इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज (DSL)

इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज (DSL)

इलास्टिक सर्च क्वेरी लैंग्वेज (DSL) एक शक्तिशाली और लचीली भाषा है जिसका उपयोग इलास्टिकसर्च में डेटा खोजने के लिए किया जाता है। यह जटिल खोज क्वेरी को JSON (JavaScript Object Notation) प्रारूप में व्यक्त करने का एक तरीका प्रदान करता है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए इलास्टिक सर्च DSL की मूल अवधारणाओं और उपयोगों को विस्तार से समझाएगा। हम बुनियादी क्वेरी प्रकारों, फ़िल्टर, एग्रीगेशन और कुछ उन्नत अवधारणाओं पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

परिचय

इलास्टिक सर्च एक वितरित, RESTful खोज और विश्लेषण इंजन है जो सभी प्रकार के डेटा को संग्रहीत करने, खोजने और विश्लेषण करने के लिए उपयुक्त है। यह विशेष रूप से टेक्स्ट-आधारित डेटा के लिए शक्तिशाली है, लेकिन यह संख्यात्मक, भौगोलिक, और अन्य प्रकार के डेटा को भी कुशलतापूर्वक संभाल सकता है। इलास्टिक सर्च DSL हमें डेटा तक पहुंचने और उसे समझने के लिए सटीक तरीके से निर्देश देने की अनुमति देता है।

इलास्टिकसर्च एक स्कीमा-लेस इंजन है, लेकिन डेटा को कुशलतापूर्वक खोजने के लिए मैपिंग का उपयोग करना महत्वपूर्ण है। मैपिंग डेटा प्रकारों को परिभाषित करता है और इलास्टिक सर्च को यह समझने में मदद करता है कि डेटा को कैसे अनुक्रमित और खोजा जाए।

बुनियादी क्वेरी प्रकार

इलास्टिक सर्च DSL कई प्रकार की क्वेरी प्रदान करता है। यहां कुछ सबसे बुनियादी क्वेरी प्रकार दिए गए हैं:

• Match Query: यह क्वेरी एक विशिष्ट फ़ील्ड में एक विशिष्ट शब्द या वाक्यांश की खोज करती है। यह सबसे बुनियादी और आमतौर पर इस्तेमाल की जाने वाली क्वेरी है। मैच क्वेरी टेक्स्ट विश्लेषण को ध्यान में रखती है, जिसका अर्थ है कि यह खोज शब्द को छोटे अक्षरों में बदल सकती है, स्टॉप शब्दों को हटा सकती है, और स्टेमिंग लागू कर सकती है।

• Term Query: यह क्वेरी एक विशिष्ट फ़ील्ड में एक सटीक शब्द की खोज करती है। यह क्वेरी टेक्स्ट विश्लेषण को बायपास करती है, इसलिए यह सटीक मिलान के लिए उपयुक्त है। टर्म क्वेरी उन फ़ील्ड के लिए उपयोगी है जिन्हें विश्लेषणित नहीं किया गया है, जैसे कि कीवर्ड फ़ील्ड।

• Range Query: यह क्वेरी एक विशिष्ट फ़ील्ड में मानों की एक सीमा के भीतर खोजने के लिए उपयोग की जाती है। यह संख्यात्मक, दिनांक और अन्य प्रकार के डेटा के लिए उपयोगी है। रेंज क्वेरी आपको न्यूनतम और अधिकतम मानों को निर्दिष्ट करने की अनुमति देती है।

• Bool Query: यह क्वेरी कई अन्य क्वेरी को एक साथ संयोजित करने के लिए उपयोग की जाती है। यह आपको AND, OR, और NOT लॉजिक का उपयोग करके जटिल खोज क्वेरी बनाने की अनुमति देता है। बूल क्वेरी का उपयोग अक्सर अन्य क्वेरी को फ़िल्टर करने और परिष्कृत करने के लिए किया जाता है।

इलास्टिक सर्च क्वेरी प्रकार

क्वेरी प्रकार	विवरण	उदाहरण
Match Query	टेक्स्ट विश्लेषण के साथ एक विशिष्ट शब्द या वाक्यांश खोजता है	{"match": {"field_name": "search_term"}}
Term Query	एक सटीक शब्द खोजता है (टेक्स्ट विश्लेषण के बिना)	{"term": {"field_name": "exact_term"}}
Range Query	मानों की एक सीमा के भीतर खोजता है	{"range": {"field_name": {"gte": 10, "lte": 20}}}
Bool Query	अन्य क्वेरी को संयोजित करता है	{"bool": {"must": [query1, query2], "should": [query3], "must_not": [query4]}}

फ़िल्टर

फ़िल्टर क्वेरी के समान होते हैं, लेकिन वे स्कोरिंग में योगदान नहीं करते हैं। इसका मतलब है कि फ़िल्टर केवल उन दस्तावेजों को वापस करते हैं जो मानदंडों को पूरा करते हैं, लेकिन वे प्रासंगिक स्कोर प्रदान नहीं करते हैं। फ़िल्टर का उपयोग अक्सर खोज परिणामों को सीमित करने या परिशोधित करने के लिए किया जाता है।

• Term Filter: यह एक विशिष्ट फ़ील्ड में एक सटीक शब्द की खोज करता है।
• Range Filter: यह एक विशिष्ट फ़ील्ड में मानों की एक सीमा के भीतर खोजने के लिए उपयोग किया जाता है।
• Bool Filter: यह कई अन्य फ़िल्टर को एक साथ संयोजित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

फ़िल्टर का उपयोग एग्रीगेशन के साथ मिलकर डेटा को फ़िल्टर और विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है।

एग्रीगेशन

एग्रीगेशन आपको अपने डेटा के बारे में सारांश आँकड़े उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, आप किसी विशिष्ट फ़ील्ड में सबसे आम मानों की गणना कर सकते हैं, औसत मान की गणना कर सकते हैं, या डेटा को बकेट में विभाजित कर सकते हैं।

• Terms Aggregation: यह एक विशिष्ट फ़ील्ड में सबसे आम मानों की गणना करता है।
• Range Aggregation: यह डेटा को मानों की एक सीमा में विभाजित करता है।
• Date Histogram Aggregation: यह डेटा को समय अंतराल में विभाजित करता है।

एग्रीगेशन का उपयोग डैशबोर्ड बनाने और डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए किया जा सकता है।

उन्नत अवधारणाएं

• Multi-Match Query: यह क्वेरी कई फ़ील्ड में एक ही खोज शब्द की खोज करती है।
• Fuzzy Query: यह क्वेरी उन शब्दों की खोज करती है जो खोज शब्द के समान हैं, लेकिन पूरी तरह से मेल नहीं खाते हैं। फजी क्वेरी गलत वर्तनी या समान शब्दों को खोजने के लिए उपयोगी है।
• Wildcard Query: यह क्वेरी वाइल्डकार्ड वर्णों का उपयोग करके खोज करती है।
• Script Query: यह क्वेरी एक स्क्रिप्ट का उपयोग करके खोज करती है।

उदाहरण क्वेरी

यहां कुछ उदाहरण क्वेरी दी गई हैं जो इलास्टिक सर्च DSL का उपयोग करके लिखी गई हैं:

उदाहरण 1: एक विशिष्ट पुस्तक के लेखक की खोज करना

```json {

 "query": {
   "match": {
     "author": "जे.के. रोलिंग"
   }
 }

} ```

उदाहरण 2: 2000 और 2020 के बीच प्रकाशित पुस्तकों की खोज करना

```json {

 "query": {
   "range": {
     "publication_year": {
       "gte": 2000,
       "lte": 2020
     }
   }
 }

} ```

उदाहरण 3: "इलास्टिक सर्च" या "सर्च इंजन" शब्दों वाली पुस्तकों की खोज करना

```json {

 "query": {
   "bool": {
     "should": [
       {"match": {"title": "इलास्टिक सर्च"}},
       {"match": {"title": "सर्च इंजन"}}
     ]
   }
 }

} ```

इलास्टिक सर्च और बाइनरी ऑप्शन

हालांकि इलास्टिक सर्च सीधे तौर पर बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग से संबंधित नहीं है, लेकिन इसका उपयोग ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के लिए डेटा को संग्रहीत करने, खोजने और विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, इलास्टिक सर्च का उपयोग ट्रेड डेटा, बाजार डेटा और उपयोगकर्ता डेटा को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है। फिर इस डेटा का उपयोग तकनीकी विश्लेषण, वॉल्यूम विश्लेषण, और जोखिम प्रबंधन के लिए किया जा सकता है।

इलास्टिक सर्च का उपयोग ट्रेंड विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है, जिससे व्यापारियों को संभावित ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करने में मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, इलास्टिक सर्च का उपयोग उन संपत्तियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिनमें हाल ही में उच्च ट्रेडिंग वॉल्यूम रहा है।

इलास्टिक सर्च के लाभ

• स्केलेबिलिटी: इलास्टिक सर्च को बड़े डेटासेट को संभालने के लिए स्केल किया जा सकता है।
• स्पीड: इलास्टिक सर्च बहुत तेज़ है और जटिल क्वेरी को जल्दी से निष्पादित कर सकता है।
• लचीलापन: इलास्टिक सर्च लचीला है और विभिन्न प्रकार के डेटा को संभाल सकता है।
• खुला स्रोत: इलास्टिक सर्च एक खुला स्रोत इंजन है, जिसका अर्थ है कि यह उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है।

निष्कर्ष

इलास्टिक सर्च DSL एक शक्तिशाली और लचीली भाषा है जिसका उपयोग इलास्टिक सर्च में डेटा खोजने और विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। यह लेख आपको इलास्टिक सर्च DSL की मूल अवधारणाओं और उपयोगों की समझ प्रदान करता है। इलास्टिक सर्च DSL का उपयोग करके, आप अपने डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं और बेहतर निर्णय ले सकते हैं। इलास्टिक सर्च के साथ डेटा विश्लेषण एक शक्तिशाली उपकरण है जो व्यापारियों और विश्लेषकों दोनों के लिए उपयोगी हो सकता है। इंडेक्सिंग और शार्डिंग जैसी अवधारणाओं को समझकर, आप अपने इलास्टिक सर्च क्लस्टर के प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकते हैं। कीपिंग डेटा सुरक्षित के लिए सुरक्षा पहलुओं को भी ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है। इलास्टिक सर्च के लिए प्लगइन्स का उपयोग करके आप इसकी कार्यक्षमता को और बढ़ा सकते हैं।

डेटा मॉडलिंग इलास्टिक सर्च में एक महत्वपूर्ण पहलू है, इसलिए अपने डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने के लिए सही दृष्टिकोण चुनना महत्वपूर्ण है। क्वेरी प्रदर्शन को अनुकूलित करना आपके इलास्टिक सर्च एप्लिकेशन की गति और दक्षता के लिए महत्वपूर्ण है। इलास्टिक सर्च में त्रुटि निवारण के लिए, लॉग फ़ाइलों का विश्लेषण करना और इलास्टिक सर्च के दस्तावेज़ों का संदर्भ लेना महत्वपूर्ण है।

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