[解決済み] Elasticsearchと標準的なSQLクエリを比較した場合のユースケースは？[クローズド］

質問

私はElasticsearchを使い始めたばかりで、私が見た主な使用例の1つは、大規模なデータセットで検索する際のスケーラビリティです。

どのように解決するのですか?

Elasticsearchの主なユースケースは2つあります。

1. テキスト検索

テキスト検索を多用する場合、従来のRDBMSデータベースではうまくいかない（設定が甘い、ブラックボックス化している、パフォーマンスが悪い）場合、Elasticsearchを利用することになります。Elasticsearchはカスタマイズ性が高く、プラグインによる拡張が可能です。あまり知識がなくても、堅牢な検索を高速に構築することができます。

1. ロギングと解析

もうひとつのエッジケースは、多くの人がElasticsearchを使ってさまざまなソースからのログを保存し（一元化し）、それを分析して意味を持たせるということです。この場合、Kibana が便利になります。Elasticsearch クラスタに接続し、すぐにビジュアライゼーションを作成することができます。例えば Loggly は Elasticsearch と Kibana を使って構築されています。

プライマリデータストアとしてのElasticSearchは、書き込みロスやデータの可用性といった要素に対して、どの程度の信頼性があるのでしょうか？

更新情報

2番目の部分はもはや時代遅れではなく、Elasticという会社がこの1年で本当によくやっていることだと思います。現在のDevOpsの動き、CI/CDパイプライン、様々なソースからのメトリクスの増加により、ELKはインフラモニタリングのためのデファクトチョイスとなり、もはや単なる分散RESTfulテキスト検索エンジンではなくなりつつあるのです。ELKは単なる分散型RESTfulテキスト検索エンジンではなく、驚くべき製品群を持っています。

• Logstash (大量のデータ入力)
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コミュニティによって構築されたエコシステムが ELK スタックの周りで成長しており、現在の機能を拡張していますが、そのうちのいくつかは特筆すべきものです。

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