Elasticsearch là gì? Cài đặt và chạy Elasticsearch thế nào?

Nội dung bài viết

Trong kỷ nguyên số hóa, việc quản lý và khai thác hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ của ứng dụng luôn là một thách thức. Elasticsearch đã giúp các ứng dụng dữ liệu lớn giải quyết bài toán khó khăn này với khả năng tìm kiếm và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Bài viết dưới đây cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về Elasticsearch là gì, từ những khái niệm cơ bản đến các ứng dụng thực tế, giúp bạn khai thác tối đa sức mạnh của công cụ này.

Đọc bài viết để hiểu thêm về:

Elasticsearch là gì
Elasticsearch hoạt động như thế nào?
Vai trò và ứng dụng của Elasticsearch
Ưu và nhược điểm của Elasticsearch là gì?
Hướng dẫn cài đặt và chạy Elasticsearch
Các câu hỏi thường gặp về Elasticsearch

Elasticsearch là gì?

Elasticsearch là gì? Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm và phân tích phân tán, mã nguồn mở, được xây dựng trên Apache Lucene và phát triển bằng Java. Ban đầu, nó là phiên bản mở rộng của framework tìm kiếm mã nguồn mở Lucene, sau đó được bổ sung khả năng mở rộng ngang (horizontally scale) các index Lucene.

Elasticsearch giúp lưu trữ, tìm kiếm và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ phản hồi nhanh chóng. Tuy nhiên, hiệu suất của nó còn tùy thuộc vào kích thước dữ liệu, tốc độ phần cứng và tối ưu hóa truy vấn.

Thay vì tìm kiếm trực tiếp trên văn bản, Elasticsearch tìm kiếm trên một index. Elasticsearch sử dụng cấu trúc dựa trên document (JSON), linh hoạt hơn so với bảng (table) và schema cố định trong cơ sở dữ liệu quan hệ, đồng thời đi kèm với các API REST mở rộng để lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu.

Elasticsearch hoạt động như thế nào?

Về cơ bản, Elasticsearch hoạt động như một máy chủ có thể xử lý các yêu cầu JSON và trả về dữ liệu JSON. Nó sắp xếp dữ liệu thành các document (tài liệu). Các tài liệu được nhóm thành các index, tương tự như cơ sở dữ liệu, dựa trên các đặc điểm của chúng.

Để hỗ trợ tìm kiếm hiệu quả, Elasticsearch sử dụng Inverted Index, một cấu trúc dữ liệu ánh xạ các từ khóa đến vị trí tài liệu của chúng. Ngoài ra, kiến trúc phân tán của Elasticsearch cho phép tìm kiếm và phân tích nhanh chóng lượng dữ liệu khổng lồ với hiệu suất gần như theo thời gian thực.

Để hiểu rõ hơn về cách Elasticsearch là gì và cách Elasticsearch hoạt động, chúng ta cùng làm rõ một số khái niệm cơ bản về cách tổ chức dữ liệu và các thành phần back-end của Elasticsearch:

Các khái niệm logic

Document

Là đơn vị thông tin cơ bản có thể lập index, được thể hiện dưới dạng JSON. Trong Elasticsearch, một document không chỉ là văn bản mà có thể là bất kỳ dữ liệu có cấu trúc nào được mã hóa trong JSON như: số, chuỗi và ngày. Mỗi document có một ID duy nhất và một kiểu dữ liệu nhất định, mô tả loại thực thể của tài liệu đó.

Ví dụ: Một document đại diện cho một bài viết bách khoa toàn thư hoặc các mục nhật ký từ máy chủ web.

Index

Là tập hợp các document có đặc điểm tương tự nhau, thực thể cấp cao nhất mà bạn có thể truy vấn trong Elasticsearch. Bất kỳ tài liệu nào trong index thường có liên quan về mặt logic.

Ví dụ, trong một trang web thương mại điện tử, bạn có thể có một index cho Khách hàng, một index cho Sản phẩm, một index cho Đơn hàng, v.v. Index được xác định bằng tên sử dụng để tham chiếu đến index khi thực hiện các hoạt động lập index, tìm kiếm, cập nhật và xóa đối với các tài liệu trong đó.

Inverted Index

Trong Elasticsearch, một index thực chất gọi là Inverted index, đây là cơ chế hoạt động của tất cả các công cụ tìm kiếm.

Về cơ bản, Inverted Index là một cấu trúc dữ liệu đặc biệt, ánh xạ từ khóa đến tài liệu hoặc vị trí của chúng, tối ưu cho tìm kiếm toàn văn, khác với hashmap thông thường ở cách tổ chức và truy xuất dữ liệu. Inverted Index không lưu trữ trực tiếp các string, mà thay vào đó chia mỗi tài liệu thành các thuật ngữ tìm kiếm riêng lẻ, sau đó đưa từng thuật ngữ tìm kiếm đến các tài liệu mà các thuật ngữ đó xuất hiện.

Bằng cách sử dụng Inverted index, Elasticsearch nhanh chóng tìm thấy kết quả phù hợp nhất cho các tìm kiếm full-text từ ngay cả các tập dữ liệu rất lớn.

Các thành phần Back-end

Cluster

Một Elasticsearch cluster là một nhóm gồm một hoặc nhiều phiên bản node được kết nối với nhau. Sức mạnh của một Elasticsearch cluster nằm ở sự phân phối các tác vụ, tìm kiếm và lập index trên tất cả các node trong cluster.

Node

Một node là một thể hiện (instance) của Elasticsearch, một phần của cluster. Một node lưu trữ dữ liệu và tham gia vào khả năng lập index và tìm kiếm của cluster. Một Elasticsearch node có thể được cấu hình theo nhiều cách khác nhau:

Master Node: Điều khiển Elasticsearch cluster và chịu trách nhiệm cho tất cả các hoạt động trên toàn cluster, chẳng hạn như tạo/xóa index và thêm/xóa node.
Data Node: Lưu trữ dữ liệu và thực hiện các hoạt động liên quan đến dữ liệu như tìm kiếm và tổng hợp.
Client Node: Chuyển tiếp các yêu cầu của cluster đến Master node và các yêu cầu liên quan đến dữ liệu đến các Data node.

Shard

Elasticsearch cung cấp khả năng chia nhỏ index thành nhiều phần được gọi là shard. Mỗi shard là một index độc lập với đầy đủ chức năng, có thể được lưu trữ trên bất kỳ node nào trong cluster. Bằng cách phân phối các tài liệu trong một index trên nhiều shard và phân phối các shard đó trên nhiều node, Elasticsearch đảm bảo tính dự phòng, vừa bảo vệ chống lại lỗi phần cứng vừa tăng khả năng xử lý truy vấn khi các node được thêm vào cluster.

Replica

Elasticsearch cho phép bạn tạo một hoặc nhiều bản sao của các shard, được gọi là replica shard hoặc đơn giản là replica. Về cơ bản, một replica shard là một bản sao của một primary shard. Mỗi tài liệu trong một index thuộc về một primary shard. Replica bảo vệ chống lại lỗi phần cứng và tăng khả năng phục vụ các yêu cầu đọc như tìm kiếm hoặc truy xuất tài liệu.

Vai trò và ứng dụng của Elasticsearch là gì trong thời đại dữ liệu lớn?

Tìm kiếm và phân tích văn bản

Elasticsearch ứng dụng tốt trong tìm kiếm toàn văn, là lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu chức năng tìm kiếm mạnh mẽ. Dù là tìm kiếm qua các bài đăng trên blog, danh mục sản phẩm hay tệp nhật ký, Elasticsearch có thể nhanh chóng truy xuất các tài liệu có liên quan dựa trên truy vấn của người dùng.

Ví dụ: Với trang web có bộ sưu tập lớn các bài viết, Elasticsearch giúp người dùng tìm kiếm bài viết chứa các từ khóa cụ thể và hệ thống sẽ trả về các kết quả được xếp hạng theo mức độ liên quan.

Phân tích dữ liệu log & sự kiện

Trong lĩnh vực DevOps và giám sát hệ thống, Elasticsearch được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu nhật ký và sự kiện. Bằng cách lập index log trong Elasticsearch, các tổ chức có thể phân tích thời gian thực, phát hiện bất thường và khắc phục sự cố hiệu quả.

Ví dụ: Trong một cơ sở hạ tầng máy chủ tạo ra các tệp nhật ký liên tục, bằng cách nhập các nhật ký này vào Elasticsearch, quản trị viên có thể tìm kiếm các thông báo lỗi cụ thể, theo dõi hiệu suất hệ thống và trực quan hóa các xu hướng theo thời gian.

Business Intelligence và Analytics

Elasticsearch có thể đóng vai trò là nền tảng cho các ứng dụng Business Intelligence (BI) và Analytics, cho phép các tổ chức nắm thông tin chi tiết có thể hành động từ dữ liệu của họ. Bằng cách lập index và tổng hợp dữ liệu trong Elasticsearch, các nhà phân tích có thể thực hiện truy vấn phức tạp, tạo báo cáo và tạo hình ảnh trực quan để hỗ trợ quy trình ra quyết định.

Ví dụ: Một công ty bán lẻ sử dụng Elasticsearch để phân tích mô hình mua hàng của khách hàng, xác định các sản phẩm phổ biến và dự đoán xu hướng bán hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Tìm kiếm dữ liệu địa lý

Elasticsearch cũng hỗ trợ khả năng tìm kiếm không gian để phù hợp với ứng dụng xử lý dữ liệu địa lý. Elasticsearch có thể lập index và tìm kiếm dữ liệu không gian địa lý như vị trí, tọa độ và đa giác, cho phép người dùng thực hiện các truy vấn không gian và tìm kiếm gần.

Ví dụ: Ứng dụng đặt vé du lịch sử dụng Elasticsearch để tìm kiếm khách sạn trong khoảng cách nhất định tính từ vị trí của người dùng, lọc kết quả dựa trên tiện nghi và cung cấp bản đồ tương tác để khám phá trực quan.

Ưu và nhược điểm của Elasticsearch là gì?

Ưu điểm của Elasticsearch

Kiến trúc phân tán và có thể mở rộng: Một trong những ưu điểm chính của Elasticsearch là tính chất phân tán, cho phép mở rộng theo chiều ngang trên nhiều node. Kiến trúc phân tán này giúp Elasticsearch xử lý các tập dữ liệu lớn và khối lượng truy vấn cao một cách hiệu quả. Khi dữ liệu của chúng ta tăng lên, bạn có thể thêm nhiều node vào cluster để đáp ứng khối lượng công việc gia tăng và đảm bảo khả năng mở rộng.

Ví dụ: Bạn đang chạy một ứng dụng web thu thập nhật ký hoạt động của người dùng. Khi số lượng người dùng tăng lên, khối lượng dữ liệu nhật ký cũng tăng theo. Với Elasticsearch, chúng ta có thể dễ dàng mở rộng cluster bằng cách thêm nhiều node hơn để xử lý việc nhập dữ liệu và các truy vấn tìm kiếm gia tăng.

Tìm kiếm và phân tích thời gian thực: Elasticsearch cung cấp khả năng tìm kiếm và phân tích theo thời gian thực, cho phép người dùng thực hiện tìm kiếm và tổng hợp gần như ngay lập tức trên các tập dữ liệu lớn. Bằng cách sử dụng Inverted Index và khả năng tìm kiếm phân tán, Elasticsearch có thể cung cấp kết quả nhanh chóng và có liên quan ngay cả trên terabyte dữ liệu.

Ví dụ: Một nền tảng thương mại điện tử cần phân tích hành vi của khách hàng theo thời gian thực để cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm. Với Elasticsearch, nền tảng có thể nhanh chóng truy vấn nhật ký hoạt động của người dùng để xác định các pattern và xu hướng, dẫn đến các đề xuất tốt hơn và cải thiện sự tương tác của người dùng.

Tìm kiếm toàn văn và truy vấn linh hoạt: Khả năng tìm kiếm toàn văn mạnh mẽ và cho phép người dùng thực hiện các truy vấn phức tạp bao gồm tìm kiếm từ khóa, tìm kiếm cụm từ, tìm kiếm ký tự đại diện… Ngoài ra, Elasticsearch cũng cung cấp truy vấn DSL với cú pháp linh hoạt và biểu cảm để xây dựng truy vấn.

Ví dụ: Hệ thống quản lý nội dung có thể sử dụng Elasticsearch để tăng cường chức năng tìm kiếm, cho phép người dùng tìm bài viết dựa trên từ khóa, tag hoặc loại nội dung. Người dùng cũng có thể áp dụng bộ lọc và tổng hợp để tối ưu kết quả tìm kiếm hơn nữa.

Hệ sinh thái phong phú và sự hỗ trợ của cộng đồng: Elasticsearch có hệ sinh thái sôi động và một cộng đồng người dùng cũng như cộng tác viên đông đảo, cung cấp quyền truy cập vào vô số tài nguyên, plugin và tích hợp.

Chẳng hạn bạn cần tích hợp Elasticsearch với các công cụ giám sát hoặc nền tảng trực quan hóa dữ liệu hiện có. Bạn có thể sử dụng các plugin như Kibana để trực quan hóa dữ liệu, Beats để vận chuyển dữ liệu và Logstash để xử lý dữ liệu để xây dựng một pipeline phân tích dữ liệu toàn diện.

Nhược điểm của Elasticsearch

Thiết lập và bảo trì phức tạp: Việc thiết lập và duy trì cluster sản xuất phức tạp và tốn nhiều tài nguyên. Các tham số cấu hình, kích thước cluster và điều chỉnh hiệu suất cần được cân nhắc cẩn thận để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy tối ưu. Ngoài ra, việc quản lý sao lưu dữ liệu, cấu hình bảo mật và nâng cấp phần mềm làm tăng chi phí hoạt động.

Ví dụ: Thiết lập multi-node Elasticsearch cluster liên quan đến việc cấu hình cài đặt mạng, tham số JVM, kích thước heap và phân bổ shard. Quản trị viên cũng phải theo dõi tình trạng cluster, xử lý lỗi node và thực hiện các tác vụ bảo trì thường xuyên để cluster chạy trơn tru.

Tiêu tốn tài nguyên: Để sử dụng Elasticsearch hiệu quả cần đủ tài nguyên CPU, bộ nhớ và khả năng lưu trữ. Khi kích thước tập dữ liệu tăng lên, yêu cầu về phần cứng để chạy Elasticsearch cũng tăng theo. Phân bổ tài nguyên không tốt sẽ dẫn đến suy giảm hiệu suất, hết thời gian truy vấn và cluster không ổn định.

Ví dụ: Việc triển khai Elasticsearch quy mô nhỏ có thể chạy trơn tru trên một cluster duy nhất với tài nguyên hạn chế. Tuy nhiên, khi tập dữ liệu tăng lên hoặc khối lượng truy vấn tăng lên, bạn cần mở rộng lên các phiên bản lớn hơn hoặc thêm nhiều node hơn vào cluster để duy trì hiệu suất.

Không đảm bảo tính nhất quán và độ bền của dữ liệu: Elasticsearch ưu tiên hiệu suất tìm kiếm và khả năng mở rộng hơn là tính nhất quán và độ bền của dữ liệu. Mặc dù cơ chế sao chép dữ liệu và tính khả dụng cao, nhưng không đảm bảo tính nhất quán trên tất cả các node trong cluster.

Ví dụ: Trong một Elasticsearch cluster, các bản cập nhật được thực hiện cho các tài liệu có thể không được phản ánh ngay lập tức trên tất cả các node. Khi đó người dùng có thể nhận được kết quả tìm kiếm không nhất quán trong một khoảng thời gian ngắn.

Elasticsearch mặc định sử dụng mô hình ‘eventual consistency’ khi có replica, nhưng người dùng có thể điều chỉnh để đảm bảo tính nhất quán tức thời nếu cần.

Cài đặt và chạy Elasticsearch như thế nào?

Bắt đầu

Cách đơn giản nhất để thiết lập Elasticsearch là tạo một triển khai được quản lý với Elasticsearch Service trên Elastic Cloud. Nếu bạn muốn tự cài đặt và quản lý Elasticsearch, bạn có thể tải xuống phiên bản mới nhất từ elastic.co/downloads/elasticsearch.

Chạy Elasticsearch cục bộ

Nhanh chóng thiết lập Elasticsearch và Kibana trong Docker để phát triển hoặc thử nghiệm cục bộ bằng cách sử dụng start-local script.

Điều kiện: Nếu bạn chưa cài Docker, hãy tải xuống và cài đặt Docker Desktop cho hệ điều hành của bạn. Nếu bạn đang sử dụng Microsoft Windows, hãy cài đặt Windows Subsystem for Linux (WSL) .
Giấy phép dùng thử: Thiết lập này đi kèm với giấy phép dùng thử một tháng bao gồm tất cả các tính năng của Elastic. Sau thời gian dùng thử, giấy phép sẽ trở lại Free and open – Basic. Tham khảo mục đăng ký Elastic để biết thêm thông tin.

Chạy start-local

Để thiết lập Elasticsearch và Kibana cục bộ, hãy chạy start-local script:

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh

Script này tạo một thư mục elastic-start-local chứa các tệp cấu hình và khởi động cả Elasticsearch và Kibana bằng Docker.

Sau khi chạy, bạn có thể truy cập dịch vụ Elastic tại các điểm cuối sau:

Elasticsearch : http://localhost:9200
Kibana : http://localhost:5601

Script này tạo ra một mật khẩu ngẫu nhiên cho elastic user, được hiển thị ở cuối quá trình cài đặt và được lưu trữ trong tệp .env.

Truy cập API

Khóa API cho Elasticsearch được tạo và lưu trữ trong tệp .env dưới dạng ES_LOCAL_API_KEY. Sử dụng khóa này để kết nối với Elasticsearch bằng ngôn ngữ lập trình client hoặc REST API.

Từ thư mục elastic-start-local, hãy kiểm tra kết nối tới Elasticsearch bằng cách sử dụng curl:

source .env

curl $ES_LOCAL_URL -H "Authorization: ApiKey ${ES_LOCAL_API_KEY}"

Sử dụng khóa này để kết nối với Elasticsearch bằng thư viện client của ngôn ngữ lập trình hoặc REST API.

Gửi yêu cầu đến Elasticsearch

Bạn gửi dữ liệu và các yêu cầu khác đến Elasticsearch thông qua REST API. Bạn có thể tương tác với Elasticsearch bằng bất kỳ máy khách nào gửi yêu cầu HTTP, chẳng hạn như thư viện client của Elasticsearch và curl.

Sử dụng curl

Sau đây là ví dụ về lệnh curl để tạo chỉ mục Elasticsearch mới, sử dụng xác thực cơ bản:

curl -u elastic:$ELASTIC_PASSWORD \
  -X PUT \
  http://localhost:9200/my-new-index \
  -H 'Content-Type: application/json'

Sử dụng ngôn ngữ client

Để kết nối với dev Elasticsearch cluster cục bộ bằng thư viện client, bạn có thể sử dụng xác thực cơ bản với elastic user và mật khẩu bạn đặt trong biến môi trường. Bạn sử dụng thông tin kết nối sau:

Elasticsearch endpoint: http://localhost:9200
Username: elastic
Password: $ELASTIC_PASSWORD (Giá trị bạn đặt trong biến môi trường)

Ví dụ, để kết nối với Python elasticsearch client:

import os
from elasticsearch import Elasticsearch

username = 'elastic'
password = os.getenv('ELASTIC_PASSWORD') # Value you set in the environment variable

client = Elasticsearch(
"http://localhost:9200",
basic_auth=(username, password)
)

print(client.info())

Sử dụng Bảng điều khiển Dev Tools

Bảng điều khiển dành cho Developer của Kibana giúp thử nghiệm và kiểm tra các yêu cầu dễ dàng. Để truy cập bảng điều khiển, hãy mở Kibana, sau đó vào Management > Dev Tools.

Thêm dữ liệu

Lập index data vào Elasticsearch bằng cách gửi các document thông qua REST API. Cho dù văn bản có cấu trúc hay không có cấu trúc, dữ liệu số hoặc dữ liệu không gian địa lý, Elasticsearch đều lưu trữ và lập index hiệu quả theo cách hỗ trợ tìm kiếm nhanh. Đối với dữ liệu có dấu thời gian như nhật ký và số liệu, bạn thêm tài liệu vào luồng dữ liệu bao gồm nhiều index sao lưu được tạo tự động.

Để thêm một tài liệu duy nhất vào index, hãy gửi yêu cầu đăng HTTP nhắm mục tiêu vào index đó.

POST /customer/_doc/1
{
  "firstname": "Jennifer",
  "lastname": "Walters"
}

Yêu cầu này sẽ tự động tạo customer index nếu index đó chưa tồn tại, thêm một tài liệu mới có ID là 1, đồng thời lưu trữ và lập index cho các trường firstname và lastname. Tài liệu mới có sẵn ngay lập tức từ bất kỳ node nào trong cluster. Bạn có thể truy xuất bằng yêu cầu GET chỉ định ID tài liệu của nó:

GET /customer/_doc/1

Để thêm nhiều tài liệu trong một yêu cầu, hãy sử dụng _bulk API. Dữ liệu hàng loạt phải là JSON phân cách bằng dòng mới (NDJSON). Mỗi dòng phải kết thúc bằng ký tự dòng mới ( \n), bao gồm cả dòng cuối cùng.

PUT customer/_bulk

{ "create": { } }
{ "firstname": "Monica","lastname":"Rambeau"}

{ "create": { } }
{ "firstname": "Carol","lastname":"Danvers"}

{ "create": { } }
{ "firstname": "Wanda","lastname":"Maximoff"}

{ "create": { } }
{ "firstname": "Jennifer","lastname":"Takeda"}

Tìm kiếm

Tài liệu được lập index có thể tìm kiếm gần như theo thời gian thực. Tìm kiếm sau đây khớp với tất cả khách hàng có tên Jennifer trong customer index.

GET customer/_search
{
  "query" : {
"match" : { "firstname": "Jennifer" }
  }
}

Explore

Bạn có thể sử dụng Discover trong Kibana để tìm kiếm và lọc dữ liệu theo cách tương tác. Từ đó, bạn bắt đầu tạo hình ảnh trực quan và xây dựng cũng như chia sẻ bảng thông tin. Để bắt đầu, hãy tạo chế độ xem dữ liệu kết nối với một hoặc nhiều Elasticsearch index, data stream hoặc index alias.

Vào Management > Stack Management > Kibana > Data View.
Chọn Create data view.
Nhập tên cho data view và mẫu phù hợp với một hoặc nhiều index, chẳng hạn như Customer.
Chọn Save data view to Kibana .

Để bắt đầu khám phá, hãy vào Analytics > Discover.

Câu hỏi thường gặp về Elasticsearch là gì

Elasticsearch là cơ sở dữ liệu SQL hay NoSQL?

Được xây dựng bằng Java, Elasticsearch là cơ sở dữ liệu NoSQL. Điều đó có nghĩa là Elasticsearch lưu trữ dữ liệu theo cách không có cấu trúc. Bạn có thể sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu thông qua tính năng Elasticsearch SQL từ phiên bản 6.3.

Đọc thêm: SQL Database – Ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ cho cơ sở dữ liệu

Elasticsearch có thể thay thế SQL không?

Elasticsearch và SQL có những đặc trưng riêng liên quan đến loại cơ sở dữ liệu, cấu trúc dữ liệu, khả năng mở rộng, hiệu suất, khả năng phân tích, chi phí…

Tùy vào hoàn cảnh sử dụng mà chúng ta sẽ chọn các mô hình khác nhau:

Nếu bạn muốn tìm kiếm toàn văn bản và phân tích trên dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc, bạn có thể sử dụng Elasticsearch;
Hoặc bạn sử dụng SQL Server nếu muốn làm việc với dữ liệu có cấu trúc và quản lý các giao dịch OLTP.

Mục đích chính của Elasticsearch là gì?

Elasticsearch được tối ưu hóa về tốc độ và liên quan đến khối lượng công việc ở quy mô sản xuất. Sử dụng Elasticsearch để tìm kiếm, lập chỉ mục, lưu trữ và phân tích dữ liệu ở mọi hình dạng và kích thước trong thời gian gần như thực tế.

Tại sao Elasticsearch lại phổ biến đến vậy?

Elasticsearch cung cấp các API mở rộng để thực hiện tìm kiếm và tổng hợp dữ liệu ngay lập tức. Elasticsearch được xây dựng trên Apache Lucene, thư viện tìm kiếm văn bản nguồn mở được viết bằng Java, đã tồn tại hơn 20 năm và được sử dụng trong nhiều ứng dụng. Elasticsearch phổ biến như một công cụ tìm kiếm cấp doanh nghiệp, cho phép người dùng tìm thông tin nhanh chóng trong lượng lớn dữ liệu có cấu trúc để có kết quả liên quan và phân tích mạnh mẽ.

Tổng kết Elasticsearch là gì

Elasticsearch nổi bật như một công cụ tìm kiếm và phân tích mạnh mẽ, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả. Kiến trúc phân tán kết hợp với Inverted index, cho phép truy vấn gần như theo thời gian thực và khả năng mở rộng linh hoạt. Hiểu rõ Elasticsearch là gì sẽ giúp bạn xây dựng được một ứng dụng tìm kiếm, phân tích nhật ký hay giám sát hệ thống mạnh mẽ không thể thiếu.