Wie funktioniert Elasticsearch?

Elasticsearch ist eine verteilte Suchmaschine auf der Basis von Apache Lucene. Es ist eine beliebte Search Engine für Volltextsuchen oder Log-Analysen und wird deshalb von vielen großen Unternehmen wie Netflix, Slack oder Uber genutzt.

Wie funktioniert Elasticsearch?

Diese Search Engine basiert darauf, dass die Rohdaten und Dokumente, welche durchsucht werden sollen, in einem Index zusammengefasst werden. Dazu werden sie im Indexierungsschritt normalisiert und geparst, damit die schlussendliche Suche schneller ablaufen kann. Dieser vorverarbeitete Index kann deutlich schneller durchsucht werden als die ursprünglichen Dokumenten und Daten.

Nehmen wir an wir haben einen Online Shop mit verschiedenen Möbeln, welche wir mithilfe einer Suche unseren Kunden zugänglich machen wollen. Für jedes Möbelstück gibt es Informationen, die in der Suche berücksichtigt werden sollen. Dazu gehören unter anderem die Produkteigenschaften (z.B. die Maße, Farbe oder Besonderheiten) und die Produktbeschreibung. Damit diese textuellen Eigenschaften schnell durchsucht werden können, nutzen wir die Volltextsuche Elasticsearch.

Dazu müssen wir die Daten und Dokumente in dessen Index hinterlegen. Diesen kann man sich wie eine Datenbank vorstellen, in der alle Informationen hinterlegt sind. Im Index befinden sich mehrere Typen, die vergleichbar sind mit Tabellen in einer Datenbank.

In unserem Beispiel könnten in einem Typ beispielsweise nur die Produkteigenschaften abgelegt sein, während in einem zweiten Typen die Produktbeschreibungen hinterlegt sind. In den Typen gibt es dann schließlich noch die Dokumente in denen einzelne Datensätze gehalten werden. Obwohl es sich beim Index nicht um eine strenge, relationale Datenbank handelt, muss trotzdem eine gewisse Struktur eingehalten werden, damit eine schnelle Suche möglich ist.

In den Dokumenten werden in unserem Beispiel die einzelnen Möbelstücke aufbereitet und in einer Struktur abgelegt, sodass sie für die schlussendliche Suche leichter aufzufinden sind. Dafür werden innerhalb der Dokumente die sogenannten Attribute (englisch: Properties) definiert, welche den Spalten in einer Tabelle am nächsten kommen.

Was ist bei der Indexierung zu beachten?

Die Indizierung von Daten ist eine der wichtigsten Funktionen von Elasticsearch. Die Indizierung umfasst das Speichern und Abrufen von Daten. Es verwendet eine Struktur, die Index genannt wird, um die Daten zu organisieren. Ein Index ist eine Sammlung von Dokumenten, die ähnliche Eigenschaften haben. Elasticsearch bietet eine flexible und dynamische Zuordnungsfunktion, die es den Benutzern ermöglicht, verschiedene Datentypen zuzuordnen und zu speichern. Hier sind einige wichtige Punkte, die bei der Indizierung von Daten zu beachten sind:

Die Indizierung erfolgt automatisch und kann erfolgen, wenn Daten zu einem Index hinzugefügt oder aus ihm entfernt werden.
Elasticsearch verwendet ein flexibles Schema, das eine Vielzahl von Datentypen aufnehmen kann.
Die Benutzer können die Indexeinstellungen anpassen, um die Suchleistung zu optimieren oder den verwendeten Speicherplatz zu begrenzen.
Es wird eine breite Palette von Indizierungsoptionen unterstützt, einschließlich geografischer Standorte, Volltextsuche und numerischer Daten.
Es können auch mehrere Indizes gleichzeitig durchsucht werden, was bei großen Datenmengen nützlich sein kann.
Der Datenindizierungsprozess in Elasticsearch ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und kann große Datenmengen mit hoher Effizienz verarbeiten.
Das Programm bietet leistungsstarke Suchfunktionen, die es den Nutzern ermöglichen, Daten mit komplexen Abfragen und Filtern zu suchen und abzurufen.

Insgesamt ist der Datenindizierungsprozess ein entscheidender Aspekt von Elasticsearch, da er es den Benutzern ermöglicht, Daten mit hoher Effizienz und Flexibilität zu speichern und abzurufen. Mit seinen leistungsstarken Indizierungs- und Suchfunktionen ist Elasticsearch zu einem beliebten Werkzeug für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen geworden.

Wofür nutzt man Elasticsearch?

Elasticsearch kann überall eingesetzt werden, wo eine Suchfunktionalität benötigt wird. Zusätzlich zeichnet es sich durch die hohe Skalierbarkeit und dem schnellen Suchprozess aus. Eine Reihe von Anwendungen für die es in Frage kommt sind:

Suchen auf Websites
Search Engines in Anwendungen (z.B. Apps)
Suchmaschine für Unternehmensdaten
Durchsuchung von Log-Dateien
Suche in Geodaten
Suche in Sicherheits- und Monitoringdateien

Welche Bestandteile gehören zu Elasticsearch?

Aufgrund der starken Verbreitung und den vielen Vorteilen, hat sich rund um Elasticsearch ein ganzer Stack von Tools gebildet, die über eine reine Suche hinausgehen.

Mithilfe von Logstash lassen sich Daten sammeln und aufbereiten, sodass sie für die anschließende Indexierung besser geeignet sind. Das Open-Source Programm kann als das ETL-Tool von Elastic verstanden werden und bietet vergleichbare Funktionalitäten, indem es Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzieht, transformiert und den schlussendlichen Speicherort bringt.

Bestandteile von Elasticsearch | Quelle: Michael Wutzke

Das Tool, welches nachgelagert ist zur Suche von Elastic, ist Kibana. Es bietet die Möglichkeit die Informationen aus dem Suchindex zu visualisieren und zu analysieren. Dieser ELK-Stack bietet dadurch die Möglichkeit die komplette Bandbreite von Beschaffung der Daten, über eine Suche bis hin zur Analyse des Indexes abzudecken.

Welche Vorteile bietet Elasticsearch?

Elasticsearch ist heutzutage eine sehr beliebte Suchmaschine aufgrund von vielen Vorteilen. Einige davon sind:

Schnelligkeit: Aufgrund der Indexierung ist es vor allem bei der Volltextsuche deutlich schneller als vergleichbare Algorithmen. Zusätzlich dauert auch die vorbereitende Indexierung nicht sehr lange, wodurch der Gesamtprozess von Aufnahme in den Index bis zur Auffindbarkeit in der Suche sehr schnell geht. Das ist sehr vorteilhaft für Anwendungen, bei denen die Geschwindigkeit der Suche ein wichtiges Kriterium ist.
Verteilte Architektur: Der Index wird auf verschiedene physische Rechner, die sogenannten Shards verteilt. Dabei werden auch Kopien der einzelnen Dokumente erstellt, um den Ausfall einer einzelnen Maschine kompensieren zu können. Durch diese Clusterstruktur kann die Leistung der Suche skaliert werden.
Weitere Funktionalitäten: Elasticsearch bietet darüber hinaus auch viele weitere Funktionen, die dazu beitragen, dass die Suchperformance sehr hoch ist. Dazu gehören beispielsweise Daten-Rollups oder das Index-Lifecycle-Management.
Business Analytics: Die bereits beschriebenen Bestandteile bieten unter anderem die Möglichkeit den Index oder die verarbeiteten Daten visualisieren und verarbeiten zu können. Das bietet einen gesamtheitlichen Ansatz.

Welche Vorteile bietet Elasticsearch gegenüber anderen Suchmaschinen?

Der erste Faktor ist, dass Elasticsearch Open-Source ist und dadurch auch schon komplett kostenlos implementiert werden kann. Möglicherweise können Kosten anfallen, falls bei der Implementierung externe Hilfe benötigt wird. Andere Suchmaschinenanbieter, darunter auch Google, bieten zwar kostenlose Versionen ihrer Suchmaschinen an, diese enthalten dann jedoch oft Werbung, die man nur durch eine kostenpflichtige Version abbestellen kann.

Ein zweiter, wichtiger Punkt ist, dass die Zusammenstellung des Indexes sehr flexibel ist und man dadurch frei bestimmen kann, welche Elemente in der Volltextsuche auffindbar sein sollen und welche nicht. Auch das ist ein Alleinstellungsmerkmal im Vergleich zu anderen Suchanbietern.

Abschließend bietet auch der ELK-Stack die Möglichkeit die Suche ganzheitlich betrachten zu können, von der Datensammlung, über die Aufbereitung bis hin zur fertigen Suche. Auch diese Komponente sucht man bei anderen Suchmaschinen eher vergeblich und erklärt deshalb die Verbreitung von Elasticsearch.

Was sind die Nachteile von Elasticsearch?

Trotz der immensen Vorteile des Suchalgorithmus von Elastic, gibt es auch einige Punkte, die vor einer Implementierung bedacht und abgewogen werden sollten:

Suche ist nicht mit allen Shopsystemen und Infrastrukturen kompatibel.
Bei selbst-gehosteten Servern kann die Implementierung von Elasticsearch sehr aufwändig und kompliziert werden.
Die Verteilung des Index auf ein ganzes Cluster bietet zwar Vorteile was die Skalierung angeht, kann jedoch auch schnell zu einem Nachteil werden. Eben dann, wenn zu viele sogenannte Primary Shards genutzt wurden und somit der Index auf viele Maschinen aufgeteilt wird. Dadurch müssen auch alle diese Rechner aktiv werden, wenn ein neues Dokument indexiert wird, was zu einer hohen Auslastung des Systems nur für die Indexierung führt.

Wie sieht die Zukunft von Suchmaschinen aus?

Die Zukunft der Suchmaschinen sieht vielversprechend aus, da Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen das Potenzial haben, die Qualität und Relevanz der Suchergebnisse erheblich zu verbessern. Hier sind einige wichtige Entwicklungen, auf die Sie achten sollten:

Personalisierung: Suchmaschinen werden die Suchergebnisse zunehmend auf einzelne Nutzer zuschneiden, basierend auf deren Vorlieben, Suchhistorie und Verhalten.
Sprachsuche: Der Aufstieg von Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verändert die Art und Weise, wie Menschen mit Suchmaschinen interagieren. Erwarten Sie mehr Abfragen in natürlicher Sprache und personalisierte Antworten.
Visuelle Suche: Mit der fortschreitenden Verbesserung der Bilderkennungstechnologie werden auch die visuellen Suchfunktionen immer ausgefeilter. Nutzer werden in der Lage sein, nach Produkten und Informationen zu suchen, indem sie einfach ein Foto machen.
KI-unterstützte Suche: Algorithmen des maschinellen Lernens werden zunehmend eingesetzt werden, um die Absicht der Nutzer zu verstehen und relevantere Ergebnisse zu liefern. Auch die Verarbeitung natürlicher Sprache und die semantische Suche werden eine größere Rolle spielen.
Augmented Reality: Suchmaschinen könnten schon bald mit Augmented-Reality-Technologien integriert werden, um ein noch intensiveres und interaktiveres Sucherlebnis zu ermöglichen.

Darüber hinaus deuten die Fortschritte im Bereich der Conversational AI, wie beispielsweise bei ChatGPT oder den häufig genutzten Voice Searches, darauf hin, dass die Nutzer nicht mehr eine statische Suchmaschine erwarten, sondern die Fragen und Anliegen eher in einem Gespräch diskutieren wollen. In dieser Hinsicht bleibt es spannend zu beobachten, wie diese Eigenschaft umgesetzt wird und was sie beispielsweise auch für Auswirkungen auf Websites hat.

Insgesamt geht es bei der Zukunft der Suchmaschinen darum, den Nutzern schnellere, personalisiertere und relevantere Ergebnisse zu liefern und dabei die neuesten Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz und anderen Spitzentechnologien zu nutzen.

Das solltest Du mitnehmen

Elasticsearch ist eine beliebte Volltextsuche für verschiedene Anwendungen.
Das Grundprinzip besteht darin, die Daten zu indexieren und dadurch für den Suchalgorithmus einfacher und schneller auffindbar zu machen.
Dieser Suchalgorithmus zeichnet sich unter anderem durch die Schnelligkeit des Prozesses aus und dadurch dass der Index auf ein Computer Cluster aufgeteilt werden kann und dadurch skalierbar ist.