====== Elasticsearch ======

**Elasticsearch** je distribuovaný, RESTful vyhledávací a analytický engine navržený pro horizontální škálovatelnost, maximální spolehlivost a snadnou správu. Je schopen prohledávat a analyzovat obrovské objemy dat v reálném čase.

Zatímco klasické relační databáze (SQL) jsou skvělé pro transakce, Elasticsearch exceluje v **full-textovém vyhledávání** a komplexní analýze logů.

===== Základní koncepty =====

Abychom pochopili, jak Elasticsearch funguje, musíme znát jeho vnitřní strukturu:

  * **Index:** Logický prostor pro ukládání dat (odpovídá "databázi" v SQL). Např. index `logs-2024-05`.
  * **Document:** Základní jednotka informací uložená ve formátu [[json|JSON]] (odpovídá "řádku" v SQL).
  * **Field:** Konkrétní datové pole v dokumentu (odpovídá "sloupci" v SQL).
  * **Inverted Index (Invertovaný index):** Klíčová datová struktura, která umožňuje bleskové vyhledávání. Místo prohledávání dokumentů hledá slova v seznamu a okamžitě ví, ve kterých dokumentech se nacházejí.



===== Architektura a škálování =====

Elasticsearch je navržen jako distribuovaný systém, což znamená, že data jsou rozdělena mezi více serverů (**Nodes**), které tvoří **Cluster**.

  * **Shards (Střepy):** Index je rozdělen na menší části (shardy). To umožňuje rozdělit zátěž mezi více uzlů.
  * **Replicas (Repliky):** Každý shard může mít svou kopii. Pokud jeden server selže, data jsou stále dostupná z repliky na jiném serveru. Tím je zajištěna vysoká dostupnost (High Availability).



===== Hlavní vlastnosti =====

  * **Near Real-Time (NRT):** Od okamžiku indexace dokumentu do chvíle, kdy je vyhledatelný, uplyne obvykle méně než jedna sekunda.
  * **REST API:** Veškerá komunikace s Elasticsearch probíhá pomocí standardních HTTP metod (GET, POST, PUT, DELETE), což usnadňuje integraci s jakýmkoliv programovacím jazykem.
  * **Schéma-less:** Dokumenty lze do indexu posílat bez předem definovaného schématu. Elasticsearch se pokusí datové typy (číslo, text, datum) odhadnout automaticky.
  * **Agregace:** Umožňuje provádět složité statistické výpočty nad daty (např. "vypočítej průměrnou latenci webu za poslední hodinu seskupenou podle zemí").

===== Použití v praxi =====

^ Oblast ^ Příklad použití ^
| **Vyhledávání** | Full-textové vyhledávání v e-shopech (např. našeptávač, filtry). |
| **Log Management** | Centrální úložiště pro [[elk-stack|ELK Stack]] (analýza systémových logů). |
| **Bezpečnost** | Detekce hrozeb v reálném čase ([[siem|SIEM]]). |
| **Business Intelligence** | Sledování prodejů a chování uživatelů v reálném čase. |

===== Srovnání: SQL vs. Elasticsearch =====

^ Pojem ^ Relační DB (SQL) ^ Elasticsearch ^
| **Organizace** | Databáze | Index |
| **Struktura** | Tabulka | Index (skupina dokumentů) |
| **Záznam** | Řádek | Dokument (JSON) |
| **Schéma** | Pevně dané (Strict) | Dynamické / Flexibilní |
| **Silná stránka** | Integrita, vztahy (JOIN) | Rychlost vyhledávání, analýza |

> **Důležité:** Elasticsearch není náhradou za primární SQL databázi. Nehodí se pro komplexní relace mezi daty (JOINy jsou výpočetně drahé) a nemá klasické transakce (ACID). Nejlépe funguje jako sekundární vrstva pro rychlé vyhledávání.

---
**Viz také:** [[elk-stack|ELK Stack]], [[kibana|Kibana]], [[json|JSON]], [[full-text-search|Full-text vyhledávání]]