关键词,比如"舒适办公环境"、"有良好晋升空间"等,如果用MySQL实现,你可能会这样写SQL:SELECT * FROM jobs WHERE job_desc LIKE %关键词%。这样做,理论上是可以搜到一些数据的,比如和用户输入的关键词完全匹配的就可以,但是假设jobs表中很多对工作职位的描述换了个说法,比如"办公环境舒适"、"晋升空间良好"等,颠倒了词的顺序,LIKE关键词肯定是匹配不到了。另外,LIKE是全表扫描的一个操作,如果你的数据量较小,还好说,但如果你数据量在百万、千万甚至更多的时候,耗时将是不可想象的,更别说还有恼人的分词问题,单单使用MySQL是无法解决的。
Why Not Sphinx + MySQL
当然,有很多同学会说,MySQL确实不适合直接做检索,但是我可以利用Sphinx中间件结合MySQL来做搜索引擎。确实,Sphinx也是一款比较的搜索引擎。在某些方面,它很适合和MySQL做结合来使用。但是,Sphinx和ElasticSearch比起来,却逊色不少。一方面,在复杂查询逻辑下,Sphinx使用非常麻烦,在特定情况下,还需要修改Sphinx的源码才能实现需求,而我们ES天生就拥有非常丰富的Query DSL,可以满足几乎任何的检索情况;另一方面,在横向扩展和高可用方面,Sphinx实现分布式可谓是没事找抽型,它并不是做不到,而是实在是太难用了,而ES从一出生就是为分布式、集群化而生的,不仅方便横向扩展、动态增加节点,还可以轻松的和Nginx等各类中间件实现负载均衡。
ElasticSearch and MySQL
通常,我们可以使用ES来实现自己的站内搜索引擎,但是,瓦力这里还是推荐大家使用MySQL来做原始数据的存储,然后基于MySQL在上层部署我们的ES中间件来实现我们的搜索引擎。主要原因是,MySQL虽然在数据全文检索方面显得有些力不从心,但是因为它的事务功能特性,可以保证不会出现脏数据。而ES对事务方面并无建树,所以不是很适合存储原始数据。当然,你可以运用双写的策略,一方面利用MySQL保证原始数据的安全性,另一方面,利用ES的搜索力量。不过,瓦力这边更推荐的是将两个中间件直接结合起来,同时使用ES查询数据,并结合MySQL做数据的增删差改,具体实现细节,因人而异,大家还是要根据实际的需求来制定优的解决方案。
总结
ElasticSearch作为当下越来越火爆的分布式搜索引擎以及大数据分析中间件,在互联网技术中,已经占据了半壁江山,在BAT等各大互联网公司都有不同程度的应用,成为了程序猿小朋友不可忽视的一门刚需技术。另外,通过学习慕课网的相关课程,不仅可以对时下流行的互联网技术有深入的了解,还可以提升自己的综合应用能力,提升自己的核心竞争力。祝大家攻无不克,学无不会!
作者: 瓦力老师
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来源:慕课网
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