elasticsearch

このスキルを使用する場面

ユーザーが次のことを希望する場合は、このスキルを使用してください。

• アナライザーとフィールドタイプを指定してインデックスマッピングを設計する
• 検索クエリ（match、term、bool、multi_match、nested、集計）を作成する
• REST API を使ってドキュメントをインデックス登録、更新、または一括読み込みする
• クラスターを管理する（シャード、レプリカ、スナップショット、アップグレード）
• Elasticsearch を Kibana または Logstash（ELK スタック）と連携する

このスキルの使用方法

ワークフロー

1. マッピングを設計する - フィールドタイプ、アナライザー、インデックス設定を定義します
2. ドキュメントをインデックス登録する - PUT/POST または一括 API を使用します
3. クエリを作成する - キャッシュ用のフィルターを使って Query DSL を使用します
4. 監視して調整する - クラスターのヘルス、スローログ、シャードのバランスを確認します

クイックスタート例：インデックスの作成と検索

// Create index with mapping
PUT /products
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name":        { "type": "text", "analyzer": "standard" },
      "description": { "type": "text" },
      "price":       { "type": "float" },
      "category":    { "type": "keyword" },
      "created_at":  { "type": "date" }
    }
  }
}

// Index a document
POST /products/_doc
{
  "name": "Wireless Mouse",
  "description": "Ergonomic wireless mouse with USB-C receiver",
  "price": 29.99,
  "category": "electronics",
  "created_at": "2025-01-15"
}

// Search with bool query and aggregation
GET /products/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [{ "match": { "description": "wireless" } }],
      "filter": [{ "range": { "price": { "lte": 50 } } }]
    }
  },
  "aggs": {
    "by_category": { "terms": { "field": "category" } }
  }
}

ベストプラクティス

1. 明示的なマッピングを定義する - 本番環境での動的マッピングは避け、エラーを検出できるように dynamic: strict を設定します
2. 完全一致にはフィルターを使用する - フィルターはキャッシュされ、キーワードや範囲の条件ではクエリより高速です
3. search_after でページネーションする - 深い from/size ページネーションは避け、大きな結果セットには search_after を使用します
4. シャードを慎重に計画する - シャードあたり 20～40 GB を目標とし、小さなシャードが多くなりすぎないようにします
5. 定期的にスナップショットを作成する - バックアップにはスナップショット／リストアを使用し、リストア手順をテストします

キーワード

elasticsearch, 検索, インデックス, マッピング, クエリ DSL, 集計, 搜索引擎, 全文检索, 聚合, ELK, Kibana, 一括 API, クラスター