ElasticSearch が高速なのはなぜですか?その理由はご存知ですか？

ElasticSearchとは何か、なぜESを使うべきなのか

オープンソースの分散検索および分析エンジンである Elasticsearch は、主に次のシナリオに適しています。

1. 検索エンジン: 文書、製品、ニュースなどを素早く検索するためのアプリケーション。
2. ログ分析: ログ データ分析を通じて企業がビジネス パフォーマンスを理解できるようにします。
3. データ分析: データ サイエンティストとアナリストがデータ分析を行い、貴重な情報を取得できるように支援します。
4. ビジネス インテリジェンス: 企業がデータに基づいて意思決定を行い、商業的な成功を達成できるよう支援します。
5. リアルタイム監視: 企業がシステムのパフォーマンスとデータの変更をリアルタイムで監視し、システムの正常な動作を確保できるように支援します。
6. セキュリティ: 企業がデータのセキュリティを確保し、不正な盗難からデータを保護できるように支援します。
7. アプリケーション開発: ユーザー エクスペリエンスを向上させる検索ベースのアプリケーションを開発する開発者に資金を提供します。

Elasticsearch には次のような利点があります。

1. 高性能：複数のクエリ言語やデータアーキテクチャを含む検索と分析に優れています。
2. スケーラビリティ: 分散アーキテクチャにより、ノード数を増やすことで検索および分析機能が強化されます。
3. 柔軟性: さまざまなニーズを満たすために、複数のデータ タイプ、複数の言語、動的マッピング、およびモデルの迅速な調整をサポートします。
4. ほぼリアルタイムの分析: ほぼリアルタイムの分析 (NRT ほぼリアルタイム) をサポートし、リアルタイムのデータ クエリを提供し、高速なデータ取得を容易にします。
5. 信頼性: 信頼性と高可用性を備え、データのバックアップとリカバリをサポートします。

ElasticSearch が高速なのはなぜですか?

Elasticsearch は、高性能な分散検索エンジンです。高速な理由は次のとおりです。

1. 分散ストレージ: 分散ストレージ技術は、複数のノードにデータを保存し、負荷を分散し、全体的な実行パフォーマンスを最適化するために使用されます。
2. インデックス シャーディング: 各インデックスを複数のフラグメントに分割して、並列クエリを実現し、検索速度を向上させます。
3. 全文インデックス作成: 効率的な全文インデックス作成テクノロジを使用してドキュメントを検索可能な構造化データに変換し、検索操作を迅速かつ効率的に完了します。
4. 転置インデックス: 転置インデックス データ構造をサポートし、ドキュメント内の各単語を、その単語がドキュメント内で出現する位置にマッピングします。検索要求が発生すると、すべての検索用語を含むドキュメントをすばやく取得し、結果をすばやく返すことができます。
5. インデックス最適化: インデックス最適化テクノロジーによりクエリ速度が向上します。インデックス カバレッジやインデックス プッシュダウンなどの最適化テクノロジをサポートし、クエリ操作を高速化します。
6. 事前保存された結果: データを挿入するときに、データを前処理し、結果をインデックスに事前に保存します。クエリ時に再計算する必要がないため、クエリ速度が向上します。
7. 効率的なクエリ エンジン: さまざまなクエリ タイプをサポートし、複雑なクエリの最適化戦略を提供し、クエリ速度を向上させる効率的なクエリ エンジンを採用しています。
8. 非同期リクエスト処理: 非同期リクエスト処理メカニズムを採用して、リクエストが到着したときに即時のフィードバックを提供し、長い待ち時間を回避してユーザー エクスペリエンスを向上させます。
9. メモリ ストレージ: メモリ ストレージ テクノロジを適用して、データの読み取りおよび書き込み時のディスク アクセス回数を減らし、データ ストレージとクエリの効率を向上させます。

まとめると、Elasticsearch が非常に高速である理由は、データの保存、クエリ、処理の効率を改善し、高速な検索エクスペリエンスを構築するために、いくつかの効率的なテクノロジーを使用しているためです。

転置インデックスとは何ですか?

Elasticsearch では、転置インデックスは、ドキュメント内の特定の用語をすばやく検索するために使用される一般的なインデックス構造です。

従来のインデックス構造とは異なり、転置インデックスは異なる方法で構築されます。従来のインデックス構造はドキュメントに基づいており、各ドキュメントには複数の単語が含まれており、これらの単語に基づいてインデックスが確立されます。転置インデックスは語彙に基づいており、各語彙は複数のドキュメントに対応し、これらのドキュメントに基づいてインデックスが構築されます。この構造により、検索プロセス中に対象の単語を含む文書をすばやく見つけることができるため、検索効率が向上します。

複数の単語を含む文書の場合、転置インデックスは各単語をキーワード (Term) として扱い、その単語が属する文書の番号 (Document ID) と文書内の位置 (Term Position) を記録します。この方法により、ユーザーはキーワードを入力すると、そのキーワードを含む文書番号をすばやく見つけ、その番号を通じて対応する文書コンテンツを見つけることができます。

転置インデックスの利点は、フレーズ検索、ワイルドカード検索などの複雑な検索操作をサポートしながら、指定したキーワードを含む文書を素早くロックできることです。また、転置インデックスは語彙に基づいて構築されるため、データ分析や統計においても重要です。 Elasticsearch では、転置インデックスは重要なインデックス構造であり、検索エンジン、ログ分析、推奨システムなどの分野で広く使用されています。

転置インデックス作成プロセス

ES で転置インデックスを構築するプロセスは、主に単語の分割と転置インデックスの構築という 2 つのステップで構成されます。

例えば、現在、3つの文書コンテンツがあります。

分詞

転置インデックスを構築するプロセスでは、まずドキュメントの元のコンテンツが用語に分割されます。デフォルトでは、Elasticsearch は単語のセグメンテーションに標準アナライザーを使用します。

単語を分割すると、提供された 3 つのドキュメントの内容には、「詳細」、「理解」、「Java」、「コア」、「テクノロジー」、「プログラミング」、「思考」、「周志明」、「ブルース・エッカー」などの単語が含まれます。

転置インデックスを生成する

分離された単語はインデックスとして扱われ、対応するドキュメント ID に関連付けられて逆リストが形成されます。

投稿リストが生成された後、通常の操作では、投稿リストを圧縮して、そのスペース占有量を減らします。一般的な圧縮アルゴリズムには、可変バイトエンコーディングと Simple9 があります。最後に、圧縮された投稿リストはディスクに保存され、将来の検索プロセスが投稿リストにすばやくアクセスできるようになります。