ઇલાસ્ટિકસર્ચ સાથે શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન મેળવો! આ માર્ગદર્શિકા વૈશ્વિક શોધમાં સફળતા માટે ઇન્ડેક્સિંગ વ્યૂહરચના, ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન, હાર્ડવેર વિચારણા અને અદ્યતન તકનીકોને આવરી લે છે.
ઇલાસ્ટિકસર્ચ ઓપ્ટિમાઇઝેશન: વૈશ્વિક સ્તર માટે એક વ્યાપક માર્ગદર્શિકા
ઇલાસ્ટિકસર્ચ આધુનિક શોધ માળખાનો પાયાનો પથ્થર બની ગયું છે, જે ઇ-કોમર્સ ઉત્પાદન શોધથી લઈને લોગ એનાલિટિક્સ ડેશબોર્ડ્સ સુધીની દરેક વસ્તુને શક્તિ આપે છે. તેની વિતરિત પ્રકૃતિ અને શક્તિશાળી ક્વેરીંગ ક્ષમતાઓ તેને વિશાળ ડેટાસેટ્સ અને જટિલ શોધ આવશ્યકતાઓને સંભાળવા માટે આદર્શ બનાવે છે. જોકે, ઇલાસ્ટિકસર્ચથી શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન મેળવવા માટે સાવચેતીભર્યું આયોજન, ગોઠવણી અને સતત ઓપ્ટિમાઇઝેશનની જરૂર પડે છે. આ વ્યાપક માર્ગદર્શિકા ભૌગોલિક સ્થાન અથવા ઉદ્યોગને ધ્યાનમાં લીધા વિના, તમારા ઇલાસ્ટિકસર્ચ ડિપ્લોયમેન્ટની કાર્યક્ષમતા અને માપનીયતાને મહત્તમ કરવા માટે કાર્યક્ષમ વ્યૂહરચના અને શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરે છે.
ઇલાસ્ટિકસર્ચ આર્કિટેક્ચરને સમજવું
ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકોમાં ડૂબકી મારતા પહેલાં, ઇલાસ્ટિકસર્ચના મૂળભૂત આર્કિટેક્ચરને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે:
- નોડ્સ: ઇલાસ્ટિકસર્ચ ચલાવતા વ્યક્તિગત સર્વર્સ અથવા વર્ચ્યુઅલ મશીનો.
- ક્લસ્ટર્સ: નોડ્સનો સંગ્રહ જે ડેટા સ્ટોર કરવા અને ઇન્ડેક્સ કરવા માટે સાથે મળીને કામ કરે છે.
- ઇન્ડાઇસિસ (Indices): દસ્તાવેજોનું તાર્કિક જૂથ, જે સંબંધિત ડેટાબેઝમાં ટેબલ જેવું જ છે.
- દસ્તાવેજો: ઇલાસ્ટિકસર્ચમાં ડેટાનો મૂળભૂત એકમ, જે JSON ઓબ્જેક્ટ તરીકે રજૂ થાય છે.
- શાર્ડ્સ: માપનીયતા અને રીડન્ડન્સી માટે ઇન્ડાઇસિસને શાર્ડ્સમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, જે બહુવિધ નોડ્સ પર વિતરિત થાય છે.
- રેપ્લિકાસ: શાર્ડ્સની નકલો જે ફોલ્ટ ટોલરન્સ પ્રદાન કરે છે અને વાંચન પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે.
અસરકારક ઇલાસ્ટિકસર્ચ ઓપ્ટિમાઇઝેશનમાં પ્રદર્શન, માપનીયતા અને ફોલ્ટ ટોલરન્સ વચ્ચે ઇચ્છિત સંતુલન પ્રાપ્ત કરવા માટે આ ઘટકોને ટ્યુનિંગ કરવાનો સમાવેશ થાય છે.
ઇન્ડેક્સિંગ ઓપ્ટિમાઇઝેશન
ઇન્ડેક્સિંગ એ કાચા ડેટાને શોધી શકાય તેવા ફોર્મેટમાં રૂપાંતરિત કરવાની પ્રક્રિયા છે. ઇન્ડેક્સિંગ પ્રદર્શનને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવું લેટન્સી ઘટાડવા અને સમગ્ર સિસ્ટમ થ્રુપુટને સુધારવા માટે મહત્વપૂર્ણ છે.
૧. મેપિંગ ડિઝાઇન
મેપિંગ વ્યાખ્યાયિત કરે છે કે ઇલાસ્ટિકસર્ચે તમારા દસ્તાવેજોમાં દરેક ફીલ્ડનું અર્થઘટન અને સંગ્રહ કેવી રીતે કરવો જોઈએ. સાચા ડેટા પ્રકારો અને એનાલાઇઝર્સ પસંદ કરવાથી ઇન્ડેક્સિંગ અને ક્વેરી પ્રદર્શન પર નોંધપાત્ર અસર પડી શકે છે.
- ડેટાના પ્રકારો: દરેક ફીલ્ડ માટે સૌથી યોગ્ય ડેટા પ્રકારનો ઉપયોગ કરો. ઉદાહરણ તરીકે, જે ફીલ્ડ્સનો ઉપયોગ ચોક્કસ મેચિંગ માટે થાય છે તેના માટે
keywordનો ઉપયોગ કરો અને જે ફીલ્ડ્સને સંપૂર્ણ-ટેક્સ્ટ શોધની જરૂર હોય તેના માટેtextનો ઉપયોગ કરો. - એનાલાઇઝર્સ: એનાલાઇઝર્સનો ઉપયોગ ટેક્સ્ટ ફીલ્ડ્સને ટોકનાઇઝ અને નોર્મલાઇઝ કરવા માટે થાય છે. યોગ્ય એનાલાઇઝર પસંદ કરવું તે તમારી શોધ એપ્લિકેશનની ચોક્કસ જરૂરિયાતો પર આધાર રાખે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સામાન્ય હેતુની ટેક્સ્ટ શોધ માટે
standardએનાલાઇઝર એક સારો પ્રારંભિક બિંદુ છે, જ્યારેwhitespaceએનાલાઇઝર વ્હાઇટસ્પેસ-વિભાજિત ટોકન્સ ધરાવતા ફીલ્ડ્સ માટે યોગ્ય છે. બહુભાષીય સામગ્રી માટે સ્ટેમિંગ અને સ્ટોપ વર્ડ રિમૂવલ સુધારવા માટે ભાષા-વિશિષ્ટ એનાલાઇઝર્સ (દા.ત.,english,spanish,french) નો વિચાર કરો.
ઉદાહરણ: એક પ્રોડક્ટ કેટલોગ ઇન્ડેક્સનો વિચાર કરો. શોધની ચોકસાઈ સુધારવા માટે પ્રોડક્ટ નામ ફીલ્ડનું ભાષા-વિશિષ્ટ એનાલાઇઝર સાથે વિશ્લેષણ કરવું જોઈએ. પ્રોડક્ટ ID ફીલ્ડને ચોક્કસ મેચિંગ માટે keyword પ્રકાર તરીકે મેપ કરવું જોઈએ.
૨. બલ્ક ઇન્ડેક્સિંગ
દસ્તાવેજોને વ્યક્તિગત રીતે ઇન્ડેક્સ કરવાને બદલે, એક જ વિનંતીમાં બહુવિધ દસ્તાવેજોને ઇન્ડેક્સ કરવા માટે બલ્ક API નો ઉપયોગ કરો. આ ઓવરહેડ ઘટાડે છે અને ઇન્ડેક્સિંગની ગતિમાં નોંધપાત્ર સુધારો કરે છે. કોઈપણ ડેટા લોડિંગ પ્રક્રિયા માટે બલ્ક API આવશ્યક છે.
ઉદાહરણ: ૧૦૦૦ વ્યક્તિગત ઇન્ડેક્સ વિનંતીઓ મોકલવાને બદલે ૧૦૦૦ દસ્તાવેજોને એક જ બલ્ક વિનંતીમાં બેચ કરો. આનાથી પ્રદર્શનમાં નોંધપાત્ર સુધારો થઈ શકે છે.
૩. રિફ્રેશ ઇન્ટરવલ
રિફ્રેશ ઇન્ટરવલ નિયંત્રિત કરે છે કે ઇલાસ્ટિકસર્ચ નવા ઇન્ડેક્સ થયેલા દસ્તાવેજોને કેટલી વાર શોધી શકાય તેવા બનાવે છે. રિફ્રેશ ઇન્ટરવલ ઘટાડવાથી ઇન્ડેક્સિંગની ગતિ વધે છે પરંતુ શોધની લેટન્સી પણ વધી શકે છે. તમારી એપ્લિકેશનની ચોક્કસ જરૂરિયાતોને આધારે રિફ્રેશ ઇન્ટરવલને સમાયોજિત કરો. ઉચ્ચ-ઇન્જેશન દૃશ્યો માટે જ્યાં તાત્કાલિક શોધક્ષમતા નિર્ણાયક નથી, સ્વચાલિત રિફ્રેશને અક્ષમ કરવા માટે રિફ્રેશ ઇન્ટરવલને -1 પર સેટ કરવાનું વિચારો અને જરૂર મુજબ મેન્યુઅલ રિફ્રેશ કરો.
૪. ઇન્ડેક્સિંગ બફર સાઇઝ
ઇલાસ્ટિકસર્ચ ડિસ્કમાં ફ્લશ કરતા પહેલા મેમરીમાં ઇન્ડેક્સિંગ ડેટા સ્ટોર કરવા માટે બફરનો ઉપયોગ કરે છે. ઇન્ડેક્સિંગ બફરનું કદ વધારવાથી ઇન્ડેક્સિંગ પ્રદર્શન સુધરી શકે છે, પરંતુ તે મેમરીનો વપરાશ પણ વધારે છે. ઉપલબ્ધ મેમરી અને ઇન્ડેક્સિંગ થ્રુપુટની જરૂરિયાતોને આધારે ઇન્ડેક્સિંગ બફરનું કદ સમાયોજિત કરો.
૫. ટ્રાન્સલોગ ડ્યુરેબિલિટી
ટ્રાન્સલોગ એ એક ટ્રાન્ઝેક્શન લોગ છે જે ઇન્ડેક્સિંગ ઓપરેશન્સ માટે ડ્યુરેબિલિટી પ્રદાન કરે છે. ડિફૉલ્ટ રૂપે, ઇલાસ્ટિકસર્ચ દરેક ઓપરેશન પછી ટ્રાન્સલોગને fsync કરે છે, જે ખાતરી કરે છે કે નિષ્ફળતાની સ્થિતિમાં ડેટા ગુમાવાયો નથી. જોકે, આ ઇન્ડેક્સિંગ પ્રદર્શનને અસર કરી શકે છે. સહેજ ઓછી ડેટા ડ્યુરેબિલિટીના ભોગે ઇન્ડેક્સિંગની ગતિ સુધારવા માટે ટ્રાન્સલોગ ડ્યુરેબિલિટીને async પર સેટ કરવાનું વિચારો. નોંધ લો કે ડેટાની ખોટ હજુ પણ અસંભવિત છે, પરંતુ અત્યંત નિષ્ફળતાના દૃશ્યોમાં શક્ય છે.
ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન
શોધ લેટન્સી ઘટાડવા અને વપરાશકર્તા અનુભવ સુધારવા માટે ક્વેરી ઓપ્ટિમાઇઝેશન નિર્ણાયક છે. એક ખરાબ રીતે ઓપ્ટિમાઇઝ કરેલી ક્વેરી તમારા આખા ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્લસ્ટરને ઘૂંટણિયે પાડી શકે છે. ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્વેરી કેવી રીતે ચલાવે છે તે સમજવું અને સાચા ક્વેરી પ્રકારોનો ઉપયોગ કરવો શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરવાની ચાવી છે.
૧. ક્વેરીના પ્રકારો
ઇલાસ્ટિકસર્ચ વિવિધ પ્રકારની ક્વેરી ઓફર કરે છે, જે દરેક વિશિષ્ટ ઉપયોગના કેસો માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવી છે. સાચા ક્વેરી પ્રકારની પસંદગી પ્રદર્શન પર નોંધપાત્ર અસર કરી શકે છે.
- ટર્મ ક્વેરીઝ (Term Queries): કીવર્ડ્સના ચોક્કસ મેચિંગ માટે ટર્મ ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરો. તે ઇન્ડેક્સ કરેલા શબ્દો શોધવા માટે ઝડપી અને કાર્યક્ષમ છે.
- મેચ ક્વેરીઝ (Match Queries): સંપૂર્ણ-ટેક્સ્ટ શોધ માટે મેચ ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરો. તે ક્વેરી સ્ટ્રિંગનું વિશ્લેષણ કરે છે અને સંબંધિત શબ્દો ધરાવતા દસ્તાવેજોને મેચ કરે છે.
- રેન્જ ક્વેરીઝ (Range Queries): મૂલ્યોની ચોક્કસ શ્રેણીમાં શોધવા માટે રેન્જ ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરો. તે સંખ્યાત્મક અથવા તારીખ શ્રેણીના આધારે ડેટા ફિલ્ટર કરવા માટે કાર્યક્ષમ છે.
- બુલિયન ક્વેરીઝ (Boolean Queries): બુલિયન ઓપરેટર્સ (AND, OR, NOT) નો ઉપયોગ કરીને બહુવિધ ક્વેરીઝને જોડવા માટે બુલિયન ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરો. તે જટિલ શોધ માપદંડો બનાવવા માટે બહુમુખી છે.
- મલ્ટી-મેચ ક્વેરીઝ (Multi-Match Queries): જુદા જુદા બુસ્ટિંગ ફેક્ટર્સ સાથે બહુવિધ ફીલ્ડ્સમાં શોધવા માટે મલ્ટી-મેચ ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરો.
- વાઇલ્ડકાર્ડ ક્વેરીઝ (Wildcard Queries): વાઇલ્ડકાર્ડ્સ (
*,?) નો ઉપયોગ કરીને પેટર્ન મેચ કરવા માટે વાઇલ્ડકાર્ડ ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરો. વાઇલ્ડકાર્ડ ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરતી વખતે સાવચેત રહો, કારણ કે તે ધીમી અને સંસાધન-સઘન હોઈ શકે છે. - ફઝી ક્વેરીઝ (Fuzzy Queries): શોધ શબ્દ જેવા જ દસ્તાવેજો શોધવા માટે ફઝી ક્વેરીઝનો ઉપયોગ કરો, ભલે તેમાં ખોટી જોડણી અથવા ભિન્નતા હોય.
ઉદાહરણ: નામ દ્વારા ઉત્પાદનો શોધવા માટે, match ક્વેરીનો ઉપયોગ કરો. કિંમત શ્રેણી દ્વારા ઉત્પાદનો ફિલ્ટર કરવા માટે, range ક્વેરીનો ઉપયોગ કરો. બહુવિધ શોધ માપદંડોને જોડવા માટે, bool ક્વેરીનો ઉપયોગ કરો.
૨. ફિલ્ટરિંગ
વધુ ખર્ચાળ ક્વેરી લાગુ કરતાં પહેલાં શોધ પરિણામોને સંકુચિત કરવા માટે ફિલ્ટરિંગનો ઉપયોગ કરો. ફિલ્ટરિંગ સામાન્ય રીતે ક્વેરી કરતાં વધુ ઝડપી હોય છે, કારણ કે તે પૂર્વ-ઇન્ડેક્સ કરેલા ડેટા પર કાર્ય કરે છે.
ઉદાહરણ: ફિલ્ટરિંગ અને શોધ બંને માટે should ક્લોઝ સાથે bool ક્વેરીનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, ફિલ્ટરિંગ માટે filter ક્લોઝ અને શોધ માટે must ક્લોઝ સાથે bool ક્વેરીનો ઉપયોગ કરો.
૩. કેશિંગ
ઇલાસ્ટિકસર્ચ પ્રદર્શન સુધારવા માટે વારંવાર ઉપયોગમાં લેવાતી ક્વેરીઝ અને ફિલ્ટર્સને કેશ કરે છે. કેશ હિટ રેટને મહત્તમ કરવા અને ક્વેરી લેટન્સી ઘટાડવા માટે કેશ સેટિંગ્સને ગોઠવો.
- નોડ ક્વેરી કેશ: નોડ સ્તરે ક્વેરીઝના પરિણામોને કેશ કરે છે.
- શાર્ડ રિક્વેસ્ટ કેશ: શાર્ડ-સ્તરની વિનંતીઓના પરિણામોને કેશ કરે છે.
વાંચન-ભારે વર્કલોડ માટે કેશિંગ સક્ષમ કરો અને ઉપલબ્ધ મેમરીના આધારે કેશનું કદ સમાયોજિત કરો.
૪. પેજિનેશન
એક જ વિનંતીમાં મોટી સંખ્યામાં દસ્તાવેજો પુનઃપ્રાપ્ત કરવાનું ટાળો. નાના ભાગોમાં પરિણામો પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે પેજિનેશનનો ઉપયોગ કરો. આ ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્લસ્ટર પરનો ભાર ઘટાડે છે અને પ્રતિસાદ સમય સુધારે છે.
- સાઇઝ અને ફ્રોમ (Size and From): પરિણામોને પેજિનેટ કરવા માટે
sizeઅનેfromપેરામીટર્સનો ઉપયોગ કરો. - સ્ક્રોલ API (Scroll API): ક્રમિક રીતે મોટા ડેટાસેટ્સ પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે સ્ક્રોલ API નો ઉપયોગ કરો.
૫. પ્રોફાઇલિંગ
તમારી ક્વેરીઝના પ્રદર્શનનું વિશ્લેષણ કરવા માટે ઇલાસ્ટિકસર્ચ પ્રોફાઇલિંગ API નો ઉપયોગ કરો. પ્રોફાઇલિંગ API ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્વેરીઝ કેવી રીતે ચલાવે છે તે વિશે વિગતવાર માહિતી પ્રદાન કરે છે અને સંભવિત અવરોધોને ઓળખે છે. તમારી ક્વેરીઝને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવા અને પ્રદર્શન સુધારવા માટે આ માહિતીનો ઉપયોગ કરો. ધીમી ક્વેરીઝને ઓળખો અને સુધારણા માટેના ક્ષેત્રો, જેમ કે બિનકાર્યક્ષમ ફિલ્ટર્સ અથવા ગુમ થયેલ ઇન્ડેક્સ, ને નિર્દેશિત કરવા માટે તેમના એક્ઝેક્યુશન પ્લાનનું વિશ્લેષણ કરો.
હાર્ડવેર વિચારણા
ઇલાસ્ટિકસર્ચના પ્રદર્શનમાં હાર્ડવેર ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર નિર્ણાયક ભૂમિકા ભજવે છે. શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરવા માટે યોગ્ય હાર્ડવેર ઘટકો પસંદ કરવા અને તેમને યોગ્ય રીતે ગોઠવવા આવશ્યક છે.
૧. સીપીયુ (CPU)
ઇલાસ્ટિકસર્ચ સીપીયુ-સઘન છે, ખાસ કરીને ઇન્ડેક્સિંગ અને ક્વેરી પ્રોસેસિંગ દરમિયાન. શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન માટે ઉચ્ચ ક્લોક સ્પીડ અને બહુવિધ કોરવાળા સીપીયુ પસંદ કરો. સુધારેલા વેક્ટર પ્રોસેસિંગ માટે AVX-512 સૂચનાઓવાળા સીપીયુનો ઉપયોગ કરવાનું વિચારો.
૨. મેમરી
ઇલાસ્ટિકસર્ચ કેશિંગ અને ઇન્ડેક્સિંગ માટે મેમરી પર ખૂબ આધાર રાખે છે. ઇલાસ્ટિકસર્ચ હીપ અને ઓપરેટિંગ સિસ્ટમ કેશ માટે પૂરતી મેમરી ફાળવો. ભલામણ કરેલ હીપનું કદ સામાન્ય રીતે ઉપલબ્ધ RAM ના ૫૦% હોય છે, જે મહત્તમ ૩૨GB સુધી હોય છે.
૩. સ્ટોરેજ
ઇલાસ્ટિકસર્ચ ડેટા સ્ટોર કરવા માટે SSDs જેવા ઝડપી સ્ટોરેજ ઉપકરણોનો ઉપયોગ કરો. SSDs પરંપરાગત હાર્ડ ડ્રાઇવ્સની તુલનામાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ સારું વાંચન અને લેખન પ્રદર્શન પ્રદાન કરે છે. હજી વધુ ઝડપી પ્રદર્શન માટે NVMe SSDs નો ઉપયોગ કરવાનું વિચારો.
૪. નેટવર્ક
ઇલાસ્ટિકસર્ચ નોડ્સ વચ્ચે ઉચ્ચ-બેન્ડવિડ્થ, ઓછી-લેટન્સી નેટવર્ક કનેક્શનની ખાતરી કરો. આ વિતરિત શોધ કામગીરી માટે નિર્ણાયક છે. શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન માટે ૧૦ ગીગાબીટ ઇથરનેટ અથવા તેનાથી વધુ ઝડપી નેટવર્કનો ઉપયોગ કરો.
ક્લસ્ટર રૂપરેખાંકન
તમારા ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્લસ્ટરને યોગ્ય રીતે ગોઠવવું માપનીયતા, ફોલ્ટ ટોલરન્સ અને પ્રદર્શન માટે આવશ્યક છે.
૧. શાર્ડિંગ
શાર્ડિંગ તમને તમારા ડેટાને બહુવિધ નોડ્સ પર વિતરિત કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે માપનીયતા અને પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે. તમારા ડેટાના કદ અને તમારા ક્લસ્ટરમાં નોડ્સની સંખ્યાના આધારે શાર્ડ્સની યોગ્ય સંખ્યા પસંદ કરો. ઓવર-શાર્ડિંગથી ઓવરહેડ વધી શકે છે, જ્યારે અન્ડર-શાર્ડિંગ માપનીયતાને મર્યાદિત કરી શકે છે.
અંગૂઠાનો નિયમ: ૨૦GB થી ૪૦GB ના કદના શાર્ડ્સનું લક્ષ્ય રાખો.
૨. રેપ્લિકાસ
રેપ્લિકાસ ફોલ્ટ ટોલરન્સ પ્રદાન કરે છે અને વાંચન પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે. ઇચ્છિત સ્તરની રીડન્ડન્સી અને વાંચન થ્રુપુટની જરૂરિયાતોના આધારે રેપ્લિકાસની સંખ્યા ગોઠવો. એક સામાન્ય ગોઠવણી ಪ್ರತಿ શાર્ડ એક રેપ્લિકા છે.
૩. નોડ રોલ્સ
ઇલાસ્ટિકસર્ચ જુદા જુદા નોડ રોલ્સને સપોર્ટ કરે છે, જેમ કે માસ્ટર નોડ્સ, ડેટા નોડ્સ અને કોઓર્ડિનેટિંગ નોડ્સ. દરેક નોડના ચોક્કસ કાર્યોના આધારે નોડ રોલ્સ સોંપો. સમર્પિત માસ્ટર નોડ્સ ક્લસ્ટર મેનેજમેન્ટ માટે જવાબદાર છે, જ્યારે ડેટા નોડ્સ ડેટા સ્ટોર અને ઇન્ડેક્સ કરે છે. કોઓર્ડિનેટિંગ નોડ્સ આવનારી વિનંતીઓને હેન્ડલ કરે છે અને તેને યોગ્ય ડેટા નોડ્સમાં વિતરિત કરે છે.
૪. રાઉટિંગ
રાઉટિંગ તમને નિયંત્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે કે દસ્તાવેજ કયા શાર્ડ્સમાં ઇન્ડેક્સ થાય છે. સંબંધિત દસ્તાવેજો સમાન શાર્ડ પર સંગ્રહિત થાય તેની ખાતરી કરીને ક્વેરી પ્રદર્શનને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે રાઉટિંગનો ઉપયોગ કરો. આ એવી એપ્લિકેશનો માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે જેને સંબંધિત દસ્તાવેજો શોધવાની જરૂર હોય છે.
મોનિટરિંગ અને જાળવણી
તમારા ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્લસ્ટરના સ્વાસ્થ્ય અને પ્રદર્શનને જાળવવા માટે સતત મોનિટરિંગ અને જાળવણી આવશ્યક છે.
૧. મોનિટરિંગ ટૂલ્સ
તમારા ક્લસ્ટરના પ્રદર્શનને ટ્રેક કરવા માટે કિબાના જેવા ઇલાસ્ટિકસર્ચ મોનિટરિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરો. CPU ઉપયોગ, મેમરી વપરાશ, ડિસ્ક I/O, અને ક્વેરી લેટન્સી જેવા મુખ્ય મેટ્રિક્સનું મોનિટરિંગ કરો. સંભવિત સમસ્યાઓની સૂચના આપવા માટે એલર્ટ્સ સેટ કરો.
૨. લોગ વિશ્લેષણ
ભૂલો અને પ્રદર્શનની અવરોધોને ઓળખવા માટે ઇલાસ્ટિકસર્ચ લોગનું વિશ્લેષણ કરો. ક્લસ્ટરના તમામ નોડ્સમાંથી લોગને કેન્દ્રિત કરવા અને વિશ્લેષણ કરવા માટે ઇલાસ્ટિકસર્ચ જેવા લોગ એગ્રીગેશન ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરો.
૩. ઇન્ડેક્સ મેનેજમેન્ટ
તમારા ઇન્ડાઇસિસને નિયમિતપણે ઓપ્ટિમાઇઝ અને જાળવો. સ્ટોરેજ ખર્ચ ઘટાડવા અને ક્વેરી પ્રદર્શન સુધારવા માટે જૂનો અથવા અપ્રસ્તુત ડેટા કાઢી નાખો. રોલઓવર, શ્રિંક અને ડિલીટ જેવા ઇન્ડેક્સ મેનેજમેન્ટ કાર્યોને સ્વચાલિત કરવા માટે ઇન્ડેક્સ લાઇફસાઇકલ મેનેજમેન્ટ (ILM) નો ઉપયોગ કરો.
૪. ક્લસ્ટર અપડેટ્સ
તમારા ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્લસ્ટરને નવીનતમ સંસ્કરણો સાથે અપ ટુ ડેટ રાખો. નવા સંસ્કરણોમાં ઘણીવાર પ્રદર્શન સુધારણા, બગ ફિક્સેસ અને સુરક્ષા પેચનો સમાવેશ થાય છે. ડાઉનટાઇમ ઘટાડવા માટે ક્લસ્ટર અપડેટ્સની કાળજીપૂર્વક યોજના બનાવો અને તેને અમલમાં મૂકો.
અદ્યતન ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો
મૂળભૂત ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો ઉપરાંત, ઘણી અદ્યતન વ્યૂહરચનાઓ છે જે ઇલાસ્ટિકસર્ચના પ્રદર્શનને વધુ વધારી શકે છે.
૧. સર્કિટ બ્રેકર્સ
ઇલાસ્ટિકસર્ચ આઉટ-ઓફ-મેમરી ભૂલોને રોકવા માટે સર્કિટ બ્રેકર્સનો ઉપયોગ કરે છે. સર્કિટ બ્રેકર્સ મેમરી વપરાશનું નિરીક્ષણ કરે છે અને ઉપલબ્ધ મેમરી કરતાં વધી જવાની શક્યતા ધરાવતા ઓપરેશન્સને અટકાવે છે. ઉપલબ્ધ મેમરી અને વર્કલોડની લાક્ષણિકતાઓના આધારે સર્કિટ બ્રેકર સેટિંગ્સને સમાયોજિત કરો.
૨. ફીલ્ડ ડેટા લોડિંગ
ફીલ્ડ ડેટાનો ઉપયોગ ટેક્સ્ટ ફીલ્ડ્સ પર સૉર્ટિંગ અને એગ્રીગેશન્સ માટે થાય છે. મેમરીમાં ફીલ્ડ ડેટા લોડ કરવો સંસાધન-સઘન હોઈ શકે છે. મોટા ટેક્સ્ટ ફીલ્ડ્સ પર સૉર્ટિંગ અને એગ્રીગેશન્સ માટે ફીલ્ડ ડેટાને બદલે ડોક વેલ્યુઝનો ઉપયોગ કરો. ડોક વેલ્યુઝ ડિસ્ક પર સંગ્રહિત થાય છે અને મોટા ડેટાસેટ્સ માટે વધુ કાર્યક્ષમ છે.
૩. એડેપ્ટિવ રેપ્લિકા સિલેક્શન
ઇલાસ્ટિકસર્ચ રેપ્લિકાના પ્રદર્શન અને ઉપલબ્ધતાના આધારે ક્વેરી માટે શ્રેષ્ઠ રેપ્લિકાને આપમેળે પસંદ કરી શકે છે. ઉચ્ચ-ટ્રાફિક દૃશ્યોમાં ક્વેરી પ્રદર્શન સુધારવા માટે એડેપ્ટિવ રેપ્લિકા સિલેક્શન સક્ષમ કરો.
૪. ઇન્ડેક્સ સોર્ટિંગ
તમારા ઇન્ડેક્સમાં દસ્તાવેજોને ચોક્કસ ફીલ્ડના આધારે સૉર્ટ કરો. આ સમાન સૉર્ટિંગ ઓર્ડરનો ઉપયોગ કરતી ક્વેરીઝ માટે ક્વેરી પ્રદર્શન સુધારી શકે છે. ઇન્ડેક્સ સૉર્ટિંગ ખાસ કરીને સમય-આધારિત ઇન્ડાઇસિસ માટે ઉપયોગી થઈ શકે છે, જ્યાં ક્વેરીઝ ઘણીવાર સમય શ્રેણી પર ફિલ્ટર કરે છે.
૫. ફોર્સ મર્જ
સેગમેન્ટ્સની સંખ્યા ઘટાડવા અને ક્વેરી પ્રદર્શન સુધારવા માટે તમારા ઇન્ડેક્સમાં સેગમેન્ટ્સને ફોર્સ મર્જ કરો. ફોર્સ મર્જ ઓફ-પીક કલાકો દરમિયાન થવું જોઈએ, કારણ કે તે સંસાધન-સઘન હોઈ શકે છે. સેગમેન્ટ્સને એકીકૃત કરવા માટે max_num_segments પેરામીટર સાથે _forcemerge API નો ઉપયોગ કરવાનું વિચારો.
વૈશ્વિક વિચારણા
વૈશ્વિક વાતાવરણમાં ઇલાસ્ટિકસર્ચ ડિપ્લોય કરતી વખતે, ધ્યાનમાં લેવા માટે ઘણા વધારાના પરિબળો છે.
૧. ભૌગોલિક-વિતરણ
વિશ્વભરના વપરાશકર્તાઓ માટે લેટન્સી ઘટાડવા અને ઉપલબ્ધતા સુધારવા માટે બહુવિધ ભૌગોલિક પ્રદેશોમાં ઇલાસ્ટિકસર્ચ ક્લસ્ટર ડિપ્લોય કરો. જુદા જુદા પ્રદેશોમાં ક્લસ્ટર્સ વચ્ચે ડેટા સિંક્રનાઇઝ કરવા માટે ક્રોસ-ક્લસ્ટર રેપ્લિકેશન (CCR) નો ઉપયોગ કરો.
૨. ભાષા સપોર્ટ
ઇલાસ્ટિકસર્ચ ટેક્સ્ટ ડેટાને ઇન્ડેક્સ કરવા અને ક્વેરી કરવા માટે વ્યાપક ભાષા સપોર્ટ પ્રદાન કરે છે. જુદી જુદી ભાષાઓ માટે શોધની ચોકસાઈ સુધારવા માટે ભાષા-વિશિષ્ટ એનાલાઇઝર્સનો ઉપયોગ કરો. અદ્યતન યુનિકોડ સપોર્ટ માટે ICU પ્લગઇનનો ઉપયોગ કરવાનું વિચારો.
૩. ટાઇમ ઝોન
સમય-આધારિત ડેટાને ઇન્ડેક્સ અને ક્વેરી કરતી વખતે ટાઇમ ઝોનને યોગ્ય રીતે હેન્ડલ કરો. તારીખોને UTC ફોર્મેટમાં સ્ટોર કરો અને તેને પ્રદર્શિત કરતી વખતે વપરાશકર્તાના સ્થાનિક ટાઇમ ઝોનમાં રૂપાંતરિત કરો. date ડેટા પ્રકારનો ઉપયોગ કરો અને યોગ્ય ટાઇમ ઝોન ફોર્મેટ સ્પષ્ટ કરો.
૪. ડેટા સ્થાનિકીકરણ
તમારા ઇલાસ્ટિકસર્ચ ઇન્ડાઇસિસ ડિઝાઇન કરતી વખતે ડેટા સ્થાનિકીકરણની જરૂરિયાતોને ધ્યાનમાં લો. વપરાશકર્તાના સ્થાન અથવા પ્રદેશના આધારે જુદા જુદા ઇન્ડાઇસિસમાં ડેટા સ્ટોર કરો. આ વિશ્વના જુદા જુદા ભાગોમાં વપરાશકર્તાઓ માટે ક્વેરી પ્રદર્શન સુધારી શકે છે અને લેટન્સી ઘટાડી શકે છે.
નિષ્કર્ષ
ઇલાસ્ટિકસર્ચ ઓપ્ટિમાઇઝેશન એક સતત પ્રક્રિયા છે જેમાં સતત મોનિટરિંગ, વિશ્લેષણ અને ટ્યુનિંગની જરૂર પડે છે. આ માર્ગદર્શિકામાં દર્શાવેલ વ્યૂહરચનાઓ અને શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિઓનું પાલન કરીને, તમે ઇલાસ્ટિકસર્ચની સંપૂર્ણ ક્ષમતાને અનલૉક કરી શકો છો અને તમારી શોધ એપ્લિકેશનો માટે શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન પ્રાપ્ત કરી શકો છો, ભલે તે ગમે તેટલા મોટા પાયે હોય કે વૈશ્વિક પહોંચ ધરાવતી હોય. તમારી ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રયાસોને તમારી એપ્લિકેશનની ચોક્કસ જરૂરિયાતોને અનુરૂપ બનાવવાનું યાદ રાખો અને જેમ જેમ તમારા ડેટા અને વપરાશની પેટર્ન વિકસિત થાય તેમ તમારી ગોઠવણીને સતત મોનિટર કરો અને સમાયોજિત કરો. અસરકારક ઓપ્ટિમાઇઝેશન એક યાત્રા છે, મંઝિલ નહીં.