Elastiksearchdeki 100 teknik kavramı kullanarak bir eticaret sistemi için Java Spring Boot Elasticsearch Kafka sistemi senaryosu yaz.

E-ticaret platformu için geliştirilen Java Spring Boot, Elasticsearch ve Kafka tabanlı sistemin detaylı senaryosunu, Elasticsearch'in önemli kavramlarıyla harmanlayarak açıklayalım. Bu senaryoda, Full Text Search, Indexing, Sharding, ve diğer önemli kavramları kullanarak sistemin nasıl işlediğini detaylandıracağız.

Başlangıç: Ürün ve Kullanıcı Bilgilerinin İndekslenmesi

Indexing: Sistemdeki tüm ürünler ve kullanıcılar için ayrı indeksler oluşturulur. Ürün indeksi, ürün adı, açıklaması, kategorisi gibi alanları içerirken, kullanıcı indeksi kullanıcı adı, e-posta ve geçmiş alışveriş bilgilerini saklar.

Document & Field: Her ürün ve kullanıcı, Elasticsearch'de birer doküman olarak saklanır. Her dokümanın farklı alanları (fields) vardır, bu sayede spesifik bilgilere hızlı erişim sağlanır.

Sharding: Büyük veri hacmi, performansı artırmak için shardlar arasında bölünür. Her indeks, birden fazla sharda dağıtılır, bu dağıtım sayesinde okuma ve yazma işlemleri paralel olarak gerçekleştirilebilir.

Replication: Veri güvenliği ve erişilebilirliği için her shard'ın kopyaları (replicas) oluşturulur. Bu, bir shard'a erişimde sorun yaşandığında sistemin hizmet vermeye devam etmesini sağlar.

Kullanıcı Deneyimi: Arama ve Filtreleme

Full Text Search: Kullanıcılar, ürün isimleri veya açıklamaları üzerinden tam metin arama yapabilir. Elasticsearch, Relevance Scoring ve Fuzzy Search gibi özellikleriyle en alakalı sonuçları üstte gösterir.

Aggregations: Kullanıcılar, ürünleri fiyat, reyting, renk gibi kriterlere göre filtreleyebilir. Elasticsearch, bu tür sorgular için hızlı ve esnek aggregations sunar.

Autocomplete & Suggestions: Kullanıcı arama yaparken, Elasticsearch'in suggesters özelliği, yazım hatalarını düzeltir ve otomatik tamamlama önerileri sunar, böylece kullanıcı deneyimi iyileştirilir.

Sistem Operasyonları: Güncellemeler ve Analiz

Update & Delete Operations: Ürün bilgileri değiştiğinde veya bir ürün kaldırıldığında, ilgili doküman hızla güncellenir veya silinir. Elasticsearch, bu tür CRUD operasyonlarını etkin bir şekilde yönetir.

Analyzers & Tokenizers: Ürün açıklamaları ve yorumlar, daha etkili arama sonuçları için analiz edilir. Bu süreçte, metinler tokenlere ayrılır ve stop words gibi gereksiz kelimeler filtrelenir.

Search After & Scroll: Büyük veri setlerinde sayfalama yapılırken, "search after" ve "scroll" özellikleri kullanılır. Bu, kullanıcılara büyük sonuç setlerini verimli bir şekilde göstermek için önemlidir.

Performans ve Ölçeklenebilirlik

Caching: Sık yapılan sorguların sonuçları önbelleğe alınır, bu sayede sistem tekrar tekrar aynı hesaplamaları yapmak zorunda kalmaz ve hız kazanır.

Load Balancing: Elasticsearch cluster'ı içerisindeki node'lar arasında iş yükü dengelenir. Bu, sistem üzerindeki yükün eşit olarak dağıtılmasını ve yüksek erişilebilirlik sağlar.

Monitoring and Management: Elasticsearch'in sağlık durumu, performans göstergeleri ve logları, sistem yöneticilerine süreçler hakkında detaylı bilgi sağlar. X-Pack, Elastic Stack'in bir parçası olarak, bu tür izleme ve yönetim işlevlerini sunar, böylece sistemdeki herhangi bir sorun hızla tespit edilip çözülebilir.

Güvenlik ve Yetkilendirme

Security: Elasticsearch X-Pack güvenlik özellikleri, veriye erişimi kontrol etmek için kullanıcı kimlik doğrulaması ve yetkilendirme sağlar. Bu, yalnızca yetkili kullanıcıların hassas verilere erişebilmesini garanti eder.

Role-Based Access Control (RBAC): Sistemdeki kullanıcılara farklı roller atanır, ve her rolün veriye erişim düzeyi belirlenir. Bu sayede, kullanıcılar yalnızca ihtiyaç duydukları bilgilere erişebilirler.

Veri Entegrasyonu ve Reaktif Sistemler

Logstash & Beats: Logstash ve Beats, sistem loglarını ve kullanıcı etkileşim verilerini Elasticsearch'e aktarır. Bu veriler, kullanıcı davranış analizleri ve sistem performans monitorizasyonu için kullanılır.

Reactive Systems: Kafka ile entegre çalışan Elasticsearch, reaktif sistemlerin bir parçası olarak kullanılır. Kafka, sistemdeki olayları (events) yönetir ve bu olaylara dayalı olarak Elasticsearch'de asenkron güncellemeler gerçekleştirir.

Ölçeklenebilirlik ve Yüksek Kullanılabilirlik

Cluster Scalability: Elasticsearch cluster'ı, veri hacmi veya sorgu yükü arttıkça kolayca ölçeklenebilir. Yeni node'lar eklemek, sistem kapasitesini artırır ve yüksek kullanılabilirlik sağlar.

Hot-Warm Architecture: Sıcak-sıcak mimarisi, veri yaşam döngüsü yönetimini optimize eder. "Sıcak" node'lar, sık erişilen ve güncellenen veriler için kullanılırken, "ılık" node'lar daha az erişilen tarihsel veriler için kullanılır.

Snapshot and Restore: Elasticsearch, veri kaybını önlemek için snapshot alma ve geri yükleme özellikleri sunar. Bu, sistemdeki verilerin düzenli yedeklemelerini alarak, herhangi bir sorunda hızlıca geri yüklenmesini sağlar.

Sonuç ve Analiz

Data Visualization: Kibana, Elasticsearch verileri üzerinde görselleştirmeler ve dashboard'lar oluşturmak için kullanılır. Bu, e-ticaret platformunun performansı, kullanıcı davranışları ve satış trendleri hakkında derinlemesine analizler yapılmasını sağlar.

Machine Learning: Elasticsearch'in makine öğrenimi özellikleri, satış tahminleri, dolandırıcılık tespiti ve kullanıcı segmentasyonu gibi gelişmiş analizler için kullanılabilir. Bu, iş kararlarının veriye dayalı olarak alınmasına yardımcı olur.

Bu senaryo, bir e-ticaret platformunun, Java Spring Boot, Elasticsearch ve Kafka kullanarak nasıl inşa edilebileceğini ve Elasticsearch'in kritik kavramlarının sistemde nasıl entegre edilebileceğini göstermektedir. Bu teknolojiler, platformun hızlı, ölçeklenebilir ve reaktif olmasını sağlayarak mükemmel bir kullanıcı deneyimi sunar.

Elasticsearch'de N makinede cluster nasıl kurulur? N makinede sharding ve replikasyon nasıl yapılır? Shardları ve replikaları clusterdaki makineler arasında nasıl paylaştırabilirim?

Elasticsearch'de N makinede cluster nasıl kurulur? N makinede sharding ve replikasyon nasıl yapılır?

Elasticsearch'de N makinede bir cluster kurmak, sharding ve replikasyon işlemleri, Elasticsearch'ün dağıtık yapısını etkin bir şekilde kullanmanızı sağlar. Bu işlemler, yüksek kullanılabilirlik, ölçeklenebilirlik ve hata toleransı sağlar. Aşağıda, Elasticsearch'de bir cluster kurma, sharding ve replikasyon yapma adımlarını genel bir şekilde açıklayacağım.

Elasticsearch Cluster Kurulumu

Elasticsearch Kurulumu: Her makinede Elasticsearch'ün kurulu olduğundan ve uygun bir Java sürümüne sahip olduğunuzdan emin olun. Elasticsearch'ün en güncel sürümünü resmi web sitesinden indirebilirsiniz.

Cluster Konfigürasyonu: Elasticsearch yapılandırma dosyası olan elasticsearch.yml üzerinden cluster için gerekli ayarlamaları yapın. Bu dosya, Elasticsearch kurulum dizinindeki config klasörü içinde yer alır.

cluster.name: Tüm makinelere aynı cluster ismini verin. Bu, bu makinelere aynı cluster'a ait olduklarını belirtir.

node.name: Her makine için benzersiz bir düğüm adı belirleyin.

network.host: Elasticsearch düğümünün dinlemesi gereken ağ arayüzünü belirtin. Genellikle bu, makinenin IP adresidir.

discovery.seed_hosts: Cluster'ın başlangıçta birbirini bulabilmesi için, düğümlerin IP adreslerini veya host adlarını listeler. Bu, cluster oluşturma sürecinde önemli bir adımdır.

cluster.initial_master_nodes: Master olabilecek düğümlerin listesini içerir. Bu, sadece cluster'ı ilk kez başlatırken gereklidir.

Elasticsearch Başlatma: Yapılandırma dosyasında gerekli değişiklikleri yaptıktan sonra, her makinede Elasticsearch servisini başlatın.

Sharding ve Replikasyon

Elasticsearch, verileri shardlar arasında bölerek ve bu shardları cluster'daki farklı düğümlere yayarak ölçeklenebilirlik ve hata toleransı sağlar.

Sharding: Bir index, birden çok shard'a bölünebilir. Bu, veri yazma ve sorgulama işlemlerinin paralel olarak yürütülmesini sağlar, böylece performansı artırır. Bir index oluştururken veya sonradan number_of_shards parametresi ile shard sayısını belirleyebilirsiniz.

Replikasyon: Shardların kopyaları (replikaları) oluşturularak, veri kaybına karşı koruma ve okuma işlemlerinde yüksek kullanılabilirlik sağlanır. Bir index için number_of_replicas parametresi ile replika sayısını belirleyebilirsiniz.

Elasticsearch, sharding ve replikasyon ayarlarını otomatik olarak yönetir, ancak bu ayarları kullanım senaryonuza göre optimize etmek önemlidir.

Son Notlar

Elasticsearch cluster'ını ve içerdiği verileri izlemek ve yönetmek için Kibana gibi araçlar kullanılabilir.

Güvenlik, performans ve izleme gibi konularda ek yapılandırmalar gerekebilir.

Özellikle büyük ve karmaşık cluster yapıları için Elasticsearch belgeleri ve topluluk forumlarından yararlanmak önemlidir.

Elasticsearch, dinamik bir yapıya sahiptir ve cluster'ınız büyüdükçe veya değişiklik yapmanız gerektiğinde esnek şekilde yapılandırılabilir ve ölçeklenebilir.

Shardları ve replikaları clusterdaki makineler arasında nasıl paylaştırabilirim?

Elasticsearch, shard ve replika dağılımını otomatik olarak yönetir, bu da kullanıcıların verilerin nasıl ve nerede saklandığına dair karmaşık kararlar almasını gerektirmez. Ancak, Elasticsearch cluster'ınızın performansını ve dayanıklılığını optimize etmek için shard ve replika dağılımını anlamak ve gerekirse müdahale etmek önemlidir. İşte bazı temel kavramlar ve yöntemler:

Shard ve Replika Dağılımının Anlaşılması

Shardlar: Elasticsearch, bir index'i birden fazla shard'a böler. Bu shard'lar cluster'daki farklı düğümlere dağıtılır. Bu dağılım, veri yazma ve okuma işlemlerini paralelleştirerek performansı artırır.

Replikalar: Her shard'ın bir veya daha fazla kopyası olabilir. Bu kopyalar, orijinal shard'ın bulunduğu düğümden farklı düğümlere yerleştirilir. Replikalar, hem okuma kapasitesini artırır hem de düğüm arızalarına karşı dayanıklılık sağlar.

Dağılımın Yönetimi

Elasticsearch otomatik olarak shard ve replika dağılımını yönetir, ancak bu dağıtımı etkileyebilecek bazı ayarlar ve stratejiler vardır:

Index Yapılandırması:

number_of_shards: Bir index oluştururken belirtilen shard sayısı. Bu ayar, index oluşturulduktan sonra değiştirilemez.

number_of_replicas: Her shard için oluşturulacak replika sayısı. Bu ayar, index oluşturulduktan sonra da değiştirilebilir.

Shard Allocation Awareness ve Forced Awareness:

Cluster'ınızdaki düğümleri farklı özelliklere (örneğin, coğrafi konum, ağ bölgesi) göre etiketleyebilirsiniz. Daha sonra, Elasticsearch'e bu etiketleri kullanarak shard ve replikaları dağıtmasını söyleyebilirsiniz. Bu, belirli bir bölgede arıza olması durumunda bile verilere erişilebilirliğini sağlar.

Örneğin, cluster.routing.allocation.awareness.attributes ayarı kullanılarak düğümler etiketlenebilir ve Elasticsearch bu bilgiyi shard dağılımında kullanır.

Cluster Rebalancing ve Shard Allocation Tuning:

Elasticsearch, shard'ların cluster'daki düğümler arasında dengeli bir şekilde dağıtılmasını sağlamaya çalışır. Ancak, bazı durumlarda, cluster'ınızın dengesini optimize etmek için manuel müdahalede bulunmanız gerekebilir.

cluster.routing.rebalance.enable, cluster.routing.allocation.enable ve cluster.routing.allocation.balance.* gibi ayarlarla shard allocation ve rebalancing davranışını kontrol edebilirsiniz.

Index ve Shard Yönetimi API'leri:

Elasticsearch, index ve shard yönetimi için güçlü API'ler sunar. Örneğin, _cluster/reroute API'si ile manuel shard atamaları yapabilir, shard'ları taşıyabilir veya replika sayısını değiştirebilirsiniz.

İyi Uygulamalar ve Öneriler

Cluster Sağlığını İzleyin: _cluster/health ve _cat/indices gibi API'leri kullanarak cluster'ınızın sağlığını ve performansını düzenli olarak izleyin.

Dengeli Shard Dağılımını Sağlayın: İdeal olarak, tüm düğümlerde benzer sayıda shard ve benzer disk kullanımı olmalıdır. Bu, performansın ve dayanıklılığın optimize edilmesine yardımcı olur.

Yüksek Kullanılabilirlik için Coğrafi Dağılımı Düşünün: Eğer mümkünse, cluster'ınızı coğrafi olarak dağıtılmış düğümlere yaymak, bölgesel arızalara karşı ek koruma sağlar. Shard Allocation Awareness ve Forced Awareness özelliklerini kullanarak, shard'ların ve replikaların farklı coğrafi konumlardaki düğümlere akıllıca dağıtılmasını sağlayabilirsiniz.

Replika Sayısını Akıllıca Ayarlayın: İndexlerinizin okuma/yazma yüküne bağlı olarak, uygun replika sayısını belirleyin. Daha fazla replika, okuma performansını artırabilir ve dayanıklılığı sağlayabilir, ancak aynı zamanda daha fazla kaynak kullanımı anlamına gelir.

Hot-Warm-Cold Arşivleme Stratejisi: Veri erişim sıklığına bağlı olarak düğümleri 'hot', 'warm', ve 'cold' olarak etiketleyebilirsiniz. 'Hot' düğümler, sürekli güncellenen veya sık sık erişilen veriler için kullanılırken, 'cold' düğümler daha az erişilen tarihsel veriler için kullanılabilir. Bu strateji, maliyeti optimize ederken performansı maksimize etmeye yardımcı olur.

Elasticsearch Sürümünüzü Güncel Tutun: Elasticsearch ve ilgili araçlarını (örneğin, Kibana) en son sürümlerine güncelleyin. Yeni sürümler, performans iyileştirmeleri, yeni özellikler ve güvenlik güncellemeleri sağlayabilir.

Kapsamlı Testler Yapın: Özellikle büyük ölçekli veya kritik uygulamalarda, yapılandırma değişikliklerini canlı ortama taşımadan önce kapsamlı testler yapın. Bu, beklenmedik sorunların önüne geçmenize yardımcı olur.

Elasticsearch, esnek ve güçlü bir arama ve analiz motorudur, ancak karmaşıklığı da beraberinde gelir. En iyi uygulamaları takip etmek, cluster'ınızın sağlıklı ve performanslı kalmasını sağlamanın anahtarıdır. Ayrıca, Elasticsearch belgeleri ve topluluk forumları, karşılaşabileceğiniz sorunlar için değerli kaynaklar sunar ve en iyi uygulamalar hakkında güncel bilgiler sağlar. Bu kaynakları düzenli olarak incelemek, Elasticsearch cluster'ınızı etkili bir şekilde yönetmenize yardımcı olur.

Elasticsearch Sıfırdan Uzmanlığa 15 Günlük Çalışma Planı

Bu plan, Elasticsearch'ü sıfırdan uzmanlık seviyesine kadar öğrenmenize yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Her gün için, tamamlamanız gereken bir dizi konu ve kaynak verilmiştir. Plan, 15 günlük bir süreyi kapsar, ancak kendi hızınıza göre ayarlayabilirsiniz.

Gerekli Araçlar:

Elasticsearch kurulu ve çalışır durumda (https://karakasu.medium.com/lokalde-elasticsearch-ve-kibana-kurulumu-e9e0853aecbe)

Kibana kurulu ve çalışır durumda (https://karakasu.medium.com/lokalde-elasticsearch-ve-kibana-kurulumu-e9e0853aecbe)

Metin editörü

Komut satırı arayüzüne (CLI) erişim

Günlük Plan:

Gün 1:

Elasticsearch nedir? (https://medium.com/@kdrcandogan/elasticsearch-nedir-45d237c29b26)

Elasticsearch temel kavramları (https://medium.com/velotio-perspectives/elasticsearch-101-fundamentals-core-components-a1fdc6090a5e)

Elasticsearch veri yükleme (https://alikzlda.medium.com/elasticsearch-v6-part-1-f2eafcad2fc8)

Kibana ile görselleştirme (https://gokceozturk.medium.com/kibana-ile-veri-g%C3%B6rselle%C5%9Ftirme-e053af39b184)

Gün 2:

Sorgu Dili (Query DSL) (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html)

Basit sorgular yazma (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/net-api/8.0/examples.html)

Filtreleme ve sıralama (https://support.google.com/docs/answer/3540681?hl=tr&co=GENIE.Platform%3DDesktop)

Aggragationlar (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations.html)

Gün 3:

Zaman serisi verileri (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/use-elasticsearch-for-time-series-data.html)

Log analizi (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/logging.html)

Anomali tespiti (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cat-anomaly-detectors.html)

Gün 4:

Yüksek kullanılabilirlik (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/highlighting.html)

Yedekleme ve kurtarma (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/snapshot-restore.html)

Güvenlik (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/security-privileges.html)

Gün 5:

Elasticsearch ile ilgili araçlar (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ccr-auto-follow.html)

Gelişmiş sorgular (http://cagataykiziltan.net/elasticsearch/2-elastic-search-consolda-sorgu-yazma/)

Özel analizler (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-modules-analysis.html)

Gün 6-10:

Her gün, Elasticsearch ile ilgili bir projeyi tamamlayın. Bu projeler, gerçek dünya problemlerini çözmek için Elasticsearch'ü kullanmayı içermelidir.

Gün 11-15:

Elasticsearch ile ilgili bir blog yazısı veya makale yazın.

Elasticsearch topluluğuna katılın ve diğer kullanıcılarla etkileşime girin.

Ek Kaynaklar:

Elasticsearch resmi belgeleri (https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html)

Elasticsearch Eğitimleri (https://www.udemy.com/topic/elasticsearch/)

Elasticsearch Youtube Kanalı (https://www.youtube.com/watch?v=gS_nHTWZEJ8)

Elasticsearch Topluluğu (https://www.elastic.co/community)

Notlar:

Bu plan sadece bir kılavuzdur. Kendi ihtiyaçlarınıza ve öğrenme tarzınıza göre özelleştirebilirsiniz.

Her gün için verilen kaynakları tamamlamak için yeterli zamanınız olmayabilir. Bu durumda, en önemli gördüğünüz kaynaklara odaklanın.

Sorularınız olursa, Elasticsearch topluluğundan yardım almaktan çekinmeyin.

Başarılar!

Elasticsearch : Scalability ve resilience: clusters, nodes, ve shards

Elasticsearch her zaman kullanılabilir olacak ve ihtiyaçlarınıza göre ölçeklenebilecek şekilde tasarlandı. Bunu doğa tarafından dağıtılarak yapar. Kapasiteyi artırmak için bir kümeye sunucular (düğümler) ekleyebilirsiniz ve Elasticsearch, verilerinizi ve sorgu yükünüzü mevcut tüm düğümlere otomatik olarak dağıtır. Uygulamanızı elden geçirmenize gerek yok; Elasticsearch, ölçek ve yüksek kullanılabilirlik sağlamak için çok düğümlü kümeleri nasıl dengeleyeceğini biliyor. Ne kadar çok düğüm olursa o kadar neşeli olur.

Bu nasıl çalışır? Kapakların altında, bir Elasticsearch dizini aslında bir veya daha fazla fiziksel parçanın mantıksal bir gruplandırmasıdır; burada her bir parça aslında kendi kendine yeten bir dizindir. Elasticsearch, belgeleri bir dizinde birden çok parçaya dağıtarak ve bu parçaları birden çok düğüme dağıtarak, hem donanım arızalarına karşı koruma sağlayan hem de düğümler bir kümeye eklendikçe sorgu kapasitesini artıran yedeklilik sağlayabilir. Küme büyüdükçe (veya küçüldükçe) Elasticsearch, kümeyi yeniden dengelemek için parçaları otomatik olarak taşır.

İki tür parça vardır: birinciller ve kopyalar. Dizindeki her belge bir birincil parçaya aittir. Çoğaltma parça, birincil parçanın kopyasıdır. Replikalar, donanım arızasına karşı koruma sağlamak ve belge arama veya alma gibi okuma isteklerini karşılama kapasitesini artırmak için verilerinizin yedek kopyalarını sağlar.

Bir dizindeki birincil parçaların sayısı, dizin oluşturulduğunda sabitlenir ancak çoğaltma parçalarının sayısı, dizin oluşturma veya sorgu işlemlerini kesintiye uğratmadan herhangi bir zamanda değiştirilebilir.

Bu bağlıdır...düzenlemek

Parça boyutuna ve bir dizin için yapılandırılmış birincil parça sayısına göre bir dizi performans hususu ve ödünleşim vardır. Ne kadar çok parça olursa, bu endekslerin bakımında o kadar fazla ek yük olur. Parça boyutu ne kadar büyük olursa, Elasticsearch'ün bir kümeyi yeniden dengelemesi gerektiğinde parçaları hareket ettirmek o kadar uzun sürer.

Çok sayıda küçük parçayı sorgulamak parça başına işlemi daha hızlı hale getirir, ancak daha fazla sorgu daha fazla yük anlamına gelir; dolayısıyla daha az sayıda daha büyük parçayı sorgulamak daha hızlı olabilir. Kısacası… duruma göre değişir.

Başlangıç ​​noktası olarak:

Ortalama parça boyutunu birkaç GB ile birkaç on GB arasında tutmayı hedefleyin. Zamana dayalı verilere sahip kullanım örneklerinde 20 GB ila 40 GB aralığında parçalar görmek yaygındır.

Milyonlarca parça probleminden kaçının. Bir düğümün tutabileceği parça sayısı, mevcut yığın alanıyla orantılıdır. Genel bir kural olarak, GB yığın alanı başına düşen parça sayısı 20'den az olmalıdır.

Kullanım durumunuz için en uygun yapılandırmayı belirlemenin en iyi yolu, kendi verileriniz ve sorgularınızla test yapmaktır .

Afet durumundadüzenlemek

Bir kümenin düğümlerinin birbirleriyle iyi ve güvenilir bağlantılara ihtiyacı vardır. Daha iyi bağlantılar sağlamak için genellikle düğümleri aynı veri merkezinde veya yakındaki veri merkezlerinde birlikte konumlandırırsınız. Ancak yüksek kullanılabilirliği korumak için tek bir hata noktasından da kaçınmanız gerekir. Bir lokasyonda büyük bir kesinti olması durumunda, başka bir lokasyondaki sunucuların görevi devralabilmesi gerekir. Cevap? Kümeler arası çoğaltma (CCR).

CCR, dizinleri birincil kümenizden sıcak yedekleme görevi görebilecek ikincil bir uzak kümeye otomatik olarak senkronize etmenin bir yolunu sağlar. Birincil küme başarısız olursa ikincil küme görevi devralabilir. Ayrıca, kullanıcılarınıza coğrafi yakınlıkta okuma istekleri sunmak amacıyla ikincil kümeler oluşturmak için CCR'yi de kullanabilirsiniz.

Kümeler arası çoğaltma aktif-pasiftir. Birincil kümedeki dizin, etkin lider dizindir ve tüm yazma isteklerini işler. İkincil kümelere çoğaltılan endeksler salt okunur takipçilerdir.

Bakım ve beslemedüzenlemek

Herhangi bir kurumsal sistemde olduğu gibi, Elasticsearch kümelerinizi güvence altına almak, yönetmek ve izlemek için araçlara ihtiyacınız vardır. Elasticsearch'e entegre edilen güvenlik, izleme ve yönetim özellikleri, Kibana'yı bir kümeyi yönetmek için bir kontrol merkezi olarak kullanmanızı sağlar . Alt örnekleme ve dizin yaşam döngüsü yönetimi gibi özellikler, verilerinizi zaman içinde akıllıca yönetmenize yardımcı olur.

Java JDBC ile Elasticsearch'de SQL sorgusu yazabilir miyim?

Evet, Java JDBC kullanarak Elasticsearch'de SQL sorguları yazabilirsiniz.

Bunun için iki temel yöntem vardır:

1. Elasticsearch SQL Plugin:

Elasticsearch'e yüklenebilen bir plugindir.

SQL'e benzer bir dil kullanarak Elasticsearch sorguları oluşturmanıza imkan verir.

Plugin'in sunduğu özel fonksiyonlar ile Elasticsearch'e özgü işlemleri de gerçekleştirebilirsiniz.

Kurulum ve kullanım detayları için: https://www.elastic.co/elasticsearch/sql

2. JDBC Driver:

Elasticsearch'e JDBC ile bağlanmanızı sağlayan bir sürücü yazılımıdır.

SQL sorgularınızı JDBC API'si aracılığıyla çalıştırabilirsiniz.

Çeşitli JDBC driver seçenekleri mevcuttur:

JDBC for Elasticsearch: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/sql-jdbc.html

Logstash JDBC Input Plugin: https://github.com/logstash-plugins/logstash-input-jdbc

Her iki yöntemin de kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır:

Elasticsearch SQL Plugin:

Avantajları:

Kullanımı daha kolay, SQL'e daha yakın bir dil sunar.

Elasticsearch'e özgü fonksiyonlara erişim sağlar.

Dezavantajları:

Daha az esneklik sunar.

Karmaşık sorgularda performans sorunları yaşayabilir.

JDBC Driver:

Avantajları:

Daha fazla esneklik sunar.

Karmaşık sorguları daha verimli çalıştırabilir.

Dezavantajları:

Kullanımı daha karmaşıktır.

Elasticsearch'e özgü fonksiyonlara erişim için ek kodlamaya ihtiyaç duyulabilir.

Hangi yöntemi seçmeniz gerektiği:

Basit sorgular ve hızlı başlangıç için: Elasticsearch SQL Plugin

Karmaşık sorgular ve daha fazla esneklik için: JDBC Driver

Örnek:

Aşağıdaki kod, JDBC for Elasticsearch kullanarak Elasticsearch'e bir SQL sorgusu gönderir:

Java

import com.amazon.elasticsearch.driver.client.JestClient;

import com.amazon.elasticsearch.driver.geo.GeoPoint;

import com.amazon.elasticsearch.driver.indices.Index;

import com.amazon.elasticsearch.driver.indices.Mapping;

import com.amazon.elasticsearch.driver.query.MatchAllQuery;

import com.amazon.elasticsearch.driver.query.Query;

import com.amazon.elasticsearch.driver.search.SearchRequest;

import com.amazon.elasticsearch.driver.search.SearchResponse;

public class Example {

    public static void main(String[] args) {

        JestClient client = new JestClient("localhost", 9200);

        // Döküman ekleme

        Index index = new Index("my-index");

        Mapping mapping = new Mapping("my-type");

        mapping.addField("name", "text");

        mapping.addField("location", "geo_point");

        client.createIndex(index, mapping);

        // SQL sorgusu oluşturma

        String sql = "SELECT * FROM my-index WHERE location NEAR '41.999999,28.999999'";

        // JDBC ile sorguyu çalıştırma

        SearchRequest request = new SearchRequest(index);

        Query query = new MatchAllQuery();

        request.setQuery(query);

        SearchResponse response = client.executeSearch(request);

        // Sonuçları işleme

        for (SearchResult hit : response.getHits()) {

            System.out.println(hit.getSource().get("name"));

        }

    }

}

Kodu dikkatli kullanın.

Bu örnekte, "my-index" adlı bir indekse "name" ve "location" alanlarına sahip bir döküman eklenir. Daha sonra, "location" alanı belirli bir koordinata yakın olan tüm dökümanları bulmak için bir SQL sorgusu çalıştırılır.

Not: Yukarıdaki kod sadece basit bir örnektir. Daha karmaşık sorgular için JDBC driver'ın dokümantasyonuna bakabilirsiniz.

Elasticsearch full-text search ve keyword search arasındaki fark nedir?

Elasticsearch'teki full-text search ve keyword field arasındaki farkları ve kullanım alanlarını açıklamaya çalışayım:

Full-text Search

Odak Noktası: Bir metin alanının (text field) içeriğine ve anlamına odaklı geniş kapsamlı arama yapma.

Veri Analizi: Metni kelimelere ayırır (tokenization), önemsiz sözcükleri kaldırır (stop words), köklerine indirir (stemming) ve benzer operasyonlarla aramayı zenginleştiren analizler uygular.

Sıralama: Sorgunuza uyan dokümanları bulmakla kalmaz, aynı zamanda içeriğin bu sorgu ile ne kadar alakalı olduğunu hesaplamak (relevance scoring) için gelişmiş teknikler kullanır.

Kullanım Alanları:

Web sayfalarının aranması

Makale, blog tarzı içeriklerin aranması

Ürün açıklamalarının aranması

Keyword Field

Odak Noktası: Metin alanını tam ve kesin değeriyle ele almak. Analiz aşaması içermediği için arama daha hızlıdır.

Doğru Eşleşme: Sadece kelimenin birebir aynı olduğu durumlarda eşleşme sağlar, aradığınız kelime metnin içinde geçse bile farklı bir formda işlenmişse bulunamaz.

Sıralama: Genellikle alaka düzeyi hesaplanmaz veya çok basit teknikler kullanılır.

Kullanım Alanları:

ID numarası, ürün kodu, kullanıcı adı gibi tam eşleşme gerektiren alanlar

Filtreleme işlemleri (örneğin kategoriye göre sonuçları listeleme)

Gruplama ve sıralama (aggregation) işlemleri

Örnek

Bir ürün aradığınızı düşünün:

Full-text search: "Kırmızı yazlık elbise" araması yaptığınızda;

"kırmızı" sözcüğünün analizi yapılır, benzer anlamlı sözcükler de (bordo gibi) dikkate alınabilir.

"elbise" kelimesi de benzerleri düşünülecek şekilde işlenir.

"yazlık" kelimesi mevsimi işaret ettiği için sonuçlara etki edebilir.

Dokümanlar ne kadar ilgili olduğu puanlanarak sıralanır.

Keyword field: "Kırmızı yazlık elbise" diye birebir keyword değeri olan ürünler bulunur. Diğer formlarda bu ifade geçen ürünler ("kırmızı renkli elbisesi" gibi) listelenmeyecektir.

Özetle:

Metnin içeriğini anlamak ve ilgili sonuçlar bulmak için full-text search kullanılır.

Sadece tam, kesin eşleşmenin önemli olduğu durumlar için keyword field tercih edilir.

Not: Elasticsearch'te her alanın hem keyword alt alanı hem de text alt alanı olabilir. Veri tipinize uygun olanı seçmek veya her iki şekilde de veri indekslemek  size bağlı seçimdir.

Elasticsearch inverted indices ve BKD trees indices nedir?

Merhaba. Elasticsearch'teki kritik veri yapıları olan Inverted Index ve BKD Tree index tiplerini açıklamaya çalışacağım.

Inverted Index (Ters Çevrilmiş İndeks)

Temel Çalışma Prensibi: Anahtar görevi, kelimelerin hangi dökümanlarda bulunduklarını takip etmektir. Bu tersine çevrilmiş bir yapıya benzer: Döküman kimlikleri yerine, her benzersiz kelime (term) için o kelimeyi içeren bir döküman listesi tutulur.

Text Verisi İndeksleme: Arama motorlarının kalbidir. Text verisindeki sözcükler ayrıştırılır (tokenize edilir), gereksiz sözcüklerden arındırılır (stopword removal) ve köklerine indirgenir (stemming). Bu işlenen sözcükler için ters index yapısı oluşturulur.

Hızlı Arama: Bir kelime aradığınızda, inverted index yapısı o kelimeyi hangi dökümanlarda bulabileceğini hızla söyleyebilir. Sonrasında bu dökümanlara daha detaylı bakılır ve ilgili dökümanlar sıralanarak sunulur.

Avantajları:

Text aramalarında çok hızlıdır.

Belirli bir kelimeyi içeren dökümanları bulmada etkilidir.

Dezavantajları

Sayısal veya coğrafi veri türleri için ideal değildir.

Depolama açısından yer kaplayabilir (özellikle yüksek frekanslı, benzersiz kelimelerin fazla olduğu durumlarda)

BKD Trees

Temel Çalışma Prensibi Çok boyutlu verileri etkili biçimde saklamak ve sorgulamak için özel bir ağaç veri yapısıdır. Sayısal, tarih, coğrafi konum vb. verileri verimli sorgulamak için kullanılır.

Çok Boyutlu Uzayı Bölümlere Ayırma: Veri noktalarını uzayda hiyerarşik olarak bölümlendirerek çalışır. Her seviyede, uzay bir eksen boyunca ikiye bölünür. Bu, benzer veri noktalarının kümelenmesini sağlar.

Hızlı Aralık Sorgulamaları: BKD ağaçları "bu coğrafi koordinatların 5 km çapındaki alanında neler var?" gibi aralık-tabanlı sorgulamalarda çok iyidirler.

Avantajları:

Sayısal, coğrafi, tarih gibi çok boyutlu verileri hızlıca sorgulama.

Aralık (range) ve yakınlık aramalarında verimli olma.

Dezavantajları:

Tek boyutlu text aramaları için inverted indexler kadar hızlı değildirler.

Elasticsearch Kullanımı

Elasticsearch akıllıca veri türlerinizi analiz eder ve uygun durumda:

Text verisi için inverted indexler kullanır.

Sayısal, coğrafi ve diğer çok boyutlu veriler için BKD ağaçları kullanır.

Özetle:

Inverted Index: Tam kelime aramalarında çok hızlı.

BKD Trees: Sayısal/coğrafi veri aramalarında ve aralık sorgulamalarında çok hızlı.

Elasticsearch nedir? Kibana Nedir? Elasticsearch Tokenizer nedir? Elasticsearch Filter nedir? Elasticsearch Query nedir? Elasticsearch Analyzer Nedir? Tokenizer ve Analyzer Arasında Fark Var mı? Elasticsearch index nedir? Elasticsearch'te Indexleme için Field Type'ları ve Query Tipleri

Elasticsearch Nedir?

Elasticsearch, Apache Lucene kütüphanesi üzerine inşa edilmiş, açık kaynak kodlu, dağıtık bir arama ve analiz altyapısıdır. 2010 yılında piyasaya sürülmesinden bu yana en popüler arama altyapılarından biri haline gelmiştir.

Elasticsearch'ün temel özellikleri şunlardır:

Hızlı ve Tam Metin Arama: Büyük metin kümelerinde anlık ve tam metin aramaları gerçekleştirmenize olanak tanır.

Dağıtık Mimari: Tek bir sunucuya bağlı kalmadan, birden fazla sunucu üzerinde çalışarak büyük veri kümelerini işleyebilir.

Ölçeklenebilirlik: İhtiyaçlarınıza göre kolayca ölçeklenebilen bir altyapı sunar.

Analiz ve Görselleştirme: Verilerinizi analiz etmenize ve görselleştirmenize yardımcı olacak çeşitli araçlar sunar.

Kullanımı Kolay: Kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.

Elasticsearch'ün kullanım alanları:

Günlük Analizi: Uygulama ve sistem günlüklerinizi analiz ederek hataları ve performans darboğazlarını belirlemenize yardımcı olur.

Tam Metin Arama: Web siteleri, e-ticaret platformları ve diğer metin tabanlı uygulamalarda tam metin araması yapmanızı sağlar.

Güvenlik Zekası: Güvenlik olaylarını ve tehditleri izlemenize ve analiz etmenize yardımcı olur.

İş Analitiği: İş verilerinizi analiz ederek trendleri ve modelleri belirlemenize yardımcı olur.

Operasyonel Zeka: BT altyapınızın performansını ve durumunu izlemenize yardımcı olur.

Elasticsearch'ün bazı avantajları:

Hızlı ve verimli arama

Dağıtık ve ölçeklenebilir mimari

Güçlü analiz ve görselleştirme araçları

Kullanımı kolay arayüz

Açık kaynak kodlu

Elasticsearch'ün bazı dezavantajları:

Karmaşık kurulum ve konfigürasyon

Yüksek bellek ve CPU kullanımı

Güvenlik açıklarına karşı dikkatli olunması

Elasticsearch hakkında daha fazla bilgi edinmek için:

Elasticsearch resmi web sitesi: https://www.elastic.co/

Elasticsearch Türkçe dokümantasyonu: https://devveri.com/nosql/elasticsearch-ile-metin-isleme

Elasticsearch blog: https://www.elastic.co/blog

Elasticsearch YouTube kanalı: https://www.youtube.com/watch?v=gS_nHTWZEJ8

Elasticsearch, büyük veri arama ve analizi için güçlü bir araçtır. Doğru şekilde kullanıldığında, işletmenize ve organizasyonunuza birçok fayda sağlayabilir.

Kibana Nedir?

Kibana, Elasticsearch için kullanılan bir açık kaynak kodlu veri görselleştirme ve yönetim aracıdır. Gerçek zamanlı histogramlar, çizgi grafikler, pasta grafikler ve haritalar sağlar ve verilerinizi görselleştirmenize ve Elastic Stack'te gezinmenize olanak tanır.

Kibana'nın temel özellikleri şunlardır:

Veri Görselleştirme: Elasticsearch'te saklanan verileri çeşitli grafikler, haritalar ve tablolar aracılığıyla görselleştirmenize olanak tanır.

Gösterge Panoları: Farklı veri kaynaklarından gelen verileri tek bir gösterge panosunda bir araya getirmenize ve izlemenize olanak tanır.

Arama ve Filtreleme: Elasticsearch'te saklanan verileri aramanıza ve filtrelemenize olanak tanır.

Yönetim: Elasticsearch kümelerinizi yönetmenize ve izlemenize olanak tanır.

Kullanımı Kolay: Kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir.

Kibana'nın kullanım alanları:

Log Analizi: Uygulama ve sistem günlüklerinizi analiz ederek hataları ve performans darboğazlarını belirlemenize yardımcı olur.

Ağ Trafiği Analizi: Ağ trafiğinizi analiz ederek anormallikleri ve güvenlik açıklarını belirlemenize yardımcı olur.

İş Analitiği: İş verilerinizi analiz ederek trendleri ve modelleri belirlemenize yardımcı olur.

Operasyonel Zeka: BT altyapınızın performansını ve durumunu izlemenize yardımcı olur.

Güvenlik Zekası: Güvenlik olaylarını ve tehditleri izlemenize ve analiz etmenize yardımcı olur.

Kibana'nın bazı avantajları:

Güçlü veri görselleştirme araçları

Kullanımı kolay arayüz

Elasticsearch ile entegre

Açık kaynak kodlu

Kibana'nın bazı dezavantajları:

Karmaşık kurulum ve konfigürasyon

Yalnızca Elasticsearch ile çalışır

Kibana hakkında daha fazla bilgi edinmek için:

Kibana resmi web sitesi: https://www.elastic.co/kibana

Kibana Türkçe dokümantasyonu: [geçersiz URL kaldırıldı]

Kibana blog: [geçersiz URL kaldırıldı]

Kibana YouTube kanalı: https://www.youtube.com/watch?v=gS_nHTWZEJ8

Kibana, Elasticsearch ile birlikte kullanıldığında, büyük veri arama ve analizini görselleştirmek ve yönetmek için güçlü bir araç haline gelir.

Kaynaklar

bulutistan.com/blog/elk-stack-nedir/

Elasticsearch Tokenizer nedir?

Elasticsearch'te tokenizer'lar, analiz süreci için çok önemli bir rol oynarlar. Temel görevleri şu şekildedir:

Tokenizer'ın Görevi:

Metni Tokenlere Ayırma: Tokenzier'lar, verdiğiniz bir metini (örneğin bir paragraf veya cümle) daha küçük birimlere, yani kelimelere veya terimlere ayırır. Bu birimlere "token" denir.

Tokenleri Normalleştirme (İsteğe bağlı): Bazı tokenizer'lar, tokenleri normalleştirerek onları daha tutarlı ve aranabilir hale getirir. Bu, büyük/küçük harf değişikliklerini kaldırmayı, aksanları kaldırmayı veya kelimelerin köklerini bulmayı içerebilir.

Örnek:

"The quick brown fox jumps over the lazy dog" cümlesini ele alalım.

Basit bir Whitespace Tokenizer: Bu ifadeyi ["The", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"] şeklinde ayıracaktır.

Standard Tokenizer: Daha akıllıdır. Noktalama işaretlerinden kurtulur ve kelimeleri daha anlamlı bir şekilde böler. Çıktısı: ["quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "lazy", "dog"].

Elasticsearch Tokenizer Türleri:

Elasticsearch bir dizi yerleşik tokenizer sunar. En sık kullanılanlardan bazıları:

Standard Tokenizer: UTR #29 kurallarını kullanarak metni genel kelime sınırlarına göre ayıran, çoğu dil için uygun olan bir tokenizer'dır.

Letter Tokenizer: Yalnızca harfleri baz alarak metni böler, diğer karakterleri yok sayar.

Lowercase Tokenizer: Tokenleri küçük harflere çevirir.

Whitespace Tokenizer: Boşluklara göre metni ayıran en basit tokenizer'dır.

N-Gram Tokenizer: Bir kelimeyi parçalayıp, belirlenen "N" boyutunda karakter kombinasyonları üretir. Örneğin "quick" kelimesini 3-gram ile ["qui", "uic", "ick"] olarak parçalaması.

Keyword Tokenizer: Metindeki her terimi/kelimeyi bir token olarak ele alır. Normalleştirme yapmaz, olduğu gibi bırakır.

Pattern Tokenizer: Düzenli ifadeler (Regex) kullanarak metni parçalamaya yarar.

Custom Tokenizer: Gerekirse kendi özel tokenizer'larınızı da oluşturabilirsiniz.

Doğru Tokenizer'ı Seçmek

Hangi tokenizerın seçileceği, analiz ettiğiniz verilerin türüne ve dillerine göre değişecektir. Örneğin, Twitter verilerini analiz ediyorsanız, hashtag'leri ve sözcükleri koruyan özel bir tokenizer'a ihtiyacınız olabilir. Standart tokenizer ise farklı dillerde makul derecede iyi sonuç verir.

Elasticsearch dokümanında daha detaylı bilgi ve örneklere ulaşabilirsiniz:

Tokenizer dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-tokenizers.html

Let me know if you'd like examples of how to use specific tokenizers!

Kaynaklar

stackoverflow.com/questions/48764011/java-search-for-substring-in-elasticsearch

Elasticsearch Filter nedir?

Elasticsearch'te filtreler, arama sonuçlarınızı belirli kriterlere göre daraltmanın güçlü bir yoludur. Genellikle bir sorguyla ("query") birlikte kullanılırlar. İşte filtrelerin nasıl çalıştığıyla ilgili önemli noktalar:

Filtrenin Özellikleri

Hız: Filtreler genellikle sorgulardan daha hızlıdır çünkü skorlama yapmazlar. Esasen, sadece bir belgenin belirli kriterleri karşılayıp karşılamadığını kontrol ederler (evet/hayır).

Önbellek (Caching): Filtreler sık sık tekrar kullanıldıkları için Elasticsearch bunların sonuçlarını önbellekte tutar. Bu, aynı filtreyi içeren sonraki aramaların performansını önemli ölçüde artırır.

Skor Etkisi Yok: Filtreler dokümanların relevans skorunu (_score) değiştirmez. Sadece eşleşenleri tutar ve uymayanları atar.

Query vs. Filter

Özellik Query Filter

Kullanım Amacı Dokümanların alaka düzeylerini (relevan) belirtmek ve buna göre sıralamak Doküman setini, kriterlere göre daraltmak

Hız Daha yavaş (genellikle) Daha hızlı

Önbellek (Caching) Önbellekte tutulmaz Önbellekte tutulur

Skor Etkisi Alaka düzeyi skorunu (_score) etkiler Skor üzerinde etkisi yoktur

Filter Context (Filtre Bağlamı)

Filtreler, sorgu bağlamı (query context) ve filtre bağlamı (filter context) olmak üzere iki ana bağlamda kullanılabilir:

Query Context: Bir sorgunun parçası olduğunda, önce arama yapılır ve eşleşen sonuçlar bulunur. Daha sonra, bu sonuçların içinde filtre uygulaması yapılır. Bunun amacı hem alaka düzeyine göre arama yapmak hem de sonucu kısıtlamaktır.

Filter Context: İçinde bir query bulunmadığında, belirtilen kriterlere göre doğrudan bir arama ve filtreleme işlemi yapılır. Burada amaç alaka değil salt kriterlere uymaktır.

Yaygın Filter Türleri

Term Filter: Tam bir terim ile eşleşmeyi kontrol eder (örneğin kategori: "yazılım" )

Range Filter: Sayısal veya tarih aralığındaki değerlere göre filtreler (örneğin fiyat: 100 ile 200 arası)

Bool Filter: Birden çok filtreyi "must", "should", "must_not" gibi mantıksal operatörlerle bir araya getirir.

Geo Filters: Geometrik şekiller ve coğrafi bölgelerle eşleşen dokümanları filtrelemeye yarar.

Örnek:

JSON

GET products/_search

{

  "query": {

    "match": { "description": "search term" } 

  },

  "filter": { 

    "range": {

      "price": {

        "gte": 10,

        "lte": 50

      }

    }

  } 

}

Kodu dikkatli kullanın.

Bu örnekte, "search term" için description alanını arayacağız, ancak filtre sadece fiyatı 10 ile 50 arasında olan ürünleri verecektir.

Elasticsearch dokümanında daha detaylı bilgi ve örneklere ulaşabilirsiniz:

Filtre dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-filters.html

İhtiyacınıza uygun filtre kullanımı ile arama sonuçlarınızı hassas bir şekilde kontrol edebilirsiniz!

Elasticsearch Query nedir?

Elasticsearch'teki sorgular (queries), aradığınız verilere dair kriterleri tanımlayan yapılardır. Belgeleri (documents) bulmak ve alaka düzeylerini (relevance) belirlemek için kullanılırlar.

Query Özellikleri

Alaka Düzeyi (Relevance): Sorgular, arama terimlerinize göre her belgenin bir alaka düzeyi skorunu (_score) hesaplar. Bu skor, arama sonucunun sıralamasını belirler.

Yapılandırılmış: Elasticsearch sorguları JSON formatında yapılandırılmıştır ve DSL (Domain Specific Language - Alana Özgü Dil) kullanarak oluşturulur.

Çok yönlülük: Basit tam metin sorgularından karmaşık, çok alanlı sorgulara kadar uzanan geniş bir yelpazede sorgu oluşturabilirsiniz.

Query Context'te Çalışma: Filter context'in aksine, sorgular sadece query context'te çalışır. Yani doğrudan sorgu sonucu döndürmezler, sorgunun içine bir filtre yerleştirebilirsiniz.

İki Ana Query Tipi

Leaf Queries: Düşük seviyeli sorgulardır ve bir alan ile belirli bir terimin veya değerin eşleşip eşleşmediğini sorgularlar. Örnekler:

Term Query: Tam bir terim ile eşleşmeyi kontrol eder.

Match Query: Metin analizini kullanarak tam metin araması yapar.

Range Query: Sayısal veya tarih aralığındaki değerlere göre sorgu yapar.

Compound Queries: "must", "should", "must_not" gibi mantıksal operatörlerle birden çok sorguyu bir araya getirir. Örnekler:

Bool Query: Birden çok alt sorguyu birleştirir.

Constant Score Query: Bir filtreyi sarmalayarak, eşleşen tüm belgeler için eşit bir skor atar.

Örnek

JSON

GET products/_search

{

  "query": {

    "bool": {

      "must": [ 

        { "match": { "description": "search term" }},

        { "range":  { "price": { "gte": 10, "lte": 50 }}}

      ]

    }

  }

}

Kodu dikkatli kullanın.

Bu örnek, description alanında  "search term" araması yapan ve fiyatı 10 ile 50 arasında olan ürünleri döndürecektir.

Elasticsearch dokümanında daha detaylı bilgi ve örneklere ulaşabilirsiniz:

Sorguların dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html

İhtiyacınıza Uygun Query Kullanımı

Doğru sorguları kullanarak Elasticsearch'te alakalı arama sonuçları elde edebilirsiniz. Biraz pratik ile, karmaşık aramaları bile kolayca oluşturabilirsiniz. Herhangi bir konuda daha fazla örnek veya açıklamaya ihtiyacınız varsa, bana sormaktan çekinmeyin!

Kaynaklar

githubhelp.com/danpaz/bodybuilder

Elasticsearch Analyzer Nedir?

Elasticsearch'te analyzer, metin arama ve analizini gerçekleştirmek için kullanılan bir işlem hattıdır. Bir analyzer, metni tokenlere ayırır, normalleştirir ve analiz eder. Bu işlem, Elasticsearch'ün metni anlamasına ve arama sorgularıyla eşleştirmesine olanak tanır.

Analyzer'ın Görevleri:

Metni Tokenlere Ayırma: Analyzer, metni kelimeler, noktalama işaretleri ve diğer karakterler gibi daha küçük birimlere ayırır. Bu birimlere "token" denir.

Tokenleri Normalleştirme: Analyzer, tokenleri büyük/küçük harf değişikliklerini, aksanları ve diğer varyasyonları kaldırarak standart hale getirir.

Tokenleri Analiz Etme: Analyzer, tokenlerin türlerini (isim, sıfat, fiil vb.) ve dilbilgisi özelliklerini belirler.

Analyzer Türleri:

Elasticsearch, önceden tanımlanmış bir dizi analyzer içerir. En yaygın kullanılanlardan bazıları şunlardır:

Standard Analyzer: En genel amaçlı analyzer'dır. Metni kelime sınırlarına göre ayırır ve temel normalleştirme işlemlerini uygular.

Whitespace Analyzer: Boşluklara göre metni ayırır.

Keyword Analyzer: Metni tokenlere ayırmadan tek bir token olarak ele alır.

N-Gram Analyzer: Bir kelimeyi parçalayıp, belirlenen "N" boyutunda karakter kombinasyonları üretir.

Custom Analyzer: Kendi özel analyzer'larınızı da oluşturabilirsiniz.

Analyzer Seçimi:

Hangi analyzer'ın seçileceği, analiz ettiğiniz verilerin türüne ve dillerine göre değişecektir. Örneğin, Twitter verilerini analiz ediyorsanız, hashtag'leri ve sözcükleri koruyan özel bir analyzer'a ihtiyacınız olabilir. Standart analyzer ise farklı dillerde makul derecede iyi sonuç verir.

Analyzer Örnekleri:

Standard Analyzer:

JSON

{

  "analyzer": "standard"

}

Kodu dikkatli kullanın.

N-Gram Analyzer:

JSON

{

  "analyzer": {

    "type": "nGram",

    "min_gram": 3,

    "max_gram": 5

  }

}

Kodu dikkatli kullanın.

Elasticsearch dokümanında daha detaylı bilgi ve örneklere ulaşabilirsiniz:

Analyzer dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-analyzers.html

Analyzer'lar, Elasticsearch'te metin arama ve analizinin temelini oluşturur. Doğru analyzer'ı seçmek, verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanızı sağlayacaktır.

Kaynaklar

community.atlassian.com/t5/Bitbucket-questions/Bitbucket-Search-not-returning-results-as-expected/qaq-p/1879519

Tokenizer ve Analyzer Arasında Fark Var mı?

Hayır, tokenizer ve analyzer aynı şey değildir. Tokenizer, bir metni tokenlere ayırma işlemini gerçekleştirirken, analyzer, tokenleri normalleştirme ve analiz etme işlemlerini de içeren daha kapsamlı bir işlem hattıdır.

Tokenizer:

Metni tokenlere ayırır.

Tokenleri normalleştirmez.

Tokenlerin türlerini veya dilbilgisi özelliklerini belirlemez.

Analyzer:

Tokenizer'ı kullanarak metni tokenlere ayırır.

Tokenleri normalleştirir.

Tokenlerin türlerini ve dilbilgisi özelliklerini belirler.

Özetle:

Tokenizer, analyzer'ın bir parçasıdır.

Analyzer, tokenizer'dan daha fazlasını yapar.

Aşağıdaki diyagram, tokenizer ve analyzer arasındaki ilişkiyi gösterir:

Görsel: [geçersiz URL kaldırıldı]

Hangi Durumda Hangisini Kullanmalısınız?

Sadece metni tokenlere ayırmak istiyorsanız: Tokenizer kullanın.

Metni normalleştirmek ve analiz etmek istiyorsanız: Analyzer kullanın.

Örnek:

Metni büyük/küçük harf ayrımı gözetmeksizin aramak istiyorsanız, bir analyzer kullanabilirsiniz. Analyzer, metni tokenlere ayıracak ve ardından tüm tokenleri küçük harfe dönüştürecektir.

Daha Fazla Bilgi:

Elasticsearch Analyzer dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-analyzers.html

Elasticsearch Tokenizer dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-tokenizers.html

Umarım bu bilgiler yardımcı olmuştur!

Kaynaklar

community.atlassian.com/t5/Bitbucket-questions/Bitbucket-Search-not-returning-results-as-expected/qaq-p/1879519

stackoverflow.com/questions/48764011/java-search-for-substring-in-elasticsearch

Elasticsearch'te Indexleme için Field Type'ları ve Query Tipleri

Elasticsearch'te verilerinizi indexlerken her field için field type ve query type belirlemeniz gerekir. Bu seçim, verilerinizin nasıl saklanacağını ve sorgulanacağını belirler.

Field Type'lar:

Temel Tipler:

text: Metin alanları için.

keyword: Tam metin araması için uygun olmayan metin alanları için (örneğin, ürün SKU'ları).

integer: Tam sayılar için.

long: Büyük tam sayılar için.

float: Ondalık sayılar için.

date: Tarih ve saat değerleri için.

boolean: True veya false değerleri için.

Karmaşık Tipler:

nested: Birden fazla alt field içeren nesneler için.

geo_point: Coğrafi konumlar için.

ip: IP adresleri için.

Query Type'lar:

Temel Query Tipleri:

match: Tam metin araması için.

term: Tam eşleşme için.

range: Sayısal aralıklar için.

prefix: Önek arama için.

fuzzy: Yaklaşık eşleşme için.

Karmaşık Query Tipleri:

bool: Birden fazla sorguyu birleştirmek için.

query_string: Doğal dil sorguları için.

match_phrase: Tam kelime öbeği araması için.

geo_distance: Coğrafi konum sorguları için.

Doğru Field Type ve Query Tipi Seçimi:

Verilerin türüne ve nasıl sorgulanacağına göre seçim yapmalısınız.

Doğru seçimler, performansı ve arama sonuçlarının doğruluğunu artırır.

Örnek:

Ürün adlarını indexlemek için text field type'ı ve match query type'ı kullanabilirsiniz.

Ürün fiyatlarını indexlemek için integer field type'ı ve range query type'ı kullanabilirsiniz.

Daha Fazla Bilgi:

Elasticsearch Field Type dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html

Elasticsearch Query Type dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl.html

Ayrıca, Elasticsearch'te field type ve query type seçimini kolaylaştıran Kibana gibi araçlar da kullanılabilir.

Elasticsearch index nedir?

Elasticsearch'te bir index, birbiriyle ilişkili belgelerin barındırıldığı mantıksal bir yapıdır. Bunu, verilerinizi düzenlemenize ve aramayı kolaylaştırmanıza yardımcı olan bir veritabanı olarak düşünebilirsiniz.

İndekslerin Temel Özellikleri

İçerik: Bir index, belirli bir belge türünü temsil eden bir JSON belge koleksiyonu içerir. Örneğin "ürünler" index'i veya "müşteriler" index'i oluşturabilirsiniz.

Yapılandırma: Bir index oluştururken field'ları veri türlerine (text, keyword, date, vs) göre tanımlama yaparsınız. Bu yapılandırma mapping olarak adlandırılır.

Lucene Tabanlı: Her index, ters çevrilmiş bir indeks (inverted index) olan alt seviye Lucene index'lerinden oluşur. Bu tersine çevrilmiş yapı, Elasticsearch'e çok hızlı arama yapma gücü verir.

Shard (Parça): Büyük index'ler performans ve ölçeklenebilirlik amacıyla shard adı verilen parçalara bölünebilir.

Replica: Güvenilirlik için bir index'in replika kopyalarını oluşturabilirsiniz.

Benzetme

Bir indeks, birçok kitabı içeren bir kitaplığı düşünebilirsiniz:

Kitaplık: İndeks

Kitaplar: Belgeler

Kitap Rafları: Shard'lar

Kitapların Konuları: Field'lar

Kitaplık Kataloğu: Mapping

İndeks Oluşturma

Bir index oluşturabilmek için, Elasticsearch'in REST API'sını veya Kibana gibi bir aracı kullanabilirsiniz. Index oluştururken şunları belirtmeniz gerekir:

Index adı: Küçük harflerle benzersiz bir ad.

Mapping: Her field'ın veri tipini belirtir.

Ayarlar: Index'in shard sayısı, replica sayısı gibi ayarları içerir.

Örnek (Basit Ürün İndeksi)

JSON

PUT /products

{

  "mappings": {

    "properties": {

      "name": { "type": "text" },  

      "description": { "type": "text" },

      "price": { "type": "integer" },

      "category": { "type": "keyword" } 

    }

  }

}

Kodu dikkatli kullanın.

Sonuç

İndeksler, Elasticsearch'in verileri saklama, organize etme ve arama şeklinin temelidir. Uygun indeks yapılarını tasarlamak, Elasticsearch'in gücünü en iyi şekilde kullanmanızda kilit rol oynar.

Daha Fazla Bilgi

Elasticsearch'in dokümanlarında index yapısı hakkında daha derinlemesine bilgiye ulaşabilirsiniz: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

Elasticsearch'te Indexleme Nasıl Yapılır?

Elasticsearch'te indexleme, verilerinizi Elasticsearch'e ekleme ve saklama işlemidir. Bu işlemi gerçekleştirmek için birkaç farklı yöntem kullanabilirsiniz:

1. API ile Indexleme:

Elasticsearch'ün REST API'sini kullanarak doğrudan indexleme yapabilirsiniz.

Bu yöntem, gelişmiş kontrol ve esneklik sunar.

Ancak, daha fazla teknik bilgi ve beceri gerektirir.

2. Kibana ile Indexleme:

Kibana'nın "Index Management" (Index Yönetimi) arayüzünü kullanarak indexleme yapabilirsiniz.

Bu yöntem, daha basit ve kullanıcı dostudur.

Ancak, API kadar esnek değildir.

3. Logstash ile Indexleme:

Logstash gibi bir veri işleme aracı kullanarak indexleme yapabilirsiniz.

Bu yöntem, farklı veri kaynaklarından veri toplamayı ve Elasticsearch'e indexlemeyi kolaylaştırır.

4. Filebeat ile Indexleme:

Filebeat gibi bir veri nakil aracı kullanarak indexleme yapabilirsiniz.

Bu yöntem, log dosyaları gibi dosyalardan veriyi otomatik olarak Elasticsearch'e indexlemeyi kolaylaştırır.

Indexleme İşlemi:

Index Oluşturma:

Indexleme işlemine başlamadan önce, Elasticsearch'te bir index oluşturmanız gerekir.

Bir index, bir belge türü koleksiyonudur.

Index oluştururken, field type'ları ve diğer index ayarlarını belirlemeniz gerekir.

Belgeleri Ekleme:

Index oluşturulduktan sonra, belgeleri ekleyebilirsiniz.

Belgeler, JSON formatında olmalıdır.

API, Kibana, Logstash veya Filebeat gibi bir araç kullanarak belgeleri ekleyebilirsiniz.

Index Yeniden Oluşturma:

Gerekirse, index'i yeniden oluşturabilirsiniz.

Bu işlem, index'teki tüm verileri siler ve yeniden oluşturur.

Indexleme İpuçları:

Doğru field type'ları seçmek önemlidir.

Verilerinizi optimize etmek için mapping ayarlarını kullanabilirsiniz.

Indexleme işlemini test etmek için küçük bir veri kümesiyle başlayın.

Gerekirse, Elasticsearch dokümantasyonuna ve topluluğa danışabilirsiniz.

Daha Fazla Bilgi:

Elasticsearch Indexleme dokümantasyonu: [geçersiz URL kaldırıldı]

Kibana Index Management dokümantasyonu: [geçersiz URL kaldırıldı]

Logstash dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html

Filebeat dokümantasyonu: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/index.html

Umarım bu bilgiler yardımcı olmuştur!

Kaynaklar

github.com/wufeiqun/blog

Elasticsearch Dersleri (Türkçe) - 24 Video

ELK'ye neden Log yazarım? ELK Stack'e Kafkayı neden ve nasıl entegre ederim? ELK Logging SSS ve Cevapları.

 

ELK'ye neden Log yazarım?

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash ve Kibana) kullanmanın birçok nedeni vardır, özellikle log kayıtlarını yazmak, saklamak, analiz etmek ve görselleştirmek için. İşte ELK Stack kullanarak log yazmanın bazı ana nedenleri:

Veri Analizi ve Anlamlandırma: ELK, büyük miktarda log verisini etkili bir şekilde analiz edebilir. Elasticsearch, verileri hızlı bir şekilde indeksleyip sorgulamanıza olanak tanır, bu da hata ayıklama, sistem performansı takibi ve güvenlik ihlalleri gibi sorunları tespit etmeyi kolaylaştırır.

Merkezi Log Yönetimi: Çeşitli kaynaklardan (sunucular, uygulamalar, ağ cihazları vb.) gelen logları tek bir yerde toplayabilir ve yönetebilirsiniz. Bu, log verilerine erişimi ve yönetimini basitleştirir.

Gerçek Zamanlı Gözetim ve Alarm: ELK Stack, gerçek zamanlı veri akışını destekler ve belirli olaylar veya desenler tespit edildiğinde uyarılar oluşturabilir. Bu, potansiyel sorunları hızlı bir şekilde tespit etmenize ve müdahale etmenize yardımcı olur.

Esnek ve Ölçeklenebilir: Elasticsearch, büyük veri setleri ile çalışmak üzere tasarlanmıştır ve ihtiyaçlarınıza göre ölçeklendirilebilir. Bu, küçük projelerden büyük kurumsal sistemlere kadar her türlü kullanım durumunu destekler.

Gelişmiş Arama Kapasitesi: Elasticsearch, karmaşık sorgular ve tam metin araması yapabilme yeteneği ile bilinir. Bu, log verileriniz içinde hızlı ve etkili bir şekilde arama yapmanızı sağlar.

Görselleştirme ve Dashboard Olanakları: Kibana, verilerinizi görselleştirmenize ve çeşitli dashboard'lar oluşturmanıza olanak tanır. Bu, verilerinizi kolayca anlamlandırmanıza ve önemli bilgileri paylaşmanıza yardımcı olur.

Açık Kaynak ve Topluluk Desteği: ELK Stack açık kaynaklıdır ve geniş bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir. Bu, sorunları çözme, özelleştirme ve entegrasyon konularında geniş bir kaynak ve destek sağlar.

Güvenlik Özellikleri: Elasticsearch ve Kibana, veri erişimini kontrol etmek için güvenlik özellikleri sunar. Bu, log verilerinizin yetkisiz erişime karşı korunmasına yardımcı olur.

Bu özellikler, ELK Stack'in log yönetimi ve analizi için popüler bir seçim olmasının temel nedenlerindendir. Uygulamanızın veya altyapınızın ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilir ve genişletilebilir olması, onu çok yönlü ve değerli bir araç haline getirir.

ELK Stack'e Kafkayı neden ve nasıl entegre ederim?

Apache Kafka, yüksek hacimli veri akışlarını etkili bir şekilde işleyebilen, dağıtılmış bir yayın-abone (publish-subscribe) mesajlaşma sistemi olarak tanımlanabilir. ELK Stack ile Kafka'nın entegrasyonu, özellikle büyük ölçekli ve yüksek veri hacmi gerektiren uygulamalar için birçok avantaj sunar. Kafka, ELK Stack'e veri akışını yönetmek ve optimize etmek için ara bir katman olarak eklenebilir. İşte Kafka'yı ELK Stack'e entegre etmenin nedenleri ve nasıl yapılabileceğine dair bir rehber:

Neden Kafka'yı ELK Stack'e Entegre Edersiniz?

Yüksek Veri Akışı ve Ölçeklenebilirlik: Kafka, yüksek hacimli log verilerini toplamak ve bunları Elasticsearch'e güvenilir bir şekilde aktarmak için kullanılabilir. Bu, özellikle büyük ölçekli sistemlerde ölçeklenebilirliği ve performansı artırır.

Dayanıklılık ve Güvenilir Veri Aktarımı: Kafka, verilerin kaybolmasını önleyen dayanıklı bir depolama mekanizmasına sahiptir. Veri akışı sırasında herhangi bir sorun oluşursa, Kafka verileri güvenli bir şekilde saklayabilir ve sorun çözüldüğünde aktarımı yeniden başlatabilir.

Esnek Veri İşleme: Kafka, verileri Logstash veya doğrudan Elasticsearch'e aktarmadan önce ön işleme (filtreleme, dönüştürme vb.) yapma imkanı sunar. Bu, gelen verilerin daha etkili bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Yüksek Erişilebilirlik ve Hata Toleransı: Kafka'nın dağıtılmış mimarisi, sistemdeki herhangi bir bileşenin başarısız olması durumunda bile veri akışının devam etmesini sağlar.

Kafka'nın ELK Stack'e Entegrasyonu Nasıl Yapılır?

Kafka Kurulumu: İlk adım, Apache Kafka ve Zookeeper'ın kurulumudur. Kafka, verileri yönetmek için Zookeeper'a bağımlıdır.

Logstash Konfigürasyonu: Logstash, Kafka'dan veri almak ve Elasticsearch'e veri göndermek için kullanılır. Bunun için Logstash'in input bölümünde Kafka'yı ve output bölümünde Elasticsearch'i tanımlayan bir konfigürasyon dosyası oluşturulmalıdır.

yaml

Copy code

input {

  kafka {

    bootstrap_servers => "kafka-server1:9092,kafka-server2:9092"

    topics => ["log-topic"]

    # Diğer konfigürasyon parametreleri

  }

}

output {

  elasticsearch {

    hosts => ["http://elasticsearch-host:9200"]

    index => "log-index-%{+YYYY.MM.dd}"

    # Diğer konfigürasyon parametreleri

  }

}

Veri Akışının Test Edilmesi: Konfigürasyon tamamlandıktan sonra, sistemin düzgün çalışıp çalışmadığını test etmek için bazı test verileri gönderilmelidir. Kafka üzerinden Logstash'e ve oradan Elasticsearch'e veri akışının sorunsuz olduğundan emin olun.

Görselleştirme ve Analiz için Kibana Kullanımı: Elasticsearch'e veri akışı başladıktan sonra, Kibana üzerinden bu verileri sorgulayabilir, analiz edebilir ve görselleştirebilirsiniz.

Kafka'nın ELK Stack'e entegrasyonu, sistemlerin ölçeklenebilirliğini, güvenilirliğini ve veri işleme kapasitesini artırır. Bu entegrasyon, özellikle log yönetimi ve analizi için kritik öneme sahip büyük ölçekli uygulamalar ve sistemler için idealdir. Aşağıda Kafka ve ELK Stack entegrasyonunun tamamlanmasına yönelik bazı ek adımlar ve en iyi uygulamalar yer almaktadır:

En İyi Uygulamalar ve Ek Adımlar

Güvenlik Konfigürasyonu: Veri güvenliğini sağlamak için Kafka ve Elasticsearch arasındaki bağlantıyı şifrelemeyi ve kimlik doğrulama mekanizmalarını etkinleştirmeyi düşünün. SSL/TLS kullanımı ve güçlü kimlik doğrulama yöntemleri, veri bütünlüğü ve gizliliğini korumanıza yardımcı olur.

İzleme ve Loglama: Sistem performansını izlemek ve olası sorunları hızlı bir şekilde tespit etmek için Kafka ve Logstash işlemleri dahil, tüm bileşenlerin loglarını düzenli olarak gözden geçirin. ELK Stack'in kendi izleme araçlarını kullanarak veya üçüncü taraf araçlarla sistem sağlığını ve performansını izleyebilirsiniz.

Ölçeklendirme ve Yüksek Erişilebilirlik: Sisteminizin gereksinimlerine bağlı olarak Kafka ve Elasticsearch küme yapılandırmanızı ölçeklendirmeyi planlayın. Kafka için, yüksek erişilebilirlik sağlamak adına birden fazla broker (sunucu) kurmayı ve verileri çoğaltmayı düşünün. Elasticsearch için, birden fazla düğüm ekleyerek ve uygun şekilde shard ve replica'ları yapılandırarak ölçeklendirme yapabilirsiniz.

Veri Partisyonlama ve Optimizasyon: Kafka'da veri partisyonlamayı etkin bir şekilde yönetmek, yüksek hacimli veri akışlarının daha verimli işlenmesini sağlar. Aynı zamanda Elasticsearch'de index yönetimi ve sorgu performansını optimize etmek için uygun shard ve replica sayısını belirlemek önemlidir.

Kibana Dashboard ve Görselleştirmeler: Kibana'yı kullanarak, log verileriniz üzerinde çeşitli analizler yapabilir ve bunları görselleştirebilirsiniz. Özelleştirilmiş dashboard'lar oluşturarak, sistem performansı, kullanıcı davranışları, güvenlik ihlalleri gibi kritik metrikleri gerçek zamanlı olarak takip edebilirsiniz.

Belgelendirme ve Eğitim: Sisteminizin nasıl çalıştığına dair kapsamlı belgeler hazırlayın ve ekip üyelerinizi Kafka ve ELK Stack konusunda eğitin. Bu, olası sorunların hızlı bir şekilde çözülmesine ve sistemin etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur.

Kafka'nın ELK Stack'e entegrasyonu, log verilerinin toplanması, işlenmesi ve analiz edilmesi süreçlerinde önemli avantajlar sunar. Bu entegrasyon, büyük veri akışlarının yönetimi, sistemin ölçeklenebilirliği ve yüksek erişilebilirliği konularında kritik öneme sahip olup, karmaşık log yönetimi ihtiyaçlarını karşılamada etkili bir çözüm sunar.

ELK Logging SSS ve Cevapları.

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) ile ilgili Sıkça Sorulan Sorular (SSS) ve cevapları, ELK Stack kullanmayı düşünenler veya yeni başlayanlar için önemli bilgiler sağlayabilir. İşte bu konuda bazı yaygın sorular ve yanıtları:

1. ELK Stack Nedir?

Cevap: ELK Stack, logları ve zaman serisi verilerini işlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan popüler bir açık kaynak yazılım yığınıdır. Elasticsearch, veri arama ve analizi için; Logstash, veri toplama ve işleme için; Kibana ise veri görselleştirme ve yönetimi için kullanılır.

2. ELK Stack Nasıl Çalışır?

Cevap: ELK Stack üç ana bileşenden oluşur:

Logstash veri toplama ve işleme işlevi görür. Çeşitli kaynaklardan veri alır, bu verileri işler ve Elasticsearch'e yönlendirir.

Elasticsearch bir arama ve analiz motorudur. Toplanan verileri depolar ve karmaşık sorguları hızlı bir şekilde çalıştırabilme yeteneğine sahiptir.

Kibana ise Elasticsearch üzerinde saklanan verileri görselleştirmek ve analiz etmek için kullanılır. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde verilere kolay erişim sağlar.

3. ELK Stack Kurulumu Zor mu?

Cevap: ELK Stack kurulumu, kullanılan ortama ve gereksinimlere bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Basit senaryolar için ELK Stack'in kurulumu nispeten basittir ve resmi belgeler, adım adım rehberlik sağlar. Ancak, büyük ölçekli veya karmaşık dağıtımlar, daha fazla yapılandırma ve potansiyel olarak ek bileşenler gerektirebilir.

4. ELK Stack Ücretli mi?

Cevap: ELK Stack'in temel bileşenleri (Elasticsearch, Logstash, Kibana) açık kaynaklıdır ve ücretsiz olarak kullanılabilir. Ancak, Elastic firması tarafından sunulan bazı gelişmiş özellikler ve destek hizmetleri ücretli lisanslar gerektirebilir.

5. ELK Stack Güvenli mi?

Cevap: ELK Stack, güvenlik özellikleri sunar ancak güvenli bir şekilde yapılandırılması gerekir. Elasticsearch için kimlik doğrulama, yetkilendirme, şifreleme ve ağ güvenliği gibi güvenlik önlemlerinin alınması önerilir.

6. ELK ile Hangi Tür Veriler İşlenebilir?

Cevap: ELK Stack, log verileri, sistem metrikleri, ağ trafik verileri, uygulama verileri gibi çeşitli zaman serisi verileri ve yapısal olmayan verileri işleyebilir.

7. ELK Stack Ölçeklenebilir mi?

Cevap: Evet, ELK Stack ölçeklenebilir bir çözümdür. Elasticsearch, yatay ölçekleme (daha fazla sunucu ekleyerek) kapasitesi sayesinde büyük veri hacimlerini ve sorgu yüklerini destekleyebilir.

8. ELK Stack Alternatifleri Var mı?

Cevap: Evet, ELK Stack dışında da log yönetimi ve analizi için kullanılabilecek birçok alternatif bulunmaktadır. Bunlar arasında Graylog, Splunk, Prometheus ve Grafana gibi araçlar bulunur. Her birinin kendine özgü özellikleri, avantajları ve dezavantajları vardır.

ELK Stack ile ilgili sıkça sorulan sorular (SSS) ve cevapları, kullanıcılara ELK Stack'in nasıl kullanılacağı, avantajları, potansiyel zorluklar ve en iyi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi sağlamaya yardımcı olabilir. İşte ELK Stack ile ilgili bazı yaygın sorular ve cevapları:

1. ELK Stack Nedir?

Cevap: ELK Stack, logları ve zaman serisi verilerini toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için kullanılan popüler bir açık kaynak yazılım yığınıdır. ELK, Elasticsearch (arama ve analiz), Logstash (veri toplama ve dönüştürme) ve Kibana (veri görselleştirme) bileşenlerinin baş harflerinden oluşur.

2. ELK Stack Nasıl Kurulur?

Cevap: ELK Stack kurulumu, kullanılan işletim sistemine bağlı olarak değişiklik gösterir. Genel olarak, Elasticsearch, Logstash ve Kibana'yı resmi web sitelerinden indirip kurmanız gerekmektedir. Docker kullanarak da ELK Stack kurulumu yapabilirsiniz, bu yöntem konfigürasyon ve dağıtımı kolaylaştırır.

3. ELK Stack ile Hangi Tür Veriler İşlenebilir?

Cevap: ELK Stack, çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işleyebilir. Bu, uygulama ve sunucu logları, ağ trafik bilgileri, sistem olay günlükleri, performans verileri gibi çok çeşitli veri türlerini içerir.

4. ELK Stack'in Ölçeklenebilirliği Nasıldır?

Cevap: ELK Stack yüksek derecede ölçeklenebilirdir. Elasticsearch, yatay ölçeklendirme (daha fazla sunucu ekleyerek) ve dikey ölçeklendirme (sunucuları daha güçlü hale getirerek) yoluyla büyük veri hacimlerini işleyebilir. Kullanıcıların ihtiyaçlarına göre küçük tek sunucu kurulumlarından büyük, dağıtık sistemlere kadar ölçeklendirilebilir.

5. ELK Stack Güvenli mi?

Cevap: ELK Stack, güvenlik için çeşitli özellikler sunar, ancak güvenliği sağlamak için yapılandırma gerektirir. Elasticsearch ve Kibana, temel kimlik doğrulama, şifreleme ve erişim kontrolü gibi güvenlik özellikleri ile birlikte gelir. Güvenliği artırmak için bu özelliklerin etkinleştirilmesi ve uygun güvenlik politikalarının uygulanması önemlidir.

6. ELK Stack ile Karşılaşılan Yaygın Sorunlar Nelerdir?

Cevap: ELK Stack ile ilgili yaygın sorunlar arasında performans düşüklüğü, zor yapılandırma ve yönetim, yetersiz kaynaklar (CPU, bellek, disk alanı) ve karmaşık sorguların optimize edilmesi yer alır. Bu sorunların üstesinden gelmek için, sistem kaynaklarınızı dikkatlice planlamanız, ELK Stack yapılandırmanızı optimize etmeniz ve ihtiyaç duyulan durumlarda ölçeklendirme yapmanız önemlidir.

7. ELK Stack için En İyi Uygulamalar Nelerdir?

Cevap: ELK Stack için en iyi uygulamalar arasında veri indeksleme stratejilerini optimize etmek, disk alanı ve bellek kullanımını izlemek, güvenlik önlemlerini uygulamak, veri tutma politikalarını belirlemek ve sistem kaynaklarını düzgün bir şekilde ölçeklendirmedir.

Elasticsearch interview soruları ve cevapları ChatGPT

Elasticsearch, ölçeklenebilir ve gerçek zamanlı bir arama ve analitik motoru olan açık kaynaklı bir yazılımdır. Elasticsearch mülakatları genellikle bu teknolojiye ilişkin teknik bilgiyi ölçer. İşte birkaç olası soru ve bu sorulara verilebilecek cevaplar:

Elasticsearch nedir ve ne için kullanılır? 

Cevap: Elasticsearch, büyük veri miktarları üzerinde hızlı ve ölçeklenebilir arama ve analiz yetenekleri sağlayan bir açık kaynaklı arama ve analitik motorudur. Elasticsearch, çok çeşitli kullanım durumları için uygundur, örneğin uygulama araması, loj analizi, iş zekası, güvenlik istihbaratı ve daha fazlası.

Elasticsearch'in bir NoSQL veritabanı olarak nasıl işlediğini açıklayabilir misiniz? 

Cevap: Elasticsearch, bir NoSQL veritabanı olarak, geleneksel tablo-tabanlı SQL veritabanlarından farklı olarak, verileri belge tabanlı bir format olan JSON'da saklar. Bu, daha karmaşık ve değişken veri yapılarına izin verir. Elasticsearch ayrıca, tüm verileri hızlı bir şekilde aramak ve analiz etmek için ters indeksleme kullanır.

Sharding ve Replication Elasticsearch'da ne anlama gelir? 

Cevap: Sharding, bir Elasticsearch indeksini birden fazla parçaya bölme sürecidir. Bu, verinin dağıtılmasına ve paralel işleme yeteneğine olanak sağlar, bu da daha iyi performans ve ölçeklenebilirlik sağlar. Replication ise, veri kaybını önlemek ve yüksek kullanılabilirlik sağlamak için bir indeksin kopyalarını oluşturma sürecidir.

Inverted Index Elasticsearch'da ne anlama gelir? 

Cevap: Elasticsearch'teki inverted index, bir kelimenin belgenin hangi parçasında bulunduğunu hızlı bir şekilde belirlemeyi sağlar. Bu, bir arama motorunun belirli bir kelimenin veya ifadenin belgelerde nerede bulunduğunu hızlı bir şekilde bulmasını sağlar.

Elasticsearch'de bir mapping nedir? 

Cevap: Elasticsearch'de, bir mapping, belge ve belge içindeki alanların nasıl indekslendiğini ve saklandığını tanımlayan bir schema'dır. Mapping, bir alanın veri tipini, analiz edilip edilmeyeceğini ve eğer analiz ediliyorsa hangi analizörün kullanılacağını belirler.

Elasticsearch ve SQL arasındaki farklar nelerdir? 

Cevap: Elasticsearch ve SQL, veri depolama ve sorgulama için farklı yaklaşımlara sahip olan iki farklı teknolojidir. İşte Elasticsearch ve SQL arasındaki temel farklar:

-Veri Yapısı ve Modelleme: Elasticsearch, belge tabanlı bir NoSQL veritabanıdır. Veriler JSON formatında belgelere kaydedilir. Her belge kendi alanlarına sahiptir ve alanların veri türleri belirtilmez. Bu, esnek veri modellemesine ve dinamik alan eklemeye olanak tanır. SQL ise tablo-tabanlı bir veritabanıdır. Veriler tablolarda sütunlar ve satırlar şeklinde düzenlenir ve ilişkisel şemaya dayanır.

-Arama ve Sorgulama: Elasticsearch, hızlı ve karmaşık metin tabanlı arama ve sorgulama yetenekleri sağlar. Elasticsearch, tam metin arama, eşleme, aralık sorguları, filtrelemeler, aggreate sorguları ve daha fazlasını destekler. SQL ise yapılandırılmış sorgular için tasarlanmıştır. SQL dilinde, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE gibi ifadeler kullanılarak veri tabanından veri çekme, ekleme, güncelleme ve silme işlemleri gerçekleştirilir.

-Ölçeklenebilirlik: Elasticsearch, dağıtılmış bir arama motoru olduğu için yüksek ölçeklenebilirlik sağlar. Verileri otomatik olarak birden fazla sunucu üzerinde bölüştürerek büyük veri kümelerini işleyebilir. SQL veritabanları da ölçeklenebilir olabilir, ancak genellikle dikey ölçeklenme (sunucu gücünü artırma) gerektirir.

-Yapılandırma ve Yönetim: Elasticsearch, yapılandırması ve yönetimi kolay olan bir açık kaynaklı yazılımdır. İyi bir Elasticsearch kümesi kurmak ve yönetmek, karmaşıklığı SQL veritabanlarından daha az olabilir. SQL veritabanları genellikle daha fazla yapılandırma ve yönetim gerektirir.

-Veri Saklama ve İndeksleme: Elasticsearch, verileri tam metin indeksleme yöntemiyle saklar ve hızlı bir şekilde aramak için ters indeksleme kullanır. SQL veritabanlarında ise veriler genellikle tablolar içinde sütun ve satırlar şeklinde saklanır.

-Kullanım Senaryoları: Elasticsearch, özellikle metin tabanlı arama, log analizi, iş zekası ve gerçek zamanlı veri analitiği gibi kullanım senaryoları için idealdir. SQL ise genellikle yapılandırılmış veri depolama ve işleme için daha yaygın olarak kullanılır.

Elasticsearch'da bir "node" nedir? 

Cevap: Elasticsearch'da bir "node", Elasticsearch örneğini çalıştıran tek bir sunucu olarak tanımlanır. Birden çok node bir araya gelerek bir "cluster" oluşturur. Node'lar farklı roller alabilirler; örneğin, veri node'ları veri saklar ve arama/agregasyon işlemlerine katılır, master node'lar cluster yönetimine katılır ve ingest node'lar veriyi işler ve indeksler.

Elasticsearch'da bir "cluster" nedir? 

Cevap: Elasticsearch'da bir "cluster", birden çok node'un bir araya geldiği ve birlikte çalıştığı bir grup olarak tanımlanır. Bir cluster, verileri birden çok node arasında dağıtarak yüksek ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik sağlar.

Elasticsearch'da anlık görüntü (snapshot) ve geri yükleme (restore) işlemlerinin ne olduğunu açıklayabilir misiniz? 

Cevap: Elasticsearch'da, anlık görüntü (snapshot), bir ya da daha fazla indeksin belirli bir zaman noktasındaki durumunu saklar ve bu bir veya daha fazla yedeği içerebilir. Geri yükleme işlemi, bir anlık görüntüyü kullanarak indeksleri önceki bir duruma geri yükler. Bu, veri kaybı durumlarında veya test amaçlı durumlarda kullanışlıdır.

Elasticsearch'de "filter" ve "query" arasındaki fark nedir? 

Cevap: Elasticsearch'de, hem "filter" hem de "query" belirli bir kriteri karşılayan belgeleri bulmak için kullanılır. Ancak, bir "query" aynı zamanda her belgeye bir relevans skoru atar, yani belgenin sorguyla ne kadar iyi eşleştiğini belirler. Öte yandan, bir "filter" sadece belirli bir kriteri karşılayan belgeleri döndürür, skorlama yapmaz ve genellikle daha hızlıdır çünkü sonuçları önbelleğe alabilir.

Elasticsearch'da "relevance score" ne demektir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "relevance score" belgenin bir sorguyla ne kadar iyi eşleştiğini gösteren bir skordur. Bu skor, bir sorgunun sonuçlarını sıralamak için kullanılır, böylece en alakalı belgeler en üstte gösterilir. Relevance score, bir dizi faktöre bağlıdır, örneğin, arama teriminin belgedeki sıklığı veya belgedeki toplam kelime sayısı.

"Mapping" ve "indexing" arasındaki fark nedir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "mapping" bir indeksin içerisindeki belgelerin nasıl depolandığı ve indekslendiği ile ilgili kuralları belirler. Diğer yandan, "indexing" belgeleri bir indekse eklemeyi ve bu belgeleri aranabilir hale getirmeyi ifade eder.

Elasticsearch'da analizörler (analyzers) ne işe yarar? 

Cevap: Elasticsearch'da, analizörler bir belgenin indekslenmesi veya sorgulanması sırasında metni nasıl işleneceğini belirler. Bir analizör, bir karakter filtresi, bir tokenizer ve bir veya daha fazla token filtresi içerebilir.

Elasticsearch ile bir arama sorgusu oluşturmayı açıklayabilir misiniz?

Cevap: Elasticsearch'da, bir arama sorgusu genellikle HTTP GET isteği ile yapılan ve sorgu bilgilerini JSON biçiminde içeren bir istekle oluşturulur. Sorgu dilinde bir dizi farklı tip ve operatör vardır ve bu sorgular, belgeleri bulmak ve belgeler arasında filtrelemek için kullanılır.

Elasticsearch'da "aggregation" ne anlama gelir ve ne için kullanılır?

Cevap: Elasticsearch'da, "aggregation" belgeler üzerinde karmaşık istatistiksel analizler yapmayı sağlar. Bu, belgelerin bir dizi belirli ölçüt veya kıstaslarla gruplandırılmasını içerir. Aggregations, örneğin belge sayısı, ortalama, minimum, maksimum gibi belgelerin belirli alanları üzerinde çeşitli metrikler hesaplama işlemlerini içerir.

Elasticsearch'da bir "index" nedir? 

Cevap: Elasticsearch'da, bir "index" belgeleri saklamak ve aramak için kullanılan bir birimdir. Bir index, belgelerin depolandığı ve arandığı yerdir. Indexler, genellikle belirli bir konu veya kategori etrafında düzenlenir.

Elasticsearch'da "_source" alanı ne anlama gelir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "_source" alanı, belgenin orijinal JSON gösterimini içerir. Bu, belge ilk olarak indekslendiğinde tam olarak nasıl göründüğünü belirtir. "_source" alanı, belgenin daha sonraki getirilmesi veya yeniden indekslenmesi için kullanılabilir.

Elasticsearch'da "bulk" işlemi ne anlama gelir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "bulk" işlemi, çok sayıda belgenin tek bir istekte indekslenmesini veya silinmesini sağlar. Bu, büyük veri setlerinin hızlı bir şekilde işlenmesi için kullanışlıdır ve daha iyi performans sağlar çünkü ağ üzerindeki yükü azaltır.

"Nested" ve "parent-child" ilişkileri arasındaki fark nedir? 

Cevap: "Nested" ve "parent-child" ilişkileri, Elasticsearch'da karmaşık veri yapıları oluşturmanın iki yoludur. Nested ilişkilerde, bir belge içinde bir dizi diğer belgeler saklanabilir. Buna karşın, parent-child ilişkilerinde, bir belge başka bir belgeye bağlanabilir, ancak her iki belge de ayrı olarak saklanabilir. Nested ilişkiler genellikle daha hızlı sorgulara izin verirken, parent-child ilişkileri daha esnek veri modellemesine izin verir.

Elasticsearch'da "routing" ne anlama gelir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "routing" bir belgenin hangi shard'a gideceğini belirleyen bir süreçtir. Varsayılan olarak, bir belgenin hangi shard'a gideceği belgenin kimliği (ID) üzerinden belirlenir. Ancak, özel bir routing değeri belirtilebilir, bu sayede belgeler belirli bir shard'a yönlendirilebilir. Bu, performansı iyileştirebilir ve belirli durumlarda daha etkili sorgulara izin verir.

"Term" ve "Match" sorguları arasındaki fark nedir? 

Cevap: Elasticsearch'da "term" ve "match" sorguları belirli bir kriteri karşılayan belgeleri bulmak için kullanılır, ancak farklı şekillerde çalışırlar. "Term" sorgusu, tam eşleşmeler arar ve büyük-küçük harf duyarlıdır. Diğer taraftan, "match" sorgusu, belge içinde belirli bir kelimenin veya ifadenin var olup olmadığını kontrol eder ve büyük-küçük harfe duyarlı değildir.

Elasticsearch'da "highlighting" özelliği nedir ve nasıl kullanılır? 

Cevap: Elasticsearch'da "highlighting" özelliği, bir sorgunun sonuçlarından belirli bir parçayı vurgular. Bu genellikle, bir kullanıcının bir belge içindeki bir arama terimini bulmasına yardımcı olmak için kullanılır. "Highlighting" özelliği, bir sorguya bir "highlight" bölümü ekleyerek kullanılır.

Elasticsearch'da "alias" nedir ve nasıl kullanılır? 

Cevap: Elasticsearch'da bir "alias", bir veya daha fazla indeks için bir yer tutucu olarak kullanılabilir. Alias'lar genellikle, bir uygulamanın hangi indeksle çalıştığını değiştirmek için kullanılır, böylece uygulama kodu değiştirilmeden indeks yapılandırması değiştirilebilir.

Elasticsearch'da "fuzzy" sorguları nedir ve ne için kullanılır? 

Cevap: Elasticsearch'da, bir "fuzzy" sorgusu, bir belgenin bir sorguyla tam olarak eşleşmese bile, belirli bir tolerans seviyesi içinde nasıl eşleştiğini bulmak için kullanılır. Bu, örneğin, yazım hatalarını ve benzer kelimeleri bulmak için kullanışlıdır.

"Rolling index" kavramını açıklayabilir misiniz? 

Cevap: "Rolling index" kavramı, esasen, yeni verileri saklamak için sürekli olarak yeni indeksler oluşturmayı içerir. Bu genellikle, veri miktarı çok büyük olduğunda ve eski verilerin arşivlenmesi veya silinmesi gerektiğinde kullanılır. Bu yaklaşım, veriyi daha yönetilebilir parçalara böler ve performansı iyileştirir.

Elasticsearch'da "mapping" ne anlama gelir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "mapping" bir indeksin içindeki belgelerin nasıl depolandığı ve indekslendiği ile ilgili kuralları belirler. "Mapping", bir indeksin alanlarının veri tiplerini belirler ve bu alanlara nasıl sorgu yapılacağını ve indeksleneceğini belirler.

Elasticsearch'da "shard" nedir ve ne için kullanılır? 

Cevap: Elasticsearch'da bir "shard", bir indeksin bölünmüş veya parçalanmış bir parçasıdır. Sharding, bir indeksin birden fazla sunucu arasında dağıtılmasına olanak sağlar, bu da ölçeklenebilirlik ve hızlı veri işleme için kritiktir.

"Ingest node" ne anlama gelir ve ne için kullanılır? 

Cevap: Elasticsearch'da, bir "ingest node" belgeleri kabul eder ve belgeler üzerinde önceden tanımlanmış bir dizi işlemi (örneğin, tarihlerin normalleştirilmesi veya metin verilerinin çıkarılması) gerçekleştirir. Bu işlemler belgenin Elasticsearch'e eklenmeden önce gerçekleştirilir.

Elasticsearch'da belgeleri güncellemenin birden fazla yolu olduğunu biliyor musunuz? 

Cevap: Evet, Elasticsearch'da belgeleri güncellemek için birkaç yol vardır. Bir belgeyi tamamen yeni bir belgeyle değiştirebilirsiniz, bir belgeye yeni alanlar ekleyebilir veya var olan alanları değiştirebilirsiniz, veya bir belgenin mevcut değerlerini kullanarak belgeyi güncelleyebilirsiniz (örneğin, bir sayıyı artırabilirsiniz).

Elasticsearch'da "query DSL" nedir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "query DSL" (Domain Specific Language), sorguların ve filtrelerin yazılması için kullanılan bir dilidir. Query DSL, JSON kullanılarak ifade edilir ve Elasticsearch sorgularının, belirli bir belge seti üzerinde neler yapabileceğini belirlemek için çok geniş bir özellik yelpazesi sunar.

Elasticsearch'da "analyzer" nedir? 

Cevap: Elasticsearch'da, bir "analyzer" metni belirli bir şekilde işlemek için kullanılan bir bileşendir. Bir analyzer, genellikle bir "tokenizer" ve bir veya daha fazla "token filter" içerir. Tokenizer, metni belirli bir şekilde böler (örneğin, boşluklara göre), ve token filtreleri, tokenleri belirli bir şekilde değiştirir (örneğin, tüm harfleri küçültme).

"Aggregations" Elasticsearch'da ne anlama gelir? 

Cevap: Elasticsearch'da, "aggregations" bir belge setinin belirli bir özelliğine göre belgeleri gruplamak için kullanılır. Örneğin, bir grup belgedeki en yüksek veya en düşük değeri bulmak için bir aggregation kullanabilirsiniz. Aggregations, büyük veri setlerinden bilgi çıkarmak için son derece yararlıdır.

"Relevance score" nedir ve nasıl hesaplanır? 

Cevap: Elasticsearch'da, bir "relevance score" bir belgenin bir sorguyla ne kadar iyi eşleştiğini belirler. Relevance score, bir dizi faktöre dayanır, bunlar arasında belgenin içindeki arama terimlerinin sıklığı, belgenin uzunluğu ve indeksteki diğer belgelerde arama terimlerinin ne kadar yaygın olduğu bulunur.

Elasticsearch'ta "replica shards" ne işe yarar? 

Cevap: Elasticsearch'ta, bir "replica shard" bir "primary shard"ın kopyasıdır ve yüksek kullanılabilirlik ve hızlı okuma hızları sağlar. Replica shard'lar ayrıca, bir primary shard'ın başarısız olması durumunda bir yedeklik sağlar.

Elasticsearch'da bir belgeyi nasıl sileriz? 

Cevap: Elasticsearch'da, bir belgeyi silmek için DELETE HTTP isteğini kullanabiliriz. Bu isteği, belgenin bulunduğu indeksin ve belgenin kimliğinin (ID) adını belirten bir URL'ye göndeririz.

Elasticsearch'ta analiz sürecini özelleştirmek için hangi

özellikleri kullanabiliriz? 

Cevap: Elasticsearch'ta analiz sürecini özelleştirmek için "custom analyzer" (özel analizör), "token filter" (token filtresi), "char filter" (karakter filtresi) gibi özellikleri kullanabiliriz. Bu özellikler sayesinde metin analizini özelleştirebilir ve metinleri indekslerken veya sorgularken istediğimiz şekilde işleyebiliriz.

Elasticsearch'ta "aggregation pipeline" (birleştirme boru

hattı) nedir? 

Cevap: Elasticsearch'ta "aggregation pipeline" (birleştirme boru hattı), birden fazla aggregation'ı bir araya getirerek daha karmaşık analiz işlemleri yapmamızı sağlar. Bu, bir aggregation sonucunu başka bir aggregation'a girdi olarak kullanma veya birden fazla düzeyde gruplama yapma gibi işlemleri gerçekleştirebilmemizi sağlar.

Elasticsearch'ta "bulk indexing" nedir ve nasıl kullanılır? 

Cevap: Elasticsearch'ta "bulk indexing", bir istekte birden fazla belgeyi indekslemek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, belgeleri JSON formatında bir dizi halinde göndererek verimli bir şekilde çok sayıda belgeyi indekslememizi sağlar. Bulk indexing, veri yüklerini daha hızlı ve etkin bir şekilde işlemek için yaygın olarak kullanılır.

Elasticsearch'ta "filter" ve "query" sorguları arasındaki fark

nedir? 

Cevap: Elasticsearch'ta "filter" sorguları, belirli bir kriteri karşılayan belgeleri döndürürken, "query" sorguları, belgeleri belirli bir kriterle eşleşme oranına göre sıralar. Filter sorguları skorlama yapmadığı için daha hızlıdır ve özellikle eşleşen belgeleri filtrelemek için kullanılırken, query sorguları daha karmaşık sorgulama senaryoları için tercih edilir.

Elasticsearch'ta "search context" (arama bağlamı) nedir?

Cevap: Elasticsearch'ta "search context", bir sorgunun veya bir dizi sorgunun çalıştığı mantıksal alanı ifade eder. Arama bağlamı, sorgunun geçerli filtreleri, sıralama kriterlerini ve diğer parametreleri içerir. Bir sorgu, bir search context içinde çalıştırılır ve sonuçlar bu context'e göre döndürülür.