Elasticsearch

"You Know, for Search"

Alessio Cimarelli

alessio.cimarelli@ondata.it

Caltanissetta, 4 giugno 2017

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  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Modello relazionale

Una tabella: relazione uno-a-uno

id nome cognome mail azienda
sb sara borroni lucelhc@gmail.com pangea
ac alessio cimarelli jenkin@dataninja.it dataninja
dg desirée gentilini d&g@pangea.it pangea

id,nome,cognome,mail,azienda
1,sara,borroni,lucelhc@gmail.com,pangea
2,alessio,cimarelli,jenkin@dataninja.it,dataninja

3,desirée,gentilini,d&g@pangea.it,pangea

Un csv

Modello relazionale

Una tabella: selezione, ordinamento, raggruppamento

azienda dipendenti
pangea 2
dataninja 1

SELECT azienda, COUNT(id) AS dipendenti

FROM persone

GROUP BY azienda

ORDER BY dipendenti DESC

Modello relazionale

Due tabelle: relazione uno-a-molti

id nome cognome mail azienda
sb sara borroni lucelhc@gmail.com pangea
ac alessio cimarelli jenkin@dataninja.it dataninja
dg desirée gentilini d&g@pangea.it pangea
id ragione sociale sede sito
pangea Pangea Formazione Roma www.pangeaformazione.it
dataninja Dataninja Bologna www.dataninja.it

Modello relazionale

Due tabelle: operazione di join

id nome cognome azienda sede
sb sara borroni pangea Roma
ac alessio cimarelli dataninja Bologna
dg desirée gentilini pangea Roma

SELECT persone.id, nome, cognome, azienda, sede

FROM persone JOIN aziende ON persone.azienda = aziende.id

ORDER BY cognome

Modello relazionale

Due tabelle: operazione di join

Modello relazionale

Tre tabelle: relazione molti-a-molti

id nome cognome mail
sb sara borroni lucelhc@gmail.com
ac alessio cimarelli jenkin@dataninja.it
dg desirée gentilini d&g@pangea.it
id descrizione
r Linguaggio R
py Linguaggio Python
id persona competenza
1 sb r
2 sb py
3 ac py

JSON

JavaScript Object Notation

id nome cognome mail azienda
sb sara borroni lucelhc@gmail.com pangea
ac alessio cimarelli jenkin@dataninja.it dataninja
[
  {
    "id": "sb",
    "nome": "sara",
    "cognome": "borroni",
    "mail": "lucelhc@gmail.com",
    "azienda": "pangea"
  },
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    "nome": "alessio",
    "cognome": "cimarelli",
    "mail": "jenkin@dataninja.it",
    "azienda": "dataninja"
  }
]
{
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  "mail": ["lucelhc@gmail.com","jenkin@dataninja.it"],
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}
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    ["sb","sara","borroni","lucelhc@gmail.com","pangea"],
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  ]
}

JSON

JavaScript Object Notation

id nome cognome mail azienda
sb sara borroni pangea
ac alessio cimarelli jenkin@dataninja.it dataninja
[
  {
    "id": "sb",
    "nome": "sara",
    "cognome": "borroni",
    "azienda": "pangea"
  },
  {
    "id": "ac",
    "nome": "alessio",
    "cognome": "cimarelli",
    "mail": "jenkin@dataninja.it",
    "azienda": "dataninja"
  }
]
[
  {
    "id": "sb",
    "nome": "sara",
    "cognome": "borroni",
    "azienda": "pangea",
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  },
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    "nome": "alessio",
    "cognome": "cimarelli",
    "mail": "jenkin@dataninja.it",
    "azienda": "dataninja",
    "competenze": ["py"]
  }
]

JSON

JavaScript Object Notation

id nome cognome mail azienda
sb sara borroni pangea
ac alessio cimarelli jenkin@dataninja.it dataninja
[
  {
    "id": "sb",
    "nome": "sara",
    "cognome": "borroni",
    "azienda": {
        "id": "pangea",
        "ragione sociale": "Pangea Formazione",
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    },
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        { "id": "r", "descrizione": "Linguaggio R" },
        { "id": "py", "descrizione": "Linguaggio Python" }
    ]
  }
]

Elasticsearch is a search engine based on Lucene. It provides a distributed, multitenant-capable full-text search engine with an HTTP web interface and schema-free JSON documents. Elasticsearch is developed in Java and is released as open source under the terms of the Apache License.

First of all, DON’T PANIC. It will take 5 minutes to get the gist of what Elasticsearch is all about.

Search & Analyze Data in Real Time

Elasticsearch builds distributed capabilities on top of Apache Lucene to provide the most powerful full- text search capabilities available.

 Powerful, developer-friendly query API supports multilingual search, geolocation, contextual did-you-mean suggestions, autocomplete, and result snippets.

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            ]
          }
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      }
    }
  }
}

Elasticsearch allows you to start small and scale horizontally as you grow. Simply add more nodes, and let the cluster automatically take advantage of the extra hardware.

Elasticsearch clusters are resilient — they will detect new or failed nodes, and reorganize and rebalance data automatically, to ensure that your data is safe and accessible.

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Status, Header, Body

URI

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Gli ingredienti

Indici

Collezioni di documenti logicamente coerenti (es. persone e aziende, utenti Twitter e tweet, log giornalieri, ecc.) - aka database

Tipi

Collezioni di documenti omogenei (stessa struttura, stesso mapping) - aka tabelle

Documenti

Oggetti JSON arbitrari associati a un mapping - aka righe

Le query

Formati

Quasi tutto in JSON, sia le richieste che le risposte

Azioni

Index - Inserimento di nuovi documenti

Get - Recupero documenti indicizzati (semplice o paginato)

Delete - Rimozione

Update - Aggiornamento

Bulk: più azioni in una sola chiamata

Fonti e risorse

Source » Logstash » Elasticsearch » Kibana / Processor

GET albopop-v4-2017.*/_search?sort=pubStart:desc

Alessio Cimarelli

@jenkin27

alessio.cimarelli@ondata.it

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By Dataninja srls

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Breve introduzione a Elasticsearch per #ODFest17. Caltanissetta, 4 giugno 2017.

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