クエリのパフォーマンスを向上させる全文検索ストレージ エンジンを探索する: MySQL と Elasticsearch の統合

クエリのパフォーマンスを向上させるための全文検索ストレージ エンジンの探索: MySQL と Elasticsearch の統合

はじめに:
インターネットの急速な発展と情報の爆発的な増加に伴い、全文検索は多くの応用分野でますます普及しており、その重要性はますます高まっています。 MySQL などの従来のリレーショナル データベースはデータの保存とクエリを実行できますが、全文検索機能には制限があります。全文検索の効率を向上させるために、Elasticsearch のようなオープンソースの検索エンジンを使用できます。この記事では、より効率的な全文検索機能を実現するための、MySQL と Elasticsearch の統合について紹介します。

背景:
ブログ Web サイトなどの典型的なアプリケーション シナリオでは、通常、記事コンテンツを含むテーブルがあり、記事コンテンツを全文で検索する必要があります。従来の方法では、MySQL の LIKE ステートメントを使用してファジー クエリを実行しますが、小規模なアプリケーションの場合、パフォーマンスの問題は明らかではない場合があります。しかし、データ セットがますます大きくなると、従来のリレーショナル データベースのクエリ効率が大幅に低下するため、全文検索を処理するにはより効率的なソリューションを使用する必要があります。

解決策:
Elasticsearch は、Lucene に基づいて作成されたリアルタイム分散検索および分析エンジンであり、高性能で強力な全文検索機能を提供します。ストレージおよびリレーショナル データベースのクエリに関しては、MySQL は成熟した、広く使用されているソリューションです。 2 つを組み合わせることで、データの保存と全文検索を効率的に実行できるソリューションを実現できます。以下では、MySQL と Elasticsearch を統合する方法を詳しく紹介します。

ステップ 1: Elasticsearch のインストールと構成
まず、Elasticsearch をインストールする必要があります。公式 Web サイトから Elasticsearch の最新バージョンをダウンロードしてインストールします。インストールが完了したら、config ディレクトリ内の elasticsearch.yml ファイルを開き、cluster.name を一意の名前に設定し、network.host をローカル IP アドレスに設定します。

ステップ 2: インデックスとマッピングを作成する
Elasticsearch では、データを保存するためのインデックスを作成し、データのフィールド タイプを指定するためのマッピングを定義する必要があります。インデックスとマッピングを作成するプロセスは、Elasticsearch の RESTful API を使用して実行できます。例を次に示します:

PUT /my_index
{
"mappings": {

"article": {
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text"
    },
    "content": {
      "type": "text"
    },
    "date": {
      "type": "date"
    }
  }
}

}
}

この例では、my_index という名前のインデックスを作成し、article という名前のタイプを定義します。記事タイプでは、タイトル、内容、日付の 3 つのフィールドを定義し、それらのデータ型を指定します。

ステップ 3: データを同期する
次に、MySQL のデータを Elasticsearch に同期する必要があります。このステップを実行するには、Elasticsearch プラグイン elasticsearch-river-jdbc を使用します。このプラグインを通じて、データ ソースを確立し、MySQL から Elasticsearch インデックスにデータをインポートできます。以下に例を示します。

PUT /_river/my_river/_meta
{
"type": "jdbc",
"jdbc": {

"url": "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb",
"user": "root",
"password": "password",
"sql": "SELECT id, title, content, date FROM articles",
"index": "my_index",
"type": "article"

}
}

この例では、my_river という名前のデータ ソースを作成し、MySQL 接続情報とインポートするデータの SQL ステートメントを指定しました。

ステップ 4: 全文検索の実行
データの同期が完了したら、Elasticsearch の全文検索機能を使用してデータをクエリできます。例を次に示します。

GET /my_index/article/_search
{
"query": {

"match": {
  "content": "Elasticsearch"
}

}
}

この例では、この例では、Elasticsearch キーワードを含む記事を検索しました。

結論:
MySQL と Elasticsearch を統合することで、全文検索のパフォーマンスと効率を向上させることができます。 MySQL はデータの保存と管理を担当し、Elasticsearch は効率的な全文検索を担当します。このようなソリューションは、電子商取引 Web サイト、ニュース Web サイト、効率的な検索が必要なその他のアプリケーションなど、さまざまなアプリケーション シナリオに適用できます。上記の手順により、MySQL と Elasticsearch を簡単に統合して、より効率的な全文検索ストレージ エンジンを実現できます。

参考:

• Elasticsearch 公式ドキュメント: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/index.html
• Elasticsearch River JDBC プラグイン: https://github.com/jprante/elasticsearch-river-jdbc

以上がクエリのパフォーマンスを向上させる全文検索ストレージ エンジンを探索する: MySQL と Elasticsearch の統合の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。