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Elasticsearch MLは、Elasticsearchプラットフォームに組み込まれた機械学習ツールで、インフラストラクチャの問題解決やデータ分析をサポートします。2017年に初公開され、その機能は進化を続けています。 【この記事の目次】 ML機能の概要 Elasticsearch...

Elasticsearch Mappingsは、ドキュメントフィールドのデータ型や分析方法を定義します。これにより、検索とデータ整理が効率化され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。本記事では、マッピングの基本概念から高度な設定まで詳細に解説します。 【この...

Elasticsearch Mappingは、高度な検索エンジンとして知られるElasticsearchにおけるデータモデルを定義します。この機能は1970年代の検索システムから進化し、現在では豊富なデータ型と柔軟性を持つ重要な役割を果たしています。 【この記事の目次】 Elast...

2010年にApache Luceneプロジェクトからスピンアウトした Elasticsearch は、高速な検索エンジンと柔軟なデータストアを兼ね備え、分散クラスターを効率的に管理する技術として急速に普及している。この記事では、Elasticsearchのクラスター管理機能を深く...

2018年にリリースされたElasticsearch kNNは、ベクトル空間内の類似性を高精度に探査する能力を持ち、画像や文書のような非構造化データの処理において画期的な変革をもたらした。本記事ではその概要から最新動向まで詳しく紹介します。 【この記事の目次...

2015年に登場したElasticsearch Ingest Pipelinesは、データの前処理や変換を効率化する機能として発展。この記事ではその概要と適用範囲について詳しく解説。 【この記事の目次】 Ingest Pipelineの概念 パイプラインの構成要素 Ingest PipelinesとLogsta...

Elasticsearch Ingest Pipelineは、データ入力と前処理を効率化するためのフレームワークとして2015年に登場した。この技術は、Elasticsearchの柔軟性とパワフルな検索機能を最大化するために設計され、データ管理ツール群の中で重要な役割を果たしている...

Elasticsearch Index Lifecycle Management（ILM）は、2018年に登場し、データのエフェメラル性を考慮した柔軟なデータ保管戦略を可能にしました。この機能により、ユーザーはインデックスライフサイクルの各段階で最適なストレージと操作設定を選択できま...

Elasticsearchインデックス設計は、検索エンジン性能を左右する重要な要素です。この記事では、設計の基礎から高度な戦略まで、効率的なデータ管理と高速なクエリ応答を実現するための手法を探ります。 【この記事の目次】 インデックス設計の基本概念 イ...

Elasticsearch ILM（Index Lifecycle Management）は、2018年にリリースされた機能で、インデックスの全ライフサイクルを管理するためのオーケストレーションツールです。ILMを使用することで、データのエフェメラル性に対応し、必要なタイミングで自動的...