ElasticSearch बनाम ElasticSearch + Cassandra

मेरा मुख्य सवाल यह है कि कैसंड्रा और एलिटिक्स खोज को एकीकृत करने का क्या फायदा है?

वास्तव में, StackOverflow (जैसे, यहाँ और यहाँ ) पर इसी तरह के सवालों के जवाब हैं । लेकिन कुछ बिंदु हैं:

• बहुत सारे उत्तर पुराने हैं। इन वर्षों में बहुत कुछ बदल गया है।
• उल्लेखित एक बिंदु यह है कि "कभी-कभी इलास्टिक खोज खो देता है"। हालांकि, यह कल्पना की जा सकती है कि कुछ वर्षों में हल किए गए कुछ कीड़े के कारण उन कथित हार गए होंगे। यह माना जाता है कि उदाहरण के लिए, कैसेंड्रा में कुछ कीड़े भी हो सकते हैं जो डेटा खो देते हैं। क्या Cassandra और Elasticsearch के बीच कोई बुनियादी अंतर है जो Elasticsearch डेटा खोने का कारण बनता है, लेकिन Cassandra के लिए इसका कारण नहीं है?
• यह उल्लेख है कि "स्कीमा परिवर्तन सब कुछ उड़ाने और पुनः लोड किए बिना ElasticSearch में करना मुश्किल है।" यह हमारे लिए एक बड़ी समस्या नहीं हो सकती है, यह मानते हुए कि हमारा डेटा मॉडल अपेक्षाकृत स्थिर या कम से कम पिछड़ा-संगत है। इसके अलावा, इलास्टिसर्च में गतिशील मानचित्रण की वजह से यह नई आवश्यकताओं (जैसे, अतिरिक्त क्षेत्र) के साथ खुद को अनुकूलित कर सकता है।
• इलास्टिसर्च में अनुक्रमण देरी के संबंध में, कैसंड्रा भी स्थिरता प्रदान नहीं करता है। तो, कैसंड्रा में आपको लिखित डेटा पढ़ने में देरी का सामना करना पड़ सकता है।

कुल मिलाकर, कैसेंड्रा एलिस्टिक्स खोज के साथ संयोजन में उपयोग किए जाने पर क्या अतिरिक्त सुविधाएँ प्रदान करता है?

PS यदि प्रश्न का उत्तर सामान्य रूप से दिया जाए तो बेहतर हो सकता है। लेकिन, यदि यह आवश्यक है, तो मान लें कि हम केवल डेटाबेस में पंक्तियों को जोड़ते हैं और कभी भी कुछ भी हटा या अपडेट नहीं करते हैं। हम डेटा में पूर्ण-पाठ खोज करने में सक्षम होना चाहते हैं।

तो जुड़े हुए उत्तरों में से एक के लेखक के रूप में ( कैसेंड्रा के साथ एलास्टिसिस बनाम कैसेंड्रा बनाम एलियस्टिक्स खोज ), मुझे लगता है कि मुझे यहां से तौलना चाहिए।

उन कथित लूज़ को इन वर्षों में हल किए गए कुछ बगों के कारण हो सकता है।

यह बिलकुल सत्य कथन है। इस सवाल का जवाब मैंने लिखा लगभग छह साल पुराना है, और ElasticSearch एक हो गया है बहुत उस समय में अधिक विश्वसनीय उत्पाद। कहा जा रहा है कि, कुछ ऐसी चीजें हैं जो कैसंड्रा कर सकती हैं कि इलास्टिकसर्च केवल करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था (और इसके विपरीत)।

कैसेंड्रा क्या अतिरिक्त सुविधाएँ प्रदान करता है ...

मैं कुछ के बारे में सोच सकता हूं, जिसे मैं यहां संक्षेप में बताऊंगा:

• थ्रूपुट / प्रदर्शन / विलंबता लिखें

ElasticSearch एक खोज इंजन है जो ल्यूसिन परियोजना पर आधारित है। कम विलंबता पर थ्रूपुट की बड़ी मात्रा को संभालना केवल कुछ ऐसा नहीं है जो इसे करने के लिए डिज़ाइन किया गया था; कम से कम "बॉक्स से बाहर नहीं।" इस पर बेहतर होने के लिए ElasticSearch को कॉन्फ़िगर करने के तरीके हैं, जैसा कि यहाँ बताया गया है: ElasticSearch के साथ हाई राइट थ्रूपुट हासिल करने की तकनीक । लेकिन न्यूनतम विन्यास के साथ एक नया क्लस्टर बनाने के मामले में, आप इसे पूरा करने के लिए कम समय इंजीनियरिंग कैसेंड्रा खर्च करेंगे।

"कभी-कभी लोचदार खोज खो देता है"

हां, मैंने लिखा है कि फिर से, इलास्टिकसर्च में सुधार हुआ है। बहुत। लेकिन मैं अभी भी उच्च लेखन थ्रूपुट शर्तों के तहत ऐसा होता देख रहा हूं । जब एक क्लस्टर को थ्रूपुट के एक निश्चित स्तर के लिए इंजीनियर किया जाता है, और एक एप्लिकेशन उन सहिष्णुता से अधिक होता है, जो नोड के कारण राइट-बैक दबाव से अभिभूत हो जाता है, तो लेखन खो जाएगा ।

कैसेंड्रा इस समस्या के लिए प्रतिरक्षा नहीं है, या तो। यह सिर्फ इसके लिए एक उच्च सहिष्णुता है। यदि आप उन दोनों को एक साथ उपयोग करने के लिए थे, तो काफ्का जैसे कुछ को "थ्रोटल" के रूप में लिखना, प्रत्येक को थ्रूपुट लिखना एक अच्छा तरीका होगा।

• मल्टी डाटा सेंटर उच्च उपलब्धता (MDHA)

तार्किक डेटा केंद्रों और उपलब्धता क्षेत्रों (रैक) को परिभाषित करने की क्षमता के साथ, कैसंड्रा हमेशा कई क्षेत्रों के डेटा सेट की नकल करने में अच्छा रहा है। यह इलास्टिक खोज के लिए समस्याग्रस्त है, क्योंकि इसमें एक तार्किक डेटा केंद्र की अवधारणा नहीं है, और इसके "मास्टर" नोड सक्रिय / सक्रिय नहीं हैं।

• सहकर्मी नोड्स बनाम भूमिका-आधारित नोड्स

मेरे MDHA बिंदु के अनुवर्ती के रूप में, ElasticSearch अब नोड को क्लस्टर में "भूमिका" के साथ नामित करने की अनुमति देता है। आप अनुक्रमणिका को जोड़ने और अद्यतन करने के लिए "मास्टर" भूमिका के प्रभारी के रूप में कार्य करने के लिए कई नोड्स निर्दिष्ट कर सकते हैं। कोई भी नोड खोज ट्रैफ़िक को उन नोड्स पर निर्देशित कर सकता है जो "डेटा" भूमिका के तहत काम करते हैं। वास्तव में, राइट थ्रूपुट (मेरा पहला टॉकिंग पॉइंट) को बेहतर बनाने का एक तरीका, "निगेटिव" भूमिका के साथ एक नोड या दो को नामित करना है, जो ट्रैफ़िक को एक-दूसरे के साथ हस्तक्षेप करने से पढ़ने और लिखने से रोक सकता है।

यह कैसंड्रा के दृष्टिकोण से भटकता है जहां हर नोड एक सहकर्मी है, और पढ़ता और लिख सकता है। सभी नोड्स का इलाज करने में सक्षम होने के नाते, रखरखाव और प्रशासन को सरल करता है। और "नहीं," लोकप्रिय गलत धारणा के बावजूद, एक "बीज" नोड कुछ खास नहीं है।

• क्वेरी बनाम खोज

मेरे लिए, यह दोनों के बीच मूलभूत अंतर है। खोज के रूप में क्वेरी करना समान नहीं है। वे समान लग सकते हैं, लेकिन वे काफी अलग हैं।

एक या कई कॉलम / गुणों पर एक पैटर्न का मिलान करके डेटा को पुनर्प्राप्त करना खोज रहा है । खोज के साथ भी, परिणामों की संख्या पहले से अज्ञात है। निश्चित रूप से, कैसंड्रा ने पिछले कुछ वर्षों में LIKEप्रश्नों के आधार पर पैटर्न मिलान की अनुमति देने के लिए कुछ सुविधाएँ जोड़ी हैं (मैं इसके उपयोग की अनुशंसा नहीं करता)। लेकिन जब डेटा सेट की "खोज" करने की क्षमता की आवश्यकता होती है, तो कैसंड्रा ElasticSearch के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकता है।

किसी विशिष्ट कुंजी (स्तंभ) पर एक विशिष्ट मान प्रदान करके डेटा को पुनर्प्राप्त करना क्वेरी है । क्वेरी करने के साथ, परिणाम लौटाए जाने की संख्या पर सटीक उम्मीदें रखना भी आसान है। मैं एक ऐप्स निर्माण कर रहा था और मैं जानता था कि मैं केवल चाहते हैं, तो कभी एक स्थिर आधार पर डेटा पुनः प्राप्त करने के लिए एक विशिष्ट कुंजी के साथ पूर्व-निर्धारित प्रश्न हैं, मैं कैसेंड्रा हर बार निर्णय लेना होगा।

कैसंड्रा के साथ, मैं क्वेरी स्थिरता भी ट्यून कर सकता हूं , अधिक या कम प्रतिकृतियों से परिचालन पावती की आवश्यकता होती है। इसी तरह, मैं उन ऑपरेशनों को एक विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्र में भी निर्देशित कर सकता हूं, जो अनुप्रयोग की स्थानीयता पर आधारित है।

... जब एलेस्टिक्स खोज के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है

वे एक-दूसरे की अच्छी तारीफ करते हैं। कैसेंड्रा कुछ चीजों (ऊपर विस्तृत) में अच्छा है कि एलासिक खोज नहीं है (और इसके विपरीत ... यह कहते हुए कि बहुत कुछ)। एक आवेदन के लिए आवश्यकताओं को खोज और क्वेरी दोनों की आवश्यकता हो सकती है । कभी-कभी आपको एक ऐसा ऐप मिला है जिसकी ज़रूरत है हाई-स्पीड की लुकअप "ओह, और हम सर्च भी चाहते हैं।"

सारांश, टीएल; ड्र;

इसलिए जब मैंने यहाँ काफी कुछ लिखा है, मुख्य बिंदु जो मैं वापस आता रहूंगा, वह काम के लिए सही उपकरण चुन रहा है। जब मुझे खोज करने की आवश्यकता होगी, तो मैं इलास्टिकसर्च चुनूंगा। जब मुझे अत्यधिक-उपलब्ध, भौगोलिक-जागरूक परिदृश्य में क्वेरी करने की आवश्यकता होती है, तो मैं कैसंड्रा चुनूँगा। मैं अब भी देखता हूं कि अनुप्रयोग दोनों (अग्रानुक्रम में) का उपयोग करते हैं, इसलिए दोनों के पास अपने गुण हैं।