ElasticSearch Nedir?

Elasticsearch, açık kaynaklı bir arama ve analiz motorudur. Verileri hızlı ve gerçek zamanlı olarak aramak, analiz etmek ve depolamak için kullanılır. Elasticsearch, Lucene arama motorunun üzerine inşa edilmiştir ve birçok farklı veri kaynağından veri alabilir, verileri analiz edebilir ve sonuçlarını görselleştirebilir.

Elasticsearch, büyük ölçekli verileri işlemek için tasarlanmıştır ve esnek bir arama motorudur. Ayrıca, çoklu düğümler ve kümelerle çalışabilir ve veri yedeklemesi yaparak yüksek kullanılabilirlik sağlar. Elasticsearch, web uygulamaları, log yönetimi, iş zekası, metin madenciliği ve diğer birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Bazı Elasticsearch kütüphaneleri şunlardır.

Elasticsearch-PHP: PHP dilinde Elasticsearch ile etkileşim kurmak için kullanılan kütüphane.

Elasticsearch-Java: Java dilinde Elasticsearch ile etkileşim kurmak için kullanılan kütüphane.

Elasticsearch-Py: Python dilinde Elasticsearch ile etkileşim kurmak için kullanılan kütüphane.

Elasticsearch-Ruby: Ruby dilinde Elasticsearch ile etkileşim kurmak için kullanılan kütüphane.

Elasticsearch-.NET: .NET Framework ile çalışan uygulamalar için Elasticsearch ile etkileşim kurmak için kullanılan kütüphane.


Elasticsearch-Go: Go dilinde Elasticsearch ile etkileşim kurmak için kullanılan kütüphane.

Kullanım Amaçları:

Elasticsearch, açık kaynaklı bir arama ve analiz motorudur ve çeşitli kullanım amaçları vardır. Bunlar arasında:

1. Arama: Elasticsearch, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde aramak ve bulmak için kullanılabilir. Özellikle web sitelerinde veya diğer büyük veri depolarında arama işlevselliği sağlamak için kullanılabilir.
2. Veri Analizi: Elasticsearch, veri analizinde kullanılan birçok araç ve yöntemi içerir. Bu sayede büyük miktarda veri üzerinde veri analizi yapmak mümkün olur.
3. Log Yönetimi: Elasticsearch, log dosyalarını toplamak, indekslemek ve sorgulamak için kullanılabilir. Bu sayede büyük sistemlerde oluşan log dosyaları analiz edilebilir ve sorunlar hızlı bir şekilde tespit edilebilir.
4. Metin Madenciliği: Elasticsearch, metin madenciliği uygulamaları için kullanılabilir. Bu sayede, belirli kelimelerin veya terimlerin sıklığını ve yoğunluğunu analiz etmek gibi işlemler yapılabilir.
5. İş Zekası: Elasticsearch, iş zekası uygulamalarında kullanılabilir. Bu sayede büyük veri kümeleri üzerinde raporlama ve analiz işlemleri yapılabilir.
6. Gerçek Zamanlı Uygulamalar: Elasticsearch, gerçek zamanlı uygulamalar için kullanılabilir. Örneğin, akış verisi toplama ve işleme işlemleri yapmak mümkün olabilir.

ElasticSearch Avantajları Nelerdir?

• Açık kaynaklı olması
• Büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde arama ve analiz etme yeteneği
• Esnek ve ölçeklenebilir mimarisi sayesinde yüksek performans ve kapasite
• Gerçek zamanlı veri analizi ve raporlama yapabilme imkanı
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri birleştirebilme yeteneği
• Çoklu dil desteği sayesinde farklı dillerdeki verileri kolayca arama ve analiz edebilme imkanı
• Güçlü arama ve sorgulama özellikleri sayesinde verileri hızlı ve kolay bir şekilde bulabilme
• Kullanımı kolay ve anlaşılması basit bir arayüze sahip olması
• Yüksek kullanılabilirlik, yedekleme ve kurtarma özellikleri sayesinde yüksek iş sürekliliği sağlama imkanı
• Geniş bir topluluk tarafından desteklenmesi sayesinde, kullanıcıların birçok kaynağa kolayca erişebilme imkanı.

ElasticSearch' in Kavramları Nelerdir?

1. Index: Elasticsearch'te verilerin depolandığı temel birimdir. Bir index, belirli bir veri türüne sahip belgelerin bir koleksiyonudur ve özellikle büyük veri kümelerinde arama ve analiz yapmak için optimize edilmiştir.
2. Document: Elasticsearch'teki temel veri birimidir. Bir belge, bir JSON nesnesi olarak temsil edilir ve bir index içinde depolanır. Belge içindeki her özellik bir alan olarak adlandırılır.
3. Field: Bir belgedeki özelliklerden her birine alan denir. Alanlar, belge türüne göre farklılık gösterir ve her bir alan, belge içindeki veri tipine göre farklı tiplerde depolanabilir.
4. Mapping: Elasticsearch'teki belge tipleri için veri yapısı tanımlamasına denir. Bir haritalama, bir index içindeki belge türüne göre farklı alanları tanımlar ve her bir alanın veri tipi, analiz edilme şekli ve diğer özellikleri hakkında bilgi sağlar.
5. Query: Elasticsearch'teki verileri aramak için kullanılan bir sorgu dilidir. Query, belirli koşullara göre belgeleri filtrelemek ve sonuçları almak için kullanılır.
6. Aggregation: Elasticsearch'teki verileri analiz etmek için kullanılan bir kavramdır. Bir aggregation, belirli bir index içindeki belgelerin özetini veya toplamını sağlamak için kullanılır.
7. Cluster: Elasticsearch, birden fazla sunucuyu bir araya getirerek bir cluster oluşturur. Cluster, verilerin yüksek kullanılabilirliğini sağlamak ve yüksek performanslı arama ve analiz yapmak için kullanılır.
8. Node: Elasticsearch, bir ya da daha fazla node'dan oluşan bir cluster'dır. Bir node, Elasticsearch işlemlerinin gerçekleştirildiği bir sunucudur. Bir cluster, birden fazla node'ı bir araya getirir.
9. Shards: Elasticsearch, bir index'i birden fazla shard'a bölerek dağıtır. Her shard, bir node üzerinde saklanır ve aramaların ve analizlerin daha hızlı yapılabilmesi için veriler paralel olarak işlenir. Shards, Elasticsearch'in yüksek ölçeklenebilirliğini sağlar.
10. Replica: Bir shard'ın yedeği olarak saklanır ve verilerin yedeklenmesi için kullanılır. Bir index, bir ya da daha fazla replica'ya sahip olabilir ve replica'lar, bir node üzerinde bulunabilir.
11. Inverted Index: Elasticsearch, verileri hızlı bir şekilde aramak için bir inverted index kullanır. Inverted index, her bir term'in hangi belgede bulunduğunu ve hangi alanlarda bulunduğunu tutar.
12. Tokenization: Elasticsearch, bir belgenin içeriğini analiz etmek için bir tokenization süreci kullanır. Tokenization, belgenin metnini parçalara ayırır ve her parçayı bir token olarak adlandırır. Bu tokenlar, inverted index'te saklanır ve aramaların daha hızlı yapılmasını sağlar.
13. Cluster State: Elasticsearch cluster'ın durumunu ve metadata'sını tutar. Bu, cluster'ın sağlığı, hangi node'ların aktif olduğu ve index'lerin shard'ları hakkında bilgi sağlar.
14. Fuzzy Search: Elasticsearch, belirli bir kelimeye benzeyen diğer kelimeleri de arayabilen fuzzy search özelliğine sahiptir. Bu, yazım hataları veya benzer kelimelerin aranmasında kullanışlıdır.
15. Reindexing: Elasticsearch, bir index'teki verileri farklı bir index'e taşımak için reindexing işlemini kullanabilir. Bu, veri kaybını önlemek ve Elasticsearch'teki verilerin yeniden yapılandırılması için kullanışlıdır.
16. Score: Elasticsearch, bir sorguya göre belgeleri döndürürken, her belgenin bir skoru vardır. Bu skor, sorgu ve belgenin eşleşme derecesine göre hesaplanır ve sonuçların sıralanmasında kullanılır.
17. Filter: Elasticsearch sorguları içinde kullanılan bir araçtır. Filtreler, koşullara göre belgeleri seçmek için kullanılır ve sorgu sonuçlarının daha hızlı alınmasını sağlar.
18. Highlighting: Elasticsearch, arama sonuçları içinde aranan terimlerin vurgulanması için bir highlight özelliği sunar. Bu özellik, arama sonuçlarının daha kolay okunmasını sağlar.
19. Snapshot ve Restore: Elasticsearch, bir index'in anlık görüntüsünü alarak yedekleme yapmak için Snapshot ve Restore özelliğini sunar. Bu özellik, veri kaybını önlemenize ve veri kurtarma işlemlerini kolaylaştırmanıza yardımcı olur.
20. Machine Learning: Elasticsearch, makine öğrenimi algoritmaları kullanarak verileri analiz etmek ve öngörü modelleri oluşturmak için Machine Learning özelliğini sunar. Bu özellik, verilerin daha iyi anlaşılmasına ve işlenmesine yardımcı olur.
21. Graph: Elasticsearch, veri kümesindeki ilişkileri analiz etmek ve görselleştirmek için Graph özelliğini sunar. Bu özellik, belgeler arasındaki ilişkileri ve ağ yapılarını daha kolay anlamanıza yardımcı olur.
22. Analyzer: Elasticsearch, belge içeriğinin tokenization ve token filter işlemlerinin yapıldığı bir analiz süreci kullanır. Bir analyzer, belge içeriğinin nasıl tokenize edileceğini ve hangi token filtrelerinin uygulanacağını tanımlar.
23. Relevance Scoring: Elasticsearch, arama sonuçlarını sıralamak için bir relevans puanlama sistemi kullanır. Relevans puanlaması, belgelerin arama sorgusuna ne kadar uygun olduğunu belirlemek için kullanılır.
24. Kibana: Elasticsearch ile birlikte kullanılan bir görselleştirme aracıdır. Kibana, Elasticsearch verilerini görsel olarak analiz etmek, aramak ve keşfetmek için kullanılır.
25. Logstash: Elasticsearch ile birlikte kullanılan bir log işleme aracıdır. Logstash, farklı kaynaklardan gelen verileri işlemek, filtrelemek ve Elasticsearch'e aktarmak için kullanılır.
26. Beats: Elasticsearch ile birlikte kullanılan hafif veri toplama araçlarıdır. Beats, farklı kaynaklardan veri toplamak için kullanılır ve Elasticsearch veya Logstash ile entegre edilebilir.
27. Cross-cluster replication: Elasticsearch, cluster'lar arası veri replikasyonu için bir cross-cluster replication özelliği sunar. Bu özellik, farklı cluster'lar arasında veri kopyalama ve senkronizasyonu için kullanılır.
28. Fielddata: Elasticsearch'teki alanların filtrelenmesi ve sıralanması için Fielddata özelliği kullanılabilir. Fielddata, alanlardaki verilerin ana bellekte depolanmasına izin verir, böylece verilerin daha hızlı filtrelenmesi ve sıralanması mümkün olur.
29. Stemming: Elasticsearch, bir belgenin kök sözcüğünü tespit etmek için bir stemming süreci kullanır. Bu süreç, arama sorgularındaki farklı şekillerde yazılmış kelimelerin aynı kök sözcüğe sahip olduğunu anlamasını sağlar.
30. Stop words: Elasticsearch, belirli kelimelerin arama sorgularında ihmal edilmesi için Stop words özelliği sağlar. Bu özellik, yaygın kelimelerin arama sonuçlarına etkisini azaltarak daha doğru sonuçlar elde etmeyi sağlar.
31. GeoJSON: Elasticsearch, coğrafi verileri depolamak ve sorgulamak için GeoJSON formatını destekler. Bu özellik, coğrafi verilerin daha hızlı ve etkili bir şekilde analiz edilmesini sağlar
32. Watcher: Elasticsearch'te kullanılabilen bir alarm ve izleme aracıdır. Watcher, belirli bir sorgu sonucuna göre otomatik olarak işlem yapmanıza olanak tanır ve örneğin belirli bir hata mesajı oluştuğunda size bildirim gönderebilir.
33. Aggregation Pipeline: Elasticsearch 7.0 sürümünden itibaren kullanıma sunulan bir özelliktir. Aggregation Pipeline, birden fazla aggregation'ı bir araya getirerek daha karmaşık analizler yapmanızı sağlar.
34. Query DSL: Elasticsearch'te kullanılan bir sorgu dilidir ve arama sorgularını daha ayrıntılı olarak belirlemenize olanak tanır. Query DSL, filtreleme, sıralama, vurgulama ve diğer birçok özelliği destekler.
35. Token Filter: Elasticsearch'te kullanılan bir analiz yöntemidir. Token Filter, belgenin metnindeki her bir token'ı düzenler ve normalleştirir. Örneğin, küçük harflere çevirme, stop word'leri kaldırma ve n-gram oluşturma gibi işlemler yapılabilir.
36. Security: Elasticsearch, kullanıcı kimlik doğrulama ve yetkilendirme gibi güvenlik özellikleri sağlayan bir Güvenlik (Security) modülü içerir. Elasticsearch Güvenlik modülü, kullanıcı ve rolleri yönetme, veri şifreleme ve izinsiz erişim önleme gibi işlevleri sağlar.
37. Geo-spatial Search: Elasticsearch, coğrafi verileri aramak ve görselleştirmek için bir Coğrafi (Geo-spatial) arama modülü içerir. Bu modül, coğrafi koordinatları depolamak ve coğrafi sorgular yapmak için kullanılabilir.
38. Rollup: Rollup özelliği, büyük veri kümelerinde aggregation işlemlerinin daha hızlı ve düşük maliyetle yapılmasını sağlar. Rollup, bir index'in özetlerini daha küçük bir index'te saklar ve daha sonra aggregation işlemleri bu küçük index üzerinden gerçekleştirilir.
39. Search-As-You-Type: Elasticsearch, kullanıcının arama terimlerini girdikçe sonuçların anlık olarak gösterildiği bir arama özelliği olan Search-As-You-Type'ı destekler.
40. SQL: Elasticsearch, SQL sorgularını destekleyen bir SQL API'si sunar. Bu özellik, Elasticsearch'teki verileri SQL sorguları ile sorgulamak ve analiz etmek için kullanılabilir.
41. Alerting: Elasticsearch, belirli koşulların karşılandığında otomatik olarak uyarılar göndermek için Alerting özelliği sunar. Bu özellik, kullanıcıların belirli olayları veya durumları izlemelerini ve gerektiğinde müdahale etmelerini sağlar.
42. Suggesters: Elasticsearch'te bir kullanıcının arama sırasında yaptığı yazım hatalarını otomatik olarak düzeltmek için kullanılan bir özelliktir. Suggesters, kullanıcının arama terimini otomatik olarak tamamlar ve doğru sonuçları verir.
43. Bulk API: Elasticsearch'te büyük veri kütlelerini verimli bir şekilde işlemek için kullanılan bir API'dir. Bulk API, belirli bir index'te birden fazla belgeyi bir kerede eklemek, güncellemek veya silmek için kullanılabilir.
44. Scroll API: Elasticsearch'te büyük veri kümeleri üzerinde sayfalama yapmak için kullanılan bir API'dir. Scroll API, tüm sonuçları tek bir istekte almak yerine, sonuçları küçük parçalara bölerek elde etmek için kullanılır.
45. Search Template: Elasticsearch'te bir sorgu şablonu kullanarak dinamik aramalar yapmak için kullanılan bir özelliktir. Search template'ler, bir sorguyu bir şablona dönüştürür ve veri tabanındaki verileri şablona göre işler.
46. Index Lifecycle Management (ILM): Elasticsearch'te verilerin yaşam döngüsünü yönetmek için kullanılan bir özelliktir. ILM, belirli kriterlere göre indexlerin otomatik olarak yönetilmesini sağlar, örneğin indexlerin belirli bir yaşa ulaştığında veya belirli bir boyuta ulaştığında otomatik olarak silinmesini sağlayabilir.

Evet, Elasticsearch, büyük veri kümelerinde hızlı ve etkili bir şekilde arama ve analiz yapmak için birçok özellik ve kavram sunar. Elasticsearch, Apache Lucene yazılımının üzerine inşa edilmiştir ve Lucene'nin özelliklerini ve performansını olabildiğince genişletir.

Kolay gelsin. - Good luck.