Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät · Oppitunti

Kyselyiden optimointistrategiat

Tutustu tekniikoihin, joilla kirjoitat nopeampia ja tehokkaampia kyselyitä, kuten suodatukseen, sopivien kyselytyyppien valintaan ja yleisten sudenkuoppien välttämiseen.

Oppitunti 1/410 vaihetta

Kyselyiden optimointistrategiat on ilmainen Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 1/4. Voit lukea tästä oppimispolusta kokonaan mitkä tahansa 3 oppituntia ilmaiseksi — sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä käytännön harjoittelun sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Oppitunti kuuluu Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

Tehostakaa Elasticsearch-kyselyitänne

Tervetuloa kyselyjen optimointistrategioihin! Tässä oppitunnissa perehdymme tekniikoihin, joilla Elasticsearch-haut saadaan nopeammiksi ja tehokkaammiksi.

Optimoidut kyselyt merkitsevät käyttäjillenne nopeampia vastausaikoja ja klusterinne resurssien vähäisempää kuormitusta. Opitaan kirjoittamaan älykkäämpiä kyselyjä!

Suodatuskonteksti ja kyselykonteksti

Yksi tärkeimmistä kyselyjen suorituskykyyn vaikuttavista käsitteistä on kyselykontekstin ja suodatuskontekstin välisen eron ymmärtäminen.

Kyselykonteksti: Käytetään kokotekstihakuun. Se määrittää, vastaako dokumentti kyselyä, JA laskee relevanssin _score.
Suodatuskonteksti: Määrittää vain, vastaako dokumentti kyselyä. Se EI laske arvoa _score. Suodatetut tulokset tallennetaan usein välimuistiin, mikä tekee niistä erittäin nopeita.

Käyttäkää suodatuskontekstia aina, kun ette tarvitse relevanssipisteytystä!

<code>filter</code>-lausekkeen käyttäminen

Paras tapa hyödyntää suodatuskontekstia on käyttää filter-lauseketta bool-kyselyn sisällä. Näin Elasticsearch käsittelee sen sisältämät kyselyt suodattimina ilman pisteytystä.

Tässä on esimerkki. Haemme termillä 'laptop' (pisteytetään) JA suodatamme ehdolla 'category': 'electronics' (ei pisteytetä):

GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "description": "laptop" } }
      ],
      "filter": [
        { "term": { "category.keyword": "electronics" } }
      ]
    }
  }
}

<code>term</code>- ja <code>match</code>-kyselyt

Oikean kyselytyypin valitseminen tarpeidenne mukaan on tärkeää:

term-kysely: Hakee tarkan arvon. Se odottaa tarkan termin löytyvän käänteisestä indeksistä. Sopii parhaiten keyword-kentille (esimerkiksi tuotetunnisteille ja luokille). Erittäin nopea, koska analyysi ohitetaan.
match-kysely: Suorittaa kokotekstihaun. Se analysoi kyselymerkkijonon kentän analysaattorilla ennen hakua. Sopii parhaiten text-kentille (esimerkiksi tuotekuvauksille). Analyysin ja pisteytyksen vuoksi hitaampi.

Käyttäkää aina term-kyselyä, kun tarvitsette tarkan osuman analysoimattomasta kentästä!

Tehokkaat kenttätarkistukset: <code>exists</code>

Joskus tarvitsette vain tarkistaa, onko kenttä dokumentissa, sen arvosta riippumatta. exists-kysely sopii tähän erinomaisesti, ja se suoritetaan oletusarvoisesti suodatuskontekstissa, joten se on erittäin tehokas.

Tämä kysely löytää kaikki tuotteet, joissa on 'price'-kenttä:

GET /products/_search
{
  "query": {
    "exists": {
      "field": "price"
    }
  }
}

<code>constant_score</code>-kyselyn käyttäminen

Entä jos haluatte käyttää monimutkaista kyselyä, kuten match- tai range-kyselyä, mutta ette tarvitse relevanssipisteytystä? Voitte kääriä sen constant_score-kyselyyn.

Tällöin kääritty kysely suoritetaan suodatuskontekstissa ja kaikille täsmääville dokumenteille annetaan vakioarvo _score, mikä parantaa suorituskykyä, koska pisteytystä ei lasketa.

GET /products/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "match": { "description": "gaming monitor" }
      }
    }
  }
}

Välttäkää alussa olevia jokerimerkkejä

wildcard-kyselyt (esimerkiksi *term tai term*) voivat olla erittäin tehottomia, etenkin kun jokerimerkki on alussa.

Alussa olevat jokerimerkit estävät Elasticsearchia hyödyntämästä käänteistä indeksiä tehokkaasti, jolloin sen on usein käytävä läpi suuri määrä termejä.
Tämä voi johtaa suorittimen ja muistin runsaaseen käyttöön etenkin suurilla aineistoilla.

Jos tarvitsette "alkaa merkkijonolla" -toiminnallisuutta, harkitkaa vaihtoehtoja, kuten match_phrase_prefix- tai edge_ngram-tokenisuodattimia määrityksessänne.

Tehokas syvällinen sivutus

Kun hakutuloksia näytetään useilla sivuilla, tavalliset from- ja size-parametrit toimivat hyvin ensimmäisillä sivuilla.

Syvällisessä sivutuksessa (esimerkiksi sivun 100 jälkeen) from ja size muuttuvat kuitenkin tehottomiksi. Elasticsearchin on haettava ja lajiteltava kaikki dokumentit aina arvoon from + size asti ennen ensimmäisten from-dokumenttien hylkäämistä.

Käyttäkää tehokkaaseen syvälliseen sivutukseen search_after-toimintoa. Se käyttää edellisen sivun viimeisen dokumentin lajitteluarvoja seuraavan tulosjoukon löytämiseen ja toimii kuin "aktiivinen kohdistin".

Kyselyjen optimointihaaste

Mitkä seuraavista strategioista ovat yleensä suositeltavia Elasticsearch-kyselyjen suorituskyvyn parantamiseen?

Vastaa interaktiivisessa oppitunnissa

Kertaus: Älykkäämpiä kyselyjä, nopeampia tuloksia

Olette oppineet keskeisiä strategioita Elasticsearch-kyselyjen optimoimiseksi:

Erottakaa kyselykonteksti (pisteytys) ja suodatuskonteksti (ei pisteytystä, välimuisti).
Käyttäkää filter-lauseketta bool-kyselyissä pisteyttämättömiin ehtoihin.
Valitkaa harkiten term- (tarkka osuma) ja match-kyselyjen (kokoteksti) välillä.
Hyödyntäkää exists-kyselyä tehokkaisiin kentän olemassaolon tarkistuksiin.
Käärikää kyselyt constant_score-kyselyyn, kun ette tarvitse pisteytystä.
Välttäkää alussa olevia jokerimerkkejä käyttäviä kyselyjä niiden suuren kustannuksen vuoksi.
Toteuttakaa skaalautuva syvällinen sivutus search_after-toiminnolla.

Näitä tekniikoita soveltamalla Elasticsearch-sovelluksenne toimivat nopeammin ja vastaavat paremmin!

Aloita maksutta

Opi Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi

Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.

Kurssit: 12
Oppitunnit: 48

Aloita opiskelu maksutta Näytä koko kurssi

Usein kysytyt kysymykset

Onko oppitunti ”Kyselyiden optimointistrategiat” ilmainen?

Kyllä — voit lukea täällä verkossa kokonaan ilmaiseksi mitkä tahansa Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-oppimispolun 3 oppituntia, myös oppitunnin “Kyselyiden optimointistrategiat”. Sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä interaktiiviset harjoitukset sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

Mitä opin oppitunnilla ”Kyselyiden optimointistrategiat”?

Tutustu tekniikoihin, joilla kirjoitat nopeampia ja tehokkaampia kyselyitä, kuten suodatukseen, sopivien kyselytyyppien valintaan ja yleisten sudenkuoppien välttämiseen. Harjoittelet Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.

Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-opiskelun?

Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 1/4.

Kuinka kauan ”Kyselyiden optimointistrategiat”-oppitunnin suorittaminen kestää?

Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.

Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-oppitunnilla?

Kyllä. Jokainen Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.

Kaikki tämän kurssin oppitunnit

Kyselyiden optimointistrategiat
Indeksoinnin suorituskyvyn parhaat käytännöt
Välimuisti ja samanaikaisuus
Profilointi ja hitaiden kyselyiden lokit

← Takaisin: Elasticsearch ja kokotekstihaun järjestelmät