The document discusses Elasticsearch and provides an overview of its capabilities and use cases. It covers how to install and access Elasticsearch, store and retrieve documents, perform full-text search using queries and filters, analyze text using mappings, handle large datasets with sharding, and use Elasticsearch for applications like logging, analytics and more. Real-world examples of companies using Elasticsearch are also provided.
12. Sharding
● Aufteilen eines Index in mehrere Teile
– Default: 5 Shards pro Elasticsearch-Index
● Mehrere Elasticsearch-Instanzen können einen Cluster bilden
– Automatische Verteilung auf die Knoten im Cluster
24. Term Document Id
anwendungsfall 1
elasticsearch 1,2
fur 1
mit 1
such 1
verteilt 1
1. Tokenization
2. Lowercasing
3. Stemming
Anwendungsfälle
für Elasticsearch
Verteiltes
Suchen mit
Elasticsearch
Analyzing
42. Recap
● Elasticsearch kann mehr als Volltext
● Ausgefeilte Geo-Algorithmen
● Sortierung nach Distanz
● Filterung nach Distanz oder Bereich
● Berechnung von Distanz
53. Analytics
● Aggregationen auf Feldern
● Auswertung auch großer Datenmengen
– Social Media
– Data Warehouse
● Datenkonsolidierung aus unterschiedlichen Quellen
● Visualisierung