Configurer Elasticsearch de manière optimale. Developpement Symfony2 - Lexik Montpellier. Lors de la saisie d’adresses dans des formulaire, une source fréquente de problèmes est la saisie des villes et codes postaux: gestion des accents, minuscules ou majuscules, code postal ne correspondant pas à la ville, etc.
Nous allons voir l’implémentation rudimentaire d’un autocomplete sur les noms et codes postaux des villes qui tient compte de ces soucis. Comme point de départ, nous allons partir d’une entité « City » qui possède les colonnes « name » et « zipcode ». La table correspondante est déjà alimentée avec les informations sur les communes françaises. L’importation de ces données n’étant pas le but-même de l’article, elle se sera pas détaillée ici. De nombreuses bases sont facilement disponibles sur le web, entre autre: Un autocomplete standard est assez trivial à gérer, mais peut devenir rapidement problématique pour des noms de villes lorsque l’on considère les accents, les tirets, ou les éventuels articles. FOSElasticaBundle by FriendsOfSymfony.
Elastica integration in Symfony2 Installation Bundle and Dependencies For Symfony 2.0.x projects, you must use a 1.x release of this bundle.
Elasticsearch. Document oriented.
Elasticsearch - the definitive guide. Tutoriel sur l'installation et la configuration d'ElasticSearch (partie 1) ElasticSearch est un moteur de recherche open source qui fait beaucoup parler de lui.
Et pour cause, il possède un atout majeur : il suffit de quelques minutes à peine pour disposer d'un moteur de recherche clusterisé, automatiquement sauvegardé et répliqué, interrogeable via une API REST et proposant toutes les fonctionnalités d'un moteur de recherche dernière génération. Malgré une prise en main rapide et une documentation officielle très complète, l'utilisation d'ElasticSearch peut devenir rapidement complexe pour qui n'a jamais utilisé de moteur de recherche.
C'est pourquoi nous avons choisi de démarrer une nouvelle série d'articles, dans laquelle nous allons essayer de présenter les notions de base d'ElasticSearch et les fonctionnalités les plus utilisées de ce fantastique outil. Intégration d'Elasticsearch dans vos applications Symfony2. 14 Commentaires La recherche est un domaine dans lequel les SGBD traditionnels sont particulièrement mauvais : pas d'agrégation ;lenteur proportionnelle à la taille des données ;pertinence complexe à calculer ;pas de scalling ;index à créer manuellement ; Et ça tombe bien, des logiciels dédiés à ces tâches existent : Lucene, Solr et le plus hype d'entre tous, Elasticsearch (ES pour les intimes).
Il s'agit d'une application Java dans laquelle vous envoyez des documents JSON, et effectuez des recherches via une API REST avec des temps de réponses à faire rougir Usain Bolt. Je ne vais pas m'étendre plus longtemps sur le produit, si vous manipulez une quantité de données significative (qu'il s'agisse de vos données métier ou de vos logs) Elasticsearch est un must-have. L'objectif de cet article est de vous initier à l'utilisation de FOSElasticaBundle, à ses subtilités et à son fonctionnement. Articles sur Elasticsearch. Read the English version Au cours de récents projets, nous avons été amenés à travailler sur des moteurs de recherche dans des domaines complètement différents : 2 moteurs de recherche multi-critères front-office (orientés utilisateurs)2 moteurs de recherche multi-critère back-office (orientés administrateurs)un moteur de statistiques (calculs, aggrégations, sommes, moyennes, …) Réaliser ces moteurs sur une base de données se serait révélé coûteux (en temps de développement mais aussi au niveau des performances) pour des résultats mitigés (aussi bien au niveau statistiques, qu’au niveau recherche “texte”).
Intégrer Elasticsearch et Symfony2. Nous allons voir dans cet article comment nous pouvons ajouter une fonctionnalité de recherche avancée à Symfony2 en utilisant le moteur de recherche Elasticsearch.
Prérequis Je considère en prérequis de ce post que vous avez déjà installé Symfony2 et Elasticsearch. Si vous n’avez pas encore installé Symfony2, vous pouvez vous référer à sa doc d’installation. Vous pouvez aussi vous référer au guide elasticsearch pour la partie Elasticsearch. Préparation du projet La base de données Pour illustrer la fonctionnalité de recherche, j’ai utilisé une base de données MySQL ultra simple composée d’une table recensant quelques données sur des fruits (nom, couleur, type et teneur en vitamine C), afin de mettre en évidence la gestion des facettes avec Elasticsearch.
ElasticSearch, Elastica, ElasticaBundle. Features. Hosted full-text search, powered by ElasticSearch and One More Cloud. Prepared for the Worst We’ve been in this business long enough to know that sometimes things break, and it’s our job to prepare for that.
All of our production indexes are replicated across multiple data centers, we back up all of our data daily, and every deploy we run creates a fresh snapshot of our cluster data. Just in case. We have search clusters available in multiple geographic regions, so you can roll your own regional redundancy at a high level. Hosted Elasticsearch. ElasticSearch Head. Logstash. FS River. Welcome to the FS River Plugin for Elasticsearch This river plugin helps to index documents from your local file system and using SSH.
WARNING: If you use this river in a multinode mode on different servers without SSH, you need to ensure that the river can access files on the same mounting point. If not, when a node stop, the other node will think that your local dir is empty and will erase all your docs. WARNING: starting from 0.0.3, you need to have the Attachment Plugin. It's not included anymore in the distribution. Fsriver/README.markdown at master · dadoonet/fsriver. Elasticsearch par David Pilato [FR]