ElasticSearch ist eine Suchmaschine, die auf der Lucene-Bibliothek basiert. Sie bietet eine verteilte, mandantenfähige Volltextsuchmaschine mit einer HTTP-Webschnittstelle und schemafreien JSON-Dokumenten.
Offizielle Clients sind in Java, .NET (C#), PHP, Python, Apache Groovy, Ruby und vielen anderen Sprachen verfügbar. Laut DB-Engines-Ranking ist Elasticsearch die beliebteste Unternehmenssuchmaschine, gefolgt von Apache Solr, das ebenfalls auf Lucene basiert.
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Häufig gestellte Fragen
Die Systemanforderungen von ElasticSearch hängen von Ihren spezifischen Anforderungen und der gewünschten Leistung ab. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der wichtigsten zu berücksichtigenden Faktoren:
Hardware:
CPU: Während ElasticSearch auf einem einzelnen Kern ausgeführt werden kann, werden für nicht triviale Abfragen mindestens 2–4 Kerne empfohlen. Für größere Setups und komplexe Arbeitslasten sollten Sie CPUs wie Intel Xeon Platinum- oder AMD EPYC-Prozessoren in Betracht ziehen.
RAM: Mindestens 4 GB werden empfohlen, der tatsächliche Bedarf hängt jedoch von der Komplexität der Abfrage und dem Datenvolumen ab. Höhere Arbeitslasten erfordern möglicherweise 16 GB oder mehr.
Speicher: ElasticSearch nutzt SSDs für optimale Leistung. Der tatsächliche Speicherplatz hängt von Ihrem Datenvolumen ab, für die Ersteinrichtung werden jedoch mindestens 256 GB empfohlen.
Software:
Betriebssystem: ElasticSearch unterstützt Linux-Distributionen wie Ubuntu, CentOS, Red Hat und Debian.
Festplattenformat: NVMe-Laufwerke sind optimal, aber auch SATA-SSDs sind funktionsfähig.
Abhängigkeiten: ElasticSearch erfordert bestimmte Bibliotheken und Tools wie C++, zlib und Poco. Der Installationsprozess kümmert sich normalerweise um die Installation dieser Abhängigkeiten.
Ausführlichere Informationen finden Sie in der ElasticSearch-Dokumentation.
ElasticSearch glänzt in zahlreichen Szenarien, die eine schnelle und anspruchsvolle Suche und Analyse großer, oft unstrukturierter Datensätze erfordern. Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören Volltextsuche, Echtzeitanalysen und -überwachung, Geodatenanalysen, E-Commerce-Produktempfehlungen, Betrugserkennung und Social-Media-Analysen.
Hier sind einige nennenswerte Alternativen zu ElasticSearch:
Apache Solr, Amazon CloudSearch, Algolia, Splunk, MeiliSearch, Sphinx, Coveo, SearchBlox, Elastic Cloud (ehemals Bonsai), Azure Cognitive Search.
Während sich sowohl ElasticSearch als auch Datenbankmanagementsysteme (DBMS) mit Daten befassen, unterscheiden sie sich erheblich in Zweck, Funktionalität und Architektur. Hier ist eine Aufschlüsselung ihrer wichtigsten Unterschiede:
Datenstruktur:
Elasticsearch: Elasticsearch ist für die Verarbeitung und Indizierung unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten, insbesondere textbasierter Daten, konzipiert. Es zeichnet sich durch Volltextsuche, Ranking und Relevanzbewertung aus.
Herkömmliches DBMS: Herkömmliche Datenbanken, wie etwa relationale Datenbanken, sind strukturiert und zeichnen sich durch die Speicherung strukturierter Daten mit vordefinierten Schemata aus. Sie verwenden Tabellen, Zeilen und Spalten, um Daten zu organisieren und in Beziehung zu setzen.
Schemaflexibilität:
Elasticsearch: Elasticsearch ist schemalos, was bedeutet, dass Sie Felder ohne vordefiniertes Schema spontan zu Dokumenten hinzufügen können. Diese Flexibilität eignet sich für Szenarien, in denen sich Datenstrukturen häufig weiterentwickeln oder ändern können.
Herkömmliches DBMS: Herkömmliche Datenbanken haben ein festes Schema und erfordern vordefinierte Tabellen und Datentypen. Alle Änderungen am Schema erfordern in der Regel eine Änderung der Datenbankstruktur, was ein strengerer Prozess sein kann.
Abfrage:
ElasticSearch: Verwendet leistungsstarke und spezialisierte Abfragesprachen wie Lucene Query Syntax für die Volltextsuche, Filterung und Aggregation.
DBMS: Verwendet strukturierte Abfragesprachen (SQL) für den spezifischen Datenabruf und die Bearbeitung basierend auf definierten Beziehungen und Schemata.
Deshalb ist Kamatera eine überzeugende Option für das ElasticSearch-Hosting:
Modernste Hardware: Kamatera nutzt Intel Xeon Platinum-Prozessoren und NVMe-SSD-Speicher und garantiert so eine außergewöhnliche Leistung für Ihre ElasticSearch-Abfragen und Datenanalysen.
Globale Netzwerkreichweite: Mit 18 strategisch günstig gelegenen Rechenzentren auf vier Kontinenten bietet Kamatera Zugriff auf Ihren ElasticSearch-Cluster mit geringer Latenz. Dies minimiert Verzögerungen und gewährleistet eine konsistente Leistung für geografisch verteilte Teams.
Unübertroffene Skalierbarkeit:
Die Infrastruktur von Kamatera lässt sich bei Bedarf nahtlos skalieren, um Ihrem wachsenden Datenvolumen und der steigenden Abfragekomplexität gerecht zu werden. Sie können problemlos Knoten in Ihrem ElasticSearch-Cluster hinzufügen oder entfernen, ohne dass es zu Ausfallzeiten oder Leistungsengpässen kommt.
Robuste Sicherheit: Kamatera legt Wert auf Sicherheit, indem es Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollmechanismen, Schwachstellenscans und die Einhaltung von Industriestandards wie PCI DSS und SOC 2 implementiert. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr ElasticSearch-Cluster und Ihre sensiblen Daten vor unbefugtem Zugriff und potenziellen Sicherheitsbedrohungen geschützt sind.
Support rund um die Uhr: Das engagierte Support-Team von Kamatera steht Ihnen rund um die Uhr zur Verfügung, um Sie bei allen Fragen und Problemen zu unterstützen.