Boas bibliotecas para desenvolver

Não é adequado para sistemas baseados em transações

Se os principais casos de uso de uma pessoa são pesquisa e registro com flexibilidade de esquema, o elasticsearch seria simplesmente uma solução ideal

O Elasticsearch possui muitas vantagens na criação, como escalabilidade por sharding, agregações, flexibilidade de esquema e opções de pesquisa de texto completo, para citar alguns.

A consulta DSL da Elasticsearch é menos flexível e menos comum do que outras soluções disponíveis. Quase tudo é indexado por padrão, o que é uma dor e causa sobrecarga.

A indexação é rápida

O termo é muito confuso (ou seja, deve, deve)

Eu usei elasticsearch para indexar texto e alguns outros dados. Então é fácil criar consultas de pesquisa diferentes com base em texto e / ou outros dados.

É fácil de configurar e criar um poc com ele. As opções de pesquisa do Elasticsearch são compatíveis com opções de pesquisa difrenet com vários arquivos.

Embora seja fácil criar índices, a otimização e o que indexar podem ser desafiadores. Requer um bom ajuste fino para estar pronto para a implantação da produção.

É melhor do que uma solução de grande nome que usamos anteriormente para oferecer suporte à pesquisa de conteúdo. E muito menos caro.

É uma solução barata e fácil de configurar para pesquisar conteúdo complexo, como os principais portais de suporte.

Existe muita configuração inicial, como você provavelmente esperaria, embora os resultados obtidos valham a pena.

É ótimo, fácil implementação e configuração, apenas os requisitos são um pouco altos.

Foi fácil configurar a instalação com a AWS ou como servidor. também possui muitas opções de implementações com o Rails e outras plataformas.

Exige muito hardware> 1 GB de memória, pois é baseado em Java.

Estamos construindo um produto de nova e nova geração e estamos usando elástico em todas as áreas de pesquisa ou preenchimento automático do aplicativo. É uma ferramenta realmente rápida e poderosa.

O ElasticSearch é um dos repositórios de dados NoSql mais populares e de mais rápido crescimento. um dos melhores recursos que estamos usando é pesquisar e retornar dados rapidamente. O esquema menos está criando seus recursos mais poderosos e a base de todo esse produto.

Os únicos contras que estamos enfrentando agora são as principais atualizações de versão e as mudanças mais recentes.

Utilizamos-o para lidar com nossos grandes dados e criar uma ferramenta analítica usando isso. Sempre use mapeamentos de dados ao armazenar dados

Ele lida com big data com eficiência sem demora

O tempo de configuração é alto quando comparado com outras ferramentas de gerenciamento de dados

Este é um dos favoritos no Streaming Analytics.

Principalmente é um código aberto.

Quando se trata de consultar, é menos flexível em comparação com o PostresSQL.

Livre!

A acentuada curva de aprendizado inicial

A pesquisa elástica é um bom mecanismo de pesquisa e pode ter índices grandes com capacidade de processamento rápido de dados. altamente recomendado para soluções orientadas a eventos.

formatos JSON bem suportados e consulta fácil e rápida.

ele tem uma interface da web HTTP e causará alguns problemas se estivermos com baixa largura de banda

O produto é muito popular entre muitas empresas, portanto, há uma grande comunidade que pode compartilhar seus conhecimentos, a pesquisa é muito rápida e o processo de instalação e integração são muito fáceis.

Pelo contrário, como o próprio Elasticsearch não fornece muito, exceto o armazenamento das informações, as ferramentas adicionais (Kibana e Logstash) são necessárias.

O Elasticsearch armazena e pesquisa dados de maneira distribuída. Disponível para integrar com a maioria das linguagens de programação para integrar com o próprio aplicativo. Também fornece API de descanso para integrar diretamente através da linha de comando ou do navegador. Mais fácil de adicionar e remover nós de cluster para um armazenamento de dados distribuído maior.

Requer grande memória heap para melhor desempenho, pois é baseado na JVM. O armazenamento de dados lida apenas com texto.

Eu sou novo no elasticsearch, mas o usei para criar um painel de administração que lê os logs do meu servidor (nginx, postfix ...) e mostra informações detalhadas com o logstash e o kibana. É muito fácil e rápido de configurar. Vejo muito mais casos de uso agora que dei o primeiro passo para o ES, como converter um grande banco de dados mysql em ES.

Não gosto de como a documentação é feita, às vezes me perco. Fora isso, estou muito satisfeito com o ElastickSearch e com o desempenho dele. Há uma enorme diferença entre ele e um banco de dados normal.

O controle que você tem sobre seus dados / índices, bem como é fácil a integração com outro software.

As interfaces e documentações podem usar atualizações.

Eu usei esse software para pesquisar com facilidade e rapidez os logs do SIEM.

O aspecto mais atraente do Elasticsearch é o preço. Ele pode ter um bom desempenho com muitos ajustes e pode ser adaptado às suas necessidades.

Por fim, o Elasticsearch precisa de muito ajuste para ter um bom desempenho e muitos cuidados e alimentação para ser confiável. O dinheiro economizado na execução do Elasticsearch é facilmente gasto duas e três vezes em mão de obra especializada para mantê-lo em funcionamento.

O Elasticsearch (como parte da pilha ELK, que inclui Logstash e Kibana) é a melhor alternativa gratuita para outras ferramentas de agregação de dados como o Splunk. É incrivelmente rápido e fica atrás de uma API REST fácil de usar e de entender.

O Elasticsearch por si só não é um "produto do usuário final". Você precisa usar Kibana, Grafana ou algo semelhante para visualizar mais facilmente os dados contidos no Elasticsearch.

Uma ótima opção para um banco de dados na memória. A documentação é muito completa e concisa.

Uma ótima opção para um banco de dados na memória. A documentação é muito completa e concisa, facilitando o trabalho de alguns tópicos difíceis. Possui opções SaaS / PaaS se você precisar migrar ou não quiser aumentar sua equipe de desenvolvimento.

Às vezes, a documentação é um pouco confusa, porque eles oferecem todas as opções de versão, e você deve procurar cuidadosamente para não ler a sintaxe e a DSL de outras versões.

É muito fácil integrar-se a projetos javascript, pois armazena dados no formato json. A consulta é fácil com muitos seletores e modificadores disponíveis.

A reindexação é muito demorada, devido à falta de correspondência de dados.

Melhoramos drasticamente a estabilidade de nossas análises de big data em comparação com qualquer outro armazenamento de dados que usamos.

O Elasticsearch é a ferramenta mais valiosa que encontrei na minha carreira para resolver problemas de big data. Nenhum outro armazenamento de dados é dimensionado tão e tão facilmente quanto o ES. Os recursos premium que vêm com uma licença são extremamente poderosos e definitivamente justificam a atualização além da necessidade de suporte, como a maioria das soluções de banco de dados.

O Elasticsearch definitivamente possui uma curva de aprendizado significativa para desenvolvedores e administradores com experiência em uma solução de banco de dados mais relacional. No entanto, com algum tempo e com a ajuda da fantástica interface do usuário Kibana, esses obstáculos são pequenos em comparação com o poder que você pode colher.

Eu uso todos os dias em um ambiente de produção, com toda a pilha que ele fornece.

Esse banco de dados permite armazenar os dados em um formato de documento. A capacidade de executá-lo em uma configuração de cluster é perfeita para muitos projetos. Seu desenvolvimento contínuo está introduzindo novos recursos muito importantes.

O DLS de consulta é um pouco complicado no começo, às vezes você precisa escrever uma consulta complexa para obter a lógica desejada.

É uma solução realmente boa para pessoas que procuram processar grandes volumes de dados, pois permite filtrar, tornar agregações e outras operações muito rápidas, mesmo quando você precisa confiar na pesquisa de texto.

É realmente fácil diminuir o desempenho, você precisa ter muito cuidado com a configuração, o mapeamento e as consultas do cluster.

O Elastic-search é um mecanismo distribuído e tranqüilo de pesquisa e análise.

A pesquisa elástica possui uma importante camada de segurança para separar o acesso a dados e painéis.

Um pouco mais de uma curva de aprendizado para pesquisas complexas, indexando coisas mais complexas.

O Elasticsearch é usado como parte da pilha ELK e o usamos principalmente para pesquisar logs.

É uma ótima ferramenta para gerenciar logs de aplicativos e servidores em larga escala. Combinado com o Kibana como parte da pilha ELK, é muito poderoso e extremamente útil.

Pode ser difícil de entender a princípio ao usá-lo e ao configurá-lo, mas uma vez configurado corretamente, ele faz um ótimo trabalho.

Ao considerar a plataforma Elasticsearch, é uma plataforma mais eficiente e eficaz que já usamos para ter um mecanismo de pesquisa poderoso.

O Elasticsearch é uma plataforma de código aberto que podemos usar para vários tipos de projetos. Usamos a plataforma para ter uma capacidade centralizada de gerenciamento de logs e como uma substituição de nossos bancos de dados OLAP. Podemos ter análises detalhadas com o auxílio da plataforma Elasticsearch. Além disso, podemos ter um poderoso mecanismo de pesquisa com alto desempenho e capacidade de indexação rápida.

Seria ótimo se tivéssemos documentações e materiais de aprendizado mais detalhados para aprender esse tipo de tecnologia valiosa.

A facilidade de uso e a funcionalidade nos fazem parecer ótimos quando podemos apresentar dados tão rapidamente aos nossos usuários.

Nada realmente, talvez a capacidade de fazer uma correspondência mais difusa de dados, se possível. Caso contrário, este software é incrível.

Gostei de trabalhar com a elasticsearch e estou sendo constantemente surpreendido com o que ela pode fazer.

- Poderoso mecanismo de pesquisa e análise pode lidar com uma quantidade substancial de dados

- Você realmente precisa saber o que está fazendo para obter o resultado correto da pesquisa, para que haja uma curva de aprendizado acentuada no início

Software gratuito (código aberto) com tantos recursos e melhor funcionalidade de pesquisa.

Excelente suporte flexível à API, desenvolvimento ativo para que novos recursos sejam adicionados o tempo todo, código aberto, pode ser dimensionado

Às vezes, o cluster é desativado sem muita informação sobre o que aconteceu. Nenhuma ferramenta de solução de problemas que esteja facilmente disponível, precisa percorrer os logs

O Elasticsearch ajuda na realização de pesquisas otimizadas sobre a grande quantidade de dados presentes no seu sistema. A configuração do Elasticsearch pode ter alguma curva de aprendizado, mas, uma vez completamente configurada, as pesquisas indexadas são realmente rápidas em comparação com outras soluções básicas e ajudam os usuários a pesquisar no seu sistema a partir de uma grande quantidade de dados. É ideal para Big Data e também pode ser usado em outras soluções de comércio eletrônico. A pesquisa de texto é realmente rápida e ajuda o sistema a manter o desempenho e a escalabilidade das operações de pesquisa.

O Elasticsearch é uma ótima solução para implementar pesquisas otimizadas nos dados que você possui nos seus bancos de dados. A instalação e a configuração são um pouco complicadas, mas depois de configurar os pontos de dados e os índices, a pesquisa fica mais rápida. Você pode fazer a pesquisa de texto completa ou as sugestões de bases de preenchimento automático, que podem ajudar seus usuários a procurar rapidamente as coisas certas em seu sistema.

A configuração do Elasticsearch tem uma curva de aprendizado para os desenvolvedores, mas a documentação é realmente útil para você superar essa curva. Configurar índices ou pontos de dados para pesquisa pode ser complicado. O Elasticsearch precisa configurar um suporte ao cliente mais proativo, para que os desenvolvedores que estão enfrentando prazos possam resolver facilmente seus problemas com a ajuda do suporte técnico.

Ele funciona de maneira impressionante, a pesquisa é completa e foi fácil de configurar se você é um administrador de sistemas ou desenvolvedor.

Correções automáticas em vários idiomas

Baseia-se em Java e pode prejudicar sua máquina ou servidor de baixo custo, é melhor executá-lo em uma instância de nuvem como o AWS Elastic Search.

Tem sido ótimo!

Como desenvolvedor de back-end, sei que posso confiar na pesquisa elástica o tempo todo em que preciso oferecer suporte à pesquisa baseada em string no banco de dados. Você joga algum conjunto de documentos no elástico, e é bom procurar qualquer coisa entre os documentos fornecidos. Eles têm alguns recursos supercool para dar suporte à pesquisa baseada em strings, como suporte a sistemas distribuídos, suporte a agregações e analisadores e dobras, etc.

Às vezes, os problemas relacionados à otimização de memória podem ser alarmantes se não forem resolvidos adequadamente. Você pode acabar tendo algumas falhas estranhas no sistema.

Nossa empresa usa a elasticsearch para analisar dados em dados muito grandes. A indexação bem-sucedida é projetada em uma estrutura de cluster (nó), o que tornou nosso trabalho muito mais fácil. Graças a esse mecanismo de pesquisa, podemos alcançar os resultados de análise desejados nos dados. É uma bênção para os funcionários do nosso setor ter um aplicativo gratuito em execução nesse desempenho.

Flexibilidade e alto desempenho são os recursos mais amados para nós. O fato de não o estarmos usando de maneira muito eficaz também é um ramen de sugestões e orientações.

O único recurso de que não gosto é que ele é baseado em Java.

Excelente para usar texto inteligente, gerenciar o número de impressões na pesquisa, distribuição de dados, sugestão automática e pesquisa soundex. Portanto, com mais eficiência e rapidez do que pesquisar em um banco de dados.

Não possui uma tabela de erros, os erros são muito genéricos. A documentação é muito ambígua e muito curta.

Pesquisa rápida incrível. Usei-o em um grande site onde precisava acelerar a pesquisa e funcionou como um encanto.

Confiável, rápido, escalável, atualizado com freqüência com novos recursos surpreendentes, código aberto com opções de licença para serviços adicionais.

Escrito em java, por isso requer muitos recursos por padrão.

Se você trabalhou em uma grande loja on-line no lado analítico, pode realmente entender o trabalho árduo que este software está realizando e o valor que ele agrega à sua taxa de conversão. Tem um grande potencial e, combinado com o Kibana, é uma ótima opção para obter resultados de pesquisa rápidos e excelentes.

Dependendo da taxa de conversão e do volume dos usuários, pode se tornar uma operação de alto custo, se você tiver margens baixas.

O Elastic Search é fácil de instalar Fácil de usar, pois há inúmeras documentações presentes on-line

O monitoramento do Elastic Search é complexo como uma administração inteligente

Estamos usando o Elasticsearch junto com o Logstash e o Kibana. Essa configuração fornece uma ótima ferramenta para analisar e pesquisar em vários logs centralizados no Elasticsearch.

* Base comunitária muito grande

* Para alguns dos recursos premium (incluídos no X-pack), você deve comprar uma assinatura, que custa muito dinheiro.

1) É um banco de dados distribuído NoSQL, ou seja, banco de dados não relacional que trabalha com trigêmeos.

1) Pode sofrer de problemas de 5 V que são velocidade, veracidade, valor, volume e variedade.

Este software foi usado para criar relatórios analíticos e painéis para nossos sistemas.

Não é fácil de implantar e configurar. Mover muitos dados consome muita memória.

Eu definitivamente recomendo para qualquer um. Não se apresse em estudá-lo com cuidado, pois suas ferramentas poderosas exigem domínio.

* É grátis

Há um pouco de uma curva de aprendizado.

Tem sido muito bom. Temos apenas dados JSON e os transmitimos para a pesquisa elástica. Podemos pesquisar e indexar dados conforme necessário, e são realmente bastos e com bom desempenho.

Esta é a pilha de software mais impressionante para análise e pesquisa de dados. Nós transmitimos dados para a pesquisa elástica e os indexamos para que possamos pesquisá-los e analisar o que recebemos em tempo real. Faz o trabalho extremamente bem. Além disso, o software é fornecido como um serviço gerenciado em provedores de nuvem, o que significa que ele vem com quase nenhuma sobrecarga de manutenção.

Nada realmente vem à mente. A única coisa é Json é o formato de dados obrigatório, diferentemente do Apache Solr, que é um concorrente.

Melhor armazenamento para pesquisa, resposta muito rápida

A ajuda do NoSQL não é muito clara com as amostras.

Nós somos o ElasticSearch principalmente para indexar grande quantidade de logs de vários servidores. Isso torna muito fácil indexar e pesquisar logs. O Logstash envia os logs e, com o Kibana, acessamos os logs e criamos bons painéis. Mas você precisa gerenciar seus índices. Para o nosso log, um índice é criado todos os dias e reindexamos mensalmente para um novo índice, depois fazemos um forcemerge e depois excluímos os índices diários. Isso mantém o número de fragmentos baixo. Se não fizermos isso, teremos problemas porque, para muitos fragmentos. Porém, você pode agendar isso via curl e com cada nova versão do Kibana / ElasticSearch, você pode fazer mais e mais via GUI. Para nós, essa é a ferramenta número um para indexar e pesquisar gigabytes de logs diariamente, e podemos manter meses de logs e ainda poder pesquisá-los.

Indexando grande quantidade de dados

Gerenciar índices pode ser um pouco trabalhoso

Nosso aplicativo cria muitos filtros para muitos dados, sem o Elasticsearch, ele apenas para

- Quase 100% de tempo de atividade

- O custo do produto pode inviabilizar seu uso em pequenas aplicações ou empresas

Este software é muito útil e gratuito para iniciar o projeto.

Gostei muito deste software. e analisando alguns dos nossos dados.

Eu o usei nos últimos 2 anos e funciona corretamente. Se alguém precisar de um mecanismo de pesquisa, é uma boa escolha.

Estamos usando a pesquisa elástica principalmente com kibana e logstash para criar uma pilha completa para avaliação e análise de log e é muito legal. Funciona como um charme e permite que você use um mecanismo de pesquisa poderoso e completo.

O Elasticsearch é completo e poderoso, mas como contras, vejo requisitos de recursos pesados. Também é bastante complexo aprender e requer um longo caminho para poder criar tarefas complexas.

Excelente. A pilha ELK é a base do nosso processo de auditoria e é mantida muito bem. A instalação pode ser automatizada e o arquivamento no ambiente da AWS funciona muito bem. Ainda não tivemos um problema ao dimensionar recursos para atender às nossas necessidades. As integrações com logstash, beats e kibana foram excelentes e usadas com grande efeito.

Escala: você pode executar isso em um único servidor ou mesmo co-instalado em um banco de dados ou servidor de arquivos. Eu não recomendaria, mas digamos que ele será executado em uma caixa pequena. No lado superior, o Elasticsearch será executado em clusters que gerenciam vários Terabytes de dados.

As atualizações em termos de dados arquivados. Essa plataforma muda significativamente anualmente. Se você faz uma tonelada de personalização, automação ou trabalha com muitos dados, isso pode ser um problema, pois você precisará atualizar TODOS os seus dados para cada atualização.

A flexibilidade fornecida para a configuração dos índices e os critérios de pesquisa o tornam adequado para qualquer tipo de dados e necessidades de pesquisa. O fluxo de criação de consultas também é fácil de entender.

Uma falha no servidor pode resultar em um total

Minhas tentativas iniciais de obter uma pilha ELK completa em execução foram extremamente frustrantes. Depois de passar muito tempo instalando e instalando algumas, agora apenas clico em um clone de instantâneo no Digital Ocean. Instalação instantânea e fresca.

As opções disponíveis para ajustar essa plataforma são literalmente infinitas. Você pode estender essa configuração para lidar com praticamente qualquer fonte / tipo de dados que você tenha. Só para começar a funcionar não custa nada.

Uma instalação "simples" padrão é quase instantaneamente hackável. Eu estava ciente desse problema, mas, de acordo com uma lista interminável de notícias atuais, a maioria dos usuários não sabe o quão vulnerável é essa configuração. Lembre-se de que isso não está bloqueado por padrão e, se você o instalar em um servidor público, sem restrições de acesso IP ou firewall sólido, será assumido, perderá dados dos clientes e poderá acabar com o tipo de marca reconhecimento que você não quer.

É simplesmente o padrão da indústria para pesquisa. As extensas funcionalidades fazem com que problemas complexos pareçam fáceis.

A documentação pode ser um pouco mais útil, especialmente ao lidar com alterações recentes.

Fácil de começar, rápido, basicamente sem otimização. Ele pode lidar com grandes quantidades de dados sem suar a camisa.

Colocar dados no Elasticsearch pode ser complicado, dependendo da fonte. A versão 7 corrige muitos desses problemas, no entanto. O licenciamento também é menos do que o ideal: muitos recursos úteis estão bloqueados por trás de uma licença de suporte paga e a versão de código aberto está recebendo cada vez menos novos recursos.

Trabalho com a Elasticsearch como desenvolvedor diariamente para pesquisa textual. É a melhor ferramenta que eu usei em anos. Realmente gosto disso.

É apenas o melhor back-end para os mecanismos de pesquisa do mercado. Um banco de dados NoSQL que é confiável. Além disso, é de código aberto. Incrivelmente fácil de usar.

Principalmente para desenvolvedores: outras pessoas teriam dificuldade com isso.

É uma ferramenta perfeita para iniciantes com recursos como pesquisa completa de texto, pontuação de documentos, destaque de resultados e muitos outros.

Muitos recursos, grande comunidade e fácil implementação.

Por causa do mecanismo do produto, às vezes, a sobrecarga do índice pode criar problemas

procure arquivos de log e encontre o problema. O ELK soluciona esse problema com eficiência. Durante a solução de problemas, é mais difícil abrir servidores

Uma interface de usuário consolidada para procurar e encontrar os padrões no arquivo de log. A velocidade de retorno da pesquisa também é muito boa. Da maneira como este produto gerencia os arquivos no back-end, ele economiza muito espaço, considerando a grande quantidade de dados que armazena.

A barra de padrões de pesquisa pode ser mais amigável. Quando a carga aumenta, a barra de serach é a primeira a mostrar impacto e começa a se desviar de um comportamento eficiente. O cursor continua desaparecendo durante esses períodos, dificultando o ajuste da popa.

Emparelhamos o Elasticsearch com um RDB tradicional em muitos projetos com ótimos resultados. Dessa forma, não comprometemos nossa confiabilidade de dados e a velocidade da pesquisa é rápida.

A pesquisa é onde a pesquisa elástica é inigualável, em termos de n gramas ou de texto completo. As versões mais recentes melhoraram bastante o desempenho da agregação, por isso também é uma ótima opção para cargas de trabalho de análise. As configurações de sharding e réplica personalizáveis ​​também são muito confiáveis.

Pesquisando e juntando documentos diferentes há espaço para melhorias, geralmente não é tão rápido quanto gostaríamos, então na maioria das vezes acabamos desregulamentando documentos e enriquecendo seus dados para melhorar o desempenho da pesquisa.

Usando o RoR como plataforma, usamos wrappers desenvolvidos pela Elasticsearch. Esta é uma solução excelente e bem documentada para um início rápido, uma grande ajuda para os desenvolvedores.

Como desenvolvedor da Web, tenho procurado oportunidades para tornar nossos aplicativos melhores, mais inteligentes e mais desenvolvidos. A Elasticsearch revolucionou nossos negócios, fornecendo sistemas e filtragem de filtragem complexos, que não eram fáceis de implementar anteriormente: muito código e consumo de servidor. Nossos produtos melhoraram, ganhamos muito dinheiro e economizamos tempo.

Ainda não descobri a implementação da replicação e clusterização do Elasticsearch, mas talvez seja uma falta de informações.

é uma ferramenta realmente poderosa que pode encontrar exatamente tudo o que você precisa em seus dados.

se você o gerencia sozinho em sua infraestrutura, preste atenção nos recursos necessários

Usamos o Elasticsearch para filtrar e classificar os resultados da pesquisa em nosso mercado. Criamos muitas consultas complicadas que nos permitem fazer coisas interessantes, como consultas baseadas em localização geográfica, personalização e ofertas por tempo determinado.

O Elasticsearch oferece um sistema muito flexível para adicionar recursos de pesquisa aos seus sistemas. Também é capaz de muito mais. A API REST e a excelente documentação simplificam muito a introdução. O Elasticsearch também foi projetado com o dimensionamento em mente. A adição de nós e o auto balanceamento é bastante fácil. A AWS oferece o Elasticsearch hospedado, que simplifica a rotação do seu primeiro cluster em apenas alguns cliques.

Escrever consultas complicadas às vezes pode ser bastante entediante. A interface JSON nem sempre é fácil de ler ao tentar combinar parênteses. Atualizar de versões mais antigas não é um processo simples.

Um pouco difícil no começo, especialmente aprimorando as consultas e os índices para obter exatamente o que precisávamos. Mas depois disso, tem sido uma ferramenta muito confiável que usamos todos os dias.

O ElasticSearch fornece alguns dos resultados de pesquisa mais precisos e rápidos do mercado. Passamos de uma instalação do Sphinx para o ES e nunca olhamos para trás. Vários índices, muitas opções de consulta e excelente suporte de ferramentas.

Pode ser um pouco difícil de entrar no começo. No entanto, o produto está muito bem documentado, portanto, você só precisa investir algum tempo nos documentos deles.

Uso o Elasticsearch desde os primeiros dias, com coisas muito diferentes em mente.

Minha única preocupação com o Elasticsearch é que pode ficar caro executar rapidamente. Mas com uma certa quantidade de esforço em otimização, valerá a pena.

Refatoramos nosso mecanismo de pesquisa e usamos o ElasticSearch como back-end.

A flexibilidade, é gratuita, grande comunidade e muitas ferramentas

Você precisa usar ferramentas de terceiros para tirar o melhor proveito (principalmente gerenciamento).

As configurações em cluster, principalmente extensíveis e escalonáveis, permitem tolerância a falhas e redundância de dados. A robustez dos servidores é admirável.

Difícil de configurar inicialmente, com pouca ou nenhuma documentação sobre os problemas que você pode encontrar. A configuração de rede precisa ser hermética.

Desenvolvendo um mecanismo de pesquisa poderoso e rápido, lidando com conteúdo proveniente de várias fontes de dados, dentro de nosso site.

O ElasticSearch, a partir do Solr, é a ferramenta certa se você deseja criar um poderoso mecanismo de pesquisa dentro de um aplicativo ou site. A indexação de documentos pode ser feita por meio de uma API REST, como para consultar dados. A maioria das estruturas modernas e sistemas de gerenciamento de conteúdo pode ser fornecida com módulos que interagem com o ElasticSearch para indexar e recuperar documentos. Para sistemas mais complexos, você pode implementar sinônimos, preenchimento automático, correção automática (usando a pesquisa difusa) e também configurar como os resultados devem ser classificados usando uma pesquisa de texto completo. A pesquisa com parâmetros complicados é muito rápida usando o ElasticSearch, e você também pode recuperar facetas para exibir para restringir os resultados quando necessário.

Aprender o ElasticSearch parece ser um pouco mais difícil do que aprender seu concorrente, Solr. Na minha experiência, o Solr tem um suporte melhor ao Drupal CMS, que usamos muito em minha empresa. Mas nosso último projeto usando o ElasticSearch foi um sucesso, graças a todos os seus recursos poderosos.

Desempenho de pesquisa rápida

Software livre

Instalação e configuração é algo que eu lutei um pouco, especialmente ao atualizar para uma versão superior. Portanto, esta é uma área em que há algum escopo de melhoria.

Fácil de usar.

Compreender a ferramenta para um iniciante seria uma tarefa desafiadora.

Eu amo o quão rápido é. É possível encontrar texto e objeto de uma maneira muito rápida. A suíte ELK permite criar um sistema de monitoramento de uma maneira bastante fácil. A ferramenta muito útil para coletar informações que vêm de muitos sistemas diferentes

A sintaxe elástica não é tão fácil de aprender. mas com a nova versão, o formato sql deve facilitar. Algumas vezes, quando você executa operações caras em particular, a falha elástica ocorre com um erro estranho, no entanto, com uma configuração personalizada, é possível resolvê-los.

Eu realmente gosto da flexibilidade da pesquisa elástica e de sua aplicabilidade em diferentes contextos. Por enquanto, nós o analisamos como um indexador destinado a uma função de pesquisa, mas sabemos seu potencial até para análise de log.

É um produto bastante jovem e algumas coisas podem ser melhoradas, começando com a "confusão" sobre o papel dos diferentes componentes da pilha elástica. Também seria útil ter uma GUI de gerenciamento nativa. Finalmente, na pilha elática não há módulo que rastreie completamente integrado.

Obtenha informações de diferentes arquivos de log e mostre-os em uma única interface.

API clara e de baixa latência, a pesquisa é muito fácil e os documentos podem ser armazenados sem nenhum esquema.

Sem segurança imediata, preciso protegê-lo usando o X pack ou executando-o atrás de um proxy reverso.

Resolvemos nossos problemas de escalabilidade de pesquisa em nosso produto local com a facilidade e consistência do Elasticsearch.

* Fácil de usar, especialmente quando comparado com alternativas no Solr.

* Exige um conhecimento específico da teoria da pesquisa.

API incrível

-A documentação é ruim

Mais fácil de dimensionar horizontalmente

A consulta de pesquisa elástica DSL é menos comum e menos flexível que o SQL do Postgres.

Ótimos recursos de texto completo. Altamente capaz de escala.

A pesquisa é muito boa e muito rápida em resposta. A documentação é muito boa para escrever consultas NoSQL.

Seria bom criar uma padronização para o NoSQL.

Como foi desenvolvido para acelerar a pesquisa com os índices replicados. Também foi bem projetado para lidar com dados e consultas estruturadas complexas.

Não há tanta interface administrativa para ajudar a gerenciar os índices. Às vezes, o cluster fica amarelo devido à realocação de shards.

Sua flexibilidade ad opções de X-pack. Também é muito fácil criar um índice e sua interface Kibana é incrível.

A documentação e o suporte estão um pouco confusos, mas acho que está ficando muito melhor. Isso também pode ser auxiliado por sua opção hospedada.

O uso do Qbox.io para o Elasticsearch hospedado permite que os desenvolvedores contornem alguns dos desafios mais comuns associados à implementação de mecanismos de pesquisa internos. Em particular, os usuários do Qbox.io evitam ter que monitorar os próprios nós e lutar com o planejamento da capacidade de tamanho de heap da JVM. Como o Qbox.io é fornecido como um serviço, os desenvolvedores que usam o produto não precisam se preocupar com tópicos complicados, como a instalação na AWS e no RackSpace.

O Qbox.io suporta AWS e RackSpace

O Qbox.io não oferece suporte suficiente para dimensionamento automático