ЗмістНатисність на посилання, щоб перейти до потрібного місця
Elasticsearch - це система пошуку та аналітики, створена на базі Lucene. Її часто називають "Google всередині вашої інфраструктури" (в сенсі - потужна пошукова система), бо вона вміє миттєво знаходити інформацію в величезних масивах даних - логах, текстах, метриках, документах, товарах тощо.
Як Elasticsearch працює під капотом
Індексація замість звичайного зберігання
Дані не просто кладуться "в таблицю", як у SQL, а індексуються: текст розбивається на токени, нормалізується і перетворюється на інвертований індекс. Завдяки цьому пошук працює за мілісекунди навіть по мільйонах документів.
Масштабування
Elasticsearch спроєктований як розподілена система. Його головна фішка -- легке горизонтальне масштабування.
Shards - шматки індексу
Кожен індекс ділиться на частини (shards), і кожен shard - це окрема пошукова машина Lucene. Вони можуть жити на різних серверах.
Replicas - копії для швидкості та надійності
Кожен shard може мати копії. Це означає:
- система не падає, якщо один сервер вийшов з ладу
- читання стає швидшим, бо копії також відповідають на запити
Горизонтальне масштабування
Щоб збільшити продуктивність або кількість даних, достатньо просто додати нову ноду. Elasticsearch сам розподілить shards і збалансує кластер.
Розподілений пошук
Коли надходить запит, нода-координатор надсилає його на всі shards, збирає результати та повертає відповідь. Пошук виконується паралельно - саме тому ES такий швидкий.
Elasticsearch у логуванні: що таке ELK Stack
Одне з найпопулярніших застосувань ES - це логування. Для цього існує стек:
E - Elasticsearch
Зберігає та індексує всі логи.
L - Logstash
Обробляє логи: читає, фільтрує, парсить, структурує й відправляє в Elasticsearch.
K - Kibana
Візуалізація: пошук логів, графіки, фільтри, дашборди. Це робить аналіз логів зручним і наочним.
ELK використовують для:
- пошуку помилок
- аналізу поведінки систем
- розуміння піків навантаження
- кібербезпеки
- аудиту
Аналітика та моніторинг: Kibana + Beats
Окрім логів, Elasticsearch все частіше використовують для метрик і моніторингу.
Beats - легкі агенти, які надсилають дані:
- Filebeat - лог-файли
- Metricbeat - CPU, RAM, мережа
- Packetbeat - трафік
- Heartbeat - доступність сервісів
- Auditbeat - події безпеки
Вони відправляють дані у Elasticsearch, а Kibana дозволяє будувати дашборди, дивитись завантаженість систем, аналізувати API-запити, знаходити повільні сервіси.
Elasticsearch — це не просто пошук. Це розподілений індексатор, який:
- блискавично шукає по тексту
- легко масштабується
- забезпечує відмовостійкість
- підтримує аналітику й агрегації
- лежить в основі популярних стеків для логів і моніторингу (ELK, Beats)
У світі великих даних Elasticsearch - один із найзручніших інструментів, щоб швидко знаходити, фільтрувати та аналізувати будь-яку інформацію.
Чи можна використовувати Elasticsearch як базу даних
Elasticsearch сам по собі є базою даних. Він не використовує MySQL, PostgreSQL чи будь-яку іншу зовнішню СУБД. Всі дані зберігаються у вигляді JSON-документів, а фізичне зберігання та індексацію забезпечує Lucene.
Його дійсно можна використовувати як основну базу даних, але лише у випадках, коли центральною є швидкість пошуку та аналітики. Це може бути каталог товарів, система логів, зберігання аналітичних подій або time-series даних. Проте Elasticsearch не є повноцінною заміною для традиційних реляційних баз. У ньому немає класичних ACID-транзакцій, зв’язків між сутностями, строгого контролю консистентності та миттєвої видимості записів у пошуку. Оновлення документів реалізовані як видалення й повторна індексація, а видалення застосовуються не одразу, а під час внутрішніх оптимізацій.
Тому Elasticsearch доцільно використовувати як швидкий пошуковий та аналітичний шар, окрему time-series БД або основне сховище логів. Для фінансових операцій, транзакцій, складних зв’язків та критично консистентних даних краще підходять традиційні СУБД - PostgreSQL, MySQL тощо.
Цей допис поки що не має жодних доповнень від автора/ки.
