มารู้จักกับ Elasticseach ที่ใช้ทำ Search engine กัน

สามารถดู video ของหัวข้อนี้ก่อนได้ ดู video

Elasticsearch คืออะไร ?

Elasticsearch คือเครื่องมือสำหรับค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลแบบกระจาย (distributed) โจทย์ใหญ่ๆของ Elasticsearch คือช่วยทำให้ค้นหาสิ่งต่างๆใน DB ได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น (คิดภาพเหมือนพวก Search Engine เลย)

องค์ประกอบใหญ่ๆของ Elasticsearch จะมีอยู่ 3 ส่วนคือ

Database index = เอาข้อมูลทั้งหมด (ที่เป็น raw data) มาใส่ index (inverted index) จัดเรียงใหม่ (ให้อารมณ์เหมือนทำสารบัญหนังสือ)
Relevancy = ใช้หลักการ TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) มาช่วยในการค้นหา
Dashboard = ใช้ร่วมกับ kibana สำหรับการแสดงผล Dashboard filter ข้อมูลต่างๆและกราฟสรุปข้อมูลออกมาได้

ซึ่งปกติ Elasticsearch จะใช้กับ

ระบบ Log = เนื่องจาก log ในแต่ละระบบมันเยอะมาก Elasticsearch ก็จะช่วยทำให้เราค้นหา log ในแต่ละระบบได้ง่ายขึ้น (มันใช้ทำพวก log analytic เช่น Fraud Detection)
ระบบ Search engine = เช่น ค้นหาสินค้าจากหน้าบ้าน จะช่วยทำให้ค้นหาสินค้าได้ไวขึ้นมาก
ระบบ Monitoring = สำหรับเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ และ filter ข้อมูลมาวิเคราะห์ได้

มองง่ายๆมันคือ “ระบบเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ทีี่ค้นหาได้ไวและกระจายตัวได้” อะไรที่เราต้องการทำภายใต้โจทย์นี้ = Elasticsearch ทำได้หมด

ทำไมต้อง Elasticsearch มันเหนือว่า NoSQL ทั่วไปยังไงบ้าง ?

แน่นอน คนชอบเปรียบเทียบ Elasticsearch กับ NoSQL ที่เป็น Database document เหมือนกัน คำถามก็คือมันมีความแตกต่่างกันยังไงระหว่าง 2 ตัวนี้

Elasticsearch คือ “เครื่องมือ” สำหรับการค้นหาที่ build on top อยู่บน Apache Lucene จริงอยู่ที่เบื้องหลังมันเป็น NoSQL เหมือนกัน แต่ด้วยความที่มันเป็นเครื่องมือที่ bulid มาเสริม NoSQL มันจึงได้คุณสมับัติเพิ่มเติมเข้ามาจาก NoSQL ทั่วๆไป (เทียบกับ MongoDB, Cassandra, Couchbase)

ข้อดีของ Elasticsearch เทียบกับ NoSQL ทั่วไป

Full-Text Search Capabilities = ทำ search text กับ field ของข้อมูลได้, ทำทีละหลาย field พร้อมกันก็ได้ หรือทำทีละหลาย index (เทียบง่ายๆทีละหลาย table ในฐานข้อมูล) ก็ได้
Ranking = สามารถจัด Ranking ความเหมือนของข้อความออกมาได้ (ใช้ทำกับ Similarity search ออกมาได้)
Scalability = มี feature Horizontal scale มาในตัวเลย (มัน support การ scale แบบ cluster ให้อยู่แล้ว เพราะตัวมันโดน design มาแบบ distributed อยู่แล้ว)
Real-Time Indexing = ทำ index ให้อัตโนมัติทันทีที่ insert ข้อมูลเข้าไป
RestFUL API support = มี API ที่สามารถยิงทดสอบใช้งานได้ทันที (โดยไม่ต้องลงอะไรเพิ่มเลย)

มันเลยจะมองว่าเป็นฐานข้อมูลอย่าง NoSQL ตรงๆก็ไม่ได้ มันควรถูกมองเป็นเครื่องมือ

หลักการ Elasticsearch

หลักการของ Elasticsearch คือ

เราจะมี node สำหรับเก็บข้อมูลของ Elasticsearch (ซึ่งสามารถ run พร้อมกันหลาย node รวมกันเป็น Cluster ได้)
ในแต่ละ node มี Index ที่เก็บเป็น configuration ไว้ว่า ข้อมูลชุดนี้ (เปรียบได้กับ collection ของ Mongo หรือ table ใน SQL) จะมีข้อมูลอะไรจัดเก็บไว้บ้าง, มีรูปแบบการเก็บยังไงและ field ไหนบ้าง รวมถึงจะมีการเก็บข้อมูลเอาไว้ด้วยว่า ข้อมูลชุดนี้จะต้องมีกี่ Shard ในการกระจายข้อมูลบ้าง
Shard คือ หน่วยของการเก็บข้อมูล (index คือเก็บ structure, shard คือเก็บข้อมูล) โดย index จะทำการกระจายตัวข้อมูลออกมาเป็น shard เพื่อให้สามารถกระจายข้อมูลออกจากกันได้ (โดยจะเก็บในรูปแบบของ JSON Document)

ซึ่ง Shard ก็จะมี 2 ประเภทคือ Primary Shard และ Replica Shard

Primary Shard = ที่เก็บข้อมูลหลักของ document ใน index นั้น (ถ้ามีมากกว่า 1 Primary Shard = ข้อมูลจะกระจายออกจากแต่ละ Shard ประมาณเท่าๆกัน)

ซึ่งจริงๆ เราสามารถ scale โดยใช้ Primary Shard กระจายตัวไปแบบภาพบนก็ได้ แต่การทำแบบนี้ต้นทุน index จะสูงขึ้นเรื่อยๆ (เพราะมันต้องระบุตำแหน่งว่าข้อมุลนี้ อยู่ shard ไหนเครื่องไหนด้วย) รวมถึงตอนปรับ Primary shard ต้องมีการ reindex เพื่อปรับตอน Primary shard เปลี่ยนไปด้วย

Elasticsearch เลยมีอีกตัวหนึ่งคือ “Replica shard” เตรียมเอาไว้ 2. Replica Shard = Shard ที่ copy ข้อมูลจาก Primary shard เอาไว้ (อารมณ์ DB replica read ของพวกที่จัดการ DB เป็น cluster เลย) มีจุดประสงค์คือสำรองข้อมูลไว้กับ node อื่น และช่วยกระจาย read ของการอ่านข้อมูลใน Shard ของแต่ละตัวออกจากกันด้วย (ทำให้ Elasticsearch แข็งแกร่งในแง่)

Ref (ยืมภาพมาจาก): https://medium.com/insightera/%E0%B9%80%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B9%88%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%88%E0%B8%B1%E0%B8%94%E0%B9%80%E0%B8%81%E0%B9%87%E0%B8%9A%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%82%E0%B8%99%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%AB%E0%B8%8D%E0%B9%88%E0%B8%94%E0%B9%89%E0%B8%A7%E0%B8%A2-elasticsearch-4d70dbe6a79d

เคสที่เราจะมาทำวันนี้

เล่น Elasticsearch กันผ่าน docker-compose โดยจะลองเรียกข้อมูลผ่าน Rest API ของ Elasticsearch
และลองเรียกผ่าน Express เพื่อส่งผลลัพธ์เป็น JSON ตามที่เราต้องการ
เราจะลอง config Shard เพิ่มเติมเพื่อให้เห็นภาพการ Scale ของ Elastic search (เราจะมาเรียนรู้องค์ประกอบของ Elasticsearch กัน)

setup project

มีเพียง 3 files เท่านั้น

├── docker-compose.yml
├── index.js
└── package.json

โดย docker-compose จะทำการสร้าง container ของ 2 services คือ Elasticsearch และ Kibana

version: "3"

services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.0
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es01-data:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet

  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.0
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es02-data:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet

  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.14.0
    container_name: kibana
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es01:9200
    ports:
      - 5601:5601
    depends_on:
      - es01
    networks:
      - esnet

networks:
  esnet:

volumes:
  es01-data:
  es02-data:

ที่ package.json จะทำการลง package ไว้ดังนี้

{
  "name": "elasticsearch-basic",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "start": "npx nodemon index.js",
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "dependencies": {
    "@elastic/elasticsearch": "^7.17.11-patch.1",
    "@faker-js/faker": "^8.1.0",
    "express": "^4.18.2"
  },
  "devDependencies": {
    "nodemon": "^3.0.1"
  }
}

โดย package ที่เราจะลงจะประกอบด้วย

express สำหรับทำ API
faker สำหรับ mock data (ที่จะใส่ elasticsearch เข้าไป)
@elastic/elasticsearch library node สำหรับจัดการ Elastic search

เริ่มลอง API Elasticsearch กันก่อน

ลองใส่ข้อมูลเข้า Elasticsearch

POST http://localhost:9200/books/_doc

BODY:
{
  "title": "The Great Gatsby",
  "author": "F. Scott Fitzgerald",
  "genre": "Fiction",
  "published_date": "1925-04-10"
}

นับจำนวนข้อมูลใน index

GET http://localhost:9200/books/_count

ลอง search ข้อมูลผ่าน Elasticsearch

ดึงทั้งหมด

POST http://localhost:9200/books/_search?pretty

BODY:
{
  "size": 100,
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

ค้นหาเฉพาะ title

POST http://localhost:9200/books/_search?pretty

BODY:
{
  "size": 100,
  "query": {
    "match": {
      "title": "test"
    }
  }
}

ค้นหาแบบหลาย field

POST http://localhost:9200/books/_search?pretty

BODY:
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "gatsby",
      "fields": ["title", "author", "category"]
    }
  }
}

ดูว่าข้อมูลถูกเก็บอยู่ที่ไหนบ้าง

GET http://localhost:9200/_cat/shards/books?v

มาลองผ่าน Express กัน

เราจะมาทำ 3 API กัน

GET /init สำหรับทดลองใส่ข้อมูลจำนวนมากเข้าไป (เราจะวนลูปยิงไป)
GET /search?q=<text> สำหรับทดสอบการค้นหา
POST /insert?index=<index_name> สำหรับนำข้อมูลเข้า index เข้าไป

setting กันก่อน เราจะเพิ่มสิ่งเหล่านี้กันไปก่อน

library elasticsearch และทำการ connect ไปยัง localhost:9200
library faker สำหรับเตรียมใช้ faker ข้อมูล

const express = require("express");
const { Client } = require("@elastic/elasticsearch");
const { faker } = require("@faker-js/faker");

const app = express();
app.use(express.json());

const PORT = 8000;

const genres = [
  "Fantasy",
  "Science",
  "Mystery",
  "Historical",
  "Romance",
  "Horror",
  "Biography",
  "Adventure",
];

const getRandomGenre = () => {
  const randomIndex = Math.floor(Math.random() * genres.length);
  return genres[randomIndex];
};

// Instantiate Elasticsearch client
const client = new Client({ node: "http://localhost:9200" });

/* เดี๋ยวเราจะเพิ่ม code ตรงนี้กัน */

app.listen(PORT, () => {
  console.log(`Express server started on http://localhost:${PORT}`);
});

1. `GET /init`

app.get("/init", async (req, res) => {
  // จำนวนที่จะ gen
  for (let i = 0; i < 10000; i++) {
    let book = {
      title: faker.commerce.productName(),
      author: faker.person.fullName(),
      genre: getRandomGenre(),
    };
    console.log("position ", i, "title", book.title);
    await client.index({
      index: "old_books",
      body: book,
    });
  }
  res.send({ success: true, message: "Books indexed!" });
});

2. `GET /search?q=<text>`

app.get("/search", async (req, res) => {
  const { q } = req.query;

  if (!q) {
    return res.status(400).send({ error: "Query parameter q is required." });
  }

  try {
    const result = await client.search({
      index: "books",
      body: {
        query: {
          match: {
            title: q,
          },
        },
      },
    });

    res.send(result.body.hits.hits);
  } catch (error) {
    console.error("Elasticsearch error:", error);
    res.status(500).send({ error: "Failed to search." });
  }
});

3. `POST /insert?index=<index_name>`

app.post("/insert", async (req, res) => {
  const data = req.body;
  const { index } = req.query;

  if (!data) {
    return res.status(400).send({ error: "Data payload is required." });
  }

  try {
    const result = await client.index({
      index,
      body: data,
    });

    res.json({
      success: true,
      result,
    });
  } catch (error) {
    res.status(500).json({
      message: "Failed to insert data.",
      error,
    });
  }
});

การ deploy Elasticsearch ในปัจจุบัน

ถ้าเป็นสมัยก่อน ทุกคนจะพูดเป็นเสียงเดียวกันว่า “Amazon Elasticsearch Service”
ปัจจุบัน Elastic search ก็มี service เป็นของตัวเองอยู่ที่นี่ https://www.elastic.co/pricing/
จะไป deploy เองผ่าน cloud cluster อย่าง kube ก็ได้ (ปัจจุบัน Elastic search ไม่ใช่ Open source แล้ว แต่ยังคงใช้ free ได้)
และ AWS เปลี่ยนเป็น “https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service”

Ref: https://dev.to/aws-builders/elastic-search-and-open-search-a-brief-history-of-the-license-war-52cb

Reference

https://morphos.is/th/blog/faster-and-scalable-search-engine-using-elasticsearch https://medium.com/insightera/%E0%B9%80%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B9%88%E0%B8%A1%E0%B8%95%E0%B9%89%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%88%E0%B8%B1%E0%B8%94%E0%B9%80%E0%B8%81%E0%B9%87%E0%B8%9A%E0%B8%82%E0%B9%89%E0%B8%AD%E0%B8%A1%E0%B8%B9%E0%B8%A5%E0%B8%82%E0%B8%99%E0%B8%B2%E0%B8%94%E0%B9%83%E0%B8%AB%E0%B8%8D%E0%B9%88%E0%B8%94%E0%B9%89%E0%B8%A7%E0%B8%A2-elasticsearch-4d70dbe6a79d

29 ก.พ. 2567
รู้จักกับ Next Auth + Prisma
11 ต.ค. 2566
ทำไมถึงต้องใช้ Nuxt ทั้งๆที่มี Vue อยู่แล้ว ?
19 ก.พ. 2567
รู้จักกับ Design Pattern - Behavioral (Part 3/3)
29 พ.ย. 2566
รู้จักกับ Next.js 14 แบบ Quick Overview