Як ми прискорили пошук у великому обсязі даних за допомогою Elasticsearch

Категорія: Database Optimization / Search Performance / Infrastructure

Технології: Elasticsearch, Database Optimization, Search Infrastructure

Великий обсяг контенту в базі даних став причиною повільного пошуку на сайті клієнта. Розповідаємо, як ми розв’язали проблему, перенісши пошукові операції в Elasticsearch, і відновили комфортну швидкість роботи сервісу.

Проблема: пошук перестав справлятися з обсягом даних

У міру розвитку проєкту клієнта обсяг контенту в базі даних значно збільшився.

Це почало позначатися на продуктивності вбудованого пошуку. Користувачам доводилося довше чекати на результати, оскільки обробка пошукових запитів займала надто багато часу.

Проблема полягала в тому, що наявний механізм пошуку перестав відповідати обсягу даних, з яким працював проєкт.

Для подальшого розвитку сервісу було потрібне рішення, здатне ефективно обробляти пошукові запити без постійного збільшення навантаження на основну базу даних.

Рішення: перенесення пошукових операцій в Elasticsearch

Після аналізу ситуації ми вирішили використати Elasticsearch — спеціалізований пошуковий рушій для індексації та швидкого пошуку у великих обсягах даних.

Замість виконання пошукових операцій безпосередньо в основній базі даних ми перенесли пошукову функціональність на Elasticsearch.

Це дозволило розділити два різні завдання:

• Основна база даних і далі використовувалася для зберігання та обробки контенту.
• Elasticsearch узяв на себе виконання пошукових запитів за індексованими даними.

Такий підхід дозволив використовувати спеціалізований механізм пошуку замість того, щоб змушувати основну базу даних виконувати ресурсомісткі пошукові операції.

Результат: швидкий пошук навіть за великої кількості контенту

Після переходу на Elasticsearch швидкість роботи пошуку суттєво покращилася.

Користувачі отримали можливість швидше знаходити потрібну інформацію, а пошукові операції перестали виконуватися попереднім способом безпосередньо в основній базі даних.

Водночас рішення не потребувало скорочення обсягу контенту чи обмеження можливостей пошуку заради продуктивності.

Головний результат — пошукова система почала значно швидше працювати з наявним обсягом даних.

Висновок: для кожного завдання — відповідний інструмент

У міру зростання проєкту архітектура, яка ефективно працювала з невеликою кількістю даних, може перестати відповідати новим вимогам.

У таких ситуаціях збільшення потужності сервера не завжди є оптимальним рішенням.

Іноді значно ефективніше винести ресурсомістку функцію в окремий спеціалізований компонент.

У цьому проєкті використання Elasticsearch дозволило прискорити пошук і відокремити пошукове навантаження від основної бази даних.

Ваш сайт повільно працює з великими обсягами даних?

Повільний пошук, високе навантаження на базу даних і тривала обробка запитів можуть указувати на необхідність перегляду архітектури застосунку.

Інженери inSave Hosting допомагають оптимізувати серверну інфраструктуру, бази даних і продуктивність застосунків.

Зв’яжіться з нами, щоб обговорити ваше завдання та підібрати відповідне рішення.