쿼리 성능을 향상시키는 전체 텍스트 검색 스토리지 엔진 살펴보기: MySQL과 Elasticsearch의 통합

쿼리 성능을 향상시키는 전체 텍스트 검색 스토리지 엔진 살펴보기: MySQL과 Elasticsearch의 통합

소개:
인터넷의 급속한 발전과 정보의 폭발적인 증가로 인해 전체 텍스트 검색이 업계에서 점점 더 중요해졌습니다. 많은 응용 분야. MySQL과 같은 기존 관계형 데이터베이스는 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있지만 전체 텍스트 검색 기능은 제한되어 있습니다. 전체 텍스트 검색의 효율성을 높이기 위해 Elasticsearch와 같은 오픈 소스 검색 엔진을 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 보다 효율적인 전체 텍스트 검색 기능을 달성하기 위해 MySQL과 Elasticsearch의 통합을 소개합니다.

배경:
블로그 웹사이트와 같은 일반적인 애플리케이션 시나리오의 경우 일반적으로 기사 내용이 포함된 테이블이 있으며 기사 내용을 전체 텍스트로 검색해야 합니다. 전통적인 방법은 MySQL의 LIKE 문을 사용하여 퍼지 쿼리를 수행하는 것입니다. 소규모 애플리케이션의 경우 성능 문제가 명확하지 않을 수 있습니다. 그러나 데이터 세트가 점점 더 커지면 기존 관계형 데이터베이스의 쿼리 효율성이 크게 떨어지므로 전체 텍스트 검색을 처리하려면 보다 효율적인 솔루션을 사용해야 합니다.

해결책:
Elasticsearch는 Lucene을 기반으로 작성된 실시간 분산 검색 및 분석 엔진으로 고성능의 강력한 전체 텍스트 검색 기능을 제공합니다. 스토리지 및 관계형 데이터베이스 쿼리의 경우 MySQL은 성숙하고 널리 사용되는 솔루션입니다. 두 가지를 결합하면 데이터를 저장하고 전체 텍스트 검색을 효율적으로 수행할 수 있는 솔루션을 얻을 수 있습니다. 아래에서는 MySQL과 Elasticsearch를 통합하는 방법을 자세히 소개하겠습니다.

1단계: Elasticsearch 설치 및 구성
먼저 Elasticsearch를 설치해야 합니다. 공식 웹사이트에서 최신 버전의 Elasticsearch를 다운로드하여 설치하세요. 설치가 완료되면 config 디렉터리에서 elasticsearch.yml 파일을 열고, Cluster.name을 고유한 이름으로 설정하고, network.host를 로컬 IP 주소로 설정합니다.

2단계: 인덱스 및 매핑 생성
Elasticsearch에서는 데이터를 저장할 인덱스를 생성하고 데이터의 필드 유형을 지정하기 위한 매핑을 정의해야 합니다. 인덱스 및 매핑 생성 프로세스는 Elasticsearch의 RESTful API를 사용하여 수행할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

PUT /my_index
{
"mappings": {

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

}
}

이 예에서는 An 인덱스를 생성합니다. my_index라는 이름을 갖고 기사라는 유형을 정의합니다. 기사 유형에서는 제목, 내용, 날짜의 세 가지 필드를 정의하고 해당 데이터 유형을 지정합니다.

3단계: 데이터 동기화
다음으로 MySQL의 데이터를 Elasticsearch로 동기화해야 합니다. 이 단계를 달성하기 위해 Elasticsearch 플러그인 elasticsearch-river-jdbc를 사용할 수 있습니다. 이 플러그인을 통해 데이터 소스를 구축하고 MySQL에서 Elasticsearch 인덱스로 데이터를 가져올 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

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"

}
}

이 예에서는 The data라는 파일을 만듭니다. my_river의 소스이며 MySQL 연결 정보와 가져올 데이터의 SQL 문을 지정합니다.

4단계: 전체 텍스트 검색 수행
데이터 동기화가 완료되면 Elasticsearch의 전체 텍스트 검색 기능을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

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

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

}
}

이 예에서는 콘텐츠에 Elasticsearch 키워드가 포함된 기사를 검색했습니다.

결론:
MySQL과 Elasticsearch를 통합하면 전체 텍스트 검색의 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. MySQL은 데이터 저장 및 관리를 담당하고 Elasticsearch는 효율적인 전체 텍스트 검색을 담당합니다. 이러한 솔루션은 전자상거래 웹사이트, 뉴스 웹사이트 및 효율적인 검색이 필요한 기타 애플리케이션과 같은 다양한 애플리케이션 시나리오에 적용될 수 있습니다. 위의 단계를 통해 MySQL과 Elasticsearch를 쉽게 통합하여 보다 효율적인 전체 텍스트 검색 스토리지 엔진을 구현할 수 있습니다.

참고자료:

• Elasticsearch 공식 문서: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/index.html
• Elasticsearch River JDBC 플러그인: https://github.com /jprante/elasticsearch-river-jdbc

위 내용은 쿼리 성능을 향상시키는 전체 텍스트 검색 스토리지 엔진 살펴보기: MySQL과 Elasticsearch의 통합의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!