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elasticsearchに関するjoker1007のブックマーク (7)
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joker1007 2016/05/13
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- elasticsearch
リンク -
第１回 Elastisearch 入門 インデックスを設計する際に知っておくべき事 | DevelopersIO
今回、第1回目の Elasticsearch 入門という事で、今回は「インデックスを設計する際に知っておくべき事」というテーマにしてみました。ここでのインデックスの設計とは RDB のデータベースとかテーブル、ビューの設計に当たるところです。 Elasticsearch は RDB など他のデータベスに比べ、その設計方法も結構独特です。（と言うか同じ事を実現するにしても色々な方法が用意されていて、さらにアプリケーション要件〜システムアーキテクチャ、運用面など広い範囲が関わってくる）RDB との比較も交え解説していきます。 Index で分けるか？ Type で分けるか？ 例えば、商品情報を保存するインデックスの設計を考えてみましょう。いわゆるRDBの設計で言うところのテーブル設計ですね。おそらくRDBではアプリケーション要件のみが、その設計の中心になるはずです。例えば、商品名や説明、価格情
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Elasticsearch のインデックスを無停止で再構築する - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。ホリデー株式会社の内藤です。 ホリデー株式会社では Holiday（https://haveagood.holiday） という新規サービスの開発・運営を行っています。*1 以前投稿した記事でご紹介したように、Holiday では全文検索エンジンとして Elasticsearch を利用しています。 Ruby on Rails で構築されたアプリケーションから Elasticsearch を操作するには、公式 gem である elasticsearch-rails を使うのがとても便利です。 もちろん、Holiday でも活用させてもらっています。 大方の機能についてはこの gem で提供されるもので満足だったのですが、一点だけ、Holiday の運用をしている中で困ることがありました。 それが、サービス公開後のインデックスの再構築です。 elasticsearch-rails
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AWS News Blog
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
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ハッカドールにおけるElasticsearch利用法について発表しました - mosa_siru’s blog
DeNA社内でのElasticsearch勉強会にて、アプリ「ハッカドール」におけるElasitcsearch利用法について発表してきました。 スライドはこちら。 Elasticsearch for Hackadoll from mosa siru Elasitcsearchの中身や運用について濃く触れるというよりは、ちゃんとした検索エンジン作るための泥臭い話がメインになっています。 （ある意味で昨年Tokyo WebMiningにて発表した捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）の派生スライドです。） ハッカドールは1周年を迎え、来月にはアニメ化もされます。ニュースアプリがアニメ化とか開発者としてもどうなるか予想がつきませんが、放映時には全裸待機しようと思います！ hackadoll-anime.com
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