रेडिसर्च 2.0: आधुनिक रेडिस एप्लिकेशन के लिए लाइटनिंग-फास्ट सर्च इंजन

आज हम रेडिसर्च 2.0 की सामान्य उपलब्धता की घोषणा करते हुए उत्साहित हैं, जो अपने शक्तिशाली क्वेरीइंग, इंडेक्सिंग, और फुल-टेक्स्ट सर्च इंजन को सभी रेडिस उपयोगकर्ताओं तक पहुंचाता है। सितंबर 2020 से पब्लिक प्रीव्यू में, रेडिसर्च 2.0 ने पहले से ही ग्राहकों की एक बढ़ती सूची हासिल की है जो आधुनिक एप्लिकेशन बनाने से लेकर फुल-टेक्स्ट सर्च से लेकर रीयल-टाइम एनालिटिक्स तक असंख्य उपयोग के मामलों के लिए इस पर भरोसा करते हैं। रेडिसर्च 2.0 एक बिल्कुल नई आर्किटेक्चर पेश करता है जो इसे रेडिसर्च 1.6 से दोगुना से अधिक तेज़ बनाता है, और रेडिसर्च अब रेडिस के एक्टिव-एक्टिव जियो-डिस्ट्रिब्यूशन और रेडिस ऑन फ्लैश का समर्थन करता है।

रेडिसर्च क्यों मायने रखता है

आधुनिक संगठन बड़ी मात्रा में संरचित और असंरचित डेटा कैप्चर कर रहे हैं। हालांकि, अक्सर यह डेटा धीमे, डिस्क-आधारित डेटाबेस में बंद रहता है जो आधुनिक एप्लिकेशन के लिए रीयल-टाइम अनुभव का समर्थन नहीं करते। रेडिसर्च उपयोगकर्ताओं को अपने रेडिस डेटासेट को आसानी से इंडेक्स करने और फिर पूरी तरह से वितरित तरीके से रीयल-टाइम में, रेडिस की गति से डेटा को क्वेरी और एग्रीगेट करने की अनुमति देकर इन प्रदर्शन बाधाओं को समाप्त करता है।

जैसा कि ऊपर दिए गए आरेख में दिखाया गया है, रेडिसर्च की के मूल्य भाग के लिए कई इंडेक्सिंग रणनीतियाँ प्रदान करके रेडिस परिष्कृत डेटा मॉडलिंग लाता है, जिसमें फुल-टेक्स्ट, जियो-लोकेशन, नंबर, और टैग शामिल हैं। इंडेक्स के बिना, रेडिस को हर क्वेरी के लिए एक SCAN ऑपरेशन करना होगा, जो अत्यधिक धीमा और अक्षम हो सकता है। और इन इंडेक्स को मैन्युअल रूप से बनाना और बनाए रखना जटिल और त्रुटि-प्रवण है। रेडिसर्च उपयोगकर्ता के लिए इन इंडेक्स को बनाए रखता है और आपको क्लस्टर्ड डेटाबेस में डेटा संरचनाओं में क्वेरी करने की अनुमति देता है।

आपके प्रौद्योगिकी स्टैक में रेडिसर्च का जुड़ाव डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को सरल बनाता है, समृद्ध खोज अनुभवों के साथ एप्लिकेशन का विस्तार करता है, और रेडिस में एनालिटिक्स की शक्ति को अनलॉक करता है। डेवलपर्स को अब आधुनिक एप्लिकेशन बनाने के लिए कई प्रौद्योगिकियों, क्वेरी भाषाओं, डेटा मॉडल, और बोल्ट-ऑन सर्च इंजन के बीच आगे-पीछे नहीं करना पड़ता।

रेडिसर्च का उपयोग

C में लिखा गया, रेडिसर्च Trie जैसे इन-मेमोरी डेटा संरचनाओं का उपयोग करके प्रदर्शन को ध्यान में रखकर बनाया गया है और आधुनिक वितरित इंडेक्सिंग और क्वेरी एल्गोरिदम का लाभ उठाता है। यह इसे मौजूदा सर्च इंजन की तुलना में 5x – 10x तेज़ बनाता है (रेडिसर्च की गति पर अधिक जानकारी के लिए, देखें सर्च बेंचमार्किंग: रेडिसर्च बनाम Elasticsearch)। रेडिसर्च की कम-विलंबता इंडेक्सिंग और डेटा क्वेरीइंग इसे अक्सर अपडेट होने वाले डेटासेट के लिए उपयुक्त बनाती है। और नया रेडिसर्च 2.0 पिछले संस्करण की तुलना में 2.4x तेज़ है।

रेडिसर्च आपको रेडिस में कई डेटा प्रकारों में डेटासेट पर इंडेक्स तेजी से बनाने की अनुमति देता है। (वर्तमान में हैश समर्थित हैं और हम जल्द ही JSON के लिए समर्थन जारी करने की योजना बना रहे हैं, उसके बाद स्ट्रीम्स।) रेडिसर्च हल्के इंडेक्स निर्माण और हटाने के लिए एक इंक्रीमेंटल इंडेक्सिंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है। इसकी समृद्ध क्वेरी भाषा आपको बिजली की गति से अपने डेटा को क्वेरी करने, जटिल एग्रीगेशन करने, और गुणों, संख्यात्मक रेंज, और भौगोलिक दूरी द्वारा फ़िल्टर करने देती है।

रेडिसर्च फुल-टेक्स्ट इंडेक्सिंग और स्टेमिंग-आधारित क्वेरी विस्तार का समर्थन करता है कई भाषाओं में, जिसमें चीनी, स्पेनिश, रूसी, फ्रेंच, जर्मन, और कई अन्य शामिल हैं। इसके अलावा, आप 'फज़ी' सर्च तकनीक का उपयोग करके ऑटो-कंप्लीट सुझावों को लागू करके उपयोगकर्ताओं के खोज अनुभव को समृद्ध कर सकते हैं।

यह नवीनतम रिलीज़ रेडिसर्च को पहले से कहीं अधिक आसान बनाती है। रेडिसर्च 2.0 के साथ, ग्राहक अब सैकड़ों सर्वरों पर अरबों दस्तावेजों को क्वेरी और इंडेक्स करने के लिए तेजी से बढ़ सकते हैं। और रेडिस ऑन फ्लैश के समर्थन के साथ, यह पहले से कहीं अधिक लागत-प्रभावी तरीके से किया जा सकता है। रेडिसर्च को रेडिस एंटरप्राइज की एक्टिव-एक्टिव तकनीक का लाभ उठाकर विश्व स्तर पर वितरित तरीके से भी तैनात किया जा सकता है ताकि कई जियो-डिस्ट्रिब्यूटेड प्रतिकृतियों में पांच-नाइन (99.999%) उपलब्धता प्रदान की जा सके, जो पढ़ने के संचालन (जैसे क्वेरीइंग और एग्रीगेशन) और लिखने के संचालन (जैसे इंडेक्सिंग) को स्थानीय रेडिसर्च डिप्लॉयमेंट की गति से निष्पादित करने में सक्षम बनाता है, बिना संघर्ष समाधान की चिंता किए।

वास्तविक दुनिया में रेडिसर्च

विभिन्न डेटा प्रकारों और डेटा संरचनाओं में इंडेक्सिंग, क्वेरीइंग, और फुल-टेक्स्ट सर्च को सक्षम करना उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा की शक्ति को अनलॉक करने में मदद करने के लिए आवश्यक है। रेडिसर्च की स्केलिंग सीमाओं के बिना पूरी तरह से वितरित तरीके से इन क्वेरी को चलाने की क्षमता और उप-मिलीसेकंड विलंबता पर वास्तव में एक गेम चेंजर है।

हमारे ग्राहक रेडिसर्च का उपयोग न केवल अपने लीगेसी एप्लिकेशन को तेज करने के लिए बल्कि अपनी अगली पीढ़ी के रीयल-टाइम एप्लिकेशन बनाने के लिए भी कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, GoMechanic 10 मिलियन स्पेयर पार्ट्स के डेटाबेस में खोज के लिए रेडिसर्च का उपयोग करता है (अधिक के लिए, रेडिसर्च 2.0 प्रेस रिलीज देखें)। कई ई-कॉमर्स ऐप अपने कैटलॉग में लाखों उत्पादों में इंटरैक्टिव खोज प्रदान करने के लिए रेडिसर्च का उपयोग कर रहे हैं और उपयोगकर्ताओं को ऑटो-कंप्लीट सुझाव देने के लिए फज़ी सर्च का उपयोग कर रहे हैं।

रेडिसर्च की अल्पकालिक खोज क्षमता के साथ, इंडेक्स बनाना हल्का होता है, जिससे एक ही डेटाबेस में हजारों इंडेक्स सक्षम होते हैं ताकि डेवलपर ग्राहक के खरीद इतिहास के आधार पर तेजी से इंडेक्स बना सकें और समाप्त कर सकें। इस बीच, एक स्वास्थ्य बीमा कंपनी रेडिसर्च का उपयोग उपयोगकर्ताओं को उनकी वेबसाइटों और ऐप्स पर जियोस्पेशियल क्वेरी चलाने देने के लिए कर रही है ताकि उनके पड़ोस में उपयुक्त स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को ढूंढा जा सके। इन सभी उपयोगों को पहले से ही उत्पादन वातावरण में बड़े पैमाने पर तैनात किया गया है।

रेडिसर्च 2.0 के साथ शुरुआत करें

जानें कि आप अपने एप्लिकेशन आधुनिकीकरण यात्रा को तेज करने के लिए रेडिसर्च 2.0 का उपयोग कैसे कर सकते हैं। या तुरंत शुरू करने के लिए, रेडिसर्च क्विक स्टार्ट पेज पर जाएं।