# Elasticsearchの基本構造とインデックスの仕組み

## 1-1. 目次
1. 1-1. 目次
2. 2-1. はじめに
3. 2-2. Elasticsearchの基本構造
   - 2-2-1. ノードとクラスター
   - 2-2-2. シャードとレプリカ
   - 2-2-3. ドキュメントとフィールド
4. 2-3. インデックスの仕組み
   - 2-3-1. インデックスとは
   - 2-3-2. インデックスの作成
   - 2-3-3. マッピングとアナライズ
5. 2-4. データ検索とクエリ
   - 2-4-1. 検索クエリの基本
   - 2-4-2. フィルタリングとフルテキスト検索
6. 2-5. まとめ

## 2-1. はじめに
Elasticsearchは、オープンソースの検索および分析エンジンであり、大量のデータを迅速に検索し、必要な情報を効率よく引き出すために使用されます。特に、ビッグデータの処理やリアルタイムでの検索能力に優れ、多くの企業で採用されています。

ここでは、Elasticsearchの基本構造とインデックスの仕組みを解説し、利用開始の手助けを行います。

## 2-2. Elasticsearchの基本構造

### 2-2-1. ノードとクラスター
Elasticsearchは、ノードという単位で構成されます。1台のサーバーが1つのノードに相当し、複数のノードが集まってクラスターを形成します。クラスター内のノードは共同でデータを保持し、検索を分担します。

### 2-2-2. シャードとレプリカ
データはシャードに分割されて保存されます。シャードはスケーラビリティを確保し、データにアクセスする速度を向上させます。レプリカはシャードのコピーで、高可用性を確保するために使用されます。シャードとレプリカの正しい設定により、障害発生時でもデータアクセスが継続可能です。

### 2-2-3. ドキュメントとフィールド
Elasticsearchで格納される基本データ単位はドキュメントです。ドキュメントはJSON形式で表現され、フィールドと呼ばれる複数のキー・バリューのペアから構成されます。各ドキュメントは、ユニークなIDで識別されます。

## 2-3. インデックスの仕組み

### 2-3-1. インデックスとは
インデックスは、類似するドキュメントの集合を指します。Elasticsearchでは大量のデータから速やかに情報を取り出すために、インデックスが中心的な役割を果たします。インデックスは複数のシャードに分散され、検索時にはこれらのシャードに対してクエリが実行されます。

### 2-3-2. インデックスの作成
インデックスはAPIを介して作成されます。以下に、インデックス作成のPython例を示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 2-3-3. マッピングとアナライズ
インデックス作成時に重要な設定がマッピングとアナライザーです。マッピングはドキュメントの構造や各フィールドのデータ型を定義します。適切なマッピングは、効率的なデータ検索に直結します。アナライザーは文字列データをトークン化し、効率的な検索を支援します。

## 2-4. データ検索とクエリ

### 2-4-1. 検索クエリの基本
Elasticsearchは強力な検索クエリ機能を提供します。クエリは、特定の条件に合致するドキュメントを速やかに取得するためのものです。

### 2-4-2. フィルタリングとフルテキスト検索
フィルタリングはブールロジックを基にデータを絞り込み、条件に一致したすべてのドキュメントを取得します。一方、フルテキスト検索はアナライズ済みのデータに対し自然言語処理を用いることで、より切確な情報を抽出します。

## 2-5. まとめ
Elasticsearchは、大規模データの処理と高速な検索能力を兼ね備えた非常に有用なツールです。ノードやシャード、インデックスの適切な管理が、効率的で高パフォーマンスなデータ処理を支えます。特に、マッピングやアナライザーの設定により、検索の精度と速度が向上します。Elasticsearchを利用することで、迅速かつ正確なデータ検索の実現が可能となります。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Elasticsearchの基本構造とインデックスの仕組み

## 1-1. 目次
1. 1-1. 目次
2. 2-1. はじめに
3. 2-2. Elasticsearchの基本構造
   - 2-2-1. ノードとクラスター
   - 2-2-2. シャードとレプリカ
   - 2-2-3. ドキュメントとフィールド
4. 2-3. インデックスの仕組み
   - 2-3-1. インデックスとは
   - 2-3-2. インデックスの作成
   - 2-3-3. マッピングとアナライズ
5. 2-4. データ検索とクエリ
   - 2-4-1. 検索クエリの基本
   - 2-4-2. フィルタリングとフルテキスト検索
6. 2-5. まとめ

## 2-1. はじめに
Elasticsearchは、オープンソースの検索および分析エンジンであり、大量のデータを迅速に検索し、必要な情報を効率よく引き出すために使用されます。特に、ビッグデータの処理やリアルタイムでの検索能力に優れ、多くの企業で採用されています。

ここでは、Elasticsearchの基本構造とインデックスの仕組みを解説し、利用開始の手助けを行います。

## 2-2. Elasticsearchの基本構造

### 2-2-1. ノードとクラスター
Elasticsearchは、ノードという単位で構成されます。1台のサーバーが1つのノードに相当し、複数のノードが集まってクラスターを形成します。クラスター内のノードは共同でデータを保持し、検索を分担します。

### 2-2-2. シャードとレプリカ
データはシャードに分割されて保存されます。シャードはスケーラビリティを確保し、データにアクセスする速度を向上させます。レプリカはシャードのコピーで、高可用性を確保するために使用されます。シャードとレプリカの正しい設定により、障害発生時でもデータアクセスが継続可能です。

### 2-2-3. ドキュメントとフィールド
Elasticsearchで格納される基本データ単位はドキュメントです。ドキュメントはJSON形式で表現され、フィールドと呼ばれる複数のキー・バリューのペアから構成されます。各ドキュメントは、ユニークなIDで識別されます。

## 2-3. インデックスの仕組み

### 2-3-1. インデックスとは
インデックスは、類似するドキュメントの集合を指します。Elasticsearchでは大量のデータから速やかに情報を取り出すために、インデックスが中心的な役割を果たします。インデックスは複数のシャードに分散され、検索時にはこれらのシャードに対してクエリが実行されます。

### 2-3-2. インデックスの作成
インデックスはAPIを介して作成されます。以下に、インデックス作成のPython例を示します。

```python
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

# インデックスの作成
es.indices.create(index='my_index', ignore=400)
```

### 2-3-3. マッピングとアナライズ
インデックス作成時に重要な設定がマッピングとアナライザーです。マッピングはドキュメントの構造や各フィールドのデータ型を定義します。適切なマッピングは、効率的なデータ検索に直結します。アナライザーは文字列データをトークン化し、効率的な検索を支援します。

## 2-4. データ検索とクエリ

### 2-4-1. 検索クエリの基本
Elasticsearchは強力な検索クエリ機能を提供します。クエリは、特定の条件に合致するドキュメントを速やかに取得するためのものです。

### 2-4-2. フィルタリングとフルテキスト検索
フィルタリングはブールロジックを基にデータを絞り込み、条件に一致したすべてのドキュメントを取得します。一方、フルテキスト検索はアナライズ済みのデータに対し自然言語処理を用いることで、より切確な情報を抽出します。

## 2-5. まとめ
Elasticsearchは、大規模データの処理と高速な検索能力を兼ね備えた非常に有用なツールです。ノードやシャード、インデックスの適切な管理が、効率的で高パフォーマンスなデータ処理を支えます。特に、マッピングやアナライザーの設定により、検索の精度と速度が向上します。Elasticsearchを利用することで、迅速かつ正確なデータ検索の実現が可能となります。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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1-1. 目次

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