ElasticSearch — это поисковая система, основанная на библиотеке Lucene. Она представляет собой распределенную полнотекстовую поисковую систему с поддержкой нескольких арендаторов, веб-интерфейсом HTTP и не содержащими схем документами JSON.
Официальные клиенты доступны на языках Java, .NET (C#), PHP, Python, Apache Groovy, Ruby и многих других. Согласно рейтингу DB-Engines, Elasticsearch — самая популярная корпоративная поисковая система, за ней следует Apache Solr, также основанная на Lucene.
Калькулятор цен
Центры обработки данных по всему миру
Часто задаваемые вопросы
Системные требования ElasticSearch зависят от ваших конкретных потребностей и желаемой производительности. Ниже приведены ключевые факторы, которые необходимо учитывать:
Аппаратное обеспечение:
ПРОЦЕССОР: Хотя ElasticSearch может работать на одном ядре, для нетривиальных запросов рекомендуется использовать как минимум 2-4 ядра. Для больших систем и сложных рабочих нагрузок стоит обратить внимание на такие процессоры, как Intel Xeon Platinum или AMD EPYC.
RAM: Рекомендуется не менее 4 ГБ, но фактические требования зависят от сложности запросов и объема данных. Для более тяжелых рабочих нагрузок может потребоваться 16 ГБ или больше.
Хранение данных: Для оптимальной производительности ElasticSearch использует твердотельные накопители. Фактический объем дискового пространства зависит от объема данных, но для начальной установки рекомендуется не менее 256 ГБ.
Программное обеспечение:
Операционная система: ElasticSearch поддерживает такие дистрибутивы Linux, как Ubuntu, CentOS, Red Hat и Debian.
Формат диска: Оптимальным вариантом являются диски NVMe, но SSD с интерфейсом SATA тоже подойдут.
Зависимости: ElasticSearch требует наличия специальных библиотек и инструментов, таких как C++, zlib и Poco. Процесс установки обычно сам заботится об установке этих зависимостей.
Для получения более подробной информации обратитесь к документации по ElasticSearch.
ElasticSearch отлично зарекомендовал себя в многочисленных сценариях, требующих быстрого и сложного поиска и анализа больших, часто неструктурированных, массивов данных. Среди наиболее распространенных сценариев использования — полнотекстовый поиск, аналитика и мониторинг в режиме реального времени, геопространственный анализ, рекомендации товаров электронной коммерции, обнаружение мошенничества и анализ социальных сетей.
Вот некоторые заметные альтернативы ElasticSearch:
Apache Solr, Amazon CloudSearch, Algolia, Splunk, MeiliSearch, Sphinx, Coveo, SearchBlox, Elastic Cloud (ранее Bonsai), Azure Cognitive Search.
Хотя и ElasticSearch, и системы управления базами данных (СУБД) работают с данными, они существенно различаются по назначению, функциональности и архитектуре. Вот описание их ключевых различий:
Структура данных:
Elasticsearch: Elasticsearch предназначен для обработки и индексирования неструктурированных или полуструктурированных данных, особенно текстовых. Он отлично справляется с полнотекстовым поиском, ранжированием и оценкой релевантности.
Традиционные DBMS: Традиционные базы данных, такие как реляционные базы данных, структурированы и отлично справляются с хранением структурированных данных по заранее определенным схемам. Они используют таблицы, строки и столбцы для организации и взаимосвязи данных.
Гибкость схем:
Elasticsearch: Elasticsearch не содержит схем, то есть вы можете добавлять поля в документы «на лету», без предопределенной схемы. Такая гибкость подходит для сценариев, в которых структуры данных могут развиваться или часто меняться.
Традиционные DBMS: Традиционные базы данных имеют фиксированную схему, требующую предопределенных таблиц и типов данных. Любые изменения схемы обычно связаны с изменением структуры базы данных, что может быть более жестким процессом.
Запрос:
ElasticSearch: Использует мощные и специализированные языки для запросов, такие как Lucene Query Syntax, для полнотекстового поиска, фильтрации и агрегирования.
DBMS: использует структурированные языки для запросов (SQL) для конкретного поиска и манипулирования данными на основе определенных отношений и схемы.
Вот почему Kamatera является привлекательным вариантом для хостинга ElasticSearch:
Передовое оборудование: Kamatera использует процессоры Intel Xeon Platinum и SSD-накопители NVMe, гарантируя исключительную производительность ваших запросов и анализа данных в ElasticSearch.
Глобальный охват сети: Имея 18 стратегически расположенных центров обработки данных на четырех континентах, компания Kamatera обеспечивает доступ к кластеру ElasticSearch с низкой задержкой. Это минимизирует задержки и обеспечивает стабильную производительность для географически распределенных команд.
Непревзойденная масштабируемость:
Инфраструктура Kamatera легко масштабируется по требованию, чтобы удовлетворить растущий объем данных и сложность запросов. Вы можете легко добавлять или удалять узлы в кластере ElasticSearch без простоев и снижения производительности.
Надежная безопасность: Kamatera уделяет приоритетное внимание безопасности, внедряя шифрование данных, механизмы контроля доступа, сканирование уязвимостей и соответствие отраслевым стандартам, таким как PCI DSS и SOC 2. Это гарантирует, что ваш кластер ElasticSearch и конфиденциальные данные будут защищены от несанкционированного доступа и потенциальных угроз безопасности.
Поддержка 24/7: Специальная команда поддержки Kamatera работает круглосуточно и готова помочь вам в решении любых вопросов и проблем.