Dapatkah saya menggunakan elasticsearch dengan mongodb?

Tentang Elasticsearch

Elasticsearch adalah mesin pencari RESTful open-source, ditulis Java, dan terdistribusi. Itu telah dibangun di atas Apache Lucene dan memperluas fungsionalitas Lucene dengan antarmuka web HTTP dan distribusi data menggunakan konsep indeks dan pecahan. Indeks di Elasticsearch mirip dengan database. Ini mengatur data di bawah namespace, memiliki skema yang ditentukan, dan dapat dibagi menjadi beberapa pecahan untuk penskalaan horizontal. Setiap record di Elasticsearch disimpan sebagai objek JSON dan disebut sebagai “document. ”

Beberapa fitur inti dari Elasticsearch meliputi

• Pencarian terdistribusi
• Ketersediaan tinggi
• antarmuka REST
• DSL permintaan yang kuat
• Multitenansi
• Pencarian geografis
• Penskalaan horizontal

Meskipun memiliki daftar set fitur yang kaya, Elasticsearch bukanlah penyimpanan data yang sempurna untuk semua skenario. Ini memiliki beberapa batasan yang perlu diperhatikan saat memilih penyimpanan data yang tepat untuk aplikasi Anda

Tentang MongoDB

MongoDB adalah database berorientasi dokumen yang ditulis dalam C++ dengan desain untuk menangani terabyte data yang tersebar di beberapa geolokasi. Di MongoDB, Anda dapat membuat banyak basis data, dan setiap basis data dapat memiliki banyak koleksi (tabel). Seperti halnya Elasticsearch, setiap record di MongoDB memasuki penyimpanan sebagai objek JSON yang kita sebut sebagai “document. MongoDB juga merupakan database tanpa skema yang mendukung fitur keamanan bawaan seperti autentikasi, kontrol akses, dan enkripsi.  

Beberapa fitur inti dari MongoDB adalah

• Penyimpanan dokumen terdistribusi
• Ketersediaan tinggi
• Tanpa skema
• Kueri dan agregasi yang kuat
• Penskalaan horizontal
• Keamanan Terbina
• Kemampuan pengindeksan yang hebat
• Pencarian geografis
• GridFS untuk menyimpan dokumen ukuran apapun

Keterbatasan terbesar MongoDB adalah ketidakmampuannya untuk menyediakan pencarian teks lengkap dengan cepat dan kurangnya beberapa fungsi pencarian, seperti tokenisasi teks.

Elasticsearch vs. MongoDB. Perbandingan Rinci

Seperti diilustrasikan di atas, teknologi ini memiliki banyak kesamaan dalam desain dan fiturnya. Yang mengatakan, mereka sangat berbeda di alam. Elasticsearch pada dasarnya adalah server pencarian, sedangkan MongoDB pada dasarnya adalah database. Mari kita lihat perbedaan di antara mereka di daerah lain

Gunakan Kasus

Kasus penggunaan Anda akan sangat penting dalam memutuskan teknologi mana yang paling cocok. Elasticsearch akan selalu menjadi pilihan yang lebih baik ketika pencarian teks lengkap merupakan persyaratan. Elasticsearch juga memenangkan perlombaan dalam hal analitik log, karena tidak hanya menawarkan berbagai kueri agregasi, tetapi juga mendukung produk seperti Kibana, Logstash, dan ketukan—yang semuanya membuat analisis log jauh lebih mudah

Di sisi lain, ketika data dalam format NoSQL dan Anda memerlukan database yang sangat skalabel yang memerlukan operasi CRUD tanpa dukungan pencarian teks lengkap, MongoDB adalah pilihan yang andal. MongoDB juga mendukung kueri teks lengkap dengan bantuan indeks berbasis teks, tetapi kecepatan pencariannya lambat dan tidak memiliki tokenizer dan penganalisa yang disertakan dengan server pencarian.

File Konfigurasi

Paket instalasi Elasticsearch dan MongoDB tersedia di semua jenis sistem operasi Linux, windows, dan Mac. Setelah Anda menginstal paket, konfigurasi default sudah baik untuk memulai, tetapi berikut adalah beberapa parameter konfigurasi penting yang harus Anda ubah sebelum membawanya ke produksi. Semua opsi konfigurasi berikut ditampilkan sesuai Sistem Operasi Linux.  

Anda akan menemukan file konfigurasi untuk Elasticsearch di bawah /etc/elasticsearch/config direktori seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

config
|-- elasticsearch.keystore
|-- elasticsearch.yml
|-- jvm.options
|-- log4j2.properties
|-- role_mapping.yml
|-- roles.yml
|-- users
`-- users_roles

Di mana, semua konfigurasi Mongodb dapat dilakukan hanya di dalam satu file yang ditemukan di bawah /etc/mongod. conf

Pemulihan Cadangan

Elasticsearch dan MongoDB menawarkan fungsionalitas pencadangan dan pemulihan secara default.  

Elasticsearch melakukan pencadangan inkremental menggunakan _snapshot titik akhir REST dengan bantuan plugin, dan tujuan pencadangannya dapat bervariasi dari sistem file hingga penyimpanan cloud. Manfaat dari snapshot adalah sifatnya inkremental. Anda dapat menghapus snapshot lama dengan mudah, dan pemulihan snapshot sangat mudah dikonfigurasi. Namun, snapshot API tidak menawarkan pencadangan yang dapat diminta.

Sebagai contoh,

Untuk mengambil backup Elasticsearch di bucket S3, Anda harus menginstal plugin repositori S3 di setiap node Elasticsearch, menggunakan perintah berikut

sudo bin/elasticsearch-plugin install repository-s3

Dan kemudian daftarkan repositori di dalam ember AWS s3 Anda,

curl -X PUT "localhost:9200/_snapshot/test_s3_repository?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'

{
  "type": "s3",
  "settings": {
    "bucket": "s3_bucket_name"
  }
}  

Setelah repositori Anda mendaftarkan repositori, Anda dapat mulai mengambil snapshot menggunakan perintah berikut

curl -X PUT "localhost:9200/_snapshot/test_s3_repository/snapshot_1?pretty"

MongoDB menawarkan banyak cara untuk melakukan pencadangan. Yang pertama adalah alat "mongodump", yang disertakan dengan instalasi MongoDB dan merupakan solusi paling umum yang digunakan tim DevOps. Meskipun mongodump memiliki beberapa batasan—mongodump tidak membutuhkan pencadangan tambahan dan tidak efektif untuk database besar—mongodump menawarkan fitur seperti 1) pencadangan yang dapat diminta, 2) pencadangan seluruh basis data, dan 3) koleksi individual.  

Untuk menerapkan pencadangan inkremental di MongoDB, Anda perlu menggunakan MongoDB oplog, yang merupakan kumpulan terbatas. Dimungkinkan juga untuk membuat cadangan penerapan MongoDB dengan mengambil snapshot dari sistem file. Ini membuat salinan file data yang mendasari MongoDB. Edisi Enterprise MongoDB memungkinkan Anda mengakses opsi lain, seperti MongoDB Atlas, MongoDB Cloud Manager, dan MongoDB Ops Manager.

Untuk mengambil cadangan menggunakan mongodump, Anda hanya perlu menjalankan perintah berikut

mongodump --db <database_name> --host <mongohost_ip_address>

Namun, tidak seperti snapshot Elasticsearch, mongo dump akan disimpan di disk lokal dan bukan di bucket S3 atau penyimpanan cloud lainnya

Kepopuleran

Menurut DB-Engines, Elasticsearch memiliki peringkat nomor satu di mesin pencari and seventh overall. MongoDB takes the number one spot in database penyimpanan dokumen dan kelima secara keseluruhan.

Gambar 1. Peringkat DB-Engine—Elasticsearch vs. Popularitas MongoDB (Sumber. Mesin DB)

Dukungan untuk Menangani Data Relasional

Penyimpanan data NoSQL bagus untuk penskalaan, throughput tinggi untuk menulis, dan membaca kueri. Namun, mereka tidak dapat menangani data relasional dan tidak memiliki properti ACID yang ditawarkan oleh database relasional. Database relasional menyimpan data dalam baris dan kolom. Meskipun Anda dapat menormalkan dengan mudah, Elasticsearch dan MongoDB mendukung model dokumen. Oleh karena itu, mereka fokus untuk menyimpan data dalam format yang tidak dinormalisasi.

Meskipun tidak ada aturan keras dan cepat untuk pemodelan data dalam penyimpanan data ini, biasanya mengandalkan penyimpanan data duplikat dalam dokumen atau melakukan penggabungan sisi aplikasi

Terlepas dari keterbatasannya, Elasticsearch memiliki dua fungsi bawaan untuk menangani data relasional. model dokumen 1) bersarang dan 2) induk-anak.  

MongoDB juga memiliki dua cara untuk menangani data relasional. Salah satunya adalah model dokumen tersemat, di mana objek terkait masuk ke penyimpanan sebagai subdokumen. Yang lainnya adalah model referensi, yang menyertakan tautan atau referensi dari satu dokumen ke dokumen lainnya

Arsitektur Penyimpanan Data. Lusen vs. C++

Elasticsearch dibuat di atas Lucene dan menggunakan segmen Lucene untuk menulis data di dalam indeks terbalik. Informasi metadata—seperti pemetaan indeks, pengaturan, dan status klaster lainnya—ditulis dalam file Elasticsearch di atas Lucene.  

Masalah dengan segmen Lucene adalah sifatnya tidak berubah dan setiap komit membuat segmen baru. Segmen ini bergabung di belakang layar berdasarkan pengaturan penggabungan. Hal ini membuat pembaruan data menjadi operasi yang berat karena, ketika setiap dokumen diperbarui, dokumen baru dibuat dan menggantikan dokumen sebelumnya.

Untuk menghindari pembuatan terlalu banyak segmen dan I/O yang signifikan, Elasticsearch menyimpan log transaksional untuk setiap indeks, menghindari komit Lucene tingkat rendah pada setiap operasi pengindeksan. Log transaksi juga berguna untuk memulihkan data jika terjadi kerusakan atau kerusakan data

Model penyimpanan yang mendasari MongoDB sama sekali berbeda dari Elasticsearch. MongoDB ditulis dalam C++ dan menggunakan file untuk memetakan file data pada disk ke larik byte dalam memori. Ini menggunakan struktur data daftar tertaut ganda untuk mengatur data. Setiap dokumen berisi daftar tertaut ke setiap dokumen lain serta data aktual yang disandikan BSON di bawah tenda. MongoDB menggunakan log jurnal untuk membantu pemulihan database jika terjadi hard shutdown. Pada akhirnya, proses MongoDB akan mati dengan sendirinya jika memori sistem rendah atau pemanfaatan sumber daya sistem lainnya sangat tinggi.

Perbedaan ini menunjukkan bahwa MongoDB dibangun untuk 1) penulisan tinggi dan 2) throughput pembaruan tanpa menyebabkan masalah I/O CPU dan disk yang tinggi.  

Ukuran Dokumen

Ukuran dokumen maksimum default yang didukung Elasticsearch hanya mencapai 100 MB, meskipun Anda dapat meningkatkan maksimum ini menjadi 2 GB—batas Lucene. Namun, penting untuk diingat bahwa dokumen yang sangat besar sering menimbulkan masalah tambahan

Secara default, MongoDB mendukung penyimpanan dokumen hingga 16 MB. Anda dapat menyimpan dokumen yang lebih besar menggunakan fungsionalitas GridFS

Model Perizinan, Pemantauan, dan Keamanan

Elasticsearch adalah alat sumber terbuka yang disertakan dengan Apache 2. 0 lisensi. Distribusi sumber terbuka memiliki semua fungsi yang Anda perlukan untuk membangun aplikasi pencarian bersama dengan fitur keamanan dasar. Untuk peringatan dan pemantauan, Anda dapat memilih berbagai plugin sumber terbuka. Jika Anda memerlukan fungsionalitas tambahan seperti keamanan tingkat lanjut, peringatan, dan pembelajaran mesin, Anda harus membeli langganan Elasticsearch versi Gold, Platinum, atau Enterprise

MongoDB juga gratis untuk digunakan, dan edisi komunitasnya dilengkapi dengan Server Side Public License (SSPL) v1. 0. Edisi komunitas berisi semua fitur inti MongoDB, seperti alat pemantauan dasar dan keamanan. Jika Anda berencana untuk menjelajahi dan menggunakan fitur lanjutan seperti MongoDB Management, Advanced Monitoring, In-Memory database engine, dan BI-Connector, Anda dapat memilih edisi MongoDB Enterprise

Dimungkinkan juga untuk memantau MongoDB menggunakan ELK Stack, yang dapat Anda baca lebih lanjut di tutorial ini

Bahasa pemrograman. Jawa vs. Lucene

Elasticsearch ditulis dalam Java, dan MongoDB ditulis dalam C++; . Elasticsearch memiliki klien yang tersedia untuk Java, Javascript, Ruby, GO,. NET, PHP, Perl, Python, dan Karat. Selain itu, ada beberapa klien kontribusi komunitas yang tersedia untuk bahasa seperti C++, Scala, dan R

MongoDB menawarkan rangkaian driver yang lebih luas untuk bahasa seperti C, C++, Scala, dan Swift. Ada juga beberapa klien kontribusi komunitas yang tersedia untuk MongoDB

Baik Elasticsearch dan MongoDB memiliki desain untuk kasus penggunaan tertentu, tetapi mungkin ada skenario umum di mana pilihan satu alat di atas yang lain mungkin lebih kompleks. Di blog ini, kami telah mengulas dan membandingkan berbagai fitur dari kedua teknologi untuk membantu Anda membuat keputusan yang lebih sulit ini.  

Singkatnya, MongoDB adalah database NoSQL yang sangat populer dan dapat diskalakan yang merupakan pemimpin dalam database berorientasi dokumen. Ini biasanya merupakan solusi terbaik ketika use case memerlukan database yang sangat skalabel dengan transaksi throughput yang tinggi. Dalam hal menangani pencarian teks lengkap, analitik log, menemukan anomali, dan deteksi penyebab utama, Elasticsearch adalah pemenangnya.  

Bagaimana cara menghubungkan MongoDB dengan Elasticsearch?

Kapan saya harus menggunakan Elasticsearch dan MongoDB?

Bisakah MongoDB menggantikan Elasticsearch?

Bagaimana cara mengimpor data dari MongoDB ke Elasticsearch?