Elasticsearch

Шай Банон создал Compass в 2004 году^[1]. При подготовке третьей версии Compass он пришёл к выводу, что потребуется переписать значительную часть кода для создания «масштабируемого поискового решения». В результате он разработал «решение, изначально предназначенное для распределённой работы» с интерфейсом JSON поверх HTTP, что удобно для языков программирования, отличных от Java^[1]. Первая версия Elasticsearch была выпущена в феврале 2010 года^[2].

В июне 2014 года компания объявила о привлечении 70 млн долларов США на раунде финансирования серии C, спустя всего 18 месяцев после основания. Раунд возглавил New Enterprise Associates (NEA), также участвовали Benchmark Capital и Index Ventures. Общая сумма финансирования составила 104 млн долларов^[3].

• 8.0 (10 февраля 2022): нативный векторный поиск, улучшения безопасности и производительности^[57].
• 9.1.3 (28 августа 2025, релиз-ноты от 23–28 августа): исправления и обновления безопасности; текущая стабильная версия доступна для загрузки^[58][59]. См. также таблицу жизненного цикла версий (EOL)^[60].

В разные периоды существенные части кода распространялись под лицензией Apache 2.0. В январе 2021 года компания объявила о переходе к двойному режиму source-available-лицензирования: Elastic License (ELv2) и SSPL, начиная с версии 7.11^[61]. В 2024 году Elastic объявила о добавлении AGPLv3 как дополнительной опции лицензирования для Elasticsearch и Kibana^[62][63]. Дистрибутив по умолчанию распространяется под лицензией Elastic License 2.0^[58].

В апреле 2021 года Amazon Web Services объявила о OpenSearch — форке последних версий Elasticsearch (7.10.2) и Kibana, выпущенных под Apache 2.0, с собственным управляемым сервисом и сообществом^[64][65]. В 2024 году AWS объявила о передаче проекта под юрисдикцию Linux Foundation^[66]. Elastic отмечает, что OpenSearch развивается на основе устаревших версий и не включает актуальные релизы Elasticsearch/Kibana^[67].

Elasticsearch использует Query DSL (язык предметно-ориентированных запросов) для поиска по индексированным документам. Это гибкий и мощный, но простой язык, позволяющий эффективно исследовать данные. Благодаря использованию JSON-интерфейса, запросы легко читаемы и отлаживаются.

Запросы основываются на двух видах операторов: Leaf Query Clauses и Compound Query Clauses. Первые реализуют операции вроде «match», «term» или «range» — возвращают искомое значение. Вторые комбинируют простые запросы для получения более сложной информации.

Самый базовый запрос — возвращает все проиндексированные объекты:

{
   "query":{
      "match_all":{}
   }
}

Используется для поиска документов с определённым значением поля. Например, чтобы найти объекты, где цвет зелёный:

{
   "query":{
      "match" : {
         "color":"зеленый"
      }
   }
}

Похоже на предыдущий запрос, но ищет совпадения по нескольким полям:

{
   "query":{
      "multi_match" : {
         "query": "монте видео",
         "fields": [ "город", "регион" ]
      }
   }
}

Используются для точного поиска по значениям (например, числа или конкретные слова):

{
   "query":{
      "term":{"animal":"собака"}
   }
}

Поиск по диапазону значений («gte» — больше/равно, «gt» — строго больше, «lte» — меньше/равно, «lt» — строго меньше):

{
   "query":{
      "range":{
         "rating":{
            "gte":4
         }
      }
   }
}

• Благодаря реализации на Java работает везде, где есть поддержка Java.
• Высокая скорость отклика.
• Распределённая архитектура, что обеспечивает масштабируемость и адаптивность.
• Простая организация резервного копирования данных.
• Использует JSON для ответов, что облегчает интеграцию с разными языками программирования.

• Поддерживает только формат JSON как тип ответа, не поддерживаются такие форматы, как CSV или XML.
• Возможны ситуации split-brain.

Elasticsearch позволяет осуществлять поиск по любым типам документов. Поисковые операции масштабируемы и выполняются практически в реальном времени, возможна поддержка мультиарендности^[68]. «Это распределённое решение: индексы разбиваются на сегменты (“шарды”), для каждого могут быть созданы реплики, а любой узел может хранить один или несколько сегментов и координировать запросы. Перераспределение и маршрутизация фрагментов происходят автоматически…»^[68].

Основан на Lucene и стремится сделать все функции последнего доступными через JSON и Java API. Реализует фасетный поиск и перколяцию^[69], что позволяет уведомлять о совпадении новых документов с зарегистрированными запросами.

Другая функция — «gateway»: отвечает за долговременное хранение индекса и восстановление после сбоев^[70]. Поддержка запросов GET в реальном времени позволяет использовать ElasticSearch в решениях NoSQL^[71], однако отсутствует поддержка распределённых транзакций^[72].

Среди известных пользователей Elasticsearch^[73] — Wikimedia^[74], StumbleUpon^[75], Mozilla^[76],^[77] Quora^[78], Foursquare^[79], Etsy^[80], SoundCloud^[81], GitHub^[82], FDA^[83], CERN^[84], BuscaMil и Stack Exchange^[85]. Также Elasticsearch используется в европейском проекте по централизации переводов для госструктур, NEC-TM (сайт).

Elasticsearch входит в решения по управлению событиями и информацией безопасности — прежде всего в составе ELK-платформы (Elasticsearch, LogStash, Kibana). Также поддерживается интеграция с внешними инструментами для визуализации, включая Grafana и Kibana^[86].