{"id":403,"date":"2015-07-03T12:38:42","date_gmt":"2015-07-03T10:38:42","guid":{"rendered":"https:\/\/schwarzer.de\/blog\/?p=403"},"modified":"2020-09-21T13:31:19","modified_gmt":"2020-09-21T11:31:19","slug":"elasticsearch-tutorial-das-konzept-verstehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/schwarzer.de\/blog\/elasticsearch-tutorial-das-konzept-verstehen\/","title":{"rendered":"ElasticSearch Tutorial: Das Konzept verstehen"},"content":{"rendered":"

Der Suchserver ElasticSearch<\/strong> ist schwer im Kommen. Geschwindigkeit, Anpassbarkeit und Verl\u00e4sslichkeit sind nur einige wenige seiner St\u00e4rken. Bevor man sich aber an die Implementierung dieser m\u00e4chtigen Such-Software wagt, sollte man erst die Funktionsweise<\/strong> und die Architektur<\/strong> von ElasticSearch verstehen.<\/p>\n

ElasticSearch Step by Step: Fallbeispiel<\/h2>\n

Nehmen wir hierzu einen Usecase, welcher nicht unbedingt nur der reinen Phantasie entspringt: Wir m\u00f6chten eine OnlineMarket-Plattform auf die Beine stellen, wo man sich als K\u00e4ufer und Verk\u00e4ufer anmelden kann. So eine Art Amazon Marketplace oder eBay. Soweit so gut. Der Punkt hier ist aber: Die Artikel und Verk\u00e4uferdaten sollten durchsuchbar sein. Und zwar nicht irgendwie im 0815-Stil mit billigen SQL-Queries wie<\/p>\n

SELECT * FROM articles WHERE name LIKE '%$searchTerm%' OR description '%$searchTerm%' <\/code><\/pre>\n
sondern richtig professionell. Tja, dazu muss wohl eine Searchengine<\/strong> her.<\/p>\n
ElasticSearch Tutorial: Eindeutig solide Basis<\/h2>\n
Ein sehr weit verbreiteter Suchserver ist Apache Lucene<\/strong>. Wikimedia zum Beispiel verwendete bis vor kurzem diese Such-Engine. Lucene ist sehr gut getestet und l\u00e4uft stabil und schnell, keine Frage. Das Problem ist aber, dass man auf Lucene nur mit Java Zugriff hat, die Implementierung und Konfiguration etwas aufw\u00e4ndiger sind und z.B. die Datenstruktur vor dem Indizieren bereits bekannt sein muss. Diese und viele weitere Eigenheiten versucht ElasticSearch auszub\u00fcgeln. An dieser Stelle sei gesagt, dass ElasticSearch kein Abklatsch von Lucene ist und es auch nicht versucht abzul\u00f6sen, sondern ein Wrapper<\/strong> um Lucene ist. Deswegen ist auch Wikimedia auf ElasticSearch umgestiegen. Und deswegen machen auch wir den Start mit ElasticSearch.<\/p>\n
ElasticSearch Tutorial: Architektur und Konzepte<\/h2>\n
Um die Funktionsweisen von ElasticSearch zu verstehen, muss man aktzepieren, dass es zwei Sachen gibt, mit denen man sich intensiv besch\u00e4ftigen muss: Das Physikalische und das Logische innerhalb von ElasticSearch.<\/p>\n
ElasticSearch verstehen: Logische Infrastruktur<\/h3>\n
Eine ElasticSearch Suite, so will ich das mal an dieser Stelle nennen, ist in Indexe, Typen und Dokumente aufgeteilt:<\/p>\n
\"Infografik<\/a>
Infografik #1: Schema einer logischen Datenstruktur von ElasticSearch<\/figcaption><\/figure>\n
Die Terminologie verwirrt auf den ersten Blick, deswegen hier eine Step by Step<\/strong> Erkl\u00e4rung:<\/p>\n
ElasticSearch: Was ist ein Index?<\/h4>\n
Einen ElasticSearch Index<\/strong> (siehe Index1<\/code>, Index2<\/code> und Index2<\/code> in der Infografik) kann man mit einer Datenbank vergleichen. Dort werden alle Daten abgelegt, die irgendwann durchsucht werden sollen. Dieser Index wird in sogenannte Typen<\/strong> aufgeteilt.<\/p>\n
ElasticSearch: Typen<\/h4>\n
Typen (siehe Type1<\/code>, Type2<\/code>, Type3<\/code> in der Infografik) sind f\u00fcr unsere Such-Engine wie Tabellen f\u00fcr eine Datenbank. Und wie eine normale Datenbank mehrere Tabellen beinhalten kann, kann auch unser Index mehrere Typen unterbringen. Die Typen selber lassen sich aber nat\u00fcrlich noch ein wenig zerlegen – in Dokumente.<\/p>\n
ElasticSearch: Dokumente mit Properties<\/h4>\n
ElasticSearch ist zwar keine klassische Datenbank, ben\u00f6tigt zum geschmeidigen Funktionieren aber dennoch etwas Struktur in den Daten. Die Dokumente (siehe insbesondere den Zweig Document1<\/code> in der Infografik) werden deshalb mit Eigenschaften (Properties<\/strong>) versehen. Dort sind dann die eigentlichen Daten f\u00fcr die Suche gespeichert.<\/p>\n
Nennenswert ist hier das Feld source<\/strong>: Es beinhaltet standardm\u00e4\u00dfig alle Originaldaten, anhand deren die Attribute (sieh attrib1<\/code>, attrib2<\/code>, attrib3<\/code>) entstanden sind, unabh\u00e4ngig davon, ob es diese Daten sinnvoll waren oder sogar Syntaxfehler gehabt haben. Ja, ElasticSearch speichert es einfach.<\/p>\n
Logische Infrastruktur: Zusammenfassung<\/h4>\n
ElasticSearch speichert also alle Daten in Index, die wiederum in Typen und Dokumente mit Eigenschaften aufgesplittet sind. Das war es zur Logik. Aber wie werden die Daten von ElasticSearch physikalisch<\/em> abgelegt?<\/p>\n
ElasticSearch erkl\u00e4rt: Physikalische Infrastruktur<\/h3>\n
Wenn man Daten hat, muss man diese irgendwo speichern. Logisch: Auf irgendwelchen Festplatten. Und am Besten redundant und mit schnellem Zugriff. Genau das macht auch ElasticSearch f\u00fcr unsere Such-Daten.<\/p>\n
\"Infografik<\/a>
Infografik #2: ElasticSearch: Physikalische Infrastruktur eines Clusters (Schema)<\/figcaption><\/figure>\n
Nehmen wir mal an, wir kaufen zwei Server, die flei\u00dfig an unseren Suchanfragen arbeiten sollen. Wenn der eine (im oberen Bild Machine1<\/code> genannt) aufgrund von schlechter Laune oder \u00dcberhitzung (zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels waren es 31 Grad im B\u00fcro) die laufende ElasticSearch-Instanz (Node1<\/code>) nicht mehr bedienen kann, schreitet dann eben der zweite Server Machine2<\/code> ein auf dem ebenfalls eine Instanz Node2<\/code> l\u00e4uft. Sie arbeiten also Hand in Hand und verteilen zudem die Sucharbeit, weil sich beide im selben Cluster<\/strong> befinden.<\/p>\n
Die Daten eines ElasticSearch Index werden aufgesplittet in sogenannte Shards<\/strong>. W\u00f6rtlich \u00fcbersetzt hei\u00dft es „Scherbe“ und verh\u00e4lt sich auch so. Denn wenn man einen Node mit den Default-Einstellungen startet und ihn mit Daten f\u00fcttert, erstellt er automatisch einen Index mit f\u00fcnf Shards<\/strong>. Er zersplittert sozusagen den Index wie einen Spiegel in f\u00fcnf Scherben. Und wenn zus\u00e4tzliche Nodes im Cluster anwesend sind, verteilt ElasticSearch die Scherben mehr oder weniger gerecht auf die Nodes. Der eine bekommt also drei der andere zwei Shards.<\/p>\n
\"Infografik
Infografik #3: ElasticSearch: Physikalische Aufteilung der Indexe<\/figcaption><\/figure>\n
Und weil unsere Datenscherben so wertvoll sind, sollte man wenigstens ein Backup davon erstellen. Auch das macht ElasticSearch f\u00fcr uns. Man kann dem System n\u00e4mlich sagen, wie viele Replikate der Shards man haben m\u00f6chte. Diese werden dann intelligent auf die Nodes aufgeteilt. Beispiel:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Shard-Nr.<\/th>\nShard-Node<\/th>\nReplikat-Node<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
1<\/td>\nNode1<\/td>\nNode2<\/td>\n<\/tr>\n
2<\/td>\nNode1<\/td>\nNode2<\/td>\n<\/tr>\n
3<\/td>\nNode1<\/td>\nNode2<\/td>\n<\/tr>\n
4<\/td>\nNode2<\/td>\nNode1<\/td>\n<\/tr>\n
5<\/td>\nNode2<\/td>\nNode1<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
Beim Ausfall eines Nodes werden dann die Replikate in einen normalen Shard umgewandelt und somit bleibt die Suchfunktion unbeeintr\u00e4chtigt.<\/p>\n
Bei einer ElasticSearch Suite mit zwei Nodes und folgender Konstellation …<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Index-Name<\/th>\nShards-Anzahl<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Index1<\/td>\n5<\/td>\n<\/tr>\n
Index2<\/td>\n2<\/td>\n<\/tr>\n
Index3<\/td>\n1<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
… sieht das ganze schematisch wie folgt aus:<\/p>\n
\"Infografik
Infografik #4: ElasticSearch: Physikalische Datenstruktur mit mehreren Nodes<\/figcaption><\/figure>\n
ElasticSearch: Konkretes Beispiel mit Strukturen<\/h3>\n
Um das Wissen nun etwas zusammenzufassen und zu konkretisieren werden wir jetzt nochmal zu unserem Beispiel MyMarketOnline<\/strong> zur\u00fcckkehren. Wir lassen ElasticSearch einen Index MyOnlineMarket<\/code> erstellen. Dort werden die Typen Verk\u00e4ufer<\/code> und Artikel<\/code> angelegt und mit verschiedenen Properties gef\u00fcllt. Nachdem ElasticSearch mit Daten sattgef\u00fcttert wurde, muss es diese Daten irgendwo speichern. In unserem Beispiel werden wir f\u00fcr dieses kleine Projekt nur einen Shard verwenden, also als die kleinste Fallback-L\u00f6sung. Dieser Shard wir im Node1<\/code> in Original gespeichert und im Node2<\/code> als Replikat. Somit sind wir auf der sicheren Seite. Die nachfolgenden Infografiken verdeutlichen noch ein wenig mehr den Zusammenhang:<\/p>\n
\"Infografik
Infografik #5: ElasticSearch Beispiel MyOnlineMarket: Logisch<\/figcaption><\/figure>\n
\"Infografik<\/a>
Infografik #6: ElasticSearch Beispiel MyOnlineMarket: Physikalisch<\/figcaption><\/figure>\n
ElasticSearch Infrastruktur verstehen sinnvoll<\/h2>\n
Mit diesen Kenntnissen kann man sich jetzt an kleinere und gr\u00f6\u00dfere ElasticSearch-Projekte setzen. Wenn dann ein Shard im Cluster auf einen Node umzieht oder bestimmte Indexe Probleme machen, steht man nicht mehr vor b\u00f6hmischen D\u00f6rfern. Jetzt wei\u00df man (hoffentlich), wo man was zu analysieren und anzupacken hat.<\/p>\n
\n
Bildnachweis: \u00a9 Titelbild: shutterstock – Md Aziman, alle anderen schwarzer.de<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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