ทาง Elastic ได้ปล่อย Elasticsearch 6.0.0 ออกมา
ต้องบอกว่า Elastic Stack สินะ
เพราะว่า product ทุกตัวจะปล่อยออกมาพร้อมกันทั้งหมด
เช่น Elasticsearch, Kibana และ Logstash (ELK)
ดังนั้นมาดูกันหน่อยว่ามีอะไรเปลี่ยนแปลงไปบ้าง
เริ่มต้นด้วยหัวใจของระบบคือ Apache Lucene 7.0.1
มันคือ Full-text seach engine นั่นเอง
ตั้งแต่ 6.x ขึ้นมาทำการปรับปรุงเรื่อง performance ทั้งการจัดเก็บ การบีบอัดและการดึงข้อมูล
ทำให้ทำงานเร็วขึ้น ใช้ storage น้อยลง
ส่วนเรื่องที่น่าสนใจคือ Breaking Change ใน 6.0.0
คิดว่าจะจะกระทบเยอะพอควร
นั่นก็คือ
ในแต่ละ index มีได้เพียง type เดียวเท่านั้น !!
หรือพูดง่าย ๆ คือใน 1 database สามารถมี table ได้เพียง 1 table เท่านั้น
เหตุผลหลักคือ ข้อมูลใน index เดียวกันนั่นมีการจัดเก็บที่กระจัดกระจายเกินไป
ส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของ Apache Lucene นั่นก็คือ การบีบอัดข้อมูล
อีกอย่างเมื่อแยกข้อมูลตามแต่ละ index แล้ว
ทำให้จัดการและ configuration ค่าต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น
ตัวอย่าง error message เมื่อสร้าง type มากกว่า 1 type ใน index
การ migrate ข้อมูลมายัง Elasticsearch 6.0.0
ถ้าใช้งาน Elasticsearch 2.x หรือก่อนหน้า
สามารถใช้ reindex API ได้
แต่ผมแนะนำให้ export และ import data ดีกว่านะ
เรื่องสำคัญคือ Operation ต่าง ๆ
โดยใน version หลัง ๆ จะเน้นเรื่องของ Zero-downtime
สำหรับการ upgrade node ต่าง ๆ ใน cluster
ใช้การ rolling upgrade
รวมทั้งการ restart และ recovery จะรวดเร็วขึ้นด้วย Sequence IDs
ทำให้สามารถ replay การทำงานที่ขาดหลายไปในแต่ละ shard ได้
มีอีกหนึ่งความสามารถที่น่าสนใจมั้ง
คือการค้นหาข้อมูลข้าม cluster ได้
ยกตัวอย่างเช่น
cluster A ใช้ elasticsearch 5.x
cluster B ใช้ elasticsearch 6.x
สามารถใช้ความสามารถชื่อ Cross Cluster Search ได้
ทำให้ cluster B ไม่จำเป็นต้อง migrate มาเป็น elastic search 6.x
ปรับปรุงประสิทธิภาพของการ query ข้อมูล
ในการ query ข้อมูลใน Elasticsearch ใช้ resource เยอะพอควร
ยิ่งมีการเรียงลำดับข้อมูลยิ่งกินเพิ่มอีกมากมาย
ดังนั้นใน 6.0.0 จึงเปลี่ยนด้วยการสร้าง index sorting ขึ้นมา
นั่นคือในแต่ละ segment ของ Apache Lucene
จะมีข้อมูลที่ถูกเรียงลำดับตามที่เราต้องการไว้ตั้งแต่การทำ indexing
ทำให้ได้ผลลัพธ์จากการ query เร็วขึ้น
การทำงานภายในน้อยลง
เนื่องจากใน version ก่อนหน้าต้องทำการดึง document มาจากทุก ๆ segment
เพราะว่าแต่ละ document จะถูกสร้างและเรียงลำดับตาม id ของ document
และกระจายแต่ละ document ไปในแต่ละ segment
จากนั้นจึงนำมาเปรียบเทียบ ก่อนได้ผลที่ต้องการ
ซึ่งใช้เวลาและ resource สูงมาก ๆ
ดังนั้นสิ่งที่ต้องทำในการสร้างและ configuration index คือ
กำหนดไปเลยว่า index จะทำการเรียงลำดับด้วย field/property อะไรบ้าง
นั่นคือ ต้องคิดหรือตั้งคำถามก่อนเลยว่า
แต่ละ index จะทำอะไรบ้าง
ไม่ใช่เพียงเก็บ ๆ ไปเถอะนะ
ตัวอย่างของ scores index
ต้องการดึงข้อมูลมาแสดงใน leaderboard นั่นคือ
แสดงข้อมูลคนที่ได้คะแนนสูง ๆ มาแสดง
ทำได้ดังนี้
การเก็บข้อมูลของ Elasticsearch จะเป็นดังรูป
สุดท้ายอย่าลืมดู log การทำงานด้วยว่ามีอะไรที่ Deprecated บ้างนะครับ
สามารถดูการเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ ได้ที่ Release notes
จะรออะไรกันละ ไป Download กัน
