Xin chào Tôi đang thực hiện một số nghiên cứu trước khi tôi triển khai tính năng tìm kiếm vào dịch vụ của mình. Tôi hiện đang sử dụng PostgreSQL làm bộ lưu trữ chính của mình. Tôi chắc chắn có thể sử dụng Tìm kiếm toàn văn bản tích hợp của PostgreSQL nhưng vấn đề là tôi có dữ liệu nằm rải rác xung quanh một số bảng.

Dịch vụ của tôi là một trang web thương mại điện tử. Vì vậy, nếu một khách hàng tìm kiếm "máy tính xách tay táo tốt", tôi cần tham gia Brandbảng, postbảng và reviewbảng (1 bài đăng là sự kết hợp của một số đánh giá + tóm tắt ngắn) để tìm kiếm đầy đủ tất cả các bài đăng. Nếu tôi sử dụng elaticsearch, tôi có thể chèn các bài viết hoàn chỉnh bằng cách tiền xử lý.

Từ nghiên cứu của tôi, một số người cho biết FTS và elaticsearch của PostgreQuery có hiệu suất tương tự và một số người cho biết elaticsearch nhanh hơn. Đó sẽ là giải pháp tốt hơn cho trường hợp của tôi?

Cảm ơn trước

Trả lời ngắn gọn: Elaticsearch tốt hơn

Giải thích: PostgreSQL và Elaticsearch là 2 loại cơ sở dữ liệu khác nhau. Elaticsearch là mạnh mẽ để tìm kiếm tài liệu và PostgreSQL vẫn là một RDBMS truyền thống. Kiểm tra mục tiêu của bạn mà bạn có thể muốn tìm kiếm văn bản trong một số bài viết. Bất kể PostgreSQL được thực hiện tốt như thế nào trên các tìm kiếm toàn văn của nó, Elaticsearch được thiết kế để tìm kiếm trong các văn bản và tài liệu khổng lồ (hoặc hồ sơ). Và kích thước bạn có thể muốn tìm kiếm càng nhiều, thì Elaticsearch càng tốt hơn PostgreQuery về hiệu suất. Ngoài ra, bạn cũng có thể nhận được nhiều lợi ích và hiệu suất tuyệt vời nếu bạn xử lý trước các bài đăng thành nhiều lĩnh vực và lập chỉ mục trước khi lưu trữ vào Elaticsearch.

Nếu bạn chắc chắn cần tính năng toàn văn, bạn có thể xem xét MSSQL, có thể làm tốt hơn PostgreQuery.

Trả lời về Nhận xét: Nên so sánh các thuộc tính trên các DB loại khác nhau đó là lẽ thường. Vì OP không cung cấp số lượng và kích thước của dữ liệu được lưu trữ. Nếu đây là dữ liệu tìm kiếm kích thước nhỏ, có thể chọn Postgre hoặc ES đều ổn. Tuy nhiên, nếu giao dịch và kho dữ liệu trở nên lớn hơn trong tương lai, ES sẽ nhận được lợi ích của nó.

Bạn có thể kiểm tra trang web này để biết thứ hạng hiện tại của từng loại DB và chọn loại tốt nhất trong số các yêu cầu, kiến ​​trúc và tăng trưởng dữ liệu trong tương lai của các ứng dụng của bạn.

Nếu PostgreSQL đã có trong ngăn xếp của bạn, thì tùy chọn tốt nhất cho bạn là sử dụng tìm kiếm toàn văn bản PostgreSQL.

Tại sao tìm kiếm toàn văn bản (FTS) trong PostgreSQL?

Bởi vì nếu không, bạn phải cung cấp nội dung cơ sở dữ liệu cho các công cụ tìm kiếm bên ngoài.

Các công cụ tìm kiếm bên ngoài (ví dụ: elaticsearch) rất nhanh NHƯNG :

• Họ không thể lập chỉ mục tất cả các tài liệu - có thể hoàn toàn ảo
• Họ không có quyền truy cập vào các thuộc tính - không có truy vấn phức tạp
• Chúng phải được duy trì - đau đầu vì DBA
• Đôi khi họ cần được chứng nhận
• Họ không cung cấp tìm kiếm tức thì (cần thời gian để tải xuống dữ liệu mới và reindex)
• Họ không cung cấp tính nhất quán - kết quả tìm kiếm có thể đã bị xóa khỏi cơ sở dữ liệu

Nếu bạn muốn đọc thêm về FTS trong PostgreSQL, có một bài thuyết trình tuyệt vời của Oleg Bartunov (Tôi đã trích xuất danh sách ở trên từ đây): " Bạn có cần Tìm kiếm toàn văn bản trong PostgreQuery không? "

Đây là một ví dụ ngắn về cách bạn có thể tạo "Tài liệu" (đọc tài liệu tìm kiếm văn bản) từ nhiều hơn một bảng trong SQL:

SELECT to_tsvector(posts.summary || ' ' || brands.name) 
FROM posts
INNER JOIN brands ON (brand_id = brands.id);

Nếu bạn đang sử dụng Django cho trang web thương mại điện tử của mình, bạn cũng có thể đọc bài viết này tôi đã viết trên " Tìm kiếm toàn văn bản trong Django với PostgreQuery "