Elasticsearch, aussi surnommé “ES”, est le cœur de la plate-forme d’analyse de logs la plus populaire : la pile ELK (Elasticsearch, Logstash et Kibana). Dans cet article dédié à Elasticsearch, je vais vous donner les connaissances et les outils nécessaires pour commencer à utiliser Elasticsearch.
Qu’est-ce qu’Elasticsearch ?
Elasticsearch est un outil d’analyse de données moderne basé sur le projet Apache Lucene. Il a été initialement publié en 2010 et est entièrement open source. Elasticsearch fait partie de la famille des bases de données NoSQL, ce qui signifie qu’il stocke les données de manière non structurée.
Ce qui rend Elasticsearch intéressant, c’est qu’il peut être utilisé dans de nombreux cas d’utilisation différents, allant de la simple recherche sur un site Web à la collecte et à l’analyse de données. Il est capable de stocker, rechercher et analyser d’énormes volumes de données rapidement et en temps quasi réel, renvoyant des réponses en quelques millisecondes.
En utilisant une structure basée sur des documents au lieu de tables et de schémas, Elasticsearch est capable d’obtenir des réponses de recherche rapides. Il utilise des index pour effectuer des recherches et est livré avec des API REST étendues pour stocker et rechercher les données.
Les concepts et terminologies d’Elasticsearch
Avant de plonger plus en profondeur dans l’utilisation d’Elasticsearch, il est important de comprendre certains concepts et termes de base.
Les Clusters
Un cluster est un ensemble d’un ou plusieurs nœuds Elasticsearch. Il peut comprendre autant de nœuds que nécessaire, ce qui le rend extrêmement évolutif. Le cluster contient toutes les données et fournit une capacité d’indexation et de recherche sur tous les nœuds.
Les Nodes (nœuds)
Un node représente un serveur unique qui stocke des données et fait partie d’un cluster. Les nœuds participent aux capacités d’indexation et de recherche d’un cluster. Différents types de nœuds peuvent être attribués à différentes responsabilités, tels que les nœuds maîtres, les nœuds de données, les nœuds clients, les nœuds tribus, etc.
Les Fields (champs)
Les fields sont la plus petite unité de données individuelle dans Elasticsearch. Chaque field a un type de données défini et contient une seule donnée. Différents types de fields existent, tels que les strings, les numbers, les dates, les booleans, etc.
Les Documents
Les Documents sont des objets JSON stockés dans un index Elasticsearch. Ils sont considérés comme l’unité de base de stockage et peuvent être comparés à une ligne dans une table relationnelle. Les Documents contiennent des fields qui décrivent le type d’entité dont il s’agit.
Les Index
Les index sont la plus grande unité de données dans Elasticsearch et peuvent être comparés à une base de données dans le monde des bases de données relationnelles. Chaque index contient un ou plusieurs Documents.
Les Mappings
Un Mapping représente le schéma d’un type de Document dans Elasticsearch. Il décrit les champs et les types de données que le Document peut avoir, ainsi que les informations sur la façon dont les champs doivent être indexés et stockés.
Les Shards (fragments)
Les shards permettent de fractionner un index en fragments plus petits. Ceci est utile lorsque la taille de l’index dépasse les limites de stockage d’un nœud. Chaque shard est un index entièrement fonctionnel et indépendant.
Les Replicas (répliques)
Les répliques sont des copies des shards. Elles garantissent une haute disponibilité et permettent de mettre à l’échelle le volume de recherche.
Ce ne sont là que quelques-uns des concepts et des termes essentiels d’Elasticsearch. Il en existe bien plus que vous pouvez explorer sur la documentation officielle Elasticsearch.
Utilisation d’Elasticsearch
Pour commencer à utiliser Elasticsearch, il faut d’abord l’installer et le configurer. Une fois installé et configuré, vous pouvez indexer des données, effectuer des recherches, modifier des données et supprimer des données.
Installation et configuration
L’installation d’Elasticsearch dépend de votre système d’exploitation spécifique. Une fois installé, vous devez configurer les paramètres généraux dans un fichier de configuration. Pour démarrer Elasticsearch, vous devez le démarrer manuellement. Vous pouvez également communiquer avec Elasticsearch depuis la console Kibana.
Création de données dans Elasticsearch
L’indexation est le processus d’ajout de données dans Elasticsearch. Vous pouvez utiliser la méthode POST ou PUT pour ajouter des données. Chaque Document est considéré comme une unité de base de stockage et contient des fields qui décrivent le type d’entité. Vous pouvez également ajouter plusieurs Documents en une seule requête en utilisant le paramètre _bulk.
Récupération de données dans Elasticsearch
Pour récupérer des données dans Elasticsearch, vous pouvez effectuer une recherche pour obtenir tous les Documents d’un index, rechercher un Document spécifique par son id ou afficher uniquement certains fields d’un Document. Vous pouvez également spécifier le nombre de Documents que vous souhaitez afficher ou trier vos résultats.
Modifier des données dans Elasticsearch
Pour ajouter un field à un Document existant, utilisez la méthode POST avec le paramètre _update. Vous pouvez également modifier la valeur d’un field en utilisant la même méthode. Pour supprimer un Document, utilisez la méthode DELETE avec l’id du Document à supprimer.
Suppression des données dans Elasticsearch
Pour supprimer un Document, utilisez la méthode DELETE avec l’id du Document à supprimer. Pour supprimer un index, utilisez la même méthode avec le nom de l’index à supprimer.
En utilisant ces différentes opérations, vous pouvez effectuer diverses actions sur les données stockées dans Elasticsearch. Cependant, il est important de se familiariser davantage avec Elasticsearch pour exploiter pleinement son potentiel.
Conclusion
Elasticsearch est un outil puissant pour l’indexation, la recherche et l’analyse de données. Dans cet article, nous avons effleuré la surface de ses fonctionnalités et de son utilisation. Il existe de nombreux autres concepts et termes à explorer pour tirer pleinement parti d’Elasticsearch. N’hésitez pas à consulter la documentation officielle pour en savoir plus.
