Какую стратегию вы используете для синхронизации данных между вашей базой данных и Elasticsearch?

Question

Skylar

elasticsearch

Какую стратегию вы используете для синхронизации данных между вашей базой данных и Elasticsearch?

Привет! <br/> <br/> Хотел бы узнать, какую стратегию вы предпочитаете для поддержания актуальности данных в Elasticsearch? <br/> <br/> Рассмотрим три варианта: <br/> <br/> 1) Создание индекса один раз, при каждом CRUD-операции в базе данных отправляется соответствующий запрос в Elasticsearch. Минус этой стратегии в том, что потребуется дополнительный код, и существует риск рассинхронизации, если запрос не будет выполнен. <br/> <br/> 2) На уровне базы данных отслеживать, что было проиндексировано, а что требует обновления, используя, например, timestamp. Затем, с помощью cron-задания, обновлять только те записи, которые нуждаются в актуализации. Однако в этом случае может возникнуть проблема с удалением данных, если они реально удаляются, а не помечаются как удаленные (soft delete). <br/> <br/> 3) Использование алиаса для индекса и выполнение поиска через него. Например, раз в сутки создавать новый индекс, заполнять его данными с помощью _bulk API, затем переключать алиас на новый индекс и удалять старый. Плюсы этого подхода в простоте реализации без необходимости писать много кода, но актуальность измененных данных в течение дня может не соблюдаться. <br/> <br/> P.S. Давайте рассмотрим это на примере не масштабных проектов, таких как новостные сайты или интернет-магазины, где количество "статей" или товаров не столь велико.

13 сентября 2024 г. 8:44

Ответы на вопрос 1

Похожие вопросы

Answer 1

Синхронизация данных между базой данных и Elasticsearch — это важный вопрос, который касается актуальности и целостности данных. Рассмотрим предложенные вами стратегии более подробно, а также оценим их плюсы и минусы в контексте небольших проектов, таких как новостные сайты или интернет-магазины.

### 1) Регулярное обновление индекса при каждом CRUD-операции

**Плюсы:**
- Данные в Elasticsearch всегда актуальны, так как каждая операция синхронизируется сразу.
- Нет необходимости в дополнительных заданиях по синхронизации.

**Минусы:**
- Дополнительная сложность в коде, так как необходимо обрабатывать каждую операцию и отправлять соответствующий запрос в Elasticsearch.
- Риск рассинхронизации из-за ошибок при выполнении запросов (например, временные проблемы с сетью или недоступность Elasticsearch).
- Если обновление не удается, нужно реализовать механизм повторной попытки (retry).

### 2) Использование механизма отслеживания измененных данных

**Плюсы:**
- Обновления данных могут происходить пакетно, что может снизить нагрузку на Elasticsearch.
- Можно использовать простые механизмы для отслеживания измененных данных (например, timestamps или триггеры в базе данных).

**Минусы:**
- Комплексность логики отслеживания удалений или обновлений (например, что делать с удаленными данными).
- Нужно периодически запускать задания cron, что добавляет дополнительные задачи по администрированию.
- Необходимость следить за тем, чтобы данные не устарели во время циклов синхронизации.

### 3) Использование алиасов и индексация в периодических заданиях

**Плюсы:**
- Простота реализации и возможность создания снэпшотов данных за определенные временные интервалы.
- Minimal overhead при запросах, так как поиск осуществляется через алиасы.
- Упрощение логики кода, так как нет необходимости в обработке каждой операции по отдельности.

**Минусы:**
- Актуальность данных может страдать, особенно в высокодинамичных системах, если данные обновляются часто, но индексируется только раз в день.
- Необходимость управления версиями индексов и их очисткой, что может потребовать дополнительных механизмов очистки.

### Рекомендация

Выбор стратегии зависит от вашего конкретного проекта и требований к актуальности данных. Если данные обновляются часто и критично, чтобы они были актуальными, можно рассмотреть вариант 1, добавив механизм обработки ошибок и повторных попыток. Если же проект менее динамичен и возможности ресурса ограничены, вариант 3 может оказаться более простым и безопасным.

Также можно рассмотреть комбинированный подход:

- При выполнении критически важных операций (например, создание или изменение товара) сразу же обновлять Elasticsearch.
- Использовать периодическую синхронизацию для менее критичных операций (например, архивирование или очистка старых данных).

Это обеспечит баланс между актуальностью и производительностью.