SolrとElasticsearchを比べてみよう
SolrとElasticsearchに関して独自の観点で比較してまとめています。 （実際に比較検討が必要な場合は、ご自身で実施されるのが良いと思います）
MySQLからelasticsearchへ、レコードをネスト構造化しつつ同期出来る fluent-plugin-mysql-replicator v0.4.0 を公開しました - Y-Ken Studio
elasticsearchは全文検索サーバとしても知名度を獲得しており、次のような記事も人気を集めています。 elasticsearchを全文検索サーバとして活用するなら読んでおきたい、6つのブログ記事をピックアップ - Y-Ken Studio http://y-ken.hatenablog.com/entry/essential-japanese-blogs-for-elasticsearch-study MySQLでは実現の難しかったLuceneならではの次のような特徴を兼ね備えたelasticsearchはとても魅力ですよね。 ファセット検索 (Facet) http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-facets.html 柔軟な日本語処理 (kuromoji) http
elasticsearchを全文検索サーバとして活用するなら読んでおきたい、6つのブログ記事をピックアップ（追記あり） - Y-Ken Studio
LuceneベースのNoSQL全文検索サーバ、elasticsearchはログ解析の収集先として取り上げられることが多いですが、優れたNoSQL全文検索サーバでもあります。 日本でも2013年末頃から続々とブログ記事や利用事例が増えている注目の技術でもあります。 今回は、その中で全文検索サーバとしての切り口で分かりやすく解説された6つの記事を紹介します。 （追記）Hello! Elasticsearch. — Medium ナレッジワークス株式会社のKunihiko Kidoさんによるとても分かりやすい記事です。 https://medium.com/hello-elasticsearch 2014年4月に入ってから怒濤の勢いでこれらのステキな記事が追加されています。 Elasticsearch Features — 主にシステムを中心とした特徴まとめ Elasticsearch Quic
dstat + fluentd + Elasticsearch + kibana でサーバモニタリングする - blog.nomadscafe.jp
普段はサーバのメトリクス可視化のためにcloudforecastを使っていますが、某案件用に数秒単位で数十台のサーバのメトリクスを表示したいので、記事タイトルのような構成を作ってみた。 dstatでとった各種値の他に、nginxとmemcachedの情報も合わせて表示させています。 セットアップ もろもろのセットアップのメモ 監視サーバ まず、監視サーバにElasticsearchとkibanaをいれる。環境はCentOS6 $ sudo yum install java-1.7.0-openjdk $ sudo rpm -Uvh https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.x.x.noarch.rpm Elasticsearchは特に設定なく起動 $ sudo service
第3回elasticsearch勉強会でトークしました #elasticsearchjp - Y-Ken Studio
2014年2月7日にリクルートテクノロジーズで開催された「第3回 ElasticSearch勉強会」でトークしてきました！前回の皆様の発表はKibanaに関する情報がメインでしたが、今回は検索技術中心のガチな内容でとても楽しかったです。 懇親会では今回発表したYamabikoのコア部分である fluent-plugin-mysql-replicator を実際に利用している方もいらっしゃるなど、感謝感激雨あられでした！ありがとうございます！ その他にも2社合同で合同勉強会を開催しようといったお話を頂けるなど、実りのある時間を過ごせました。 発表テーマ 今回は「MySQLユーザ視点での小さく始めるElasticsearch」という発表です。 ログビジュアライズアプリであるKibanaを通じてElasticsearchに触れる方も少なからずおり、世間ではKibanaとセットで使う物であるような
Elasticsearchチュートリアル - 不可視点
目的 検索用サーバーとして最近注目されているElasticsearchですが、ついに1.0 RC1がリリースされたそうです。 Googleトレンドを見ても、この分野で先行するApache Solrに迫る勢いを感じます。 そういうわけで私もElasticsearchについて興味を持って調べてみましたが情報がちょっと少ないですね… 「調べたけど断片的な情報しかない」 「公式doc英語だし、専門用語が多すぎてわからん」 「え、できること多すぎ。よくわからん。どれが重要？」 と言った感じで、最初ちょっと大変… そこで調べ始める人が、概観をつかむためのチュートリアルをつくろうと思います。 コマンドを全部実行する必要ありません。用語をおさえることで調べものが捗ることがひとつのゴールです。 自分の理解の整理も兼ねています。間違ってる箇所あったら教えて下さい。 part 1:ESを使ってレストラン検索を作
不可視点
映像コンテンツのストリーミングといえばNetflix、現在4400万人のユーザー（有料会員）がいる成熟したサービスですが、現在もすごいペースで成長しています。 Netflix、第4四半期決算で大幅増益--加入者数は400万人増 - CNET Japan 利用できる地域は限られますが、日本でもレコメンデーションのコンテストNetflix prizeの開催や、AWSをいち早く活用した企業として知られています。 Netflixは先に紹介したNetfix Prizeでレコメンデーションの性能向上に懸賞金をかけたほど、レコメンデーションがサービスの重要な位置を占めています。 視聴された映画の2/3はレコメンデーション経由らしいです。 Todd Yellin(Vice President of Product Innovation at Netflix)は、「映画をピッタリの人にピッタリのタイミングで
Fluentd+Elasticsearch+Kibana構成で便利な、logstash形式インデックスの粒度をカスタマイズする方法 - Y-Ken Studio
fluent-plugin-elasticsearchやKibanaのデフォルトであるlogstash形式では、年月日毎にインデックスを作成されて使われることを想定されています。 これは扱いやすいのですが万能では無く、次のような状況ではパフォーマンス的な観点で、このインデックスの粒度を変更することを検討すると良いケースがあります。 粒度を細かくしたいケース（時間単位） 日毎のインデックス作成では、elasticsearchに割り当てたメモリ量を超えてしまう 粒度を荒くしたいケース（週単位/月単位/年単位） 日毎のインデックス作成では容量が小さく、日常的に検索する範囲が複数のインデックスに渡るとき Kibanaは年月日以外の粒度（時間・日・週・月・年）にも対応していますので、変更することも容易です。これは次の2つの設定変更で適用できます。 ログ収集を行うElasticsearchへ流し込む、
Elasticsearch: The Official Distributed Search & Analytics Engine | Elastic
Elasticsearch is an open source, distributed search and analytics engine built for speed, scale, and AI applications. As a retrieval platform, it stores structured, unstructured, and vector data in real time — delivering fast hybrid and vector search, powering observability and security analytics, and enabling AI-driven applications with high performance, accuracy, and relevance.
SolrとElasticsearchの比較
CAジャーナルクラブ Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets
ScaleOut | Supership
日々の出来事、メンバーの働く様子や声、未来への想いなど、Supershipの“BE SUPER”なストーリーをシェアしています。
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Text Critics – Impromptu Reviews About Anything
SSSSLIDE
https://db-engines.com/en/system/Elasticsearch%3BGoogle+BigQuery%3BSolr
ElasticsearchとSQL対比しながら理解 - Qiita
ElasticSearch+Kibanaでログデータの検索と視覚化を実現するテクニックと運用ノウハウ