الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل
Elasticsearch
Elasticsearch

  • رخصة

  • حماية

بحث مرن

Elasticsearch عبارة عن محرك بحث وتحليل موزع ومخزن بيانات قابل للتطوير وقاعدة بيانات متجهة تم تحسينها من أجل السرعة والملاءمة لأعباء العمل على مستوى الإنتاج. يعد Elasticsearch أساس منصة Stack المفتوحة الخاصة بـ Elasticsearch. يمكنك البحث في الوقت الفعلي تقريبًا عبر مجموعات البيانات الضخمة، وإجراء عمليات بحث متجهة، والتكامل مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، وغير ذلك الكثير.

تتضمن حالات الاستخدام التي تم تمكينها بواسطة Elasticsearch ما يلي:

  • الجيل المعزز للاسترجاع (RAG)

  • بحث المتجهات

  • البحث عن النص الكامل

  • سجلات

  • المقاييس

  • مراقبة أداء التطبيق (APM)

  • سجلات الأمن

... وأكثر!

لمعرفة المزيد حول ميزات وإمكانيات Elasticsearch، راجع صفحة المنتج الخاصة بنا.

للوصول إلى معلومات حول ابتكارات التعلم الآلي وأحدث مساهمات Lucene من Elastic، يمكن العثور على مزيد من المعلومات في Search Labs.

ابدأ

إن أبسط طريقة لإعداد Elasticsearch هي إنشاء نشر مُدار باستخدام Elasticsearch Service على Elastic Cloud.

إذا كنت تفضل تثبيت Elasticsearch وإدارته بنفسك، فيمكنك تنزيل أحدث إصدار من elastic.co/downloads/elasticsearch.

قم بتشغيل Elasticsearch محليًا

تحذير

لا تستخدم هذه التعليمات لعمليات نشر الإنتاج.

هذا الإعداد مخصص للتطوير والاختبار المحلي فقط.

قم بإعداد Elasticsearch وKibana في Docker بسرعة للتطوير أو الاختبار المحلي، باستخدام البرنامج النصي start-local .

ℹ️ لمزيد من المعلومات التفصيلية حول الإعداد start-local ، راجع الملف README على GitHub.

المتطلبات الأساسية

  • إذا لم يكن Docker مثبتًا لديك، فقم بتنزيل Docker Desktop وتثبيته لنظام التشغيل لديك.

  • إذا كنت تستخدم Microsoft Windows، فقم بتثبيت نظام Windows الفرعي لنظام التشغيل Linux (WSL).

رخصة تجريبية

يأتي هذا الإعداد مع ترخيص تجريبي مدته شهر واحد يتضمن كافة الميزات المرنة.

بعد الفترة التجريبية، يعود الترخيص إلى مجاني ومفتوح - أساسي . راجع الاشتراكات المرنة لمزيد من المعلومات.

تشغيل start-local

لإعداد Elasticsearch وKibana محليًا، قم بتشغيل البرنامج النصي start-local :

حليقة -fsSL https://elastic.co/start-local | ش

ينشئ هذا البرنامج النصي مجلدًا elastic-start-local يحتوي على ملفات التكوين ويبدأ كلاً من Elasticsearch وKibana باستخدام Docker.

بعد تشغيل البرنامج النصي، يمكنك الوصول إلى الخدمات المرنة في نقاط النهاية التالية:

  • البحث المرن : http://localhost:9200

  • كيبانا : http://localhost:5601

يقوم البرنامج النصي بإنشاء كلمة مرور عشوائية للمستخدم elastic ، والتي يتم عرضها في نهاية التثبيت وتخزينها في ملف .env .

حذر

هذا الإعداد مخصص للاختبار المحلي فقط. تم تعطيل HTTPS، ويتم استخدام المصادقة الأساسية لـ Elasticsearch. لأسباب أمنية، لا يمكن الوصول إلى Elasticsearch وKibana إلا من خلال localhost .

الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات

يتم إنشاء مفتاح API لـ Elasticsearch وتخزينه في ملف .env كـ ES_LOCAL_API_KEY . استخدم هذا المفتاح للاتصال بـ Elasticsearch باستخدام عميل لغة البرمجة أو REST API.

من المجلد elastic-start-local ، تحقق من الاتصال بـ Elasticsearch باستخدام curl :

المصدر .env cur $ES_LOCAL_URL -H " التفويض: ApiKey ${ES_LOCAL_API_KEY} "

إرسال الطلبات إلى Elasticsearch

يمكنك إرسال البيانات والطلبات الأخرى إلى Elasticsearch من خلال REST APIs. يمكنك التفاعل مع Elasticsearch باستخدام أي عميل يرسل طلبات HTTP، مثل عملاء لغة Elasticsearch وcurl.

باستخدام الضفيرة

فيما يلي مثال لأمر الضفيرة لإنشاء فهرس Elasticsearch جديد، باستخدام المصادقة الأساسية:

تجعيد -u مرن: $ELASTIC_PASSWORD -X PUT http://localhost:9200/my-new-index -H ' نوع المحتوى: application/json '

باستخدام عميل اللغة

للاتصال بمجموعة Elasticsearch المحلية لديك مع عميل لغة، يمكنك استخدام المصادقة الأساسية باستخدام اسم المستخدم elastic وكلمة المرور التي قمت بتعيينها في متغير البيئة.

ستستخدم تفاصيل الاتصال التالية:

  • نقطة نهاية Elasticsearch : http://localhost:9200

  • اسم المستخدم : elastic

  • كلمة المرور : $ELASTIC_PASSWORD (القيمة التي قمت بتعيينها في متغير البيئة)

على سبيل المثال، للتواصل مع عميل Python elasticsearch :

استيراد نظام التشغيل من Elasticsearch استيراد اسم مستخدم Elasticsearch = كلمة المرور "المرنة" = os . getenv ( 'ELASTIC_PASSWORD' ) # القيمة التي قمت بتعيينها في متغير البيئة client = Elasticsearch ( "http://localhost:9200" , basic_auth = ( اسم المستخدم , كلمة المرور ) ) print ( client . info ())

استخدام وحدة تحكم أدوات التطوير

توفر وحدة تحكم المطورين في Kibana طريقة سهلة لتجربة واختبار الطلبات. للوصول إلى وحدة التحكم، افتح Kibana، ثم انتقل إلى الإدارة > أدوات التطوير .

إضافة البيانات

يمكنك فهرسة البيانات في Elasticsearch عن طريق إرسال كائنات JSON (مستندات) عبر REST APIs. سواء كان لديك نص منظم أو غير منظم، أو بيانات رقمية، أو بيانات جغرافية مكانية، تقوم Elasticsearch بتخزينها وفهرستها بكفاءة بطريقة تدعم عمليات البحث السريعة.

بالنسبة للبيانات ذات الطابع الزمني مثل السجلات والمقاييس، يمكنك عادةً إضافة مستندات إلى تدفق بيانات يتكون من مؤشرات دعم متعددة يتم إنشاؤها تلقائيًا.

لإضافة مستند واحد إلى فهرس، أرسل طلب نشر HTTP يستهدف الفهرس.

POST /customer/_doc/1 { "الاسم الأول": "جينيفر"، "اسم العائلة": "والترز" }

يقوم هذا الطلب تلقائيًا بإنشاء فهرس customer إذا لم يكن موجودًا، ويضيف مستندًا جديدًا يحتوي على معرف 1، ويقوم بتخزين وفهرسة firstname واسم lastname .

يتوفر المستند الجديد على الفور من أي عقدة في المجموعة. يمكنك استرداده باستخدام طلب GET الذي يحدد معرف المستند الخاص به:

احصل على /customer/_doc/1

لإضافة مستندات متعددة في طلب واحد، استخدم _bulk API. يجب أن تكون البيانات المجمعة بتنسيق JSON (NDJSON) مفصول بسطر جديد. يجب أن ينتهي كل سطر بحرف السطر الجديد ( n )، بما في ذلك السطر الأخير.

PUT customer/_bulk { "إنشاء": { } } { "الاسم الأول": "مونيكا"، "اسم العائلة": "رامبو"} { "إنشاء": { } } { "الاسم الأول": "كارول"، "اسم العائلة": "Danvers"} { "إنشاء": { } } { "الاسم الأول": "واندا"، "اسم العائلة": "ماكسيموف"} { "إنشاء": { } } { "الاسم الأول": "جينيفر"، "اسم العائلة": "تاكيدا"}

يبحث

المستندات المفهرسة متاحة للبحث في الوقت الفعلي تقريبًا. يطابق البحث التالي جميع العملاء الذين لديهم الاسم الأول جينيفر في فهرس customer .

الحصول على العميل/_البحث { "query" : { "match" : { "firstname": "Jennifer" } } }

يستكشف

يمكنك استخدام Discover in Kibana للبحث عن بياناتك وتصفيتها بشكل تفاعلي. ومن هناك، يمكنك البدء في إنشاء تصورات وإنشاء لوحات المعلومات ومشاركتها.

للبدء، قم بإنشاء عرض بيانات يتصل بواحد أو أكثر من مؤشرات Elasticsearch أو تدفقات البيانات أو الأسماء المستعارة للفهرس.

  1. انتقل إلى الإدارة > إدارة المكدس > Kibana > طرق عرض البيانات .

  2. حدد إنشاء طريقة عرض البيانات .

  3. أدخل اسمًا لعرض البيانات ونمطًا يطابق مؤشرًا واحدًا أو أكثر، مثل customer .

  4. حدد حفظ عرض البيانات في Kibana .

لبدء الاستكشاف، انتقل إلى Analytics > اكتشاف .

يرقي

للترقية من إصدار سابق من Elasticsearch، راجع وثائق ترقية Elasticsearch.

البناء من المصدر

يستخدم Elasticsearch Gradle لنظام البناء الخاص به.

لإنشاء توزيعة لنظام التشغيل المحلي لديك وطباعة موقع الإخراج الخاص بها عند الانتهاء، قم بتشغيل:

./gradlew localDistro

لإنشاء توزيعة لمنصة أخرى، قم بتشغيل الأمر ذي الصلة:

./gradlew :التوزيع:archives:linux-tar:assembly ./gradlew :distribution:archives:darwin-tar:assemble ./gradlew :distribution:archives:windows-zip:assemble

لإنشاء توزيعات لجميع الأنظمة الأساسية المدعومة، قم بتشغيل:

./تجميع gradlew

يتم إخراج التوزيعات إلى distribution/archives .

لتشغيل مجموعة الاختبار، راجع الاختبار.

التوثيق

للحصول على وثائق Elasticsearch الكاملة، تفضل بزيارة elastic.co.

للحصول على معلومات حول عمليات التوثيق لدينا، راجع المستندات README.

أمثلة وأدلة

يحتوي مستودع elasticsearch-labs على دفاتر ملاحظات Python قابلة للتنفيذ، ونماذج من التطبيقات، وموارد لاختبار Elasticsearch للبحث المتجهي، والبحث المختلط، وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يساهم

للحصول على إرشادات المساهمة، راجع المساهمة.

أسئلة؟ مشاكل؟ اقتراحات؟

  • للإبلاغ عن خطأ أو طلب ميزة، قم بإنشاء مشكلة GitHub. يرجى التأكد من أن شخصًا آخر لم يقم بإنشاء مشكلة لنفس الموضوع.

  • هل تحتاج إلى مساعدة في استخدام Elasticsearch؟ تواصل مع المنتدى المرن أو Slack. سيكون من دواعي سرور أحد أعضاء المجتمع أو مهندس Elastic مساعدتك.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل
تعليقات المستخدمين