Elasticsearch: aggregazioni a bucket [parte 1]

Con le aggregazioni a bucket di Elasticsearch possiamo creare gruppi di documenti. In questo articolo ci concentreremo principalmente sulle aggregazioni basate sui campi di tipo keyword presenti negli indici. Utilizzeremo diversi esempi per capire le principali differenze tra le funzioni di aggregazione disponibili.

Elasticsearch: aggregazioni metriche

Oltre alla ricerca testuale, Elasticsearch permette di effettuare analisi sui dati mediante le aggregazioni. Tra le varie tipologie di aggregazione disponibili quelle metriche sono orientate proprio a calcolare statistiche su uno o più campi. Mediante degli esempi vedremo quali informazioni possiamo estrarre con questa tipologia di aggregazione.

Elasticsearch: le tipologie di aggregazione

Elasticsearch è un database NoSQL molto utilizzato per sviluppare motori di ricerca grazie alle sue capacità di indicizzare in modo opportuno i testi. Ma non si ferma solo a questo. Grazie alle aggregazioni, Elasticsearch può essere utilizzato per analizzare i dati ed estrarre statistiche da grandi moli di dati. Scopriamo questa sua funzionalità che è alla base di molte visualizzazioni usate da Kibana.

Elasticsearch: join e query bonus

Elasticsearch è un database NoSQL molto valido per effettuare ricerche efficienti su dati testuali e strutturati. Nonostante ciò, non supporta nativamente il join tra documenti. Esistono però delle query che, mediante una definizione dello schema appropriata, permettono di effettuare ricerche su documenti correlati tra di loro. Scopriremo come scrivere le query di join e anche alcune query particolari che potrebbero essere utili nei nostri progetti.

Elasticsearch: query compound

Elasticsearch offre uno strumento molto valido per effettuare ricerche semplici ma anche complesse. In questo articolo capiremo come inserire più condizioni nella stessa query e modificare il calcolo dello score in base a funzioni personalizzate e ad i valori dei dati.

Elasticsearch: uso delle term query

Elasticsearch offre uno strumento molto valido non solo per le ricerche testuali, ma anche per i dati strutturati. In questo articolo capiremo come interrogare i campi strutturati mediante le query term. Le varie tipologie di query ci permetteranno di raffinare le ricerche per i nostri progetti futuri.

Elasticsearch: uso delle match query

Elasticsearch offre uno strumento molto valido per le ricerche testuali. In questo articolo inizieremo a capire come interrogare i campi testuali mediante le query match. Le varie tipologie di query ci permetteranno di raffinare le ricerche per i nostri progetti futuri.

ElasticSearch 8: novità della nuova versione

Elastisearch è un database NoSQL utilizzato principalmente per la costruzione di motori di ricerca. Infatti, grazie all’integrazione di Apache Lucene permette di indicizzare in modo opportuno documenti testuali ed effettuare ricerche molto accurate. La nuova release introduce alcune novità e miglioramenti rispetto alla versione 7.

Kibana: costruire la propria dashboard

Con Kibana è possibile costruire dashboard personalizzate per visualizzare in maniera opportuna i nostri dati. Esistono diverse tipologia di visualizzazione tra cui i grafici a torta, i grafici a barre e le mappe geografiche. In questo tutorial scopriremo come costruire una dashboard personalizzata partendo dall’inserimento dei dati.

Kibana: esploriamo i dati

Kibana, il tool di data visualization di ELK Stack, offre diverse metodologie per rappresentare graficamente ed esplorare i dati. Grazie ad alcuni dati di esempio si possono comprendere al meglio le potenzialità di questo strumento. In questo tutorial ne scopriremo alcune.