Indeksowanie i wyszukiwanie danych w Laravel: co wybrać?
Andrii S. 🗿W każdym nowoczesnym projekcie internetowym ważne jest nie tylko przechowywanie danych, ale także zapewnienie szybkiego i wygodnego dostępu do nich. Niezależnie od tego, czy jest to sklep internetowy z tysiącami produktów, czy system CRM z dużą liczbą klientów, wyszukiwanie odgrywa kluczową rolę w interakcji użytkownika z danymi. Gdy struktura danych staje się bardziej złożona, a objętość znacznie wzrasta, standardowe zapytania SQL nie wystarczają już do efektywnego wyszukiwania. W takich przypadkach Laravel oferuje elastyczny sposób integracji z zewnętrznymi wyszukiwarkami za pośrednictwem pakietu Laravel Scout. Istnieje od wersji 5 frameworka i jest obsługiwany do nowoczesnych wersji 11 i 12.
Laravel Scout to oficjalny pakiet, który zapewnia prosty interfejs do indeksowania modeli Eloquent w wyspecjalizowanych wyszukiwarkach, takich jak Algolia, Meilisearch, Typesense czy Elasticsearch. Chociaż Scout nie jest zawarty w podstawowej dostawie Laravel, jest łatwy do zainstalowania za pomocą Composera, co pozwala szybko dodać wyszukiwanie pełnotekstowe do aplikacji bez skomplikowanej logiki lub niskopoziomowych żądań API.
Co wybrać dla swojej aplikacji? Jaka jest różnica między Elasticsearch, Algolią i innymi? O niektórych z nich napiszę pokrótce, jakie są ich wady i zalety:
1. Algolia
Jednym z najstarszych jest Algolia - oparta na chmurze usługa SaaS do wyszukiwania pełnotekstowego, która oferuje interfejsy API do indeksowania i wyszukiwania danych. Pod maską Algolia korzysta z własnego silnika zoptymalizowanego pod kątem szybkości i trafności. Dane z Laravela (np. modele Eloquent) są przesyłane do Algolii za pośrednictwem API w postaci obiektów JSON.
Jak to działa:
• Dane są indeksowane w chmurze Algolia, gdzie tekst jest dzielony na tokeny na podstawie cech języka.
• Algolia stosuje własny algorytm rankingowy (oparty na trafności, popularności i innych wskaźnikach).
• Wyszukiwanie odbywa się za pomocą zapytań API, które zwracają wyniki w czasie rzeczywistym z minimalnym opóźnieniem. Algolia obsługuje również funkcje autouzupełniania, synonimy i geowyszukiwanie.
Z oczywistych zalet:
• Łatwość integracji: laravel/scout posiada gotowy sterownik i minimalną konfigurację.
• Przyjazność dla użytkownika: wbudowane funkcje autouzupełniania, obsługa wielu języków, pulpit nawigacyjny.
Z oczywistych wad:
• Zależność od usługi innej firmy
• Ceny: Darmowy plan jest ograniczony, a płatne plany mogą być drogie w przypadku projektów intensywnie przetwarzających dane.
2. Elasticsearch i OpenSearch
Elasticsearch to otwarty, rozproszony system zarządzania i wyszukiwania danych oparty na wyszukiwarce Apache Lucene. Daje możliwości indeksowania, przechowywania, wyszukiwania i analizowania dużych ilości informacji w czasie rzeczywistym. System jest rozwijany w języku Java i jest rozpowszechniany na licencji SSPL (Server Side Public License - otwarta, ale nie bezpłatna). Bazuje na bibliotece Lucene.
OpenSearch to fork Elasticsearch o otwartym kodzie źródłowym opracowany przez Amazon poprzez zmianę licencji, zachowuje kompatybilność z API Elasticsearch i posiada wszystkie funkcje Elk.
Jak to działa:
• Klastrowanie - tworzony jest jeden lub więcej węzłów, które współpracują ze sobą w celu przetwarzania i przechowywania danych. Mogą być hostowane na różnych serwerach fizycznych lub maszynach wirtualnych. Każdy węzeł w klastrze może być skonfigurowany jako węzeł główny lub węzeł danych. Te pierwsze odpowiadają za koordynację klastra, natomiast te drugie za przechowywanie i przetwarzanie danych.
• Indeksowanie - służy do organizowania i przechowywania danych. Każdy indeks jest kolekcją dokumentów z cechami i ustawieniami. Dokument zawiera pola i konkretne dane w formacie JSON. Indeksowanie używa odwróconego indeksu do szybkiego wyszukiwania. Odwrócony indeks to struktura danych, która mapuje terminy (słowa) na ich lokalizację w dokumentach, co pozwala na wydajne zapytania pełnotekstowe. System automatycznie dystrybuuje indeksy i ich fragmenty (fragmenty) do węzłów klastra, zapewniając równoważenie obciążenia i odporność na awarie.
• wyszukiwanie – w trakcie wyszukiwania zapytanie jest również rozbijane na tokeny, a silnik dopasowuje je do indeksu, zwracając odpowiednie wyniki uwzględniające ocenę (na przykład za pomocą algorytmu BM25).
Z oczywistych zalet:
• Nadaje się do dużych projektów z milionami rekordów dzięki rozproszonej architekturze. Może być wdrażany na własnych serwerach bez zależności od usług innych firm
• Integracja z laravelem jest możliwa do użycia bezpośrednio przez klientów lub poprzez scout za pomocą sterownika
• Analizator tekstu: obsługa wielu języków, stemming, synonimy.
Z oczywistych wad:
• Złożoność konfiguracji: wymaga oddzielnego serwera, zarządzania klastrem i monitorowania.
• Zasobochłonność: Wymaga znacznej ilości pamięci RAM i procesora w przypadku dużych indeksów.
3. Typesense i Meilisearch
Typesense i Meilisearch to nowoczesne systemy wyszukiwania pełnotekstowego o otwartym kodzie źródłowym, stworzone jako alternatywa dla Elasticsearch. Używają również odwróconego indeksu, ale z naciskiem na prostotę i szybkość.
Jak to działa:
• Typesense wykorzystuje własny silnik napisany w C++ do szybkiego indeksowania i wyszukiwania.
• Dane są przechowywane jako dokumenty JSON, a tekst jest dzielony na tokeny z obsługą podstawowej analizy (na przykład wyszukiwania prefiksów).
• Obsługuje klasyfikację trafności i filtrowanie.
Z oczywistych zalet:
• łatwa instalacja (jeden plik binarny) i minimalna konfiguracja.
• Wydajność - zoptymalizowana pod kątem szybkiego wyszukiwania nawet w dużych zbiorach danych.
• Open-source: bezpłatnie dla opcji samoobsługowych, dostępne są plany w chmurze.
• niskie zużycie zasobów - znacznie mniejsze zapotrzebowanie na pamięć i procesor w porównaniu do Elasticsearch.
• Integracja jest wygodna przez Scout (Meilisearch ma oficjalny sterownik, Typesense ma społeczność).
Z oczywistych wad:
• Ograniczone funkcje: Ograniczone wsparcie dla złożonych zapytań lub analiz w porównaniu z Elasticsearch.
Z mojego doświadczenia wynika, że Elasticsearch lub jego forki były najczęściej wykorzystywane w projektach, zwłaszcza jeśli chodzi o duże ilości danych i skomplikowane filtrowanie. Ostatnio z ciekawości zainstalowałem i kliknąłem Typesense - i okazało się, że jest to fajna alternatywa: jest łatwy w konfiguracji, szybki, ma wsparcie dla autouzupełniania i wielojęzyczności, co jest ważne dla zlokalizowanych aplikacji. Jeśli chodzi o Algolię, to nie musiałem z nią pracować bezpośrednio, ale warto pamiętać, że jest to rozwiązanie SaaS z ograniczonym darmowym planem, więc dla wielu projektów może być mniej atrakcyjne ze względu na cenę.
