Mi az elasztikus keresés?
Az Elasticsearch egy elemző motor, amely elosztott módon is támogatja a keresést. Ez egy nyílt forráskódú szoftver. egy másik szempontból ez egy dokumentum-adatbázis beállítása, ahol a lekérdezés, tárolás és a dokumentumkezelés mind a félig strukturált, mind a strukturált adatokkal hatékony. A szoftverbeállítás összes adatát JSON-formátumban tárolják. különösen ez a séma nélküli beállítás.
A JSON formátumú rugalmas keresés megtartja a saját domainorientált lekérdezési nyelvét. Ez a beállítás lehetővé teszi a beágyazott szintű lekérdezéseket is a szükségletek alapján. A REST API a rugalmas keresési beállítás jellemzőinek feltárására szolgál,
- Index API: Index szintű dokumentáció.
- API beszerzése: Az entitás beolvasása dokumentumszinten
- Put Mapping API: Az alapértelmezett választások felülbírálására és a leképezés meghatározására szolgál.
Az elasztikus keresés megértése:
A rugalmas keresési beállítás az alább felsorolt kulcskoncepciók tetejére épül
- Csomópont : az elasztikus keresési beállítás egy adott végrehajtó példányát csomópontnak nevezzük. A virtuális szerver vagy a fizikai szerver beállítása egynél több csomópontot is tartalmazhat. Megjegyzést tart a RAM használatáról, tárolásáról és egyéb feldolgozási elemeiről is.
- Klaszter : Egyedi csomópontok halmaza, vagyis más szavakkal a csomópontok egy csoportja formálódik klaszterbeállításba. Egy adat keresése esetén a keresést a klaszter minden csomópontján alkalmazzák, amely magában foglalja a kollektív indexelés és a keresés folyamatát is.
- Tárgymutató : Az összes hasonló dokumentum együttesen hasonló tulajdonságokkal rendelkezik. Az indexet egy kizárólagos név ismeri fel, amely megemlíti az indexet a keresési, törlési és frissítési műveleteket végrehajtó folyamat során. Meglepő módon a rugalmas keresőberendezés ezenkívül a szilánkok koncepcióját használja a keresési teljesítmény növelése érdekében.
- Típus / leképezés : Ha egy dokumentumkészlet rendelkezik közös mutatószámmal és közös mezőkkel, itt a dokumentum definíciói táblázatokként működnek. Például a
- Index egy szociális hálózati alkalmazással
- Egy másik index a felhasználói profil adatokhoz
- Az egyik a megjegyzésekkel kapcsolatos adatokhoz
- Dokumentum : JSON formátumban felsorolva egy dokumentumban több mező is megfogalmazódik. mindegyik dokumentum hozzá van rendelve egy index értékhez és típushoz annak formátumában. Az UID, amely segít egyedülálló módon kiválasztani a dokumentumot, minden dokumentumhoz társítva.
- Szilánk - Az index vízszintes osztása szilánkként alakul ki az elasztikus keresés beállításában. Információkat tartalmaz a JSON-objektumokról és az összes dokumentumtulajdonságot. A párhuzamosan elválasztó kézműves egy önszabályozó csomópontot rétegez, amely lehetővé teszi bármelyik csomópont tárolását. a fő szilánk az index egyedi vízszintes része.
- Replikák - Az összes indexet és rétegreplikációt a felhasználók generálják. Az adatok replikációjának fürtön keresztüli megszerzésének legfontosabb felhasználási területe az, hogy nagyon magas arányban biztosítja az adatok rendelkezésre állását a hibaforgatókönyv esetében, és elősegíti a keresési teljesítmény növelését azáltal, hogy a replikákat tervezett adatoknak tekinti.
Mit tehetünk az Elasticsearch-szel?
- Az Analytics létfontosságú szerepet játszik a rugalmas keresésben, segít bármilyen forma és kötet adatainak megszámolásán és összefoglalásán. különösen hasznos nagy adatkörnyezetben.
- Segít a dokumentumok indexelésében a lerakatba, emellett konvertálja a naplófájlokat a tároló dokumentumok formátumába.
- A metrikák általában epizodikus vázlatok vagy számok, például: Az elmúlt 30 másodpercben a CPU átlaga 14% volt, az alkalmazás felhasznált memória 77 MB, vagy az elsődleges lemez kapacitása 61%
- Az Elasticsearch nagy számú szerver segítségével képes petabájtnyi adatot tárolni a fürtbe. A rugalmas keresési beállítás architektúrája segít megőrizni ezt a nagy mennyiségű adatot, valamint az elosztott kialakítást támogató architektúra összetettségét is.
Az Elasticsearch előnyei:
1. Lehetővé teszi a rendkívül nagy mennyiségű adat kezelését.
2. Nagyon kevés időbe telik az alapvető adatok megkeresése és kiválasztása. Összehasonlító jellegű megjegyzés: ha egy normál SQL rendszer 20 másodpercet vesz igénybe az adatok keresésére és behúzására, akkor a rugalmas keresés beállítása nem haladja meg a 10 ms-ot ugyanazon adatok beolvasásához.
3. A keresőmotor méretezhetősége szintén a rugalmas keresés nagy előnye.
Az elasztikus kereséshez szükséges készségek:
- Tapasztalat a motor elosztott készletének kezelésében
- statisztikai tapasztalat
- Hibaelhárítási készségek
- Szerverkészítési tevékenység
- Hálózat
- Tárhelykezelési rész
- Eszkalációs menedzsment
A megfelelő közönség az elasztikus kereséshez:
- A közönség érdeklődéssel tanulhatja meg a dokumentumtárolás kezelését.
- Olyan egyének, akik az elemzéssel kapcsolatos szerepekre, az adatokkal kapcsolatos szerepekre stb
- Segít a szakemberek szakmai szempontjainak és műszaki készségeinek fejlesztésében.
- A pályázók, akiket érdekel a karrier folytatása a dokumentumtárolás és a tartalomtár kezelése terén.
Karrier növekedés az ElasticSearch-ben:
- Rugalmas keresés Rendszergazda
- Rugalmas kereső fejlesztő
- Rugalmas kereső tanácsadó
- Rugalmas keresőmérnök
- Dokumentumtároló mérnök
Következtetés:
Végül az Elasticsearch stabil környezetként működik nagy mennyiségű adat- és tartalomtárolási folyamat során. Ráadásul ez a technológia rendkívül gyorsan lehetővé teszi az adatok visszakeresését és tárolását. A karrierlehetőségek sokfélesége szintén bimbózó módon növeli ezt a technológiát.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Mi az elasztikus keresés című cikkhez. Itt tárgyaltuk az Elasticsearch előnyeit, szükséges készségeit és karrier-növekedését. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Mi a PowerShell?
- Elasticsearch interjúkérdések
- Mi az a mesterséges intelligencia?
- Rugalmas igény és rugalmatlan igény