Elasticsearchの運用に関する典型的な4つの誤解 | Elastic
初のフライト変更ということで、羽田空港で5時間の待ち時間ができたのでブログを書いているところです。 皆さんの使用方法などを知りたいと思い、日本語で書かれたツイートやブログを時々みていますが、 共通で見受けられるElasticsearchに関する誤解があるようです。 よりよくElasticsearchを利用していただくために、よく陥る誤解とどうすれば良いかというのを紹介しようと思います。 誤解：2台でHA構成 「1台では、マシントラブルなどがあった場合に、Elasticsearchが利用できなくなるという心配から、2台でElasticsearchのクラスターを構成すれば1台ダウンしてもサービスを維持できるだろう。」 残念ながら2台では完全なHA構成にはならないのがElasticsearchです。2台構成のクラスターは、データの欠損という障害に対しては有効です。 が、1台故障してもクラスターが
データベースとしてのElasticsearch - Qiita
はじめに Elasticsearchはスケーラビリティに優れた全文検索エンジンですが、Relational Database(以下RDB)が持つ汎用性や機能の豊富さも追求しているように思います。この記事ではRDBの基本機能がどこまでElasticsearchで実現できるかをまとめました。データベースの知識だけで、全文検索を知らなかった私がElasticsearchを勉強し始めた頃に意外に感じた事を中心に両者の違いを比較しています。APIについては言語ごとの違いは言及せず、REST APIについてのみ述べています。特にバージョンの記述がない場合はElasticsearch 5.1を前提にしています。RDBは近年ポピュラーなOracle, SQLServer, DB2, Sybase, PostgreSQL, MySQLなどが準拠しているSQL92標準を前提としています。 基本的な違い RDB
初めてのElasticsearch with Docker - Qiita
はじめに Elasticsearchの公式チュートリアルやってみました。 公式ドキュメント以外にも色々調べながら進めたのですが、「7.0系（type新規作成廃止後）」×「Docker」の記事が少なかったので、備忘も兼ねたまとめです。 Elasticsearchとは Elasticsearchは、オープソースの高スケーラブルな全文検索および分析エンジンです。大容量のデータをすばやく、ほぼリアルタイムで保存、検索、分析できます。通常、検索の機能と要件が複雑なアプリケーションを強化する基礎となるエンジン/技術として使用されます。 （Elasticsearchリファレンスより） つまり、めっちゃ検索ができるすごいミドルウェアです。 座学 実際に触る前にお勉強です。 用語とイメージ 論理構成 点線で囲った部分がElasticsearchの外側から見た構成（論理構成）です。 cluster > ind
WikipediaのデータからElasticsearch用類義語辞書をつくる - Qiita
Elasticsearchには類義語によるクエリ拡張機能があります。これを適用すると まどマギ と検索したときに まどかマギカ と書かれた文書もヒットするようになります。 (LuceneやSolrにもありますがここではElasticsearchの話だけします) この類義語辞書は、人手で作ること (e.g., FRILの商品検索をnGramから形態素解析にした話 - mosowave) もできますが、今回はなるべく手間をかけたくないのでWikipediaのリダイレクトデータから自動で類義語辞書を作る方法を紹介します。 (自動といってもノイズも含まれてるので実用的に使うにはある程度人手でフィルタリングする必要があります。それでも一から人手で作るよりは手間が少ないと思います) (ElasticsearchではWordNetでの類義語検索に対応しているようですが、これを書いてる2015年12月時点
自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog;
【2016/09/10追記】 勉強しなおして、Elasticsearchの知識についてさらにまとめた記事を書いたので、そちらを参照してもらうと良さそうです。 blog.shibayu36.org 最近Elasticsearchの勉強をした。ただ、入門のためどのような資料が適しているかを知るのが大変だった。そこでどのように勉強したかについてメモをしておく。少しまとめエントリー的なノリになりそう。 Elasticsearchの概念を知る 全文検索技術の基本を知る Elasticsearchのドキュメントのたどり方を知る の順に学習を進めていった。 Elasticsearchの概念を知る Elasticsearchの学習を始めようとした時に、まずは基本からということで以下の本を読んでいた。 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者:Ｒａｆａｌ
私がElasticsearchを知るために参考にしているサイト・書籍まとめ - Qiita
@shoitoです。 12/1に、先日発表したElasticsearch勉強会の報告を公開しました。 「niconicoの検索を支えるElasticsearch」と題して、第7回Elasticsearch勉強会で発表しました 今回は、私がElasticsearchを知るために参考にしているサイトや書籍、フォローしているtwitterアカウントなどを紹介します。１つでも参考になればと。 まずは書籍を2冊紹介します。 Elasticsearch: The Definitive Guide (英語) http://shop.oreilly.com/product/0636920028505.do こちらは電子書籍がオライリーで発売されているのですが、オンラインでも無料で読むこともできます。 http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/cu
実践！Elasticsearch - Wantedly Engineer Blog
（募集はダミーデータです） （参考: ドキュメント登録の流れについては Elasticsearch 入門 を参照すると良いです。） Analyzer 上記のデータを実際に入れる前に、index の作成と analyzer の設定をします。 以下のコマンドを実行することで analyzer の設定ができます。 下記で説明して行きます。 curl -XPUT 'http://localhost:9200/wantedly-demo' -d \ '{ "settings": { "analysis": { "filter": { "pos_filter": { "type": "kuromoji_part_of_speech", "stoptags": [ "助詞-格助詞-一般", "助詞-終助詞" ] }, "greek_lowercase_filter": { "type": "lowerc
「関連する○○」機能を手軽に実現できる。そう、Elasticsearch ならね。 - クックパッド開発者ブログ
セコン (id:secondlife, @hotchpotch) です。ウェブサービスにはよく「このエントリーに関連するブログ記事」や「このレシピに関連するレシピ」という機能が実現されてますよね。さて、この機能はどのように実現すれば良いでしょうか。例えば tf-idf で単語の類似度を求め…といった実装が必要になり、いささか面倒です。 しかしながら Elasticsearch や Solr *1を使うと手軽に実現できます。例えば、クックパッドニュースの記事では Solr を使い「この記事を読んだ人におすすめ」の機能に、最近クックパッドにジョインしたインドネシアの会社の DapurMasak では Elasticsearch を使い「Resep serupa(関連レシピ)」の機能で利用しています。 クックパッドニュースでのこの記事を読んだ人におすすめ DapurMasak での関連レシピ 使
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Dockerを利用して Elasticsearch + Kibana の環境で kuromoji + Neologd を試す - Qiita