Profil

Pengenalan

Mesin pencari adalah penyimpanan data yang dirancang untuk mengindeks dan mencari sejumlah besar data. Ini digunakan untuk mengambil informasi dari database dengan cepat dan efisien.

Karakteristik Kunci

• Karakteristik utama mesin pencari adalah:
• Data terstruktur dan tidak terstruktur
• Kueri yang kompleks
• Scalability tinggi
• Ketersediaan yang tinggi
• Toleransi partisi yang tinggi

Teorema CAP

Penanganan Umum Teorema CAP

Mesin pencari dirancang untuk menangani teorema CAP dengan memprioritaskan ketersediaan dan toleransi partisi daripada konsistensi.

Jaminan Konsistensi

Mesin pencari menyediakan konsistensi akhir, yang berarti bahwa pembaruan ke database mungkin membutuhkan waktu untuk menyebar ke semua node dalam sistem. Konsistensi ketat tidak dijamin.

Jaminan Ketersediaan

Mesin pencari mencapai ketersediaan tinggi dengan mereplikasi data di seluruh node dalam sistem. Jika satu node gagal, node lain dapat mengambil alih tanpa waktu henti.

Jaminan Toleransi Partisi

Mesin pencari mencapai toleransi partisi yang tinggi dengan mempartisi data di seluruh node dalam sistem. Jika terjadi partisi jaringan, sistem dapat terus berfungsi tanpa waktu henti.

Penggunaan

Penggunaan Terbaik

Penggunaan terbaik mesin pencari adalah untuk aplikasi yang membutuhkan kemampuan pencarian yang cepat dan efisien, seperti situs web e-commerce, platform media sosial, dan sistem manajemen konten.

Penggunaan Netral

Mesin pencari juga dapat digunakan untuk aplikasi yang membutuhkan pengindeksan dan pencarian jumlah data yang besar, seperti penelitian ilmiah, analisis keuangan, dan penemuan hukum.

Penggunaan Terburuk

Penggunaan mesin pencari yang paling buruk adalah untuk aplikasi yang membutuhkan konsistensi yang ketat, seperti transaksi keuangan atau pemrosesan data real-time.

Peran di Desain Sistem

Mesin pencari sangat cocok untuk sistem terdistribusi yang membutuhkan kemampuan pencarian yang cepat dan efisien. Ini dapat digunakan sebagai penyimpan data primer atau sekunder untuk mengindeks dan mencari data.

Data

Model Data

Mesin pencari menggunakan model data non-relasional, biasanya berbasis pada penyimpanan berorientasi dokumen atau kunci-nilai. Keuntungan dari model data ini adalah scalability tinggi, fleksibilitas, dan kemudahan penggunaan. Kerugiannya adalah dukungan terbatas untuk kueri yang kompleks dan transaksi.

Bahasa Kueri

Mesin pencari menggunakan bahasa kueri NoSQL, biasanya berbasis pada JSON atau XML. Keuntungan dari bahasa kueri ini adalah scalability tinggi, fleksibilitas, dan kemudahan penggunaan. Kerugiannya adalah dukungan terbatas untuk kueri yang kompleks dan transaksi.

Skalabilitas

Cara Meningkatkan Performa

Indeksing digunakan untuk mengoptimalkan kueri pencarian untuk membuat mesin pencari performa. Ini melibatkan membuat indeks data yang dioptimalkan untuk jenis kueri yang akan dilakukan.

Penanganan Lalu Lintas Tinggi

Mesin pencari dapat menangani lalu lintas tinggi dengan mereplikasi data di seluruh node dalam sistem dan menggunakan pembatas beban untuk mendistribusikan kueri secara merata di seluruh node. Ini sangat cocok untuk beban kerja membaca yang tinggi tetapi mungkin tidak sesuai untuk beban kerja menulis yang tinggi.

Meningkatkan Skalabilitas Basis Data

Mesin pencari dapat discale secara horizontal dengan menambahkan lebih banyak node ke sistem. Sharding disarankan untuk mendistribusikan data secara merata di seluruh node.

Penggunaan dalam Sistem Terdistribusi

Mesin pencari dapat digunakan dalam sistem terdistribusi dengan mereplikasi data di seluruh node dan menggunakan pembatas beban untuk mendistribusikan kueri secara merata di seluruh node. Pertimbangan khusus yang perlu diperhatikan meliputi konsistensi data, laten jaringan, dan toleransi kesalahan.

Replikasi

Mesin pencari menangani replikasi dengan mereplikasi data di seluruh node dalam sistem. Praktik terbaik untuk replikasi termasuk menggunakan model replikasi master-slave atau master-master, memantau keterlambatan replikasi, dan menggunakan failover otomatis.

Dalam Praktik

Praktik Terbaik

Ketika menggunakan mesin pencari, praktik terbaik termasuk mengoptimalkan kueri, memantau performa, menggunakan strategi indeksasi yang sesuai, dan mengikuti praktik terbaik keamanan.

Masalah Umum

Masalah umum yang harus dihindari ketika menggunakan mesin pencari termasuk over-indexing, under-indexing, tidak memantau performa, tidak mengikuti praktik terbaik keamanan, dan tidak mengoptimalkan kueri.

Penyimpanan Data Serupa

• Apache Solr
• Elasticsearch
• Amazon CloudSearch.

Bacaan Lanjutan

• “Elasticsearch: The Definitive Guide” oleh Clinton Gormley dan Zachary Tong
• “Solr in Action” oleh Trey Grainger dan Timothy Potter
• “High Performance MySQL” oleh Baron Schwartz, Peter Zaitsev, dan Vadim Tkachenko