它可以处理来自平衡器、虚拟机管理程序和交换机的千兆字节数据，并以方便的仪表板形式呈现。此外，Elasticsearch 利用机器学习 (ML) 的力量来改进数据分析和搜索。 Elasticsearch 用于搜索 Elasticsearc据。索引是组织相同类型文档的逻辑存储。每个索引由一个或多个分片（部分）组成，这使得数据可以分布在不同的集群节点上，以确保容错性和可扩展性。
为了将数据包含在 ES 索引中，不能简单地“按原样”从站点的 哥伦比亚电话营销数据 数据库中获取和提取数据。这些“原始”数据需要建立索引。为了创建索引，他们使用系统自己的 API，必须从某个地方调用该 API。这可以通过 Bitrix 中的事件处理程序、定期更新数据的代理或队列服务器来完成。使用 ELK 堆栈中的 Kibana 非常方便。 以下是具有手动字段映射的索引示例。
可以使用 REST API 或现成的库来创建索引。映射可以是动态的，但通常这个东西不能完全信任。最好的结果是通过动态和显式映射的组合获得的；您可以为匹配字段创建自己的棘手规则。 Elasticsearch.png 索引示例 将产品加载到索引中。 产品加载和index.png 我们得到索引中的商品。 我们正在努力寻找“鞋子”。 在搜索结果中我们得到“Red Fairy Dress”，因为...... “鞋子”不仅可以出现在您要寻找的产品的名称中，还可以出现在其他产品的描述中。