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Qu’est-ce que Elasticsearch ?
Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse de données open source. Il permet de parcourir rapidement de grands volumes d'informations.
Créé en 2010, il repose sur le moteur Apache Lucene. Il est conçu pour stocker, rechercher et analyser des données en temps réel.
Elasticsearch fonctionne souvent avec d'autres outils de la suite Elastic, comme Logstash (ingestion de données) et Kibana (visualisation).
À quoi sert Elasticsearch ?
Elasticsearch est utilisé pour rechercher des données complexes à travers de gros volumes d'information quasi instantanément.
Il est largement intégré dans les applications web, les systèmes de surveillance, les outils d'analyse de logs et les plateformes e-commerce.
Les entreprises l’utilisent pour filtrer, explorer ou mettre en forme des données non structurées, comme des textes, des journaux système ou des fichiers JSON.
Il est utile pour croiser des informations métier et détecter des corrélations rapidement.
Comment fonctionne Elasticsearch ?
Elasticsearch repose sur une architecture distribuée. Il indexe les données pour accélérer la recherche et la récupération.
Chaque donnée est stockée sous forme de document JSON. Ces documents sont organisés en index, comparables à des bases de données dans un système classique.
Les requêtes utilisent un langage propre appelé Query DSL, qui permet de filtrer et d’agréger les données.
Lorsqu’une requête est lancée, Elasticsearch parcourt les index en parallèle sur plusieurs nœuds pour répondre le plus vite possible.
Différences avec des notions proches
Elasticsearch n’est pas une base de données relationnelle classique comme MySQL ou PostgreSQL. Il ne gère pas les relations entre tables.
Contrairement à un moteur de recherche grand public comme Google, Elasticsearch est conçu pour des données internes, souvent métiers.
Par rapport à Hadoop ou d’autres systèmes big data, Elasticsearch est orienté performances en temps réel, moins sur le traitement par lots.
Exemples ou cas d’usage concrets
Dans le recrutement, un moteur de recherche de CV peut utiliser Elasticsearch pour filtrer les candidats par compétence, localisation ou mots-clés.
Un site e-commerce l’utilise pour proposer des recherches instantanées avec autocomplétion et filtres dynamiques (prix, stock, catégories).
Une entreprise IT surveille ses serveurs avec Elasticsearch afin d’analyser les journaux système et détecter des anomalies en temps réel.
Un service marketing explore des millions de messages clients pour extraire des tendances ou identifier des sujets récurrents.