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20150127_Softeam_Elasticsearch.adoc

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2015/01/27 - Softeam BBL - Elasticsearch

Table of Contents

Notes

Présenté par David Pilato @dadoonet

  • C’est un moteur / NoSQL / Lucene

    • Scalable, distribué

    • API Rest

    • Écrit en Java

      • Seule une JVM est nécessaire

    • Query DSL pour requêter, on passe en critères du JSON

    • ES répond également en JSON

Projet en dev pour intégration de data dans Elasticsearch (et autres !) : Logstash

  • ES : Near real time search engine

  • Marvel comme outil de monitoring des clusters ES.

    • Gratuit pour les développeurs, licence requise dans les autres cas.

  • Appli web Kibana, en AngularJS, pour bâtir des interfaces de visualisation sur ES.

    • beau rendu ! Nombreux modèles de graphes.

  • 1 index → 5 partitions (shards) qui sont autant d’instances Lucene physiques

  • Percolation = recherche inversée, c’est-à-dire la possibilité de rechercher les requêtes correspondant à un document.

  • Analyser = tokenizer + filtres (asciifolding, French stemmer, etc.)

    • French stemmer : Le French stemmer nous permet de ramener le mot à sa racine et, par conséquent, de retrouver la forme féminine lors d’une recherche de la forme masculine et vice-versa.

    • La recherche du bon analyser est la partie la plus difficile (il y a toujours du "bruit" à gérer, à savoir des résultats non renvoyés car filtrés à tord)