Elasticsearch documentation

1. 1. Elasticsearch प्रलेखन: शुरुआती के लिए एक गाइड

Elasticsearch एक शक्तिशाली, वितरित, RESTful खोज और विश्लेषण इंजन है। यह विभिन्न प्रकार के उपयोग मामलों के लिए उपयुक्त है, जैसे कि एप्लीकेशन सर्च, वेबसाइट सर्च, लॉग एनालिटिक्स और रियल-टाइम एप्लीकेशन मॉनिटरिंग। यह लेख MediaWiki 1.40 के संदर्भ में Elasticsearch प्रलेखन का शुरुआती लोगों के लिए एक व्यापक परिचय प्रदान करता है। बाइनरी ऑप्शंस में विशेषज्ञता के बावजूद, डेटा प्रबंधन और विश्लेषण के सिद्धांतों को समझते हुए, हम Elasticsearch की जटिलताओं को सरल बनाने का प्रयास करेंगे।

Elasticsearch क्या है?

Elasticsearch Apache Lucene पर आधारित है, जो एक उच्च-प्रदर्शन सर्च लाइब्रेरी है। Elasticsearch डेटा को "दस्तावेजों" (documents) में संग्रहीत करता है, जो JSON प्रारूप में होते हैं। ये दस्तावेज "इंडेक्स" (index) नामक लॉजिकल श्रेणियों में संगठित होते हैं। प्रत्येक इंडेक्स को एक या अधिक "शार्ड्स" (shards) में विभाजित किया जा सकता है, जो डेटा को वितरित करने और स्केलेबिलिटी को बढ़ाने में मदद करते हैं। Elasticsearch की प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

• **वितरित (Distributed):** Elasticsearch कई नोड्स पर डेटा वितरित कर सकता है, जिससे उच्च उपलब्धता और स्केलेबिलिटी मिलती है।
• **RESTful API:** Elasticsearch एक RESTful API प्रदान करता है, जिसका उपयोग डेटा को इंडेक्स, सर्च और प्रबंधित करने के लिए किया जा सकता है।
• **रियल-टाइम सर्च:** Elasticsearch लगभग रियल-टाइम में डेटा को सर्च करने में सक्षम है।
• **स्कीमा-लेस (Schema-less):** Elasticsearch को स्कीमा की आवश्यकता नहीं होती है, जिसका अर्थ है कि आप बिना पहले स्कीमा को परिभाषित किए डेटा को इंडेक्स कर सकते हैं। हालाँकि, स्कीमा मैपिंग (schema mapping) का उपयोग करके डेटा प्रकारों को परिभाषित करने की अनुशंसा की जाती है।
• **फुल-टेक्स्ट सर्च:** Elasticsearch फुल-टेक्स्ट सर्च क्षमताओं का समर्थन करता है, जैसे कि शब्दार्थिक विश्लेषण, स्टेमिंग और समानार्थी शब्द।

Elasticsearch की स्थापना और कॉन्फ़िगरेशन

MediaWiki 1.40 के साथ Elasticsearch को एकीकृत करने से पहले, आपको Elasticsearch को स्थापित और कॉन्फ़िगर करना होगा। स्थापना प्रक्रिया आपके ऑपरेटिंग सिस्टम पर निर्भर करती है। आधिकारिक Elasticsearch प्रलेखन ([1](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/install-elasticsearch.html)) विस्तृत निर्देश प्रदान करता है।

स्थापना के बाद, आपको Elasticsearch को कॉन्फ़िगर करना होगा। मुख्य कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल `elasticsearch.yml` है, जो Elasticsearch के व्यवहार को नियंत्रित करती है। महत्वपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों में शामिल हैं:

• `cluster.name`: क्लस्टर का नाम।
• `node.name`: नोड का नाम।
• `network.host`: नेटवर्क इंटरफ़ेस जिस पर Elasticsearch सुनेगा।
• `http.port`: HTTP पोर्ट जिस पर Elasticsearch सुनेगा।
• `discovery.seed_hosts`: क्लस्टर में अन्य नोड्स की सूची।

MediaWiki 1.40 के साथ Elasticsearch का एकीकरण

MediaWiki 1.40 Elasticsearch का उपयोग सर्च बैकएंड के रूप में कर सकता है। इसके लिए, आपको MediaWiki कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल `LocalSettings.php` में कुछ सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करना होगा।

```php $wgSearchType = 'Elasticsearch'; $wgElasticsearchServer = 'http://localhost:9200'; // Elasticsearch सर्वर का URL $wgElasticsearchIndex = 'mediawiki'; // Elasticsearch इंडेक्स का नाम ```

`$wgElasticsearchServer` को अपने Elasticsearch सर्वर के URL से बदलें। `$wgElasticsearchIndex` को उस इंडेक्स के नाम से बदलें जिसका उपयोग आप MediaWiki डेटा को संग्रहीत करने के लिए करना चाहते हैं।

इसके बाद, आपको MediaWiki इंडेक्स को Elasticsearch में सिंक करना होगा। इसके लिए, आप MediaWiki के रखरखाव स्क्रिप्ट का उपयोग कर सकते हैं।

```bash php maintenance/rebuildsearch.php ```

यह स्क्रिप्ट MediaWiki डेटा को Elasticsearch में इंडेक्स करेगी।

Elasticsearch क्वेरी DSL

Elasticsearch क्वेरी DSL एक शक्तिशाली भाषा है जिसका उपयोग डेटा को सर्च करने के लिए किया जा सकता है। क्वेरी DSL विभिन्न प्रकार के क्वेरी ऑपरेटर प्रदान करता है, जैसे कि `match`, `term`, `range`, और `bool`।

• **match क्वेरी:** एक या अधिक फ़ील्ड में एक विशिष्ट शब्द या वाक्यांश की खोज करता है।
• **term क्वेरी:** एक विशिष्ट फ़ील्ड में एक सटीक शब्द की खोज करता है।
• **range क्वेरी:** एक विशिष्ट फ़ील्ड में मानों की एक श्रेणी की खोज करता है।
• **bool क्वेरी:** कई क्वेरी को संयोजित करता है।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित क्वेरी "MediaWiki" शब्द वाले दस्तावेजों की खोज करती है:

```json {

 "query": {
   "match": {
     "content": "MediaWiki"
   }
 }

} ```

यह समझना महत्वपूर्ण है कि Elasticsearch क्वेरी DSL में कुशल क्वेरी लिखना सर्च परफॉर्मेंस को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है। सर्च परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइजेशन पर अधिक जानकारी के लिए।

Elasticsearch मैपिंग

मैपिंग Elasticsearch में डेटा प्रकारों को परिभाषित करती है। यह आपको यह निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है कि प्रत्येक फ़ील्ड को कैसे इंडेक्स और सर्च किया जाना चाहिए। Elasticsearch विभिन्न प्रकार के डेटा प्रकारों का समर्थन करता है, जैसे कि `text`, `keyword`, `date`, `integer`, और `float`।

मैपिंग को परिभाषित करने के लिए, आप Elasticsearch API का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित मैपिंग एक इंडेक्स में `title` और `content` फ़ील्ड को परिभाषित करती है:

```json {

 "mappings": {
   "properties": {
     "title": {
       "type": "text"
     },
     "content": {
       "type": "text"
     }
   }
 }

} ```

सही मैपिंग का चयन डेटा सर्च और विश्लेषण की दक्षता के लिए महत्वपूर्ण है। डेटा मॉडलिंग और स्कीमा डिजाइन के सिद्धांतों को समझना महत्वपूर्ण है।

Elasticsearch एनालिटिक्स

Elasticsearch न केवल सर्च के लिए, बल्कि एनालिटिक्स के लिए भी शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। आप एग्रीगेशन (aggregations) का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जैसे कि गिनती, योग, औसत और अधिकतम।

• **बकेट एग्रीगेशन:** डेटा को बकेट में समूहीकृत करता है।
• **मेट्रिक एग्रीगेशन:** डेटा पर सांख्यिकीय गणना करता है।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित एग्रीगेशन प्रत्येक उपयोगकर्ता द्वारा बनाए गए लेखों की संख्या की गणना करता है:

```json {

 "size": 0,
 "aggs": {
   "users": {
     "terms": {
       "field": "author"
     }
   }
 }

} ```

एग्रीगेशन के साथ, आप डेटा के रुझानों और पैटर्न को उजागर कर सकते हैं, जो व्यवसाय खुफिया और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोगी हो सकते हैं।

Elasticsearch का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

• **सही मैपिंग का उपयोग करें:** सुनिश्चित करें कि आपके डेटा प्रकारों के लिए सही मैपिंग का उपयोग किया गया है।
• **कुशल क्वेरी लिखें:** अनावश्यक खोजों से बचें और विशिष्ट क्वेरी ऑपरेटरों का उपयोग करें।
• **इंडेक्स को अनुकूलित करें:** इंडेक्स को अनुकूलित करने के लिए शार्डिंग और प्रतिकृति का उपयोग करें।
• **नियमित रूप से बैकअप लें:** डेटा हानि से बचाने के लिए अपने Elasticsearch डेटा का नियमित रूप से बैकअप लें।
• **Elasticsearch मॉनिटर करें:** प्रदर्शन समस्याओं की पहचान करने और उन्हें हल करने के लिए Elasticsearch मॉनिटर करें।

उन्नत विषय

• **शार्डिंग और प्रतिकृति:** डेटा को वितरित करने और स्केलेबिलिटी को बढ़ाने के लिए।
• **Elasticsearch की क्लस्टरिंग:** कई नोड्स को एक साथ जोड़कर एक क्लस्टर बनाना।
• **Elasticsearch सुरक्षा:** Elasticsearch क्लस्टर को सुरक्षित करना।
• **Kibana:** Elasticsearch डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण। Kibana डैशबोर्ड बनाना सीखना महत्वपूर्ण है।
• **Logstash:** विभिन्न स्रोतों से डेटा को Elasticsearch में इंडेक्स करने के लिए एक डेटा पाइपलाइन उपकरण। Logstash पाइपलाइन कॉन्फ़िगरेशन सीखना महत्वपूर्ण है।
• **Beats:** विभिन्न प्रकार के डेटा को Elasticsearch में भेजने के लिए हल्के डेटा शिपर्स।

बाइनरी ऑप्शंस के साथ समानताएं

हालांकि Elasticsearch और बाइनरी ऑप्शंस बहुत अलग क्षेत्र हैं, कुछ अवधारणाएं समान हैं। Elasticsearch में कुशल क्वेरी लिखना और सही मैपिंग का चयन करना बाइनरी ऑप्शंस में सही रणनीति का चयन करने के समान है। दोनों मामलों में, सफलता के लिए सावधानीपूर्वक योजना और विश्लेषण की आवश्यकता होती है। बाइनरी ऑप्शंस रणनीति और तकनीकी विश्लेषण का ज्ञान डेटा विश्लेषण में भी उपयोगी हो सकता है। वॉल्यूम विश्लेषण Elasticsearch में डेटा के आकार और वितरण को समझने में मदद कर सकता है। जोखिम प्रबंधन Elasticsearch डेटा की सुरक्षा और बैकअप के लिए महत्वपूर्ण है। मनी मैनेजमेंट Elasticsearch क्लस्टर के संसाधनों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने में मदद कर सकता है।

निष्कर्ष

Elasticsearch एक शक्तिशाली और बहुमुखी खोज और विश्लेषण इंजन है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए Elasticsearch प्रलेखन का एक व्यापक परिचय प्रदान करता है। MediaWiki 1.40 के साथ Elasticsearch को एकीकृत करके, आप अपनी वेबसाइट की सर्च क्षमताओं को बढ़ा सकते हैं और अपने डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। आगे की जानकारी के लिए, आधिकारिक Elasticsearch प्रलेखन देखें।

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