Elasticsearch的用例：灵活的查询缓存

在前两篇有关Elasticsearch用例的文章中，我们已经看到Elasticsearch 可用于存储甚至大量文档，并且我们可以通过Query DSL使用Lucene的全文功能访问那些文档。在这篇较短的文章中，我们将把两个用例放在一起，以了解读取繁重的应用程序如何从Elasticsearch中受益。

经典应用中的搜索引擎

看着经典的应用程序，搜索引擎是一种专门的东西，它只负责帮助一个功能，即搜索页面。

搜索页面设置

在左侧我们可以看到我们的应用程序，其大部分功能是通过查询数据库来构建的。搜索引擎只占很小的一部分，并负责呈现搜索页面。

数据库非常适合许多类型的应用程序，但事实证明，扩展它们通常并不那么容易。流量高峰的网站通常在扩展数据库访问方面遇到一些问题。对机器进行索引和按比例缩放可以提供帮助，但通常需要专门的知识，并且可能变得非常昂贵。

与其他搜索功能一样，电子商务提供商尤其开始做一些不同的事情。他们开始将搜索引擎不仅用于全文搜索，而且还用于页面的其他部分，无需用户直接输入关键字。再次让我们看一下亚马逊上的页面。

亚马逊缓存

这是可以使用导航访问的类别页面之一。我们已经可以看到界面看起来与搜索结果页面非常相似。有一个结果列表，我们可以使用构面对结果进行排序和过滤。尽管我当然不了解亚马逊如何做到这一点，但通用的方法是也将搜索引擎用于此类页面。

扩展读取请求

电子商务网站的一个常见问题是流量激增。根据您的业务类型，圣诞节前您可能会有更多的流量。否则，当有电视广告为您服务或提供任何特殊折扣时，您可能不得不应对峰值问题。闪购网站位于此类网站的末端，在开始销售的某个时间点，它们的峰值非常高。

事实证明，搜索引擎擅长于被查询很多。不变的数据集（段）非常易于缓存。当涉及到过滤器时，大多数情况下引擎也可以将其缓存。在温暖的索引下，大多数数据将存储在RAM中，因此闪电般快。

回到我们可以在线访问的演讲示例。想象一下一个导航，用户可以在其中选择要查看其事件的城市。然后，您可以向Elasticsearch发出这样的查询：

curl -XPOST "http://localhost:9200/conferences/_search " -d'
{"filter": {"term": {"conference.city": "stuttgart"}}
}'

没有查询部分，只有一个过滤器将结果限制为斯图加特的对话。整个筛选器将被缓存，因此，如果许多用户正在访问数据，则可以为您尤其是您的用户带来巨大的性能提升。

此外，我们已经看到可以将新节点添加到Elasticsearch中而没有太多麻烦。如果我们需要更多的查询能力，我们可以轻松地添加更多计算机和更多副本，甚至是临时添加。当我们确定一些可以移到搜索引擎的页面时，数据库不再需要那么多流量。

搜索引擎作为缓存

特别是为了控制巨大的峰值，最好不要再访问已读取大量页面的数据库，并从搜索引擎提供所有内容。

结论

尽管在这篇文章中我们已经研究了电子商务，但是相同的策略可以应用于不同的领域。内容管理系统可以将社论内容推送到搜索引擎，并让其负责扩展。分类广告，社交媒体聚合…。所有这些都可以从搜索引擎的缓存友好特性中受益。也许您甚至会注意到部分数据根本不需要位于数据库中，您可以将它们作为主要数据存储迁移到Elasticsearch。迈向多语言持久性的第一步。