Elasticsearch co to jest, jak działa, do czego jest używany?

Elasticsearch to nie tylko wyszukiwarka; to także indeks, baza danych analityczna, a nawet rozwiązanie big data, które zyskało miano “Google dla przedsiębiorstw”. Znane z szybkości i skalowalności, narzędzie to wykorzystywane jest w różnorodnych zastosowaniach – od prostego wyszukiwania na stronach internetowych, przez analizę danych logowych, aż po zaawansowane narzędzia inteligencji biznesowej służące do analizy i wizualizacji danych. Jego rosnąca popularność i szerokie zastosowanie wynikają z elastyczności i wszechstronności, które czynią go odpowiednim rozwiązaniem dla firm na każdym etapie rozwoju. Zrozumienie, jak Elasticsearch ewoluował od prostego projektu do jednego z czołowych systemów zarządzania bazami danych, może rzucić światło na jego potencjał i możliwości adaptacyjne w dynamicznie zmieniającym się świecie technologii.

Czym jest Elastic Search?

Elasticsearch to rozproszony, otwartoźródłowy silnik wyszukiwania i analizy danych, zbudowany na bazie Apache Lucene i opracowany w języku Java. Został stworzony jako skalowalna wersja frameworku wyszukiwania Lucene, z dodaną możliwością horyzontalnego skalowania indeksów Lucene. Elasticsearch umożliwia przechowywanie, wyszukiwanie i analizowanie ogromnych wolumenów danych szybko i niemal w czasie rzeczywistym, zwracając odpowiedzi w milisekundach. Osiąga szybkie odpowiedzi wyszukiwania, ponieważ zamiast bezpośrednio przeszukiwać tekst, przeszukuje indeks. Używa struktury opartej na dokumentach zamiast tabel i schematów, a także oferuje rozbudowane API REST do przechowywania i wyszukiwania danych. W swojej istocie, Elasticsearch można postrzegać jako serwer przetwarzający żądania w formacie JSON i zwracający dane również w formacie JSON.

Jak działa Elasticsearch?

Elasticsearch skutecznie zarządza danymi, organizując je w strukturze dokumentów, które są zapisane w formacie JSON. Każdy dokument reprezentuje określoną encję, czyli może być pojedynczym rekordem informacji, na przykład profilem użytkownika, artykułem czy logiem serwera. Dokumenty te są grupowane w indeksy, co jest analogiczne do organizacji danych w bazach danych. Indeksy pozwalają na kategoryzację i szybkie odnajdywanie dokumentów według określonych kryteriów.

Elasticsearch używa odwróconych indeksów, co oznacza, że każde słowo w dokumencie jest powiązane z miejscem, w którym się pojawia. Jest to kluczowe dla szybkiego przeszukiwania tekstu, ponieważ pozwala systemowi na natychmiastowe lokalizowanie wszystkich dokumentów zawierających dane słowo, zamiast przeszukiwania każdego dokumentu pojedynczo. Odwrócony indeks jest niezwykle wydajnym sposobem przetwarzania zapytań i jest fundamentalnym elementem, który sprawia, że wyszukiwanie w Elasticsearch jest tak szybkie.

Rozproszona architektura Elasticsearch pozwala na rozłożenie obciążenia na wiele serwerów, co znacznie zwiększa skalowalność i wydajność systemu. Dane mogą być przechowywane, indeksowane i przeszukiwane na wielu maszynach jednocześnie, co pozwala na efektywną pracę nawet z bardzo dużymi zbiorami danych. Elasticsearch zapewnia również wysoką dostępność i odporność na awarie, automatycznie replikując dane między różnymi węzłami.

Backend Elasticsearch opiera się na kilku kluczowych komponentach. Poza odwróconymi indeksami i architekturą rozproszoną, system wykorzystuje również bogate API REST, które umożliwia komunikację z serwerem za pomocą prostych żądań HTTP. Umożliwia to łatwe integracje z różnymi aplikacjami, zarówno wewnętrznymi, jak i zewnętrznymi. Ponadto, Elasticsearch oferuje różne narzędzia i rozszerzenia, które ułatwiają zarządzanie danymi, monitorowanie wydajności systemu oraz rozbudowywanie funkcjonalności.

Dzięki tym właściwościom, Elasticsearch jest wyjątkowo elastycznym i potężnym narzędziem, które może być stosowane w różnorodnych zastosowaniach, od prostych wyszukiwań po zaawansowane analizy i przetwarzanie big data.

Jak zbudowany jest Elastic Search?

ElasticSearch to zaawansowany system zarządzania danymi, zbudowany na otwartoźródłowych zasadach, co sprawia, że jest dostępny bez dodatkowych opłat i otwarty na modyfikacje. Aby w pełni zrozumieć jego funkcjonowanie oraz potencjalne zastosowania, warto zapoznać się z kluczowymi elementami jego architektury:

1. Node – Jest to pojedynczy serwer w ramach ElasticSearch, na którym odbywa się przeszukiwanie i przetwarzanie danych. Każdy node ma swoją unikalną nazwę oraz port, który w domyślnej konfiguracji ustawiony jest na 9200.
2. Cluster – To grupa składająca się z jednego lub więcej node’ów, która działa razem, by wspólnie przetwarzać i indeksować dane. Klaster pozwala na rozproszenie danych i zadań obliczeniowych między różne serwery, co zwiększa wydajność i odporność systemu na awarie.
3. Index – W ElasticSearch, indeks odnosi się do zbioru dokumentów o podobnej charakterystyce. Można go porównać do bazy danych w tradycyjnych systemach relacyjnych. Indeks jest główną strukturą, przez którą można odwoływać się do danych, a także wykonywać na nich operacje takie jak wyszukiwanie czy usuwanie dokumentów.
4. Type – Historia ElasticSearch zawiera pojęcie „Type”, które służyło jako sposób grupowania dokumentów wewnątrz indeksu, podobnie do tabeli w bazach danych relacyjnych. Jednakże w nowszych wersjach ElasticSearch (od wersji 7.0) koncepcja typów została zarzucona i wszystkie dokumenty w indeksie są traktowane równorzędnie, co upraszcza model danych.
5. Document – Dokumenty są podstawowymi jednostkami danych w ElasticSearch i są zapisywane w formacie JSON. Każdy dokument jest zbiorem danych, który można przeszukiwać i indeksować.

Ponadto, warto zauważyć, że ElasticSearch, będąc projektem open source, jest stale rozwijany przez społeczność programistów. Jednym z kontrybutorów, który rozbudowuje Elastic Search w PHP jest nasz programista z Codefia Software House. Właśnie dzięki swojej otwartości, ElasticSearch współpracuje z wieloma językami programowania, takimi jak Java, PHP, czy Python, co pozwala na łatwą integrację z różnymi aplikacjami i systemami. ElasticSearch nie tylko oferuje potężne możliwości przeszukiwania danych, ale również umożliwia ich analizę i agregację, co czyni go idealnym narzędziem do zastosowań w dziedzinie big data i wyszukiwania informacji w czasie rzeczywistym.