Elasticsearch-এ Caching এবং Index Template ব্যবহারের মাধ্যমে পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন এবং ইনডেক্স ব্যবস্থাপনা সহজ করা যায়। নিচে এই দুটি বিষয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হলো:

১. Caching ব্যবহার

Elasticsearch-এ Caching ব্যবহারের মাধ্যমে সার্চ এবং ইনডেক্সিং কার্যক্রমের পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করা যায়। নিচে বিভিন্ন ধরনের ক্যাশ এবং সেগুলোর ব্যবহার সম্পর্কে আলোচনা করা হলো:

Query Cache:

• Elasticsearch কুয়েরি করার সময় প্রায়শই একই ধরনের কুয়েরি করা হলে কুয়েরি ক্যাশ ব্যবহার করা হয়। এটি একটি নির্দিষ্ট ইনডেক্সের উপর একই ধরনের কুয়েরি পুনরায় করতে পারফরম্যান্স বৃদ্ধি করে।
• ব্যবহার:
  • Frequently Accessed Queries-এর জন্য ক্যাশ ব্যবহার করুন।
  • ক্যাশ কনফিগার করার সময় মনে রাখতে হবে, শুধুমাত্র ফিল্টারিং কুয়েরি ক্যাশিংয়ের জন্য উপযুক্ত।
• কনফিগারেশন:
  • index.queries.cache.enabled সেটিং ব্যবহার করে ক্যাশ সক্রিয় করুন। এটি ইনডেক্স লেভেলে কনফিগার করা যায়।

Field Data Cache:

• Aggregation বা Sorting এর সময় যখন ফিল্ড ডেটা প্রয়োজন হয়, তখন এই ক্যাশ ব্যবহার করা হয়। এটি মেমোরিতে ফিল্ড ডেটা সংরক্ষণ করে যাতে পুনরায় ডেটা লোড না করতে হয়।
• ব্যবহার:
  • হাই কার্ডিনালিটি (যেমন, keyword ফিল্ড) ফিল্টার বা অ্যাগ্রিগেশন করার সময় Field Data Cache ব্যবহার করা যেতে পারে।
  • তবে, এই ক্যাশ বেশি মেমোরি ব্যবহার করতে পারে, তাই এর সাইজ সীমাবদ্ধ রাখতে হবে।
• কনফিগারেশন:
  • indices.fielddata.cache.size সেটিং ব্যবহার করে Field Data Cache এর সাইজ নির্ধারণ করা যায়।

Node Query Results Cache:

• এটি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট নোডে ফলাফল ক্যাশ করে রাখে, যা সাধারণত ফিল্টার করা ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ক্যাশিংয়ের মাধ্যমে সার্চ পারফরম্যান্স বাড়াতে সাহায্য করে।
• ব্যবহার:
  • বড় এবং পুনরাবৃত্তি ফিল্টার কুয়েরি বা রেঞ্জ কুয়েরির জন্য এটি কার্যকর হতে পারে।
• কনফিগারেশন:
  • indices.requests.cache.size ব্যবহার করে ক্যাশের সাইজ কনফিগার করা যায়।

২. Index Template ব্যবহার

Index Template ব্যবহার করে Elasticsearch-এ ইনডেক্স তৈরি এবং কনফিগারেশন প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করা যায়। এটি ইনডেক্স তৈরি করার সময় ডিফল্ট সেটিংস এবং ম্যাপিং অ্যাপ্লাই করতে সাহায্য করে।

Index Template কি:

• Index Template হল একটি প্রি-ডিফাইন্ড কনফিগারেশন যা ইনডেক্স তৈরি করার সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োগ করা হয়।
• এর মাধ্যমে ইনডেক্সের শার্ড সংখ্যা, রিপ্লিকা সংখ্যা, ম্যাপিং, এবং অন্যান্য সেটিংস পূর্ব নির্ধারিত করা যায়।

Index Template এর সুবিধা:

• Consistency: নতুন ইনডেক্স তৈরি হলে নিশ্চিত হয় যে ইনডেক্সগুলো একই সেটিংস এবং ম্যাপিং নিয়ে তৈরি হচ্ছে।
• Automated Configuration: ইনডেক্স কনফিগারেশন ম্যানুয়ালি করার প্রয়োজন নেই, যা সময় সাশ্রয় করে এবং ত্রুটি কমায়।
• Customizable: প্রতিটি ইনডেক্সের ধরন বা প্যাটার্ন অনুযায়ী ভিন্ন ভিন্ন টেমপ্লেট সেট করা যায়।

Index Template কনফিগার করার ধাপ:

1. Template Name এবং Index Pattern নির্ধারণ করুন: টেমপ্লেটের জন্য একটি নাম দিন এবং কোন ধরনের ইনডেক্সে এটি প্রযোজ্য হবে তা নির্ধারণ করুন। যেমন, log-* প্যাটার্ন ব্যবহার করলে, সমস্ত log- দিয়ে শুরু হওয়া ইনডেক্সে এটি প্রযোজ্য হবে।
2. Settings, Mappings, এবং Aliases সংজ্ঞায়িত করুন:
   • Settings: যেমন, শার্ড সংখ্যা (number_of_shards), রিপ্লিকা সংখ্যা (number_of_replicas), এবং অন্যান্য ইনডেক্স লেভেল সেটিংস নির্ধারণ করুন।
   • Mappings: ইনডেক্সের ফিল্ড ম্যাপিং প্রি-ডিফাইন্ড করুন, যাতে ডেটা টাইপ, ফিল্ড প্রপার্টিজ, এবং অ্যাগ্রিগেশন সম্বন্ধিত সেটিংস নির্ধারণ করা যায়।
   • Aliases: ইনডেক্সের জন্য উপযুক্ত আলিয়াস সেট করতে পারেন, যা ইনডেক্স ম্যানেজমেন্ট সহজ করে।

Index Template তৈরি করার উদাহরণ:

• এই টেমপ্লেটটি logs-* প্যাটার্নের ইনডেক্সে প্রযোজ্য হবে এবং ইনডেক্স তৈরির সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে শার্ড, রিপ্লিকা সংখ্যা, এবং ম্যাপিং প্রয়োগ করবে।

PUT _index_template/logs_template
{
  "index_patterns": ["logs-*"],
  "template": {
    "settings": {
      "number_of_shards": 3,
      "number_of_replicas": 1
    },
    "mappings": {
      "properties": {
        "timestamp": {
          "type": "date"
        },
        "message": {
          "type": "text"
        },
        "log_level": {
          "type": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

সারসংক্ষেপ

Caching এবং Index Template Elasticsearch-এ পারফরম্যান্স এবং ইনডেক্স ম্যানেজমেন্ট উন্নত করার গুরুত্বপূর্ণ উপায়।

• Caching সার্চ কার্যক্রম দ্রুততর করে এবং ইনডেক্সিং প্রসেসে লোড কমায়।
• Index Template ইনডেক্স তৈরির সময় কনফিগারেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালনা করে এবং ইনডেক্সের কনসিস্টেন্সি নিশ্চিত করে।

এই দুটি পদ্ধতি সঠিকভাবে ব্যবহার করলে Elasticsearch এর স্কেলেবিলিটি এবং কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করা যায়।