Elasticsearch

Elasticsearch — открытая распределенная система управления данными и поиска по ним, основанная на поисковом движке Apache Lucene. Он предоставляет мощные возможности по индексированию, хранению, поиску и анализу больших объемов информации в реальном времени. Система разработана на языке Java и распространяется по лицензии SSPL (англ. Server Side Public License — открытая, но не свободная). В своей основе она использует библиотеку Lucene (аналогично другой поисковой системе, Solr). Официальные клиенты для работы с Elasticsearch написаны на PHP, Java, Python, .NET (C#) и некоторых других языках программирования.

История Elasticsearch

Развитие Elasticsearch началось в 2004 году, когда Шей Бэнон создал проект под названием Compass, который представлял собой поисковый движок для работы с Apache Lucene. Разрабатывая третью версию своего продукта, он понял, что для масштабирования его нужно написать с нуля. Создав новую версию, он переименовал проект в Elasticsearch.

Первая версия Elasticsearch была выпущена в феврале 2010 года. Она получила широкое признание в сообществе благодаря своей простоте использования, масштабируемости и возможностям полнотекстового поиска. Elasticsearch был написан на языке Java и предоставлял удобный RESTful API для взаимодействия с индексами и данными.

Со временем система развилась и превратилась в платформу для различных типов задач, связанных с обработкой данных. Она получила поддержку множества языков программирования и стала использоваться в различных сценариях, включая поиск и анализ информации в реальном времени, мониторинг, логирование и многое другое.

В 2012 году была основана компания Elasticsearch, которая стала заниматься коммерческой поддержкой и развитием проекта. Она продолжала активно развивать свой продукт, выпуская новые версии с улучшениями и новыми функциями.

В 2015 году компания Elasticsearch переименовалась в Elastic и начала предлагать дополнительные продукты и решения, такие как Kibana (инструмент визуализации и анализа данных), Logstash (система сбора и обработки журналов) и Beats (легкие агенты для отправки данных в Elastic).

За последние годы Elasticsearch стал одним из самых популярных инструментов для работы с данными в реальном времени. Он используется во многих крупных компаниях и организациях для поиска, анализа и визуализации больших объемов информации.

Что такое Elasticsearch

Elasticsearch основан на Apache Lucene — мощном поисковом движке с открытым исходным кодом. Он отвечает за реализацию основных алгоритмов поиска, индексации и анализа. Система добавляет к нему распределенные функции, позволяя работать с большими объемами данных и масштабировать поиск горизонтально. 

Архитектура и принцип работы Elasticsearch включают следующие основные понятия: 

• Кластер. Он состоит из одного или нескольких узлов, работающих вместе для обработки и хранения данных. Они могут быть размещены на разных физических серверах или виртуальных машинах. Каждый узел в кластере может быть настроен как мастер-узел или узел данных. Первые отвечают за координацию кластера, в то время как вторые — за хранение и обработку данных.
• Индексация. Elasticsearch использует индексирование для организации и хранения данных. Индекс — это коллекция документов с определенными характеристиками и настройками. Каждый документ состоит из полей, которые содержат фактические данные. Поля могут быть текстовыми, числовыми, датами и т. д. Система автоматически распределяет индексы и их фрагменты (шарды) по узлам кластера, обеспечивая балансировку нагрузки и отказоустойчивость.
• Поиск и запросы. Elasticsearch использует JSON-подобный язык для формулирования запросов и фильтров. Они могут включать условия совпадения, фильтры, агрегации и т. д. Система предоставляет широкий набор функций для выполнения поисковых запросов, включая полнотекстовый поиск, фильтрацию, агрегации, геолокационный поиск и другие. Она также поддерживает множество аналитических возможностей, включая метрики, гистограммы, тайм-серии и машинное обучение. Это позволяет анализировать данные в реальном времени и получать ценную информацию для принятия решений. Поиск в Elasticsearch полнотекстовый, то есть в процессе него анализу подвергается весь документ, а не его отдельные фрагменты, такие как подзаголовки, теги и т. д.
• Распределенность и репликация. Elasticsearch обеспечивает распределенное хранение данных и репликацию для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости. Данные автоматически разбиваются на фрагменты и распределяются по узлам кластера. Каждый фрагмент может иметь несколько реплик, которые служат для резервного копирования данных и обеспечения параллельной обработки запросов.

Преимущества Elasticsearch

Высокая производительность. Elasticsearch обеспечивает высокую скорость обработки и поиска данных. Он использует инвертированный индекс и распределенные алгоритмы поиска, что позволяет выполнять запросы быстро и эффективно. Система также поддерживает параллельную обработку запросов и агрегации данных, что способствует увеличению производительности.

Масштабируемость. Elasticsearch легко масштабируется горизонтально, то есть путем наращивания вычислительных мощностей за счет добавления новых машин (физических и/или виртуальных), позволяя обрабатывать большие объемы данных. Он распределяет данные по узлам кластера и автоматически балансирует нагрузку между ними. Это позволяет добавлять или удалять узлы без прерывания работы системы и гарантирует высокую доступность данных.

Отказоустойчивость. Elasticsearch обеспечивает высокую отказоустойчивость путем репликации данных на различных узлах кластера. Каждый фрагмент данных может иметь несколько реплик, что обеспечивает резервное копирование и доступность информации даже в случае отказа узлов.

Гибкий и мощный язык запросов. JSON-подобный язык запросов в Elasticsearch позволяет формулировать сложные запросы и фильтры. Он поддерживает условия совпадения, фильтрацию, агрегацию, геолокационные запросы и многое другое. Это делает систему гибким инструментом для выполнения разнообразных поисковых операций и анализа данных.

Полнотекстовый поиск и анализ. Elasticsearch предоставляет мощные возможности для полнотекстового поиска и анализа данных. Он поддерживает различные алгоритмы анализа, включая разделение текста на токены, стемминг, удаление стоп-слов и другие. Это позволяет выполнять точные и гибкие поисковые запросы даже по большим объемам текстовых данных.

Богатая экосистема. Elasticsearch имеет широкую экосистему инструментов и плагинов, которые облегчают его использование и расширение функциональности. Например, Logstash используется для сбора, обработки и загрузки данных, а Kibana представляет собой интерфейс для визуализации и анализа информации. Elasticsearch предлагает множество возможностей для расширения функциональности и интеграции с другими системами. С помощью плагинов можно добавлять новые возможности, интегрироваться с базами данных, визуализировать данные и многое другое. Все это делает систему максимально гибкой и удобной в использовании.

Недостатки Elasticsearch

Сложность масштабирования. Elasticsearch предоставляет возможность горизонтального масштабирования, что позволяет распределить данные и запросы между несколькими узлами. Однако процесс настройки и управления кластером может быть сложным и требует определенных знаний. Неправильная конфигурация и масштабирование кластера могут привести к проблемам с производительностью и недоступности данных.

Высокие требования к ресурсам. Elasticsearch требует значительных ресурсов для эффективной работы. Он потребляет большое количество оперативной памяти и процессорного времени. При обработке больших объемов данных и выполнении сложных запросов может возникнуть необходимость в гораздо большем количестве ресурсов, что может повлиять на общую производительность системы. Частично эта проблема решается горизонтальным масштабированием. Однако в поиске участвуют все шарды, и если система будет осуществлять его по пустым или слишком тяжелым фрагментам, то много времени и ресурсов будет тратиться бесцельно.

Сложность запросов и поиска. Elasticsearch предоставляет мощные возможности для выполнения сложных запросов и анализа данных. Однако для эффективного использования этих возможностей требуется глубокое понимание языка запросов и структуры индексов. Неправильно сформулированные запросы могут привести к неполным или неточным результатам, что усложняет разработку и отладку приложений.

Отсутствие встроенной поддержки для транзакций. Это означает, что Elasticsearch не очень подходит для приложений, требующих ACID-совместимости (ACID — атомарность, согласованность, изолированность, долговечность). Вместо этого система фокусируется на обработке данных в режиме реального времени и быстрой выдаче результатов поиска.

Сложность обновления и удаления данных. Elasticsearch оптимизирована для быстрой индексации новых данных и поиска по ним. Однако обновление и удаление существующей информации может быть более сложным процессом. При обновлении документа система фактически создает новую его версию, а старая остается в индексе до его оптимизации. Это может привести к потере производительности и увеличению объема индекса.

Отсутствие встроенной безопасности. Elasticsearch не предоставляет встроенных механизмов для аутентификации и авторизации. Для обеспечения безопасности данных и доступа к системе требуется использование дополнительных инструментов и настройка соответствующих политик безопасности.

Применение Elasticsearch

Благодаря своей распределенной архитектуре и возможности расширения функционала за счет добавления сторонних плагинов эта система используется во многих направлениях работы с данными — вот лишь наиболее популярные из них:

• Поиск и индексация. Система идеально подходит для поиска и индексации различных типов данных, включая текстовые документы, журналы, метаданные, временные ряды и другие. Он позволяет быстро находить нужные данные, обрабатывая весь документ целиком, а также выполнять сложные запросы.
• Лог-анализ. Elasticsearch может использоваться для сбора, анализа и визуализации логов. Комбинируя систему с Logstash и Kibana (все три продукта распространяются вместе как Elastic Stack), можно создать мощную систему обработки логов.
• Мониторинг и метрики. Elasticsearch позволяет собирать, хранить и анализировать информацию, полученную с помощью мониторинговых приложений и метрик. Например, это могут быть данные производительности, метрики серверов, различные события и т. д.
• Рекомендательные системы. Система может быть использована для предоставления пользователю персонализированных рекомендаций на основе анализа его предпочтений и поведения. 
• Интеллектуальный поиск. С помощью Elasticsearch можно реализовать удобную поисковую систему с автозаполнением запросов, исправлением ошибок, указанием синонимов и другими функциями, которые улучшают опыт пользователей.

Примеры конкретного использования Elasticsearch в реальных программных продуктах и сервисах:

• Крупные интернет-порталы, такие как Wikimedia, используют Elasticsearch для быстрого и эффективного поиска по своим многомиллионным базам данных.
• Компании электронной коммерции, такие как Leroy Merlin, применяют систему для поиска товаров, фильтрации и агрегации данных, а также для рекомендаций покупателям.
• Медицинские организации на основе Elasticsearch разрабатывают свои внутренние сервисы для анализа и поиска медицинских записей, исследований, карт пациентов и т. д.
• В системах мониторинга и логирования, такие как Elastic Stack, Elasticsearch используется для сбора, хранения и анализа данных, связанных с производительностью и событиями.
• Финансовые организации, такие как «Альфа-Банк», применяют систему для полнотекстового поиска по транзакциям в ЛК клиента и разделе «Выписка по счету».
• Стриминговый сервис Netflix на основе Elasticsearch создал систему хранения, индексации и поиска, а также выработки пользовательских рекомендаций. 

Среди других известных компаний и проектов, использующих систему в своей работе, числятся Amazon, «Тинькофф», IBM, GitHub, Foursquare, SoundCloud и т. д.

Альтернативы Elasticsearch

Apache Solr. Это тоже распределенная система поиска и аналитики данных в реальном времени, разработанная на движке Lucene. Его основная цель — обеспечить высокую производительность поиска и анализа больших объемов данных. Solr предоставляет богатые возможности по индексированию, фасетному и геолокационному поиску, а также широкий набор других аналитических функций. Кроме того, эта система предлагает более гибкий подход к настраиваемым схемам индексации и распределенной обработке запросов.

Splunk. Это платформа для сбора, индексации, поиска и визуализации различных видов машинных данных, таких как журналы, события и метрики. Splunk позиционируется больше как инструмент мониторинга и отладки, чем как система поиска. Однако благодаря своей гибкости и возможностям запросов он может использоваться и для реализации полноценных поисковых систем.

Sphinx. Это открытая и легковесная система полнотекстового поиска и аналитики данных. Sphinx отличается высокой производительностью и простотой в использовании. Она предоставляет мощные возможности по индексированию и поиску больших объемов информации, включая фразовый и различные типы подзапросов. Sphinx также имеет хорошую поддержку многих языков и предоставляет готовые интеграции для различных платформ и фреймворков.

Amazon CloudSearch. Это управляемая служба поиска в облаке от Amazon Web Services. Она обеспечивает мощные возможности по индексированию, поиску и аналитике данных, избавляя пользователей от необходимости устанавливать и поддерживать собственную инфраструктуру. CloudSearch предоставляет простой интерфейс RESTful API и интеграцию с другими сервисами AWS, такими как EC2 и S3. Она масштабируется автоматически в зависимости от объема данных и количества запросов.

Как начать работать с Elasticsearch

Шаг 1. Установка. Продукт поддерживает работу в различных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux. Для инсталляции Elasticsearch нужно скачать последнюю версию программы для конкретной ОС с официального сайта и следовать инструкциям программы-установщика.

Шаг 2. Запуск и настройка. После установки Elasticsearch необходимо запустить его и настроить. Система по умолчанию использует порт 9200, поэтому можно проверить его работоспособность, открыв веб-браузер и введя «http://localhost:9200» в адресной строке. Если после этого отображается информация о версии Elasticsearch и некоторые другие данные, это означает, что Elasticsearch успешно установлен и работает.

Шаг 3. Создание индекса. В Elasticsearch данные организуются в индексы, которые состоят из типов и документов. Индекс представляет собой коллекцию типов, а тип — единицу организации данных внутри индекса. Документы, в свою очередь, содержат фактическую информацию. Чтобы начать работу с Elasticsearch, необходимо создать индекс и определить типы и поля. Для создания индекса можно использовать собственный API системы или инструменты управления данными, такие как Kibana.

Шаг 4. Индексирование данных. После создания индекса можно начать индексировать данные в Elasticsearch. Индексирование — это процесс добавления данных в индекс. Для этого можно использовать API Elasticsearch или инструменты управления данными. Система поддерживает различные типы данных, включая текстовые, числовые, даты и географические.

Шаг 5. Поиск данных. Одной из ключевых особенностей Elasticsearch является эффективная система поиска. Вы можете использовать широкий набор запросов для поиска данных в индексе. Поиск может осуществляться по всему индексу или ограничиваться определенными полями или типами. Система также предоставляет возможность использовать фильтры, агрегации и другие функции для получения более точных результатов.

Шаг 6. Анализ данных. В Elasticsearch имеются мощные аналитические инструменты для обработки данных. Например, можно применять агрегацию для получения статистической информации о данных, группировки по определенным критериям или вычисления различных показателей. Система также поддерживает построение графиков и диаграмм, визуализацию данных и создание интерактивных дашбордов.

Таким образом, Elasticsearch — это мощный инструмент для поиска и анализа данных, который можно использовать в самых различных коммерческих и некоммерческих проектах. Работа с ним потребует определенных навыков в составлении сложных поисковых запросов, настройки и распределения кластеров и т. д. Однако это компенсируется возможностью гибко масштабировать систему в зависимости от изменения задач, отказоустойчивостью и безопасностью хранения данных, широким функционалом (в том числе за счет сторонних плагинов) и другими преимуществами.