ElasticSearch: Всё, что нужно знать за 30 минут

[@trubnikov]

Один из лучший каналов про программное обеспечение.

[@hojamuhammetatdayew7475]

Было бы еще интересно послушать про: Clickhouse и Kubernetes. Спасибо за ваш труд!

[@andrey.nekrasov]

про кубернетес можно слушать лекции месяцами и этого будет мало. за 30 минут точно не уложиться :))

[@marashka6134]

Спасибо, очень полезное видео, монтаж, озвучка - все на уровне

[@temcodes]

Спасибо огромное, материал на высшем уровне и подается в идеальном формате!

[@arxonic]

Автор легенда, спасибо за детство 😭

[@xirade]

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.

[@Ololoshize]

Отличный канал. Жаль, что роликов мало, и я уже их все посмотрел. )

[@RomanChill]

Понятное и корректное объяснение, я понял абсолютно ВСЁ. Лайк подписка, без сомнений

[@8Masturbek228]

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.

[@olnytim]

будет здорово посмотреть Ваше видео про ELK stack имея знания и понимание работы elasticsearch. Спасибо за Ваш труд!)

[@fddf55ff]

Вот это концентрация полезности! Спасибо!

[@РоманИсаев-ы4ъ]

Шикарное видео, автору большой респект за работу и потраченное время

[@ugabuga-t7z]

Герои не носят плащи

[@RomaToshev]

Они их распахивают

[@maxgreenword8790]

Мужик - легенда, нужны ещё видосы!

[@PRO-pt6ew]

Лучшее видео по ELK что видел!

[@gioshio85]

Годный контент , интересно слушать и смотреть

[@evgeniisharaborin8071]

Спасибо большое, очень интересное видео) ждём продолжения 😊

[@TomHardy-shorts]

Спасибо большое. Необходимо продолжение данной темы

[@akeelow]

Привет. про шарды было бы очень интересно послушать!

[@riendlyf]

Це рівень ! Контент топчик. Інформація, якість подачі інформації, так тримати, гарний канал

[@agoo8292]

Хочу продолжение про шардирование. Спасибо.

[@НиколайВикторович-х3г]

Просто комментарий для продвижения видео этого замечательного человека.

[@monodever]

+ За продолжение, интересны детали и тонкости движка. Отличное раскрытие темы, спасибо

[@ВладимирГрачев-в4п]

Очень хочется продолжения! Спасибо за отличный контент

[@АлексейБатькович-з5т]

Блин, Супер штука!! Продолжению быть!

[@Waltraud-v1z]

Спасибо большое за видео, жду продолжения!)

[@nikit2232]

Спасибо за пример использования еластика! Круто бы про сам ELK послушать!

[@АлександрЗеленцов-с5ш]

Спасибо большое за видео, жду продолжения!)

[@vlad1668]

Про Kubernetes пожалуйста и спасибо за видео👋👋

[@wd_1]

Благодарю за такое прекрасное видео!

[@ISeenSky]

Спасибо за ролик , ждем продолжение!

[@SharK2]

Очень круто объясняешь, спасибо за качественный материал!

[@artemshumeiko]

Мощнейший видос ❤

[@Колпак-я7ц]

Обалденный инструмент! Просто нет слов, только неизмеримое желание применить где-нибудь😅

[@АртемЗеленов-л1р]

все четко и по делу 🔥

[@MirkoDragovich]

Ролик классный! Шардирование и реплицирование так же интересны

[@ДмитрийГомза]

Буду рад послушать продолжение, про шардирование и реплики.

[@deantek]

спасибо за видео, я хоть и фронтенд разраб, но пытаюсь в бек, очень досутпно и просто объясняешь))

[@SplashDmg2011]

Супер! Про ELK очень надо

[@perchik3830]

Мощно, спасибо друг.

[@ladukwek]

Очень полезно, спасибо

[@JuliaShadow1999]

Спасибо) очень полезно

[@Владимир-ц3л5ц]

Спасибо, крутые примеры!

[@lighter1080]

подача огонь🔥

[@derter2007]

Топ видео, спасибо автору!

[@bsisow]

Спасибо за видео! Хотелось бы более подробнее про поиск(конкретно интересует фасетный поиск) и оптимизация запросов на больших объемах документов, от 10млн. Спасибо!

[@igorjordan976]

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 ❤❤❤.

[@aizatgaz0]

давай elk за 30 минут, не могу дождаться :)

[@JeffandFantom]

Настолько подробно я ещё не встречал

[@blvlfl]

чувак, лайк подписка, очень классно рассказываешь 👍

[@iamk1nnyyy186]

Было бы интересно про Kubernetes

[@nickiskrov1860]

шарды, реплики, ранжирование - интересно ВСЁ !!❤

[@arturfrimu4161]

Хотим продолжение по шардированию и остальное 🎉спасибо

[@timur2887]

приятная речь, спасибо

[@PrimeraSkullStudio]

Спасибо за интересный и полезный ролик!) Лайкаю и подписываюсь

[@krutx]

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.

[@meteor_jam]

автор лучший. ещё бы рэббит

[@1984Nik1]

отличное видео

[@НиколайВикторович-х3г]

Хотелось бы ещё про Kubernetes

[@artemshumeiko]

Классный урок! Подскажите, какой микрофон используете?

[@suchkov-tech]

спасибо) микрофон Zoom H1n

[@НикитаЛяшкевич-й7ж]

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?

[@АлександрЯремчук-х1о]

Спасибо.

[@alexeyb.5370]

👍 thanks!

[@NikolayVerhovcev]

Привет 👋 у тебя есть углубленный курс по эластику? я б купил

[@Viktor-g2d9z]

спасибо!

[@aibardulatov]

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?

[@IliaS-s2e]

А ты хорош)

[@AlexGuess-q5r]

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.

[@nikpetrov4618]

Это очень интересно т.к есть на проекте

[@JackSadi]

Супер!

[@buggah1000]

В описании нет ссылки на видео основы докер. Кстати, спасибо за видео

[@vvvarvfx]

Классное видео, отлично сделано! Спасибо! А как вы выложили курс на Udemy, аккаунты РФ разве не блокируют?

[@suchkov-tech]

Спасибо! По поводу курса - сейчас я проживаю в Португалии возможно поэтому не блокируют, видимо аккаунт считается португальским

[@vvvarvfx]

@@suchkov-tech то есть вы Португальскую платежку прикрутили? Paypal?

[@suchkov-tech]

@@vvvarvfx Payoneer

[@user46475]

Спасибо за видео! Очень в тему, однако почему именно ElasticSearch, а не OpenSearch?

[@eliasbontiqa]

Запили курс по Go🙃🙃🙃 Пожаааалуйста!!!!

[@ЭдикИсаков-й6ж]

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?

[@saythe6393]

молодец

[@golotus]

Топ контент

[@masdaiable]

Давай про шардирование postgres

[@calmius24]

22:20 не понял, а где Зеленый слоник? видос пушечка кста

[@wickedtorpedo75]

❤❤❤

[@ivansamarkin6199]

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?

[@suchkov-tech]

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.

[@ivansamarkin6199]

@@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.

[@copypasta333]

Будет ли обзор Obsidian?

[@suchkov-tech]

вообще не планировал, так как не совсем в тематике канала, и кажется есть уже много хороших обзоров на этот инструмент

[@Mikhail-b9x]

Ого, если Postgresql обвесить elasticsearch и кучей других технологии то постгря становится наконец-то хоть чем-то похожим на монгодб

[@lonehunter9829]

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

[@FedorRasputin-v6i]

Идеальная подача. Нужен ролик по разбору кубера

[@cv462-l4x]

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.

[@zhangirmahmutov7369]

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.

[@iiiiii7503]

Реальный топ 1 фильм по запросу "зелёный" не нашел

[@alexeykolesnik8057]

но ведь постгрес содержит функционал для полнотекстового поиска..

[@romanmed9035]

если бы еще перейти на новую версию со старой в которой используются динамические поля с точкой в имени, что во всех новых версиях запрещено.

[@timef5059]

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?

[@suchkov-tech]

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.

[@ViktorPolyakov15]

Udemi не позволяет покупать курсы из России

[@olegilyin6002]

Где ты был в мои 19 лет, когда я всех сеньоров помидоров задолбал вопросами про этот эластик и что оно такое)

[@VeynShot]

У нас в страховой компании ElasticSearch

[@alexandershmonin5183]

Гет запрос с боди???

[@kawaikaino5277]

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

[@Drfgssw]

Велосипедом было твоё рождение, сходи почитай кабанчика для начала или хотя бы доку по эластику зачем и почему он нужен

[@alexeykochkin9257]

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.

[@РучнойХован]

что за накрутка комментариев?) ничего плохого про видео не говорю

[@СергейК-б6н]

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 😎😎😎

[@City__Walker]

Даже через LIKE %''зеленый" в поле title не найдет чет мне не верится

[@suchkov-tech]

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.

[@root-admin-youtube]

Слишком простое и чересчур подробное объяснение

[@vskarimjan]

Нижнее подчеркивание… а существует верхнее еще?