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実践！Elasticsearch + Sudachi を用いた全文検索エンジン
- 1. 【渋谷・大阪】GMO次世代勉強会 Elasticsearchを実業務に適用してみた 実践‼ Elasticsearch + Sudachi を用いた 全文検索エンジン構築 GMOインターネット 次世代システム研究室
- 9. 目的・背景 8 業務：Elasticsearch で全文検索システム構築 実際に動くものを作る過程を 業務への適用例を交えて紹介 様々なバージョン の情報が混在 試行錯誤 が必要 大規模すぎる例 が多い
- 13. ⚫ Elasticsearch の紹介 ⚫ Elasticsearch のアーキテクチャ ⚫ データの登録・検索 12 基礎編
- 18. Elasticsearch 17 全文検索エンジン 複数の文書 の 全文 を対象に 特定のキーワード を検索するソフトウェア ドキュメント検索やログ蓄積・集計・分析に活用
- 19. Elasticsearch 18 Elastic 社が開発 2010 年リリース 最新版は 7.0.0（4/11 現在） Apache 2.0 ライセンスの OSS 有償オプション X-Pack （監視や機械学習の機能を提供）
- 20. RDBとの違い 19 RDB 全文検索エンジン 重要視 トランザクション スケーラビリティ インタフェース SQL（汎用性） 検索特化クエリ 検索結果 全件取得 スコアリング データを蓄積するのは同じ
- 21. RDBとの違い 20 RDB 全文検索エンジン 重要視 トランザクション スケーラビリティ インタフェース SQL（汎用性） 検索特化クエリ 検索結果 全件取得 スコアリング 用途が全く異なる 使いどころを見極める
- 22. Solr との違い 21 Solr Elasticsearch 基盤 Apache Lucene Apache Lucene クラスタ Apache ZooKeeper 起動するだけ クエリ Key=Value DSL 実績と信頼がある 企業により開発 採用例増えてる
- 23. Solr との違い 22 Solr Elasticsearch 基盤 Apache Lucene Apache Lucene クラスタ Apache ZooKeeper 起動するだけ クエリ Key=Value DSL 実績と信頼がある 企業により開発 採用例増えてる
- 24. ⚫ Elasticsearch の紹介 ⚫ Elasticsearch のアーキテクチャ ⚫ データの登録・検索 23 基礎編
- 26. Elasticsearch のアーキテクチャ 25 Index Index RDB のテーブルに相当 Document 1 / Field1:abc Field2:123 Field3:3/25 Document 2 / Field1:あお Field2:56 Field3:12/21 Document RDB のレコードに相当 Mapping フィールドの定義 Mapping Field1:text Field2:integer Field3:date
- 27. Elasticsearch のアーキテクチャ 26 Type Elasticsearch 7～8 系で廃止予定 名前を _doc とすることが推奨されている Index _doc Document 1 / Field1:abc Field2:123 Field3:3/25 Document 2 / Field1:あお Field2:56 Field3:12/21 Mapping Field1:text Field2:integer Field3:date
- 28. Elasticsearch のアーキテクチャ 27 いまから使うならこのイメージでOK Index Document 1 / Field1:abc Field2:123 Field3:3/25 Document 2 / Field1:あお Field2:56 Field3:12/21 Mapping Field1:text Field2:integer Field3:date
- 29. Elasticsearch のアーキテクチャ 28 ニュース記事の例 news ID 001 / Title:渋滞予測 Body:大和TN 30km … ID 002 / Title:関東で桜満開 Body: … Published: 3/29 Mapping Title:text Body:text Published:date
- 33. Elasticsearch のアーキテクチャ 32 Index Field1: ABC Field2:1234 Field3:XYZ Filed 2 は数値のつもり Field1:text Field2:text Field3:text マッピング生成
- 34. Elasticsearch のアーキテクチャ 33 Index Field2 を集計！ text を集計……？ Field1:text Field2:text Field3:text マッピング生成
- 36. Elasticsearch のアーキテクチャ 35 Index のディスク上の実体 Index Document 1 Document 2 Document 3 Shard Shard
- 37. Elasticsearch のアーキテクチャ 36 任意の数に分割可能 Shard 1 Shard 2 Shard 3 Shard 4 Index Document 1 Document 2 Document 3
- 38. Elasticsearch のアーキテクチャ 37 Index Document 1 Document 2 Document 3 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Shard の複製 任意の数作成可能 Replica
- 39. Elasticsearch のアーキテクチャ 38 ノード ノード ノード Index Index 複数ノードに分割して配置
- 41. ⚫ Elasticsearch の紹介 ⚫ Elasticsearch のアーキテクチャ ⚫ データの登録・検索 40 基礎編
- 42. Elasticsearch の登録・検索 41 REST API POST /{index名}/_doc PUT /{index名}/_doc/{ID} GET /{index名}/_doc/{ID} DELETE /{index名}/_doc/{ID} BULK API POST /_bulk ※JSON で詳細指定
- 44. Elasticsearch の登録・検索 43 りんごの旬である 秋から冬にかけて～ これらのドキュメントを登録したい パイの具としては りんごを砂糖で煮た～ ID : 1 ID : 2 単語を拾う りんご 秋 冬 パイ りんご 砂糖
- 45. Elasticsearch の登録・検索 44 りんごの旬である 秋から冬にかけて～ このままだと ID → 単語 パイの具としては りんごを砂糖で煮た～ ID : 1 ID : 2 りんご 秋 冬 パイ りんご 砂糖
- 46. Elasticsearch の登録・検索 45 りんごの旬である 秋から冬にかけて～ 単語 → ID の表をつくる パイの具としては りんごを砂糖で煮た～ ID : 1 ID : 2 りんご 1, 2 秋 1 冬 1 パイ 2 砂糖 2 転置インデックス
- 47. 転置インデックスによる検索 46 りんご で検索！ りんご 1, 2 秋 1 冬 1 パイ 2 砂糖 2 りんごの旬である 秋から冬にかけて～ パイの具としては りんごを砂糖で煮た～ 2件ヒット
- 49. Elasticsearch の Analyzer 48 検索・登録時の流れ Char filter Tokenizer Token filter Token
- 50. Elasticsearch の Analyzer 49 検索・登録時の流れ Char filter Tokenizer Token filter Token 大文字小文字正規化・タグ除去など 形態素解析により分割 正規化やストップワード除去
- 51. Elasticsearch の Analyzer 50 検索・登録時の流れ Char filter Tokenizer Token filter Token Analyzer 大文字小文字正規化・タグ除去など 形態素解析により分割 正規化やストップワード除去
- 52. Elasticsearch の Analyzer 51 デフォルトでは 日本語の処理が非力 プラグインを追加して対応！ ⚫ Kuromoji ⚫ Sudachi ⚫ ICU Analysis plugin
- 54. ⚫ 実際に動くものをつくってみる ⚫ パフォーマンスチューニング ⚫ ガベージコレクション 53 入門編
- 56. データを用意する 55 日本語版 Wikipedia のダンプを使う ノートページ、利用者ページを除く最新版の各ページ 約 11 GB 230万件 ⚫ 記事 ID ⚫ タイトル ⚫ 本文 の 3 つを利用 更新は不要（検索のみ）
- 57. Elasticsearch 構築 56 ⚫ ConoHa 8GB ⚫ CentOS 7.6 64bit ⚫ Oracle JDK 1.8.0 201 ⚫ Elasticsearch 6.6.0 非クラスタ構成（1ノード） Java 8 系の最新版が推奨 公式の Docker Image は Java 11…… Support Matrix を見ると対応している模様
- 58. インストール 57 yum install –y elasticsearch 導入はとても簡単（公式ドキュメント参照）
- 59. インストール 58 Elasticsearch が使えるメモリの設定 /etc/elasticsearch/jvm.options -Xms4g –Xmx4g 物理メモリの半分が上限 今回は 8GB インスタンス
- 60. 形態素解析エンジン 59 Sudachi 株式会社ワークスアプリケーションズが開発 他の形態素解析エンジンと比べて…… ⚫ 継続的なメンテナンス 6.7.1まで対応済み ⚫ 最新の辞書（新語対応 例: PayPay TikTok） ⚫ 複数の分割単位の併用 https://qiita.com/sorami/items/99604ef105f13d2d472b カンヌ / 国際 / 映画 / 祭 カンヌ / 国際 / 映画祭 カンヌ国際映画祭
- 61. インストール 60 Sudachi プラグインは GitHub の ZIP を使う 古いバージョン向けの SNAPSHOT はバグフィックスが適用されていないことがある
- 62. インストール 61 プラグインをインストール elasticsearch-plugin install file://path-to-sudachi-zip 辞書の配置などはドキュメントを参照
- 63. Index 設計 62 Analyzer Char filter ⚫ icu_normalizer：大文字小文字など Tokenizer ⚫ sudachi-tokenizer (search mode) Token filter ⚫ sudachi_part_of_speech：品詞除外 ⚫ sudachi_ja_stop：ストップワード除外
- 64. Index 設計 63 Mapping Title:text Body:text の 2 つのみ。記事 ID は Document の ID に設定する。 Shard / Replica 数 1 ノード構成なので Shard 1 / Replica 0
- 66. デモ 65
- 67. デモ 66 動いた！
- 68. パフォーマンスを測ってみる 67 10 QPS で 1,000 件の検索クエリを飛ばす Tester Elasticsearch 平均レスポンスタイムを計測
- 69. パフォーマンスを測ってみる 68 10 QPS で 1,000 件の検索クエリを飛ばす Tester Elasticsearch 平均レスポンスタイムを計測 平均：129 ms
- 70. ⚫ 実際に動くものをつくってみる ⚫ パフォーマンスチューニング ⚫ ガベージコレクション 69 入門編
- 71. パフォーマンス向上 70 RDB 全文検索エンジン 重要視 トランザクション スケーラビリティ インタフェース SQL（汎用性） 検索特化クエリ 検索結果 全件取得 スコアリング
- 72. パフォーマンス向上 71 Solr Elasticsearch 基盤 Apache Lucene Apache Lucene クラスタ Apache ZooKeeper 起動するだけ クエリ Key=Value DSL 実績と信頼がある 企業により開発 採用例増えてる
- 74. チューニングできそうなもの 73 ⚫ マッピング・検索クエリ ⚫ 更新時フラッシュ ⚫ レプリカ数・シャード数
- 75. チューニングできそうなもの 74 ⚫ マッピング・検索クエリ → もともと単純 ⚫ 更新時フラッシュ → 更新なし ⚫ レプリカ数・シャード数 → シングルノード
- 76. チューニングできそうなもの 75 ⚫ マッピング・検索クエリ → もともと単純 ⚫ 更新時フラッシュ → 更新なし ⚫ レプリカ数・シャード数 → シングルノード 何ができるの？
- 77. メモリチューニング 76
- 78. メモリチューニング 77 Shard ファイル /var/lib/elasticsearch/ 高頻度で Shard ファイルにアクセス Elasticsearch
- 79. メモリチューニング 78 ファイルシステムキャッシュが重要 Elasticsearch が使用 空きメモリ 8GB4GB 空き領域は OS がキャッシュに利用 Elasticsearch が使用 OSのキャッシュ 8GB4GB
- 80. メモリチューニング 79 ファイルシステムキャッシュが重要 Elasticsearch が使用 OSのキャッシュ 8GB4GB Shard ファイル /var/lib/elasticsearch/
- 82. メモリチューニング 81 ファイルシステムキャッシュを増やす Elasticsearch にかかる負荷を考慮しつつ メモリの割り当てを減らす -Xms4g -Xmx4g -Xms1g -Xmx1g
- 84. Elasticsearch のメモリ使用量 83 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 観察してみる
- 85. Elasticsearch のメモリ使用量 84 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 Eden がいっぱいになってGC動作
- 86. Elasticsearch のメモリ使用量 85 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 ほとんど解放される
- 87. Elasticsearch のメモリ使用量 86 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 無駄！！！
- 89. ⚫ 実際に動くものをつくってみる ⚫ パフォーマンスチューニング ⚫ ガベージコレクション 88 入門編
- 90. ガベージコレクション 89 /etc/elasticsearch/jvm.options -XX:+UseConcMarkSweepGC CMS-GC を使う オプションで アルゴリズムを指定可能
- 91. CMS-GC 90 Concurrent Mark-Sweep Garbage Collection ⚫ Young 領域の解放 アプリケーションスレッドは停止 ⚫ Old 領域の解放 アプリケーションスレッドと並列動作
- 92. ヒープ：Javaが使うメモリ の構造 91 Young 領域 Old 領域 Eden Survivor 0 Survivor 1 寿命の短いオブジェクト 寿命の長いオブジェクト 新規に作られた 作られてから時間が経った
- 93. CMS-GC 92 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 新規オブジェクトは Eden に入る
- 94. CMS-GC 93 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 いっぱいになりました
- 95. CMS-G 94 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 Young GC Survivor / Old に移動 不要なオブジェクトは消滅
- 96. CMS-GC 95 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 アプリケーションスレッド停止 Stop The World
- 97. CMS-GC 96 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 いっぱいになってきました
- 98. CMS-GC 97 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 Concurrent Cycle Old 領域内の不要オブジェクトを解放 アプリケーションと並列に動作
- 99. GCの動作をチューニングしたい 98 Young GC > CMS GC STW があるので 頻度を減らしたい 動作の回数
- 100. Elasticsearch のメモリ使用量 99 Young 領域 Old 領域 Eden 空間 S0 S1 こうすれば頻度減
- 101. デモ 100 -Xms1g –Xmx1g # メモリ割り当てを減らした -XX:NewSize=600M # Young を多くする -XX:SurvivorRatio=20 # Eden を多くする ※やや極端な設定 メモリ割り当てを減らして Eden 多め jvm.options を以下のように設定
- 103. デモまとめ 102 Default Tuned Java オプション -Xms4g –Xmx4g -Xms1g –Xmx1g -XX:NewSize=600M -XX:SurvivorRatio=20 ※やや極端な設定 GC Young GC が頻発 Young GC の頻発を抑止 （メモリ4G時と同等） CMS GC の動作が増加 レスポンスタイム短縮
- 104. メモリチューニング TIPS 103 ⚫ ヒープ割り当ては多ければ良いわけではない ⚫ Concurrent Cycle はスループットが低下する Eden 多めのチューニングが逆効果の場合も…… G1GCという手も…… ⚫ Java 9 からデフォルトの新しい GC ⚫ 最新版のElasticsearch も対応 ⚫ 要検証
- 106. ⚫ Elasticsearch 導入前の課題 ⚫ 課題解決のための Index 設計 ⚫ クラスタ構成とノードの役割 ⚫ クラスタ設計 ⚫ Index と Alias ⚫ Snapshot 105 実践編
- 111. ⚫ Elasticsearch 導入前の課題 ⚫ 課題解決のための Index 設計 ⚫ クラスタ構成とノードの役割 ⚫ クラスタ設計 ⚫ Index と Alias ⚫ Snapshot 110 実践編
- 112. 格納すべきデータ 111 ⚫ 商品名 ⚫ 商品概要 ⚫ 商品説明 ⚫ 商品説明（モバイル版） ⚫ 価格 ⚫ カテゴリ ⚫ 各種フラグ類（クレジットカード対応など）
- 113. 検索の要件 112 ⚫ 商品名 ⚫ 商品概要 ⚫ 商品説明 ⚫ 商品説明（モバイル版） ⚫ 価格 ⚫ カテゴリ ⚫ 各種フラグ類（クレジットカード対応など） 全文検索の対象 ソート・しぼり込み
- 114. 検索の要件 113 検索時の重みづけ 商品名 ≫ その他 で重みづけ 商品名 USBケーブル 説明文 プリンタ対応 商品名 プリンタ 説明文 USB対応 ≫ 「USB」で検索をした場合
- 115. Index の設計 114 全文検索の対象フィールド copy_to を用いて検索用フィールドにコピー 商品名 ⚫ search_name Sudachi search モードを使用 ⚫ search_name_kana Token filter に sudachi_readingform ⚫ search_name_2g 2-Gram Analyzer を使用
- 116. Index の設計 115 全文検索の対象フィールド copy_to を用いて検索用フィールドにコピー 半生 讃岐うどん ⚫ search_name 半生 / 讃岐 / うどん ⚫ search_name_kana はんなま / さぬき / うどん ⚫ search_name_2g 半生 / 生讃 / 讃岐 / 岐う / うど / どん
- 117. Index の設計 116 全文検索の対象フィールド copy_to を用いて検索用フィールドにコピー ⚫ search_body Sudachi search モード 説明 説明（モバイル） 概要 “search_body”: [“ABC”, “def”, “あいうえお”] 各要素に対して自動で検索
- 118. Index の設計 117 全文検索の対象フィールド copy_to を用いて検索用フィールドにコピー ⚫ search_body Sudachi search モード コシのある～ 本場の味！～ 半生麺です “search_body”: [“半生 / 麺”, “コシ/～”, “本場/～”]
- 119. Index の設計 118 "search_name": { … "boost": 100 }, … "search_name_kana": { … "boost": 40 }, "search_name_body": { … "boost": 20 }, … クエリの「boost」 検索結果のスコアに重みづけ
- 121. ⚫ Elasticsearch 導入前の課題 ⚫ 課題解決のための Index 設計 ⚫ クラスタ構成とノードの役割 ⚫ クラスタ設計 ⚫ Index と Alias ⚫ Snapshot 120 実践編
- 122. Elasticsearch のクラスタ構成 121 今回は使えるリソースが大体決まっていた 16GB / 2 vCPU 5 台くらいでやりたい クラスタ構成を考える 例：
- 124. Elasticsearch のクラスタ構成 123 Index Document 1 Document 2 Document 3 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Shard は分割したり Replica を作れる
- 125. Elasticsearch のクラスタ構成 124 ノード ノード ノード Index Index 複数ノードに分割して配置
- 126. Elasticsearch のクラスタ構成 125 ノード ノード ノード Index Index どれがホンモノ……？
- 127. Elasticsearch のクラスタ構成 126 Index Document 1 Document 2 Document 3 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Replica の親玉となる Shard Primary Shard
- 128. Elasticsearch のクラスタ構成 127 ノード ノード ノード Index Primary Shard Replica Shard Replica Shard Index 各ノードで分散して保持
- 129. Elasticsearch のクラスタ構成 128 ノード ノード マスタ Index Primary Shard Replica Shard Replica Shard Index マスタ クラスタを統括するノード
- 130. Elasticsearch のクラスタ構成 129 ノード ノード マスタ Index Primary Shard Replica Shard Replica Shard Index 障害発生‼
- 133. Elasticsearch のクラスタ構成 132 マスタが不在になると停止 マスタ適格ノードを複数配置する必要がある ノード データ コーディネータ ノード データ コーディネータ ノード マスタ データ コーディネータ
- 135. Elasticsearch のクラスタ構成 134 [(クラスタ内のマスタ適格ノード数 / 2) + 1] 以上 動作しているマスタ適格ノードの最低数 discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 例：3台構成のとき [3/2 + 1] = 2 これを下回るとクラスタ停止
- 136. Elasticsearch のクラスタ構成 135 ノード マスタ データ コーディネータ ノード マスタ データ コーディネータ ノード マスタ データ コーディネータ discovery.zen.minimum_master_nodes: 1 無視してみる
- 137. Elasticsearch のクラスタ構成 136 ノード マスタ データ コーディネータ クラスタが分かれてしまう ネットワーク障害など ノード データ コーディネータマスタ スプリットブレイン ノード データ コーディネータマスタ
- 138. Elasticsearch のクラスタ構成 137 ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D クラスタ構成例 discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
- 139. Elasticsearch のクラスタ構成 138 ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D クラスタ構成例 discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
- 140. Elasticsearch のクラスタ構成 139 ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D クラスタ構成例 discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
- 141. Elasticsearch のクラスタ構成 140 ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D クラスタ構成例 discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
- 142. ⚫ Elasticsearch 導入前の課題 ⚫ 課題解決のための Index 設計 ⚫ クラスタ構成とノードの役割 ⚫ クラスタ設計 ⚫ Index と Alias ⚫ Snapshot 141 実践編
- 143. Elasticsearch のクラスタ構成 142 ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D ノード M D クラスタ discovery.zen.minimum_master_nodes: 3 全ノード マスタ候補 + データ
- 144. クラスタの設計 143 20 GB 程度 商品データ 各ノード 4GB ずつキャッシュに載せたい‼
- 145. クラスタの設計 144 20 GB 程度 商品データ 各ノード 4GB ずつキャッシュに載せたい‼ RAM:16 GB -Xms8g -Xmx8g -XX:NewSize=7g -XX:SurvivorRatio=20 Java オプション
- 146. クラスタの設計 145 Replica を増やす レプリカ数とシャード数 並列に読み込み → 検索速度 UP？ Shard を増やす 並列に書き込み → 登録更新速度 UP？ 複数パターンでパフォーマンス計測 試行錯誤で決定
- 147. クラスタの設計 146 Replica を増やす レプリカ数とシャード数 並列に読み込み → 検索速度 UP？ Shard を増やす 並列に書き込み → 登録更新速度 UP？ 試行錯誤で決定 1 Shard / 2 Replica
- 148. クラスタの設計 147 クラスタ組めた！
- 149. ⚫ Elasticsearch 導入前の課題 ⚫ 課題解決のための Index 設計 ⚫ クラスタ構成とノードの役割 ⚫ クラスタ設計 ⚫ Index と Alias ⚫ Snapshot 148 実践編
- 150. Index と Alias 149 バージョン名を Index に付与 無停止で Alias の参照先変更もできる item_v1 shop_v1 Alias shop item item や shop の名前でアクセス可能‼
- 151. Index と Alias 150 カテゴリで Index を分割 全 21 カテゴリ に分かれている
- 152. Index と Alias 151 カテゴリで Index を分割 全 21 カテゴリ item_v1_1 item_food item_v1_2 item_fashion item_v1_21 item_other … … item_v1_1,…, … , item_v1_21 item
- 153. Index と Alias 152 20 GB 程度 商品データ Shard 分割に近い状況 food fashion car audio other
- 154. Index と Alias 153 food fashion car audio other カテゴリの絞り込みに有利 食べ物：カニ
- 155. 154 本当にあった 怖い話
- 156. データ投入時のできごと 155 検証用 Elasticsearch 20 GB 程度 商品データ 投入完了
- 157. データ投入時のできごと 156 検証用 Elasticsearch 20 GB 程度 商品データ 投入完了 本番をつくるぞ！！！
- 158. データ投入時のできごと 157 Index 管理 REST API PUT /index名 # index 作成 GET /index名 # index 情報取得 DELETE /index名 # index 削除
- 159. データ投入時のできごと 158 $ curl “本番環境/item_v1_1” –X PUT –d @index.json やりたかったこと
- 160. データ投入時のできごと 159 $ curl “本番環境/item_v1_1” –X PUT –d @index.json $ curl “検証環境/item_v1_1” –X DELETE –d @index.json やりたかったこと 実際にやったこと
- 161. データ投入時のできごと 160 $ curl “本番環境/item_v1_1” –X PUT –d @index.json $ curl “検証環境/item_v1_1” –X DELETE –d @index.json やりたかったこと 実際にやったこと item_v1_1 消滅
- 162. データ投入時のできごと 161 $ for i in $(seq 1 21); do > curl “検証環境/item_v1_$i” –X DELETE –d @index.json > done 全 Index 消滅
- 164. バックアップは必ず取る 163 Snapshot API ⚫ NFS や S3 に Snapshot を取れる ⚫ 差分で管理 & 古いものを消してもうまくやる ⚫ レストアの自由度が高い
- 167. まとめ 166 ⚫ Elasticsearch はクラスタ構築に強い ⚫ 細かいチューニングで大幅に高速化 ⚫ 複数フィールドを使って重みづけが可能 ⚫ バックアップは必ず取る 実運用に耐えられるシステムができた
- 168. ご清聴ありがとうございました 167 ⚫ Elasticsearch はクラスタ構築に強い ⚫ 細かいチューニングで大幅に高速化 ⚫ 複数フィールドを使って重みづけが可能 ⚫ バックアップは必ず取る 実運用に耐えられるシステムができた