ElasticSearch vs Algolia
A few months ago, working @Previando, a social network that connects groups of friends, I needed to speed-up the search of the groups. So the first step was, what to use to speed-up the search?I had two options: Algolia and ElasticSearch. I had used Algolia in an e-commerce application, it is a very good product and here are some points to take into account: Advantages: Multiple back-end SDKs to m
elasticsearch カテゴリーの記事一覧 - $shibayu36->blog;
以前少しだけElasticsearchを触った時に、自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog; というElasticsearchに入門した時のメモをまとめていた。しかし、その頃はElasticsearchを使って完全に一人で一つの機能を作るというところまではいけなかった。 最近…
Elasticsearch 日本語で全文検索 その１
日本語は、分かち書きしない言語のため日本語でちゃんと全文検索できるようにする為には、検索対象のコンテンツの内容、利用するユーザーのスキルなどを考慮しなければ検索精度を向上させることは非常に困難です。逆を言えば、検索対象のコンテンツ、利用するユーザーのスキルが変われば設計が変わってくると言えます。 日本語を検索できるようにトークナイズするには、代表的なものに形態素解析とN-グラムがあります。簡単に説明すると形態素解析を検索で使用すると、単語単位で検索するため、適合率が高く（マッチ度が高いものが検索される）、再現率が低くなります（検索漏れが多くなる）。例えば、キーワード ”京都” では、”東京都” はヒットしません。一方、N-グラムを検索で使用すると、データベースのLike検索に近い検索が可能になり、形態素解析とは逆に、再現率が高くなり、適合率が低くなります。 これらの日本語解析の特徴と、検索
Elasticsearch のインデックスを無停止で再構築する - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。ホリデー株式会社の内藤です。 ホリデー株式会社では Holiday（https://haveagood.holiday） という新規サービスの開発・運営を行っています。*1 以前投稿した記事でご紹介したように、Holiday では全文検索エンジンとして Elasticsearch を利用しています。 Ruby on Rails で構築されたアプリケーションから Elasticsearch を操作するには、公式 gem である elasticsearch-rails を使うのがとても便利です。 もちろん、Holiday でも活用させてもらっています。 大方の機能についてはこの gem で提供されるもので満足だったのですが、一点だけ、Holiday の運用をしている中で困ることがありました。 それが、サービス公開後のインデックスの再構築です。 elasticsearch-rails
AWS News Blog
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog;
【2016/09/10追記】 勉強しなおして、Elasticsearchの知識についてさらにまとめた記事を書いたので、そちらを参照してもらうと良さそうです。 blog.shibayu36.org 最近Elasticsearchの勉強をした。ただ、入門のためどのような資料が適しているかを知るのが大変だった。そこでどのように勉強したかについてメモをしておく。少しまとめエントリー的なノリになりそう。 Elasticsearchの概念を知る 全文検索技術の基本を知る Elasticsearchのドキュメントのたどり方を知る の順に学習を進めていった。 Elasticsearchの概念を知る Elasticsearchの学習を始めようとした時に、まずは基本からということで以下の本を読んでいた。 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者:Ｒａｆａｌ
Elasticsearch x Autoscaling(AWS)
Elasticsearch x Autoscaling(AWS) 1. Amazon Web Searvice で実現する elasticsearchの大規模運用 × 株式会社インティメート・マージャー 松田和樹 2. 自己紹介 松田 和樹 株式会社インティメート・マージャー（社員数９名） 開発本部 • パブリックDMP「AudienceSearch」の開発 • 主にインフラ周りを担当 3. アジェンダ • IMにおけるelasticsearchの使われ方 • elasticsearchの構成 • 構成の決め方 • AutoScalingのポイント • その他設定のポイント 4. elasticsearchの使われ方 約４億のユニークIDに対して様々な属性情報を付与 • 閲覧履歴に基づくキーワード • 各メディアより提供されるセグメント • User Agent • アクセス元IPに基づく
Spark in small or middle scale data processing with Elasticsearch
Spark in small or middle scale data processing with Elasticsearch
Elasticsearch の Kuromoji でユーザー辞書を使う - Qiita
Elasticsearchでの形態素解析はKuromoji一択だけど、やや辞書が貧弱な部分もある。 例えば東京に「西国分寺駅」という駅があるけど、「西国分寺」で形態素解析すると「西」「国分寺」で分かれる。 読みも「サイコクブンジ」となってしまう。（正しくは「ニシコクブンジ」） なので、ある程度ユーザー辞書で補いたいと思う。 参考になったサイト elasticsearch-analysis-kuromojiでユーザ辞書の利用方法 Elasticsearch 日本語で全文検索 その２ 環境 CentOS 6.4 Elasticsearch 1.1.1 kuromoji 2.0.0 辞書ファイルの作成 まず辞書ファイルを作成。 普通のテキストファイルで、文字コードは UTF-8。拡張子は自由。 ここでは例として「my_jisho.dic」とした。 辞書ファイルの置き場所 ファイルの保存先は /e
Elasticsearch ウェブクローラー 基本編
Elasticsearch River Web とは通常Elasticsearchは、用意されている様々なAPIを使いデータのインデックスを行います。そのためたとえば、企業サイトのサイト内検索をElasticsearchを使用して実現する場合は、Webサイトの全コンテンツをElasticsearchにインデックス可能なフォーマットにデータ化し、API経由でインデックするという方法が一般的と思われます。もともとDBなどでコンテンツ内容を管理していればその方法でも対応できるかもしれませんが実際対応するとなると結構面倒です。しかし、このRiver Webを使うとWebサイトをクローリングできるため、サイトの各ページを検索対象にしたい場合は大変便利です。 今回は、このElasticsearch向けWeb Crawlerプラグイン「elasticsearch-river-web」の基本的な使い方につ
Elasticsearch を使った位置情報検索 - クックパッド開発者ブログ
ホリデー事業室の内藤です。 ホリデー事業室は昨年の4月に発足した部署で、Holiday（https://haveagood.holiday）という新規サービスの開発を行っています。 Holiday とは、クックパッドが長年取り組んでいる「毎日の料理を楽しみにする」分野からは少しだけ離れ、「いつもの休日を楽しくすることで人生を豊かにする」ことを目指したサービスです。 例えばこちらのおでかけプランのように、「〇〇に行くならここも行ったほうがいいよ」や「〇〇を散策するならこのコースだよね」など、おでかけのレシピを投稿したり探すことができるようになっています。 今回は、全文検索エンジン Elasticsearch を使って、全文検索と位置情報を絡めた検索についてお話したいと思います。 本稿で説明する内容は、実際に Holiday の中でも応用を加えた形で使われています。 Holiday では、複数
Hello! Elasticsearch. – Medium
Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2020 の 12月21日のエントリーです。
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（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
「関連する○○」機能を手軽に実現できる。そう、Elasticsearch ならね。 - クックパッド開発者ブログ
セコン (id:secondlife, @hotchpotch) です。ウェブサービスにはよく「このエントリーに関連するブログ記事」や「このレシピに関連するレシピ」という機能が実現されてますよね。さて、この機能はどのように実現すれば良いでしょうか。例えば tf-idf で単語の類似度を求め…といった実装が必要になり、いささか面倒です。 しかしながら Elasticsearch や Solr *1を使うと手軽に実現できます。例えば、クックパッドニュースの記事では Solr を使い「この記事を読んだ人におすすめ」の機能に、最近クックパッドにジョインしたインドネシアの会社の DapurMasak では Elasticsearch を使い「Resep serupa(関連レシピ)」の機能で利用しています。 クックパッドニュースでのこの記事を読んだ人におすすめ DapurMasak での関連レシピ 使
実践！Elasticsearch - Wantedly Engineer Blog
（募集はダミーデータです） （参考: ドキュメント登録の流れについては Elasticsearch 入門 を参照すると良いです。） Analyzer 上記のデータを実際に入れる前に、index の作成と analyzer の設定をします。 以下のコマンドを実行することで analyzer の設定ができます。 下記で説明して行きます。 curl -XPUT 'http://localhost:9200/wantedly-demo' -d \ '{ "settings": { "analysis": { "filter": { "pos_filter": { "type": "kuromoji_part_of_speech", "stoptags": [ "助詞-格助詞-一般", "助詞-終助詞" ] }, "greek_lowercase_filter": { "type": "lowerc
Kibana + ElasticSearch + fluentd を試してみた
こんにちは。@jedipunkz です。 自動化の流れを検討する中でログ解析も忘れてはいけないということで ElasticSearch を使いたいなぁとぼんやり考えていて Logstash とか Kibana とかいうキーワードも目 に止まるようになってきました。 ElasticSaerch は API で情報を検索出来たりするので自動化にもってこい。バックエ ンドに Logstash を使って… と思ってたのですが最近よく聞くようになった fluentd をそろそろ真面目に使いたい！ということで、今回は Kibana + ElasticSearch + fluentd の組み合わせでログ解析システムを組む方法をメモしておきます。 参考にさせて頂いた URL http://memocra.blogspot.jp/2013/04/kibanakibanaelasticsearchfluent
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論理削除と、そこでのElasticsearch活用 | 論理削除 Casual Talks #1 / soft_delete
GitHub - codelibs/elasticsearch-river-web: Web Crawler for Elasticsearch
GitHub - dockerfile/elasticsearch: ElasticSearch Dockerfile for trusted automated Docker builds.
SearchBox Elasticsearch | Add-ons | Heroku