Elasticsearch #2 — Temel Konseptler ve İlk Adımlar

Merhaba! Elasticsearch serisinin ikinci bölümüyle karşınızdayım. İlk bölümde Elasticsearch’ın ne olduğu, neden popüler olduğu ve nasıl çalıştığı hakkında genel bir bilgi vermiştik. Bu bölümde ise temel konseptler üzerine eğilecek ve basit bir Elasticsearch örneği ile başlangıç yapacağız.

Temel Konseptler

1. Node: Bir Elasticsearch kurulumunun tek bir öğesine node denir. Her node, bir UUID (Evrensel Benzersiz Tanımlayıcı) tarafından tanımlanır.

2. Cluster: Birden fazla node’un bir araya gelmesiyle oluşan yapıya cluster denir. Bir cluster, tüm verileri saklar ve tüm indeksleme ve arama yeteneklerini sağlar.

3. Index: Elasticsearch’ta veriler belirli bir yapıda (index) saklanır. Bu yapı, belirli bir mapping şemasına sahiptir ve belgeler için benzersiz bir tanımlayıcıya sahiptir.

4. Shard: Elasticsearch, veri ölçeklendirmesini sağlamak için indexleri shard’lara böler. Shard, bir indexin alt kümesidir ve temelde bir bağımsız “index” olarak düşünülebilir.

5. Replica: Bir shard’ın kopyasıdır ve yüksek kullanılabilirlik için kullanılır. Bir ana shard (orijinal shard) ve birkaç replika shard olabilir.

İlk Adımlar

Elasticsearch’ı daha iyi anlamak için basit bir örneğe göz atalım.

1. Elasticsearch Kurulumu: Elasticsearch’ı resmi sitesinden indirebilirsiniz. ZIP veya TAR.GZ formatında indirilen dosyayı çıkardıktan sonra bin/elasticsearch komutuyla başlatılabilir.

2. İlk Index’inizi Oluşturma:

PUT /ilk-index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

Bu komut, adı ‘ilk-index’ olan ve temel ayarları belirlediğimiz bir index oluşturur.

3. Veri Ekleme:

POST /ilk-index/_doc/
{
  "isim": "Cenker",
  "soyisim": "Kumlucalı",
  "yas": 21
}

Bu komut, belirttiğimiz index’e belirttiğimiz veriyi ekler.

4. Veri Arama:

GET /ilk-index/_search?q=isim:Cenker

Bu komut, belirttiğimiz index’te “Ahmet” ismine sahip verileri arar.

Elasticsearch’ın gücü, sadece bu temel özelliklerde değil, karmaşık sorgu yeteneklerinde ve yüksek ölçeklenebilirlikte yatmaktadır. İlerleyen bölümlerde, bu yetenekleri daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Sonuç

Elasticsearch serisinin bu bölümünde, temel konseptleri öğrendik ve basit bir örnek üzerinden Elasticsearch’ın nasıl çalıştığını gördük. Sıradaki bölümde, daha karmaşık sorgu yapıları, filtreleme teknikleri ve Elasticsearch’ta veri analizi konularına değineceğiz.

Her türlü soru ve geri dönüş için lütfen bana ulaşın. Hepinize keyifli okumalar dilerim! 🚀