Вы когда-нибудь ходили в супермаркет или универмаг, но не могли найти то, что искали? Вы можете испытать то же самое, когда дело доходит до покупок в Интернете. Хотя большинство веб-сайтов упорядочивают продукты по категориям, просмотр категорий по-прежнему является утомительной работой, если вы не имеете представления о категории ваших целевых продуктов. Панель поиска экономит нам много времени, поскольку мы можем просто ввести ключевые слова или текстовые фразы, и тогда она покажет нам все соответствующие элементы. Без сомнения, полнотекстовый поиск - важная функция для всех веб-сайтов электронной коммерции.

Полнотекстовый поиск - популярная функция, поддерживаемая многими базами данных, такими как MySQL и Elasticsearch. Однако в чем разница между MySQL и Elasticsearch в отношении возможности полнотекстового поиска? Вы не можете принять правильное решение, не понимая различий, если ищете решение для реализации полнотекстового поиска. В этой статье я покажу вам использование полнотекстового поиска в MySQL и Elasticsearch и выделю различия.

Elasticsearch - это система распределенного поиска и аналитики с открытым исходным кодом, основанная на Apache Lucene. В отличие от SQL и NoSQL баз данных, основной целью которых является хранение данных, Elasticsearch хранит и индексирует данные, чтобы их можно было быстро найти и проанализировать. Он также интегрируется с Logstash (конвейер обработки данных, который может принимать данные из нескольких источников, таких как журналы и базы данных) и Kibana (для визуализации данных), и вместе они составляют стек ELK.

В этом руководстве мы рассмотрим, как объединить возможности Elasticsearch и Golang. Мы создадим базовую систему управления контентом с возможностью создавать, читать, обновлять и удалять сообщения, а также с возможностью поиска сообщений через Elasticsearch.