kibanaで使えるlucene query - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
elasticsearchで複雑なクエリーを組み立てる | dev.wan.co
rails ruby elasticsearch tire “railsから全文検索エンジンelasticsearchを利用する"では、全文検索を手軽に実装することを目的としていたので、検索クエリーの組み立てにはあまり踏み込んでいませんでした。 今回は複数のOR, AND条件の組み合わせなどを設定したい場合の記述方法を説明します。 elasticsearchには複雑なクエリーを組み立てるためのbool queryという仕組みが用意されています。 bool queryではmust, should, must_notの組み合わせで表現を行います。 mustは必ず満たすべき条件を、shouldは少なくとも満たす条件を、must_notは満たしてはならない条件を指定します。 tireでの記述例 tireでの記述例を示します。 class Article < ActiveRecord::Base i
[AWSマイスターシリーズ] Amazon ElastiCache
20191002 AWS Black Belt Online Seminar Amazon EC2 Auto Scaling and AWS Auto S... This document discusses Amazon EC2 Auto Scaling and AWS Auto Scaling. It provides an overview of EC2 Auto Scaling for scaling EC2 instances, Application Auto Scaling for services like ECS, and AWS Auto Scaling which unifies scaling across different AWS resources. It also covers various scaling options like target trac
![[AWSマイスターシリーズ] Amazon ElastiCache](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/094c95a689b87b1c771a694b4a7d316a340e9c5d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20131030aws-meister-regenerate-elasticache-131101003447-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Fluentd + Kinesis + Elasticsearch + Kibana / Grafanaでのリアルタイムログ解析基盤 | Tech Blog - リクルート住まいカンパニー
こんにちは、SUUMOスマホサイトの開発チームに所属しているエンジニアの上野です。 今回は、リアルタイムログ解析基盤を紹介します。 背景 皆様はwebサーバログ監視（アクセスログ・エラーログなど）をどのように行われているでしょうか？ スーモスマホサイトでは、アクセス数増加に伴いサーバ台数が増え、csshX地こんにちは、SUUMOスマホサイトの開発チームに所属しているエンジニアの上野です。 今回は、リアルタイムログ解析基盤を紹介します。 背景 皆様はwebサーバログ監視（アクセスログ・エラーログなど）をどのように行われているでしょうか？ スーモスマホサイトでは、アクセス数増加に伴いサーバ台数が増え、 csshX 地獄に陥りました。（以下の図のような状態のことです。） ログの確認が必要になった際に、この csshX を使用して秘伝のワンライナーで確認したい部分をtailして抽出していましたが
Elastic{ON} Tokyo 2015レポート 〜事例紹介 その2 日本経済新聞 #elasticon - Taste of Tech Topics
記事検索とログ解析でのElasticsearch活用事例 続いては、日本経済新聞社デジタル編成局の梅崎裕利さんによる 「記事検索とログ解析でのElasticsearch活用事例」です。 新聞記事の全文検索とか、なかなか胸が熱くなるタイプのヤツですね。 検索の需要がある中でSolrとElasticsearchの検証を進める中、 気がついたらElasticsearchがメインの仕事になっていたとのこと。 これ、Elasticsearchあるあるですかね。 コンテンツ検索とログ可視化の両方で使えるから、という理由でElasticsearchを採用したそうです。 コンテンツ検索は、200万のデータ（5GB）で、1日数千の更新頻度、リクエストは秒間100回ぐらい。 検索APIは、Django API + Elasticsearchで、マスターはMySQLに別途保存。 本番稼働を始めてから半年以上運用
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
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