Elasticsearch
 Logo programu | |
| Autor | Elastic NV |
|---|---|
| Pierwsze wydanie | 2010 |
| Aktualna wersja stabilna | 8.17.3 (4 marca 2025) [±] |
| Język programowania | Java |
| System operacyjny | Wieloplatformowy |
| Rodzaj | wyszukiwanie danych |
| Strona internetowa | |
Elasticsearch – oprogramowanie 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]- ↑ Open Source Search: The Creators of Elasticsearch, ELK Stack & Kibana [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
- ↑ Gheorghe, Radu, Matthew Lee Hinman, i Roy Russo, Elasticsearch in action, Manning, 2015, ISBN 978-1-61729-162-3
- ↑ Apache Solr vs Elasticsearch - the Feature Smackdown! [online], solr-vs-elasticsearch.com [dostęp 2020-02-02].
- ↑ Turnbull, Doug, i John Berryman. Relevant search: with applications for Solr and Elasticsearch, Manning Publications Co., 2016, ISBN 978-1-61729-277-4
- ↑ elastic [online], GitHub [dostęp 2020-07-14] (ang.).
- ↑ DB-Engines Ranking of Search Engines [online], DB-Engines [dostęp 2020-02-02] (ang.).
- ↑ Elasticsearch: The Official Distributed Search & Analytics Engine [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
- ↑ Kibana: Explore, Visualize, Discover Data [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
- ↑ Logstash: Collect, Parse, Transform Logs [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
- ↑ Beats: Data Shippers for Elasticsearch [online], www.elastic.co [dostęp 2020-02-02] (ang.).
- ↑ Croce, Steve: „Top 5 Elasticsearch Use Cases”, ObjectRocket (blog), 16 maja 2017, (ang.)
- ↑ Sematext, „Elasticsearch Tutorial: What It Is, How It Works & Use Cases”, 2020-04-05.