elasticsearch.Motor de busca e além

Lições aprendidas criando Tu Proximo Trabajo.

Miguel Gallardo

Mais de 10 anos de experiência como desenvolvedor, com um salário.Fanático por computador desde os 7 anos de idade.Desenvolvedor desde os 13 anos de idade.

Eu sempre estou buscando melhorar minhas habilidades, me tornei um programador poliglota que trabalha em várias linguagens de programação e múltiplos paradigmas de desenvolvimento.

Miguel GallardoMais de 10 anos de experiência como desenvolvedor, com um salário.Fanático por computador desde os 7 anos de idade.Desenvolvedor desde os 13 anos de idade.

Eu sempre estou buscando melhorar minhas habilidades, me tornei um programador poliglota que trabalha em várias linguagens de programação e múltiplos paradigmas de desenvolvimento.

6 anos

Search the web using Google!

10 results Google Search I'm feeling lucky

We've moved. New site at google.comAbout the Google Stanford Project

Get Google! updates monthly!

your e-mail Subscribe Archive

Copyright ©1997-8 Stanford University

• 52.069 empregados (Q2 2014) • renda: ~US$ 60 bilhões • Valor de mercado: ~US$ 392 bilhões • +4 milhões de servidores • 120 bilhões buscas por mês • Adsense, Gmail, google maps, street view, youtube,

android, chrome, etc

¿Google?

¿como podemos fazer o próximo Google?Google?

LIKE / MYSQL FULL TEXT • SELECT * FROM `table` WHERE `field` LIKE “%text%";• SELECT * FROM `table` MATCH (`field`,`desc`) AGAINST ("Text")

• Muito facil de implementar • Desempenho é ruim (fácil de DoS) • Sharding manual • corrupção MyISAM • Sintaxe de consulta limitada • No é un motor de busca!

¿SQL?

¿motor de busca SQL?

• Launched 2006 • ~3 milhões de avisos • ~1000 fuentes de avisos • “SasaIndex” • RIP 2010

GoSasa

• Lançado 2007 • 9 milhões ofertas de empregos histórico • 200K ofertas de emprego atuais • 80K visitas mensal • 1º motor de busca de emprego na

Argentina *

Tu Próximo Trabajo

MySQL

Sphinx Apache

Crawlers

2008

Sphinx é um servidor de pesquisa de texto completo de código aberto, projetado a partir do zero com o desempenho, relevância (aka a

qualidade da pesquisa), e simplicidade de integração em mente.

• Alta velocidade de indexação (10~15 MB/s em uma • CPU) • Alta velocidade de pesquisa (500+ queries/sec) • Alta escalabilidade: Craigslist.org

• 300 milhões de consultas/dia • 15 clusters • BoardReader.com: +16 bilhões de documentos

indexados em 37 máquinas. • Fala protocolo MySQL

• Não é em tempo real! Reindexação de dados completo (2008)

• Configuração da velha escola (.conf files) • Configuração de cluster complexo • Velha escola • difícil de instalar, configurar e escalabilidade • Protocolo proprietário • Não de esquema livre

“Solr é uma plataforma de pesquisa de código aberto do projeto Apache Lucene. Suas

principais características incluem pesquisa de texto completo, bateu destacando, pesquisa facetada, clustering dinâmica, integração de banco de dados e de documentos ricos (por exemplo, Word, PDF). Pesquisa distribuída e

replicação do índice, Solr é altamente escalável.”

Solr/Lucene

Um Sistema de Gestão de Documentos intuitiva, criada por advogados para advogados

• servidor backend: php • Clientes: ruby, java, net • MySQL para dados. MongoDB para arquivos e

documentos

Solr/Lucene

elasticsearch.new kid on the block

Elasticsearch é um motor de pesquisa e análise flexível e poderoso, distribuido, em

tempo real e código aberto.

Elasticsearch é um motor de pesquisa e análise flexível e poderoso, distribuido, em

tempo real e código aberto.

• JSON • RESTful API • “Schema free”

Elasticsearch é um motor de pesquisa e análise flexível e poderoso, distribuido, em

tempo real e código aberto.

• Master nodes & data nodes; • Réplicas e fragmentos automáticas • Transporte assíncrona entre nodos

Elasticsearch é um motor de pesquisa e análise flexível e poderoso, distribuido, em

tempo real e código aberto.

• Flush cada 1 segundo

elasticsearch.

Evolução• Indexadores personalizados

• Índices invertidos

• Analisadores personalizados• Faceting• Configuração de analisadores• Faceting, Geoespacial

• Mapeamento de documentos• Consultas de sub-documentos• Replicação• JSON• Faceting, consultas complexas

2014HAProxy

Crawler

MySQL

Saver

Parser

Nginx

Beanstalkd

Pesquisando 50 milhões de locais em tempo real? Foursquare faz isso usando ElasticSearch

Pesquisa 20TB de dados usando ElasticSearch, incluindo 1,3 bilhões de arquivos e 130 bilhões de linhas de código

Usa ElasticSearch para fornecer resultados imediatos e relevantes para a sua plataforma de distribuição de áudio em linha atingindo 180 milhões de pessoas

Usa ElasticSearch para fornecer resultados de mais de 20 milhões de produtos, um segundo depois de um artigo foi publicado já está disponível nos resultados

Usa ElasticSearch para fornecer resultados de 25 milhões de usuários por dia. 70 milhões de documentos indexados. 215 GB de Dados

Pesquisa não estruturada

Pesquisa estruturada (FACETS!)

Enriquecimento

Ordenar por

Paginação

Agregação

Conceitos • Cluster Um grupo de nodos compartilhando o mesmo conjunto de índices

• Node Uma instância ElasticSearch em execução (processo JVM)

• Index ≈ MySQL database Um conjunto de documentos de possivelmente diferentes tipos Armazenado em um ou mais fragmentos

• Type ≈ MySQL Table um conjunto de documentos em um índice que compartilham o mesmo esquema

• Shard Um índice Lucene, alocado em um nodo

como instalar?1. Faça o download e extrair:

http://www.elasticsearch.org/download/2. $ bin/elasticsearch

Debian/Ubuntu1. apt-get install elasticsearch

RPM1. yum install elasticsearch

API: Apenas REST!

http://HOST:PORT/índice(s)/tipo(s)/_action|idmétodos HTTP: GET, PUT, POST, DELETE

Clientes:• Curl• PHP - elastica/celastica• Ruby• Python• Perl• JS• ETC

Indexar um documento CURL -XPUT ‘http://localhost:9200/movies/movie/1' -d ‘{

"title" : "Django Unchained", "genre" : "western", "release_date" : "2012-12-25"}’

Atualizar um documento CURL -XPUT ‘http://localhost:9200/movies/movie/1' -d ‘{

"director" : { "lastname" : "Tarantino", "firstname" : "Quentin" }, "actors" : [ { "lastname" : "Foxx", "firstname" : "Jamie" }, { "lastname" : "Waltz", "firstname" : "Christoph" }, { "lastname" : "Tarantino", "firstname" : "Quentin" }, ]}’

Buscar um documento CURL -XGET ‘http://localhost:9200/movies/movie/_search?q=Tarantino' -d ‘{

"_index" : "movies", "_type" : "movie", "_id" : "1", "_version" : "2", "title" : "Django Unchained", "genre" : "western", "release_date" : "2012-12-25", "director" : { "lastname" : “Tarantino", "firstname" : "Quentin" }, "actors" : [ { "lastname" : “Foxx", "firstname" : "Jamie" }, { "lastname" : “Waltz", "firstname" : "Christoph" }, { "lastname" : “Tarantino", "firstname" : "Quentin" }, ]}’

Mapeamento - Schema CURL -XPUT ‘http://localhost:9200/movies/movie/_mapping' -d ‘{"movies" : { "properties" : { "title" : {"type" : "string"}, "genre" : {"type" : "string"}, "release_date" : {"type" : "date", "format" : "yyyy-MM-dd"}, "director" : { "type" : "object", "properties" : { "lastname" : {"type" : "string"}, "firstname" : {"type" : "string"} } }, }}

}’

Query dslmatch, field, query_string, bool, term,

Fuzzy, match_all,more like this, geo, Range, wildcard, span,

...

Filtroslimit, and, or, not, exists,

geo_distance,geo_distance_range, geo_box, geo_shape, range

numeric_range, has_parent, has_child...

RiversUm River é um serviço pluggable funcionando

dentro elasticsearch conjunto puxando dados (ou sendo empurrado com os dados) que é, então,

indexada no cluster. • CouchDB • rabbitmq • twitter • wikipedia • MongoDB • JDBC

PercolatorA consulta pode ser salvo como um documento em

elasticsearch, qualquer nova coador documento correspondente será adicionado ao http://HOST:PORT/índice(s)/tipo(s)/_percolate.

Motor de busca e alem. Elasticsearch, logstash e kibana

LogstashLogstash ajuda a tirar logs e outros dados de

eventos de tempo com base de qualquer sistema e armazená-lo em um único lugar para transformação

e processamento adicional.

Kibana

ELK stack

Miguel Gallardo@mg3demmiguel@tuproximotrabajo.com

Miguel Gallardo@mg3demmiguel@tuproximotrabajo.com

Obrigado!