Elasticsearch

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii
Elasticsearch
Logo Elasticsearch
Logo programu
Autor Elastic NV
Pierwsze wydanie 2010
Aktualna wersja stabilna 8.13.4
(14 maja 2024) [±]
Język programowania Java
System operacyjny Wieloplatformowy
Rodzaj wyszukiwanie danych
Strona internetowa

Elasticsearchoprogramowanie komputerowe służące do wyszukiwania informacji stworzone przez Shaya Banona z firmy Elastic NV[1] w roku 2010[2]. Jako główny silnik wyszukiwania, system Elasticsearch wykorzystuje bibliotekę Apache Lucene. Z tego m.in. powodu system Elasticsearch jest często porównywany do platformy o podobnych funkcjach i zastosowaniach Apache Solr[3][4].

Wiele elementów systemu Elasticsearch jest dostępnych w postaci otwartych źródeł na serwisie GitHub[5].

Według serwisu DB-engines, Elasticsearch jest najpopularniejszym silnikiem wyszukiwania na świecie[6].

Struktura oprogramowania[edytuj | edytuj kod]

Elasticsearch jest w istocie grupą systemów, które składają się na tzw. „elastyczny stos” (ang. Elastic Stack, ELK Stack):

  • Elasticsearch[7] – pod tą nazwą rozumie się centralny serwer indeksowania i wyszukiwania danych. Interfejsem komunikacji z serwerem jest protokół HTTP, za pomocą którego można wykonywać operację dodawania jak i wyszukiwania danych (możliwość wyszukiwania jest możliwa właściwie od razu po dodaniu/zindeksowaniu danych)
  • Narzędzie Kibana[8] – narzędzie służące do wizualizacji danych (w tym wizualizacji graficznej)
  • Narzędzie Logstash[9] – interfejs ułatwiający zarządzanie procesem dodawania logów systemowych do narzędzia Elasticsearch
  • Rodzina narzędzi „beat”[10] – narzędzia ułatwiające dodawanie do systemu Elasticsearch danych o różnym pochodzeniu, np. danych z plików tekstowych (narzędzie Filebeat), informacji o działaniu serwisu (Heartbeat) czy danych na temat pakietów przesyłanych w sieci (Packetbeat).

Użycie[edytuj | edytuj kod]

Do głównych zastosowań platformy Elasticsearch należą[11]:

  • Zbieranie i analiza logów,
  • Zbieranie, łączenie i analiza danych dostępnych publicznie,
  • Pełnotekstowe wyszukiwanie tekstu,
  • Zbieranie i analiza danych z pomiarów,
  • Wizualizacja danych.

Użytkownikami platformy Elasticsearch są m.in.: Wikipedia, Github, NY Times, Facebook, Engadget, Live Chat, SoftBank, Xoom i eBay[12].

Przypisy[edytuj | edytuj kod]

  1. Open Source Search: The Creators of Elasticsearch, ELK Stack & Kibana [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
  2. Gheorghe, Radu, Matthew Lee Hinman, i Roy Russo, Elasticsearch in action, Manning, 2015, ISBN 978-1-61729-162-3
  3. Apache Solr vs Elasticsearch - the Feature Smackdown! [online], solr-vs-elasticsearch.com [dostęp 2020-02-02].
  4. Turnbull, Doug, i John Berryman. Relevant search: with applications for Solr and Elasticsearch, Manning Publications Co., 2016, ISBN 978-1-61729-277-4
  5. elastic [online], GitHub [dostęp 2020-07-14] (ang.).
  6. DB-Engines Ranking of Search Engines [online], DB-Engines [dostęp 2020-02-02] (ang.).
  7. Elasticsearch: The Official Distributed Search & Analytics Engine [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
  8. Kibana: Explore, Visualize, Discover Data [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
  9. Logstash: Collect, Parse, Transform Logs [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
  10. Beats: Data Shippers for Elasticsearch [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
  11. Croce, Steve: „Top 5 Elasticsearch Use Cases”, ObjectRocket (blog), 16 maja 2017, (ang.)
  12. Sematext, „Elasticsearch Tutorial: What It Is, How It Works & Use Cases”, 2020-04-05.