Bạn cần một giải pháp tìm kiếm dữ liệu siêu tốc, mạnh mẽ và linh hoạt? Elasticsearch Query sẽ giúp bạn truy xuất thông tin nhanh chóng từ khối lượng dữ liệu khổng lồ, mang đến khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu. Bài viết này sẽ giúp bạn làm quen với các loại Elasticsearch Query từ cơ bản đến nâng cao, giúp bạn làm chủ công cụ này một cách nhanh nhất.
Đọc bài viết để hiểu rõ hơn về:
- Elasticsearch Query là gì?
- Tại sao Query lại quan trọng trong Elasticsearch?
- Các loại Elasticsearch Query cơ bản
- Các loại Elasticsearch Query nâng cao
- Cách tối ưu hóa hiệu suất truy vấn bằng Elasticsearch Query
Elasticsearch Query là gì?
Elasticsearch Query được đưa vào công cụ tìm kiếm để tìm các tài liệu cụ thể từ một hoặc nhiều chỉ mục. Elasticsearch Query được thiết kế như một công cụ tìm kiếm và phân tích RESTful phân tán, giúp Elasticsearch hữu ích cho việc tìm kiếm toàn văn, phân tích thời gian thực và trực quan hóa dữ liệu. Elasticsearch Query hiệu quả trong việc tìm kiếm khối lượng dữ liệu lớn.
Đọc thêm: Từ A đến Z về Elasticsearch: “Vũ khí” bí mật cho các ứng dụng dữ liệu lớn
Tại sao Query lại quan trọng trong Elasticsearch?
Query đóng vai trò then chốt trong Elasticsearch vì nó là phương tiện chính để bạn tương tác và khai thác dữ liệu trong hệ thống. Cụ thể các vai trò của Query là:
- Truy xuất dữ liệu chính xác và nhanh chóng: Query cho phép tìm kiếm và truy xuất thông tin cụ thể từ kho dữ liệu khổng lồ được lưu trữ trong Elasticsearch. Từ đó bạn định nghĩa các tiêu chí tìm kiếm chi tiết để lọc và thu hẹp kết quả, đảm bảo bạn chỉ nhận được những thông tin liên quan nhất.
- Phân tích dữ liệu chuyên sâu: Ngoài việc tìm kiếm, Query còn hỗ trợ các chức năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ như: tổng hợp dữ liệu, tính toán thống kê và khám phá các mẫu dữ liệu ẩn sâu.
- Linh hoạt và mạnh mẽ: Elasticsearch cung cấp Query DSL – một ngôn ngữ truy vấn linh hoạt và mạnh mẽ, cho phép bạn xây dựng các truy vấn phức tạp và tinh vi. Nó hỗ trợ nhiều loại truy vấn khác nhau, từ tìm kiếm văn bản đơn giản đến truy vấn địa lý không gian và truy vấn theo thời gian.
- Tối ưu hóa hiệu suất tìm kiếm và phân tích dữ liệu: Elasticsearch cung cấp các công cụ và kỹ thuật để bạn tinh chỉnh truy vấn và đảm bảo thời gian phản hồi nhanh chóng.
- Ứng dụng đa dạng: Query là nền tảng cho nhiều ứng dụng khác nhau sử dụng Elasticsearch, bao gồm tìm kiếm trang web, phân tích nhật ký, giám sát ứng dụng và phân tích dữ liệu kinh doanh.
Các loại Elasticsearch Query phổ biến
Basic Match query
Truy vấn này cho phép chúng ta tìm kiếm một từ trong một trường cụ thể hoặc trong tất cả các trường.
Ví dụ, nếu chúng ta muốn tìm kiếm ‘Web Technology’ trong trường name, chúng ta cần thực hiện:
GET /companies/company/_search { "query": {"match": { "name": "Web Technology"}}, "_source": ["name", "brief_info"] }
{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 1, "max_score" : 2.9127758, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "1", "_score" : 2.9127758, "_source" : { "brief_info" : "You can improve yourself in web technology by using django, Elasticsearch, and CI/CD tools. You can work remotely in San Francisco by having too much fun!", "name" : "Web Technology Company" } } ] } }
- Từ ‘Web’ và ‘Technology’ được phân tích và tìm kiếm trong trường name. Kết quả trả về tài liệu khớp với cụm từ này.
- Trường _source được dùng để giới hạn các trường hiển thị trong kết quả.
Match Query phù hợp để tìm kiếm văn bản tự nhiên, không yêu cầu khớp chính xác từng từ, nhờ cơ chế phân tích (analysis) của Elasticsearch. Nếu cần tìm kiếm chính xác, nên dùng match_phrase thay vì match.
Nếu bạn muốn tìm kiếm một từ trong nhiều trường, hãy sử dụng truy vấn ‘multi_match’.
Ví dụ, khi muốn tìm kiếm các công ty có benefits ‘sport discount’ và ở city là ‘San Francisco’, chúng ta thực hiện lệnh sau:
GET /companies/company/_search { "query": { "multi_match": { "query": "San Francisco sport", "fields": ["city", "benefits"] } }, "_source": ["city", "benefits"] }
Truy vấn này sẽ tìm kiếm San Francisco và các từ ‘sport’ trong các trường ‘city’ và ‘benefits’. Bất cứ khi nào có sự trùng khớp, tài liệu đó sẽ được thêm vào kết quả. Do đó, output sẽ là:
{ "took" : 0, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 1, "max_score" : 2.1784625, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "1", "_score" : 2.1784625, "_source" : { "benefits" : "snacks, learning budget, sport discount", "city" : "San Francisco" } } ] } }
Nếu không chỉ định các trường trong truy vấn multi_match, từ mong muốn sẽ được tìm kiếm trong tất cả các trường. Khi bắt đầu lập chỉ mục, Elasticsearch giữ tất cả các trường trong trường _all. Trường _all được tạo bằng cách nối tất cả các source trường của tài liệu. Và Elasticsearch có thể tìm kiếm từ mong muốn bằng cách xem trường _all này.
Lưu ý: Trong các phiên bản Elasticsearch trước 7.x, điều này dựa trên trường _all (kết hợp tất cả các trường nguồn). Tuy nhiên, từ phiên bản 7.x trở đi, _all đã bị loại bỏ. Thay vào đó, bạn cần chỉ định rõ các trường hoặc dùng copy_to để tạo trường tổng hợp riêng.
Ví dụ, hãy tìm kiếm ‘web technology’ trong tất cả các trường bằng cách sử dụng loại truy vấn multi_match.
GET /companies/company/_search { "query": { "multi_match": { "query": "web technology" } } }
Output sẽ trả về các tài liệu có từ ‘web’ hoặc ‘technology’ trong bất kỳ trường nào:
{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 2, "max_score" : 2.9127758, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "1", "_score" : 2.9127758, "_source" : { "name" : "Web Technology Company", "found_year" : "2012-12-28", "avg_salary" : "5000$", "benefits" : "snacks, learning budget, sport discount", "num_emp" : 2000, "city" : "San Francisco", "country" : "USA", "brief_info" : "You can improve yourself in web technology by using django, Elasticsearch, and CI/CD tools. You can work remotely in San Francisco by having too much fun!" } }, { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "3", "_score" : 1.4868822, "_source" : { "name" : "Machine Learning Company", "found_year" : "2011-02-10", "avg_salary" : "9000$", "benefits" : "rented-house, snacks, learning budget, rented car", "num_emp" : 500, "city" : "Ankara", "country" : "Turkey", "brief_info" : "Do you want to imporove yourself in machine learning and web technology? So this is right place to work. Come and enjoy your workdays. You can work remotely and enjoy the view of the capital city, Ankara!" } } ] } }
Bool query
Truy vấn Bool được sử dụng để viết truy vấn với toán tử AND/OR/NOT thông qua must (AND), should (OR), và must_not (NOT).
Ví dụ, nếu muốn tìm kiếm các công ty có benefits là ‘sports’ HOẶC ‘rented-house’ và KHÔNG ở các city ‘Ankara’ VÀ ‘Amsterdam’, bạn thực hiện truy vấn sau:
GET /companies/company/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "bool": { "should": [ { "match": { "benefits": "sport" } }, { "match": { "benefits": "rented house" } } ] } } ], "must_not": [ { "bool": { "should": [ { "match": { "city": "Ankara" } }, { "match": { "city": "Amsterdam" } } ] } } ] } } }
Output:
{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 2, "max_score" : 1.6243635, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "2", "_score" : 1.6243635, "_source" : { "name" : "Defense Industry Company", "found_year" : "2001-10-10", "avg_salary" : "4000$", "benefits" : "rented-house, snacks, learning budget", "num_emp" : 100, "city" : "Munich", "country" : "Germany", "brief_info" : "In our company we are working for defense industry. We are using c++. Codes are protected and you can only work in the office!" } }, { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "1", "_score" : 1.2860802, "_source" : { "name" : "Web Technology Company", "found_year" : "2012-12-28", "avg_salary" : "5000$", "benefits" : "snacks, learning budget, sport discount", "num_emp" : 2000, "city" : "San Francisco", "country" : "USA", "brief_info" : "You can improve yourself in web technology by using django, Elasticsearch, and CI/CD tools. You can work remotely in San Francisco by having too much fun!" } } ] } }
Fuzzy query
Khi tìm kiếm bằng truy vấn match và multi_match, bạn có thể bật tính năng fuzzy matching cho các cụm từ viết sai chính tả.
Ví dụ, khi nhập ‘developmentmnt’ thay vì ‘development’ bằng fuzzy query, bạn vẫn có thể tìm thấy kết quả. Trong truy vấn tìm kiếm, chúng ta cần chỉ định giá trị độ sai lệch, nghĩa là bạn cho phép bao nhiêu ký tự lỗi đánh máy:
- Nếu viết 1, nghĩa là chỉ cho phép 1 ký tự không khớp
- Nếu nhập 2, nghĩa là cho phép 2 ký tự không khớp.
- Nếu chọn AUTO, nghĩa là tự động điều chỉnh dựa trên độ dài từ (thường là 0 cho từ < 3 ký tự, 1 cho từ 3-5 ký tự, 2 cho từ dài hơn).
Ví dụ về tìm kiếm bằng fuzzy query:
GET /companies/company/_search { "query": { "multi_match" : { "query" : "developmnt", "fields": ["name", "brief_info"], "fuzziness": "AUTO" } }, "_source": ["brief_info", "name"] }
Output:
{ "took" : 6, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 1, "max_score" : 1.3056316, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "4", "_score" : 1.3056316, "_source" : { "brief_info" : "Are you interested in embedded system development? If you know or desire to learn c++, and improve yourself in this area apply now!", "name" : "Embedded System Development Company" } } ] } }
Lưu ý: Fuzzy Query có thể làm tăng thời gian xử lý và tiêu tốn tài nguyên, nên chỉ dùng khi cần thiết.
Wildcard query và Regexp query
Truy vấn Wildcard cho phép bạn tìm kiếm một mẫu cụm từ phù hợp thay vì tìm kiếm cụm từ đầy đủ. Trong truy vấn Wildcard ? khớp với bất kỳ ký tự nào, * khớp với không hoặc nhiều ký tự.
Ví dụ, nếu muốn tìm kiếm developmentm* trong trường brief_info, chúng ta có thể thực hiện truy vấn sau:
GET /companies/company/_search { "query": { "wildcard" : { "brief_info": "developm*" } }, "_source": ["name", "brief_info"], "highlight": { "fields" : { "brief_info": {} } } }
Lưu ý: Wildcard hoạt động tốt trên trường keyword, nhưng với trường text, cần chú ý đến cách phân tích (analysis) vì * và ? không áp dụng trên từ đã được tokenized.
Truy vấn này sẽ khớp với bất kỳ tài liệu nào có ‘developmentm*’ trong trường brief_info. Vì từ ‘development’ phù hợp với cụm từ nên chúng ta sẽ thấy kết quả sau:
{ "took" : 4, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 1, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "4", "_score" : 1.0, "_source" : { "brief_info" : "Are you interested in embedded system development? If you know or desire to learn c++, and improve yourself in this area apply now!", "name" : "Embedded System Development Company" }, "highlight" : { "brief_info" : [ "Are you interested in embedded system <em>development</em>?" ] } } ] } }
Giống như truy vấn Wildcard, truy vấn Regexp cũng được sử dụng để tìm kiếm một mẫu phức tạp hơn truy vấn Wildcard. Ví dụ, khi muốn tìm kiếm các công ty ở các thành phố kết thúc bằng ‘m’, chúng ta thực hiện :
GET /companies/company/_search { "query": { "regexp" : { "city" : "[a-z]*m" } }, "_source": ["name", "city"], "highlight": { "fields" : { "city" : {} } } }
Output:
{ "took" : 2, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 1, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "5", "_score" : 1.0, "_source" : { "city" : "Amsterdam", "name" : "Internet of Things Company" }, "highlight" : { "city" : [ "<em>Amsterdam</em>" ] } } ] } }
Lưu ý: Regexp mạnh mẽ nhưng có thể chậm với biểu thức phức tạp hoặc dữ liệu lớn.
Match Phrase query
Truy vấn Match Phrase yêu cầu cụm từ tìm kiếm phải xuất hiện theo cùng thứ tự trong trường tìm kiếm, gần nhau. Ví dụ, nếu chúng ta tìm kiếm ‘web development’ trong trường brief_info , chúng ta nói rằng ‘web technology’ phải xuất hiện chính xác theo cùng thứ tự trong trường này. Hãy trình bày bằng một truy vấn Match Phrase ví dụ:
GET /companies/company/_search { "query": { "match_phrase": { "brief_info":"web technology" } }, "_source": ["name", "brief_info"], "highlight": { "fields" : { "brief_info": {} } } }
Output:
{ "took" : 10, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 2, "max_score" : 1.7182437, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "1", "_score" : 1.7182437, "_source" : { "brief_info" : "You can improve yourself in web technology by using django, Elasticsearch, and CI/CD tools. You can work remotely in San Francisco by having too much fun!", "name" : "Web Technology Company" }, "highlight" : { "brief_info" : [ "You can improve yourself in <em>web</em> <em>technology</em> by using django, Elasticsearch, and CI/CD tools." ] } }, { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "3", "_score" : 1.4868822, "_source" : { "brief_info" : "Do you want to imporove yourself in machine learning and web technology? So this is right place to work. Come and enjoy your workdays. You can work remotely and enjoy the view of the capital city, Ankara!", "name" : "Machine Learning Company" }, "highlight" : { "brief_info" : [ "Do you want to imporove yourself in machine learning and <em>web</em> <em>technology</em>?" ] } } ] } }
Nếu nhập cụm từ không tồn tại như ‘web tech’, kết quả sẽ trống như bên dưới:
{ "took" : 0, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 0, "max_score" : null, "hits" : [ ] } }
Term và Terms query
Truy vấn Term and Terms được sử dụng để tìm kiếm kết quả khớp chính xác trong trường. Nếu bạn muốn tìm kiếm các công ty có số nhân viên chính xác là 500, hãy sử dụng truy vấn term như bên dưới:
GET /companies/company/_search { "query": { "term": { "num_emp": { "value": "500" } } }, "_source": ["name", "num_emp"] }
Output:
{ "took" : 0, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 1, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "3", "_score" : 1.0, "_source" : { "name" : "Machine Learning Company", "num_emp" : 500 } } ] } }
Lưu ý: Với trường số hoặc keyword, term hoạt động tốt. Với trường text, cần dùng match thay vì term do cơ chế phân tích.
Range query
Truy vấn Range cho phép bạn tìm kiếm các giá trị trong phạm vi mong muốn, dùng các tham số như gte (≥), lte (≤). Ví dụ, bạn có thể tìm kiếm các công ty được thành lập sau năm 2010 và trước năm 2015 bằng cách thực hiện truy vấn sau:
GET /companies/company/_search { "query": { "range" : { "found_year": { "gte": "2010-01-01", "lte": "2015-12-31" } } }, "_source" : ["name","found_year"] }
Output:
{ "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : 2, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "found_year" : "2012-12-28", "name" : "Web Technology Company" } }, { "_index" : "companies", "_type" : "company", "_id" : "3", "_score" : 1.0, "_source" : { "found_year" : "2011-02-10", "name" : "Machine Learning Company" } } ] } }
Hướng dẫn tối ưu hóa hiệu suất truy vấn bằng Elasticsearch Query
Sử dụng filter cho truy vấn non-scoring
Khi bạn không cần tính điểm liên quan cho kết quả truy vấn của mình, hãy sử dụng filter thay vì loại match query. Filter nhanh hơn vì chúng không thực hiện tính toán điểm và thường được lưu trong bộ nhớ đệm để có hiệu suất tốt hơn. Ví dụ: sử dụng truy vấn ‘bool’ với mệnh đề ‘filter’:
GET /_search { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "now-1d" }}} ] } } }
Lưu ý: Kết quả từ filter không ảnh hưởng bởi điểm số, nên phù hợp cho các truy vấn chỉ cần lọc chính xác.
Viết lại các truy vấn để có hiệu suất tốt hơn
Một số truy vấn có thể được viết lại để cải thiện hiệu suất mà không làm thay đổi kết quả. Ví dụ, truy vấn ‘match_phrase’ có thể chậm hơn truy vấn ‘span_near’ với cùng tham số. Thay thế truy vấn ‘match_phrase’ bằng truy vấn ‘span_near’:
GET /_search { "query": { "span_near": { "clauses": [ { "span_term": { "content": "quick" }}, { "span_term": { "content": "brown" }}, { "span_term": { "content": "fox" }} ], "slop": 0, "in_order": true } } }
Lưu ý: span_near hiệu quả hơn với các cụm từ gần nhau, nhưng phức tạp hơn và chỉ nên dùng khi cần kiểm soát chặt chẽ khoảng cách từ.
Sử dụng tham số search_after để phân trang
Khi phân trang qua các tập kết quả lớn, tránh sử dụng tham số ‘from’ và ‘size’ vì chúng có thể gây ra sự cố về hiệu suất. Thay vào đó, hãy sử dụng tham số ‘search_after’ để phân trang hiệu quả hơn:
GET /_search { "size": 10, "query": { "match_all": {} }, "sort": [ { "date": "asc" }, { "_id": "asc" } ], "search_after": ["2022-01-01T00:00:00", "doc_id"] }
Lưu ý: search_after yêu cầu trường sắp xếp duy nhất (như _id) để đảm bảo kết quả nhất quán.
Tận dụng Query Cache
Bộ nhớ đệm được bật theo mặc định, vì vậy việc lưu bộ nhớ đệm sẽ tạo ra sự khác biệt nếu bộ nhớ đệm bị vô hiệu hóa ở cấp chỉ mục, để biết thêm thông tin, hãy theo liên kết này: https://stackoverflow.com/a/63828533/3112848. Để tận dụng tính năng này, hãy sử dụng tham số ‘request_cache’ để lưu vào bộ nhớ đệm cho các yêu cầu cụ thể:
GET /_search?request_cache=true { "query": { "bool": { "filter": [ { "term": { "status": "published" }}, { "range": { "publish_date": { "gte": "now-1d" }}} ] } } }
Lưu ý: Chỉ các truy vấn filter hoặc deterministic (xác định) mới được cache; các truy vấn như now thay đổi liên tục sẽ không được lưu.
Sử dụng API ‘profile’ để xác định các slow query
API ‘profile’ có thể giúp bạn xác định các slow query và hiểu các đặc điểm hiệu suất của chúng. Thêm tham số profile: true vào yêu cầu tìm kiếm của bạn để có thông tin hồ sơ chi tiết:
GET /_search { "profile": true, "query": { "match": { "title": "elasticsearch" } } }
Kết quả trả về thông tin chi tiết về thời gian thực thi từng bước, giúp tối ưu truy vấn hiệu quả hơn.
Câu hỏi thường gặp
Sự khác biệt giữa query và filter trong Elasticsearch là gì?
Một query (truy vấn) tham gia vào điểm số (mức độ phù hợp của truy vấn với tài liệu), trong khi filter (bộ lọc) chỉ “lọc” tài liệu mà không tính bất kỳ điểm số nào. Với truy vấn, bạn có thể sắp xếp theo các tài liệu có liên quan nhất (hành vi mặc định). Với bộ lọc, bạn chỉ có thể nói rằng một tài liệu có khớp hay không. Bộ lọc có thể được lưu vào bộ nhớ đệm, còn truy vấn thì không.
| Query | Filter |
| Tham gia vào điểm số (mức độ phù hợp của truy vấn với tài liệu). | Chỉ lọc tài liệu mà không tính bất kỳ điểm số nào. |
| Có thể sắp xếp theo tài liệu có liên quan nhất. | Chỉ có thể cho kết quả một tài liệu có khớp hay không. |
| Không lưu được vào bộ nhớ đệm. | Có thể được lưu vào bộ nhớ đệm. |
Lưu ý: Dùng filter trong bool khi chỉ cần lọc, kết hợp với must nếu cần cả điểm số và lọc.
So sánh Elasticsearch với SQL?
| Đặc trưng | SQL Server | Elasticsearch |
| Loại cơ sở dữ liệu | SQL Server là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ được phát triển bởi Microsoft. | Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm và phân tích. |
| Cấu trúc dữ liệu | Cho phép lưu trữ dữ liệu có cấu trúc dưới dạng bảng. | Có thể lưu trữ dữ liệu bán cấu trúc và không cấu trúc cùng với dữ liệu có cấu trúc. |
| Khả năng mở rộng | SQL Server có khả năng mở rộng hạn chế. Bạn có thể mở rộng theo chiều dọc, nhưng có thể phức tạp khi mở rộng theo chiều ngang. | Elasticsearch có thể dễ dàng mở rộng theo chiều ngang để xử lý các tập dữ liệu lớn. |
| Hiệu suất | Tuân thủ ACID và có thể được sử dụng hiệu quả cho các quy trình giao dịch OLTP. | Cho phép tìm kiếm toàn văn gần như theo thời gian thực để tạo điều kiện cho high throughput khi truy vấn dữ liệu văn bản. |
| Phân tích | SQL Server giúp bạn phân tích dữ liệu bằng các lệnh SQL đơn giản. | Elasticsearch hữu ích cho việc phân tích gần như theo thời gian thực trên các tập dữ liệu lớn. |
| Chi phí | Phiên bản Developer và Express miễn phí, trong khi bạn phải trả phí để sử dụng phiên bản enterprise, standard và web. | Phiên bản tự lưu trữ là miễn phí, trong khi bạn phải trả phí cho 4 phiên bản còn lại (Standard, Gold, Platinum và Enterprise). |
Elasticsearch có nhanh hơn PostgreSQL không?
Elasticsearch được biết đến với khả năng trả kết quả cực kỳ tốc độ như tìm kiếm và truy xuất dữ liệu gần như theo thời gian thực, khiến nó trở nên lý tưởng cho các trường hợp sử dụng truy xuất dữ liệu nhanh. Mặc dù không nhanh bằng Elasticsearch đối với các truy vấn liên quan đến tìm kiếm, nhưng PostgreSQL lại cực kỳ mạnh mẽ khi thực hiện các truy vấn phức tạp nhờ các thuật toán tối ưu hóa và lập chỉ mục tiên tiến.
Tổng kết
Với khả năng truy vấn linh hoạt, phân tích mạnh mẽ và tốc độ ấn tượng, Elasticsearch Query trở thành người bạn đồng hành không thể thiếu của các chuyên gia dữ liệu và nhà phát triển ứng dụng. Hy vọng những thông tin ITviec vừa chia sẻ sẽ giúp bạn khám phá những bí kíp để tận dụng tối đa sức mạnh của Elasticsearch Query để tăng hiệu suất hoạt động của ứng dụng.