Крутое видео. Все по делу. Спасибо за акцент на преимуществах ES, наглядность и отсутствие воды. Если будете делать видео про ELK, разберите по возможности задачу поиска в журнале логов, т.к. это, как я понял, наиболее популярная задача для ELK.
Впервые вижу понятный разбор без лишней воды, спасибо за контент, автору респект! Мне бы хотелось узнать больше инфы по всем темам, которые не были затронуты, но упомянуты.
Спасибо, очень познавательно, я ещё смотрел на канале сельский джавист работу с elastic search там тоже хорошо рассказано про работу, но там больше нацеленно на логирование в logstasg. Я думал что elastic используется только для логирования, а оказывается ещё для оптимизации запроса поиска 👍👍👍👍. Не успеваю во всем практиковаться. Хорошо что есть вы что показываете интересный и актуальный материал ❤❤❤.
Спасибо за видео! Хотелось бы более подробнее про поиск(конкретно интересует фасетный поиск) и оптимизация запросов на больших объемах документов, от 10млн. Спасибо!
А ещё можно использовать postgres + ts vector + gin index. Всё равно не так удобно, как эластик, но это уже правда работает, в отличие от поиска по точному совпадению.
Спасибо за видео! На мой взгляд ELK - инструмент для поиска неточной информации... даже не знаю где это может пригодится и почему то же самое нельзя реализовать на обычной релационной базе данных, создав словарь различных форм слов. В последнем случае преимущество - использование надежных инструментов с настраиваемой логикой, а не логикой ELK.
Просто супер видео. Давай по редис, aws3 , kubernetis, mongo, spark, Cassandra, clickhouse и пр no SQL БД. Неужели у спринга нет из коробки интеграции с эластик?
Спасибо за видео. Автор подскажи пожалуйста, те запросы которые ты делал якобы кастомные, разве и через обычный sql не делается разве. Например получить товар по имени где именно содержатся слово "беспроводные" и так далее?
привет, спасибо за видео! подскажи пожалуйста, зачем после получения данных из поиска ходить в бд за всем остальным? и в твом примере, и в целом в списочных методах обычно не требуется полный набор данных об объекте, так почему бы не сунуть всё необходимое в индекс эластика?
Спасибо, очень круто обьяснил. Только не понял в какой момент нужно делать переиндексацию, т.е. как всегда поддерживать ES в актуальном согласованном состоянии, что-бы не было расхождений с реляционкой?
спасибо! по поводу того когда делать переиндексацию. После любого изменения данных (вставка, обновление, удаление) в реляционной базе данных необходимо выполнить обновление в Elasticsearch. В высоконагруженных системах это обычно делается асинхронно, например, через Kafka. То есть, когда происходит изменение в базе данных, соответствующее событие отправляется в Kafka, а одним из из консьюмеров этих сообщений является сервис, который отправляет запросы на обновление индекса в Elasticsearch.
@@suchkov-tech Спасибо за ответ. Я так и думал. Просто мне изначально показалось, что это весьма ресурсозатратно вот так вот постоянно после каждого изменения реляционки индексировать ES.
Как по мне, пример с PostgreSQL не совсем корректный, так как можно использовать GiST индекс и операторы схожести. И уже это сравнивать с ES, тогда было бы намного интереснее
Суть и как работать понятны, но осталось неясно, как elastic search всё это реализует внутри себя. Или я что-то прослушал? Вероятно, в нем своя No SQL база, плюс есть анализаторы, понимающие формы слов... Хотелось бы узнать про это, а не только как практически им пользоваться. А так видео хорошее, спасибо.
бро ну это нужно в гите смотреть , опен соурс. Так это в 30 минут не обьяснишь сам хотел писать поисковую систему но з@ебался решил еластик юзать. Разбиратся не обязателен.
Сделайте качественное сравнение elastic и pg_search плагина? Как можно называть like "глупым поиском"? Like - это поиск подстроки в строке, а не полнотекстовый поиск. Если принять это во внимание, то не остаётся плюсов у noSQL DB?
спасибо за комментарий! Только небольшая поправка - поиск не глупый, а наивный. Термин "наивный" обычно используется для описания простого, базового или неэффективного подхода к решению задачи, что вполне отражает поиск по подстроке. Вы правы, современные базы данных умеют в полнотекстовый поиск, и такая продвинутая СУБД как PostgreSQL не исключение. Однако, ElasticSearch предлагает гораздо более специализированные и оптимизированные возможности для работы с полнотекстовым поиском и анализом данных в реальном времени. При написании сценария я думал, стоит ли об этом говорить или нет, рассказывая про принцип единственной ответсвенности и прочее. Каждый компонент системы должен отвечать за свою конкретную задачу. PostgreSQL - это мощная реляционная база данных, которая прекрасно справляется с хранением структурированных данных и поддерживает различные типы запросов, включая полнотекстовый поиск. Однако, изначально она не предназначалась для этой задачи. ElasticSearch, напротив, создан именно для поиска и анализа данных. Это инструмент, оптимизированный под задачи быстрого поиска, работающий с большими объемами данных и поддерживающий различные функции связанные с поиском. Это делает ElasticSearch более подходящим для задач, связанных с полнотекстовым поиском, чем универсальная СУБД, как PostgreSQL.
Неужели нет "быстрых" поисковых способов полнотекстовых запросов к БД? Зачем тащить велосипед под названием "эластикСерч" Интересно посмотреть нагрузки при большом количестве чтений, как при этом эластик (в процентах) даст прирост производительности
Я короче понял, это elastic search как доп программа обрабатывает пользовательский поисковый запрос упрощает его чтобы получился эффективный запрос в бд и она бысро отдала информацию 😎😎😎
Нафига хранить документ в реляционной базе, если он так же хранится в эластике? И при этом ещё и морочиться с синхронизацией. Для любого SQL запроса есть свой аналог в эластике. Т.ч. можно для эластика построить аналог любого SQL-запроса, найти документ и взять его сразу в готовом виде из эластика, а не просто брать ID и бежать за документом в реляционную БД.
Добрый день! подстрока "зеленый" не содержится в тексте "зеленая миля" или "зеленая книга". Но если написать "зеленая" (в женском роде), то совпадения будут по названию, но пропадут из выдачи два других фильма.
Один из лучший каналов про программное обеспечение.
Было бы еще интересно послушать про: Clickhouse и Kubernetes. Спасибо за ваш труд!
про кубернетес можно слушать лекции месяцами и этого будет мало. за 30 минут точно не уложиться :))
Автор легенда, спасибо за детство 😭
будет здорово посмотреть Ваше видео про ELK stack имея знания и понимание работы elasticsearch. Спасибо за Ваш труд!)
Крутое видео. Все по делу. Спасибо за акцент на преимуществах ES, наглядность и отсутствие воды.
Если будете делать видео про ELK, разберите по возможности задачу поиска в журнале логов, т.к. это, как я понял, наиболее популярная задача для ELK.
Впервые вижу понятный разбор без лишней воды, спасибо за контент, автору респект! Мне бы хотелось узнать больше инфы по всем темам, которые не были затронуты, но упомянуты.
Спасибо огромное, материал на высшем уровне и подается в идеальном формате!
Понятное и корректное объяснение, я понял абсолютно ВСЁ. Лайк подписка, без сомнений
Вот это концентрация полезности! Спасибо!
Герои не носят плащи
Они их распахивают
Обалденный инструмент! Просто нет слов, только неизмеримое желание применить где-нибудь😅
Спасибо большое. Необходимо продолжение данной темы
Шикарное видео, автору большой респект за работу и потраченное время
Просто комментарий для продвижения видео этого замечательного человека.
Про Kubernetes пожалуйста и спасибо за видео👋👋
Мужик - легенда, нужны ещё видосы!
Привет. про шарды было бы очень интересно послушать!
Отличный канал. Жаль, что роликов мало, и я уже их все посмотрел. )
спасибо за видео, я хоть и фронтенд разраб, но пытаюсь в бек, очень досутпно и просто объясняешь))
Хочу продолжение про шардирование. Спасибо.
давай elk за 30 минут, не могу дождаться :)
Ролик классный! Шардирование и реплицирование так же интересны
Спасибо за пример использования еластика! Круто бы про сам ELK послушать!
шарды, реплики, ранжирование - интересно ВСЁ !!❤
+ За продолжение, интересны детали и тонкости движка. Отличное раскрытие темы, спасибо
Спасибо, очень познавательно, я ещё смотрел на канале сельский джавист работу с elastic search там тоже хорошо рассказано про работу, но там больше нацеленно на логирование в logstasg. Я думал что elastic используется только для логирования, а оказывается ещё для оптимизации запроса поиска 👍👍👍👍. Не успеваю во всем практиковаться. Хорошо что есть вы что показываете интересный и актуальный материал ❤❤❤.
Спасибо за видео! Хотелось бы более подробнее про поиск(конкретно интересует фасетный поиск) и оптимизация запросов на больших объемах документов, от 10млн. Спасибо!
Очень хочется продолжения! Спасибо за отличный контент
А ещё можно использовать postgres + ts vector + gin index. Всё равно не так удобно, как эластик, но это уже правда работает, в отличие от поиска по точному совпадению.
Буду рад послушать продолжение, про шардирование и реплики.
Лучшее видео по ELK что видел!
Спасибо большое, очень интересное видео) ждём продолжения 😊
Очень полезно, спасибо
Очень круто объясняешь, спасибо за качественный материал!
Супер! Про ELK очень надо
Годный контент , интересно слушать и смотреть
Спасибо) очень полезно
Блин, Супер штука!! Продолжению быть!
Спасибо большое за видео, жду продолжения!)
Настолько подробно я ещё не встречал
Спасибо за ролик , ждем продолжение!
Спасибо большое за видео, жду продолжения!)
Было бы интересно про Kubernetes
Хотим продолжение по шардированию и остальное 🎉спасибо
Благодарю за такое прекрасное видео!
Спасибо, крутые примеры!
Мощно, спасибо друг.
Це рівень ! Контент топчик. Інформація, якість подачі інформації, так тримати, гарний канал
все четко и по делу 🔥
приятная речь, спасибо
Спасибо за видео! На мой взгляд ELK - инструмент для поиска неточной информации... даже не знаю где это может пригодится и почему то же самое нельзя реализовать на обычной релационной базе данных, создав словарь различных форм слов. В последнем случае преимущество - использование надежных инструментов с настраиваемой логикой, а не логикой ELK.
Привет 👋 у тебя есть углубленный курс по эластику? я б купил
автор лучший. ещё бы рэббит
Просто супер видео. Давай по редис, aws3 , kubernetis, mongo, spark, Cassandra, clickhouse и пр no SQL БД. Неужели у спринга нет из коробки интеграции с эластик?
Хотелось бы ещё про Kubernetes
Мощнейший видос
❤
подача огонь🔥
Спасибо за видео. Автор подскажи пожалуйста, те запросы которые ты делал якобы кастомные, разве и через обычный sql не делается разве. Например получить товар по имени где именно содержатся слово "беспроводные" и так далее?
Топ видео, спасибо автору!
Спасибо за видео! Очень в тему, однако почему именно ElasticSearch, а не OpenSearch?
отличное видео
Это очень интересно т.к есть на проекте
привет, спасибо за видео! подскажи пожалуйста, зачем после получения данных из поиска ходить в бд за всем остальным? и в твом примере, и в целом в списочных методах обычно не требуется полный набор данных об объекте, так почему бы не сунуть всё необходимое в индекс эластика?
чувак, лайк подписка, очень классно рассказываешь 👍
Спасибо, очень круто обьяснил. Только не понял в какой момент нужно делать переиндексацию, т.е. как всегда поддерживать ES в актуальном согласованном состоянии, что-бы не было расхождений с реляционкой?
спасибо! по поводу того когда делать переиндексацию. После любого изменения данных (вставка, обновление, удаление) в реляционной базе данных необходимо выполнить обновление в Elasticsearch. В высоконагруженных системах это обычно делается асинхронно, например, через Kafka. То есть, когда происходит изменение в базе данных, соответствующее событие отправляется в Kafka, а одним из из консьюмеров этих сообщений является сервис, который отправляет запросы на обновление индекса в Elasticsearch.
@@suchkov-tech Спасибо за ответ. Я так и думал. Просто мне изначально показалось, что это весьма ресурсозатратно вот так вот постоянно после каждого изменения реляционки индексировать ES.
Спасибо.
В описании нет ссылки на видео основы докер. Кстати, спасибо за видео
Классный урок! Подскажите, какой микрофон используете?
спасибо) микрофон Zoom H1n
спасибо!
Классное видео, отлично сделано! Спасибо! А как вы выложили курс на Udemy, аккаунты РФ разве не блокируют?
Спасибо! По поводу курса - сейчас я проживаю в Португалии возможно поэтому не блокируют, видимо аккаунт считается португальским
@@suchkov-tech то есть вы Португальскую платежку прикрутили? Paypal?
@@vvvarvfx Payoneer
Супер!
👍 thanks!
Давай про шардирование postgres
Ого, если Postgresql обвесить elasticsearch и кучей других технологии то постгря становится наконец-то хоть чем-то похожим на монгодб
А ты хорош)
Запили курс по Go🙃🙃🙃 Пожаааалуйста!!!!
молодец
Будет ли обзор Obsidian?
вообще не планировал, так как не совсем в тематике канала, и кажется есть уже много хороших обзоров на этот инструмент
Как по мне, пример с PostgreSQL не совсем корректный, так как можно использовать GiST индекс и операторы схожести. И уже это сравнивать с ES, тогда было бы намного интереснее
Суть и как работать понятны, но осталось неясно, как elastic search всё это реализует внутри себя. Или я что-то прослушал? Вероятно, в нем своя No SQL база, плюс есть анализаторы, понимающие формы слов... Хотелось бы узнать про это, а не только как практически им пользоваться. А так видео хорошее, спасибо.
бро ну это нужно в гите смотреть , опен соурс. Так это в 30 минут не обьяснишь сам хотел писать поисковую систему но з@ебался решил еластик юзать. Разбиратся не обязателен.
Топ контент
22:20 не понял, а где Зеленый слоник? видос пушечка кста
❤❤❤
Идеальная подача. Нужен ролик по разбору кубера
Сделайте качественное сравнение elastic и pg_search плагина? Как можно называть like "глупым поиском"? Like - это поиск подстроки в строке, а не полнотекстовый поиск. Если принять это во внимание, то не остаётся плюсов у noSQL DB?
спасибо за комментарий! Только небольшая поправка - поиск не глупый, а наивный. Термин "наивный" обычно используется для описания простого, базового или неэффективного подхода к решению задачи, что вполне отражает поиск по подстроке.
Вы правы, современные базы данных умеют в полнотекстовый поиск, и такая продвинутая СУБД как PostgreSQL не исключение. Однако, ElasticSearch предлагает гораздо более специализированные и оптимизированные возможности для работы с полнотекстовым поиском и анализом данных в реальном времени.
При написании сценария я думал, стоит ли об этом говорить или нет, рассказывая про принцип единственной ответсвенности и прочее. Каждый компонент системы должен отвечать за свою конкретную задачу. PostgreSQL - это мощная реляционная база данных, которая прекрасно справляется с хранением структурированных данных и поддерживает различные типы запросов, включая полнотекстовый поиск. Однако, изначально она не предназначалась для этой задачи. ElasticSearch, напротив, создан именно для поиска и анализа данных. Это инструмент, оптимизированный под задачи быстрого поиска, работающий с большими объемами данных и поддерживающий различные функции связанные с поиском. Это делает ElasticSearch более подходящим для задач, связанных с полнотекстовым поиском, чем универсальная СУБД, как PostgreSQL.
Реальный топ 1 фильм по запросу "зелёный" не нашел
Udemi не позволяет покупать курсы из России
но ведь постгрес содержит функционал для полнотекстового поиска..
если бы еще перейти на новую версию со старой в которой используются динамические поля с точкой в имени, что во всех новых версиях запрещено.
Где ты был в мои 19 лет, когда я всех сеньоров помидоров задолбал вопросами про этот эластик и что оно такое)
Гет запрос с боди???
У нас в страховой компании ElasticSearch
Неужели нет "быстрых" поисковых способов полнотекстовых запросов к БД? Зачем тащить велосипед под названием "эластикСерч"
Интересно посмотреть нагрузки при большом количестве чтений, как при этом эластик (в процентах) даст прирост производительности
Велосипедом было твоё рождение, сходи почитай кабанчика для начала или хотя бы доку по эластику зачем и почему он нужен
Я короче понял, это elastic search как доп программа обрабатывает пользовательский поисковый запрос упрощает его чтобы получился эффективный запрос в бд и она бысро отдала информацию 😎😎😎
Нафига хранить документ в реляционной базе, если он так же хранится в эластике? И при этом ещё и морочиться с синхронизацией. Для любого SQL запроса есть свой аналог в эластике. Т.ч. можно для эластика построить аналог любого SQL-запроса, найти документ и взять его сразу в готовом виде из эластика, а не просто брать ID и бежать за документом в реляционную БД.
Даже через LIKE %''зеленый" в поле title не найдет чет мне не верится
Добрый день! подстрока "зеленый" не содержится в тексте "зеленая миля" или "зеленая книга". Но если написать "зеленая" (в женском роде), то совпадения будут по названию, но пропадут из выдачи два других фильма.
что за накрутка комментариев?) ничего плохого про видео не говорю
Movie 43 лучше
Нижнее подчеркивание… а существует верхнее еще?
да обычно потому что всё уже изучено.. там учить то нечего
Слишком простое и чересчур подробное объяснение