Elasticsearch: Tìm Hiểu Về Công Nghệ Tìm Kiếm Mạnh Mẽ

I. Giới thiệu về Elasticsearch

Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm tối ưu hóa dựa trên nền tảng Apache Lucene, cho phép người dùng lưu trữ, tìm kiếm và phân tích dữ liệu trong thời gian thực với khả năng mở rộng linh hoạt. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những tính năng nổi bật và ứng dụng thực tiễn của Elasticsearch.

II. Tại sao nên sử dụng Elasticsearch?

1. Tìm kiếm mạnh mẽ

Elasticsearch cho phép thực hiện việc tìm kiếm gần như ngay lập tức. Trước đây, khi tôi sử dụng PostgreSQL để tìm kiếm dữ liệu sản phẩm, thời gian phản hồi thường dao động từ 200ms đến 500ms. Tuy nhiên, với Elasticsearch, thời gian phản hồi giảm đáng kể về mức dưới 100ms. Một số tính năng nổi bật bao gồm:

Fuzzy search: Hỗ trợ tìm kiếm gần đúng, hữu ích trong việc xử lý lỗi chính tả.
Highlighting: Đánh dấu từ khóa trong kết quả tìm kiếm để dễ dàng nhận diện.
Suggestions: Đề xuất từ khóa tương tự khi không tìm thấy kết quả chính xác, như từ "ô tô" có thể gợi ý "xe hơi".
Hỗ trợ tìm kiếm không gian địa lý: Với các loại dữ liệu như geo_point và geo_shape, Elasticsearch cho phép tìm kiếm theo vị trí địa lý.
Tùy chỉnh ngôn ngữ: Có thể tùy chỉnh cho các ngôn ngữ đặc biệt dễ dàng.

2. Khả năng mở rộng và hiệu suất cao

Kiến trúc phân tán giúp dễ dàng mở rộng theo chiều ngang.
Được thiết kế để xử lý hàng tỷ bản ghi mà không làm giảm hiệu suất.

III. Cơ chế hoạt động của Elasticsearch

1. Apache Lucene và sự khác biệt

Elasticsearch được xây dựng trên nền tảng Apache Lucene, một thư viện tìm kiếm toàn văn. Tuy nhiên, Lucene thường có nhiều hạn chế mà Elasticsearch đã khắc phục:

Lucene: Là thư viện Java, có thể khó sử dụng cho những ai không quen lập trình.
Elasticsearch: Cung cấp API RESTful, dễ dàng tích hợp với mọi ngôn ngữ lập trình. Hệ thống có khả năng mở rộng và quản lý cluster dễ dàng với nhiều tính năng bổ sung.

2. Inverted Index

Inverted Index là cấu trúc dữ liệu cốt lõi cho phép Elasticsearch thực hiện tìm kiếm văn bản nhanh chóng. Nó giúp ánh xạ từ khóa đến danh sách các documents có chứa chúng, tương tự như mục lục trong sách.

3. Tokenization

Tokenization là quá trình tách văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là tokens. Quá trình này gồm ba bước:

Tách văn bản thành tokens.
Chuyển đổi tokens về dạng chuẩn hóa (ví dụ: chuyển tất cả sang chữ thường).
Lưu trữ các tokens để dễ dàng tìm kiếm.

4. Thuật toán chấm điểm (Scoring Algorithm)

Elasticsearch áp dụng các thuật toán chấm điểm để xác định độ liên quan của kết quả:

TF-IDF: Đánh giá tần suất xuất hiện của từ khóa trong tài liệu và tầm quan trọng của từ khóa trong toàn văn.
BM25: Cải tiến của TF-IDF, xem xét cả độ dài của tài liệu.
Tùy chỉnh scoring: Sử dụng các query để áp dụng hàm boost tùy chỉnh cho độ quan trọng các trường khác nhau.

IV. So sánh Elasticsearch với cơ sở dữ liệu truyền thống (SQL)

Để hiểu rõ hơn về sức mạnh của Elasticsearch, hãy so sánh nó với SQL trong một trường hợp cụ thể - tìm kiếm từ khóa "bút chì":

Tìm kiếm trong SQL

sql Copy

SELECT * FROM product WHERE name ILIKE '%bút chì%' OR description ILIKE '%bút chì%';

Ưu điểm:

Đơn giản và dễ dàng thực hiện.
Chính xác cho việc tìm kiếm theo chuỗi exact.

Nhược điểm:

Chậm với dữ liệu lớn do không sử dụng index hiệu quả.
Không hỗ trợ tốt cho tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên.

Tìm kiếm trong Elasticsearch

json Copy

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "bút chì",
      "fields": ["name", "description"],
      "type": "best_fields"
    }
  }
}

Với Elasticsearch, quy trình tìm kiếm diễn ra nhanh chóng hơn rất nhiều nhờ vào việc sử dụng inverted index và khả năng đánh giá tầm quan trọng của các kết quả tìm kiếm.

V. Ứng dụng phổ biến của Elasticsearch

Elasticsearch có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:

Tìm kiếm toàn văn (Full-text search).
Phân tích log từ nhiều nguồn khác nhau.
Thu thập và trực quan hóa metrics từ hệ thống và ứng dụng.
Phân tích an ninh để phát hiện các mối đe dọa và anomalies.

Trong các phần tiếp theo, tôi sẽ chia sẻ về cách tôi đã áp dụng Elasticsearch vào một dự án thực tế.

Tham khảo

Tham gia group Discord 2k+ thành viên để chia sẻ kiến thức và hợp tác trong các dự án lập trình.
source: viblo