Elastische Suche

Elasticsearch-Tutorial für Anfänger

Elasticsearch-Tutorial für Anfänger
In dieser Lektion werden wir sehen, wie wir Elasticsearch verwenden können und wofür es verwendet wird. Wir werden uns verschiedene damit verbundene Terminologien gründlich ansehen und auch damit beginnen.

Elasticsearch-Datenbank

Elasticsearch ist eine der beliebtesten NoSQL-Datenbanken, die zum Speichern und Suchen nach textbasierten Daten verwendet wird. Es basiert auf der Indexierungstechnologie von Lucene und ermöglicht einen Suchabruf in Millisekunden basierend auf indizierten Daten.

Basierend auf der Elasticsearch-Website ist hier die Definition:

Elasticsearch ist eine verteilte Open-Source-Restful-Such- und -Analyse-Engine, die eine wachsende Zahl von Anwendungsfällen lösen kann.

Das waren einige hochrangige Worte über Elasticsearch. Lassen Sie uns die Konzepte hier im Detail verstehen.

Erste Schritte mit der Elasticsearch-Datenbank

Um Elasticsearch verwenden zu können, muss es auf dem Computer installiert sein. Lesen Sie dazu ElasticSearch unter Ubuntu installieren.

Stellen Sie sicher, dass Sie über eine aktive ElasticSearch-Installation verfügen, wenn Sie Beispiele ausprobieren möchten, die wir später in der Lektion vorstellen.

Elasticsearch: Konzepte & Komponenten

In diesem Abschnitt werden wir sehen, welche Komponenten und Konzepte im Herzen von Elasticsearch liegen. Es ist wichtig, diese Konzepte zu verstehen, um zu verstehen, wie ES funktioniert:

Sucharten in Elasticsearch

Elasticsearch ist bekannt für seine Suchfunktionen nahezu in Echtzeit und die Flexibilität, die es bei der Art der indizierten und durchsuchten Daten bietet. Beginnen wir damit, die Suche mit verschiedenen Datentypen zu untersuchen.

Integration mit Kibana

Wenn es um eine Analyse-Engine geht, müssen wir normalerweise Analyseabfragen in einer Business-Intelligence (BI)-Domäne ausführen. Wenn es um Business-Analysten oder Datenanalysten geht, wäre es nicht fair anzunehmen, dass die Leute eine Programmiersprache kennen, wenn sie in ES Cluster vorhandene Daten visualisieren möchten. Dieses Problem wird von Kibana . gelöst.

Kibana bietet der BI so viele Vorteile, dass Benutzer Daten tatsächlich mit einem hervorragenden, anpassbaren Dashboard visualisieren und Daten uneffektiv sehen können. Sehen wir uns hier einige seiner Vorteile an.

Interaktive Diagramme

Das Herzstück von Kibana sind interaktive Diagramme wie diese:

Kibana wird mit verschiedenen Arten von Diagrammen wie Tortendiagrammen, Sunbursts, Histogrammen und vielem mehr unterstützt, die die vollständigen Aggregationsfähigkeiten von ES . nutzen.

Mapping-Unterstützung

Kibana unterstützt auch eine vollständige Geo-Aggregation, die es uns ermöglicht, unsere Daten zu geo-kartieren. Ist das nicht cool?!

Vorgefertigte Aggregationen und Filter

Mit vorgefertigten Aggregationen und Filtern ist es möglich, hochoptimierte Abfragen im Kibana-Dashboard buchstäblich zu fragmentieren, zu löschen und auszuführen. Mit wenigen Klicks ist es möglich, aggregierte Abfragen durchzuführen und Ergebnisse in Form von interaktiven Charts darzustellen.

Einfache Verteilung von Dashboards

Mit Kibana ist es auch sehr einfach, Dashboards mit Hilfe des Nur-Dashboard-Modus für ein viel breiteres Publikum freizugeben, ohne Änderungen am Dashboard vorzunehmen. Wir können Dashboards ganz einfach in unser internes Wiki oder unsere Webseiten einfügen.

Feature-Bilder von der Kibana-Produktseite.

Verwenden von Elasticsearch

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Instanzdetails und die Clusterinformationen anzuzeigen:

Jetzt können wir versuchen, mit dem folgenden Befehl einige Daten in ES einzufügen:

Einfügen von Daten

Locken \
-X POST 'http://localhost:9200/linuxhint/hello/1' \
-H 'Inhaltstyp: Anwendung /json' \
-d ' "name" : "LinuxHint" '\

Folgendes erhalten wir mit diesem Befehl zurück:

Versuchen wir jetzt, die Daten abzurufen:

Daten abrufen

curl -X GET 'http://localhost:9200/linuxhint/hello/1'

Wenn wir diesen Befehl ausführen, erhalten wir die folgende Ausgabe:

Fazit

In dieser Lektion haben wir uns angeschaut, wie wir ElasticSearch einsetzen können, das eine hervorragende Analytics-Engine ist und auch eine hervorragende Unterstützung für die Freitextsuche nahezu in Echtzeit bietet.

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