Elasticsearch 資料操作：插入、查詢與大量資料處理實戰

– 14 分鐘閱讀

在資料驅動的時代，有效率地儲存、搜尋和分析資料至關重要。Elasticsearch 作為一個開源的搜尋和分析引擎，提供強大的功能來處理大量資料。本文將深入探討 Elasticsearch 的核心操作，包含資料插入、查詢和大量資料處理，並結合 Python 程式碼和實務案例，帶領讀者快速上手 Elasticsearch。

Elasticsearch 提供多種方法插入資料，從單一檔案到批次插入，滿足不同情境的應用需求。單一檔案插入使用 index 方法，搭配 Python Elasticsearch Client，可以輕鬆將檔案新增至指定索引。批次插入則使用 bulk 方法，有效提升大量資料插入的效率，尤其適用於初始化資料函式庫或定期更新資料。插入資料後，可以使用 Kibana 介面驗證資料的完整性和正確性，並透過 Kibana 的視覺化工具探索資料的特性。

Elasticsearch 提供豐富的查詢語法，從簡單的 match_all 查詢到複雜的 Boolean 查詢，滿足各種資料搜尋需求。match 查詢允許搜尋特定欄位中的值，而 Lucene 語法則提供更彈性的查詢方式。Boolean 查詢則可以組合多個查詢條件，精確篩選符合特定條件的資料。此外，Elasticsearch 的查詢結果可以輕鬆轉換為 Pandas DataFrame，方便後續的資料分析和處理。

在處理大量查詢結果時，Elasticsearch 的 Scroll API 提供了高效的解決方案。Scroll API 可以將查詢結果分批次傳回，避免一次性載入過多資料導致記憶體不足。透過設定 scroll 引數和 size 引數，可以控制每次傳回的資料量和 Scroll ID 的有效時間。在使用 Scroll API 時，需要注意批次處理和 Scroll ID 的有效性，以確保資料處理的完整性和效率。

from elasticsearch import Elasticsearch
import faker

es = Elasticsearch()

fake = faker.Faker()

doc = {
    "name": fake.name(),
    "street": fake.street_address(),
    "city": fake.city(),
    "zip": fake.zipcode()
}

res = es.index(index="users", doc_type="doc", body=doc)

print(res['result'])  # created

內容解密：

這段程式碼示範如何使用 Python 的 Elasticsearch Client 將單一檔案插入 Elasticsearch。首先，建立一個 Elasticsearch 物件，接著建立一個包含待插入資料的字典 doc。fake.name()、fake.street_address() 等函式用於產生虛擬資料。最後，使用 es.index() 方法將檔案插入名為 users 的索引，doc_type 設定為 doc，body 引數則傳入待插入的資料。res['result'] 會顯示插入結果，通常為 created。

from elasticsearch import helpers
from elasticsearch import Elasticsearch
import faker

es = Elasticsearch()

fake = faker.Faker()

actions = [
    {
        "_index": "users",
        "_type": "doc",
        "_source": {
            "name": fake.name(),
            "street": fake.street_address(),
            "city": fake.city(),
            "zip": fake.zipcode()
        }
    }
    for x in range(998)
]

res = helpers.bulk(es, actions)

print(res)

內容解密：

這段程式碼示範如何使用 bulk 方法批次插入資料。actions 列表中包含了多個待插入的檔案，每個檔案都包含 _index、_type 和 _source 等資訊。helpers.bulk(es, actions) 方法會將 actions 列表中的所有檔案批次插入 Elasticsearch。print(res) 會顯示插入結果，包含插入的數量和錯誤資訊。

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

doc = {"query": {"match_all": {}}}

res = es.search(index="users", body=doc, size=10)

print(res['hits']['hits'])

for doc in res['hits']['hits']:
    print(doc['_source'])

from pandas.io.json import json_normalize

df = json_normalize(res['hits']['hits'])

內容解密：

這段程式碼示範如何使用 match_all 查詢所有資料，並將結果列印出來以及轉換成 Pandas DataFrame。es.search() 方法執行查詢，index 引數指定索引名稱，body 引數傳入查詢條件，size 引數限制傳回的資料量。res['hits']['hits'] 包含了查詢結果，可以使用迴圈迭代列印每個檔案的 _source 欄位。最後，使用 json_normalize() 方法將查詢結果轉換成 Pandas DataFrame，方便後續的資料分析。

  graph LR
    A[查詢 Elasticsearch] --> B[建立查詢物件]
    B --> C[傳遞查詢物件給 Elasticsearch]
    C --> D[列印查詢結果]
    D --> E[載入查詢結果到 Pandas DataFrame]

圖表翻譯：

此圖示展示了使用 Python 查詢 Elasticsearch 資料的流程。首先，從「查詢 Elasticsearch」開始，接著「建立查詢物件」，定義查詢條件。然後，「傳遞查詢物件給 Elasticsearch」執行查詢。接著，「列印查詢結果」將結果顯示在終端機。最後，「載入查詢結果到 Pandas DataFrame」將結果轉換成 DataFrame 格式，方便後續處理。

doc = {"query": {"match": {"name": "Ronald Goodman"}}}
res = es.search(index="users", body=doc, size=10)
print(res['hits']['hits'][0]['_source'])

res = es.search(index="users", q="name:Ronald Goodman", size=10)
print(res['hits']['hits'][0]['_source'])

doc = {
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {"match": {"city": "Jamesberg"}},
                {"match": {"zip": "63792"}}
            ]
        }
    }
}
res = es.search(index="users", body=doc, size=10)
print(res['hits']['hits'])

內容解密：

這段程式碼示範了 match 查詢、Lucene 語法查詢和 bool 查詢。第一個 match 查詢搜尋名稱為 “Ronald Goodman” 的檔案。第二個查詢使用 Lucene 語法，同樣搜尋名稱為 “Ronald Goodman” 的檔案。第三個 bool 查詢使用 must 條件，搜尋城市為 “Jamesberg” 且 ZIP 碼為 “63792” 的檔案。

  graph LR
    A[查詢] -->|match|> B[檔案]
    B -->|bool|> C[查詢結果]
    C -->|must|> D[城市為 Jamesberg]
    D -->|must|> E[ZIP 碼為 63792]
    E -->|return|> F[查詢結果]

圖表翻譯：

此圖示說明瞭 Elasticsearch 查詢的流程，特別是 Boolean 查詢的邏輯。從「查詢」開始，透過 match 條件找到符合的檔案。接著，bool 查詢根據 must 條件篩選結果。must 條件要求同時滿足「城市為 Jamesberg」和「ZIP 碼為 63792」兩個條件。最後，符合所有條件的「查詢結果」才會被傳回。

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()

res = es.search(
    index='users',
    doc_type='doc',
    scroll='20m', 
    size=500,
    body={"query": {"match_all": {}}}
)

sid = res['_scroll_id']
size = res['hits']['total']['value']

while True:
    for hit in res['hits']['hits']:
        print(hit['_source'])

    if not res['hits']['hits']:
        break

    res = es.scroll(scroll_id=sid, scroll='20m')

內容解密：

這段程式碼示範如何使用 Scroll API 處理大量查詢結果。es.search() 方法中的 scroll 引數設定 Scroll ID 的有效時間為 20 分鐘，size 引數設定每次傳回 500 條記錄。sid 儲存 Scroll ID，size 儲存總命中數。while 迴圈不斷地使用 es.scroll() 方法取得下一批結果，直到沒有更多結果為止。

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

# ... (DAG 定義)

def get_data_from_postgresql():
    # ... (從 PostgreSQL 提取資料)

def write_data_to_elasticsearch(data):
    # ... (將資料寫入 Elasticsearch)

get_data_task = PythonOperator(
    # ...
)

write_data_task = PythonOperator(
    # ...
)

get_data_task >> write_data_task

內容解密：

這段程式碼示範如何使用 Apache Airflow 建立一個資料管道，從 PostgreSQL 提取資料並寫入 Elasticsearch。DAG 物件定義了工作流程，PythonOperator 用於執行 Python 函式。get_data_from_postgresql 函式負責從 PostgreSQL 提取資料，write_data_to_elasticsearch 函式負責將資料寫入 Elasticsearch。get_data_task >> write_data_task 定義了任務的執行順序，get_data_task 執行完畢後才會執行 write_data_task。

單一檔案插入

要將單一檔案插入Elasticsearch，您可以使用index方法。以下是範例程式碼：

from elasticsearch import Elasticsearch
import faker

es = Elasticsearch()

fake = faker.Faker()

doc = {
    "name": fake.name(),
    "street": fake.street_address(),
    "city": fake.city(),
    "zip": fake.zipcode()
}

res = es.index(index="users", doc_type="doc", body=doc)

print(res['result'])  # created

這段程式碼會將一個隨機生成的使用者檔案插入名為users的索引中。

批次插入

如果您需要插入多個檔案，可以使用bulk方法。以下是範例程式碼：

from elasticsearch import helpers
from elasticsearch import Elasticsearch
import faker

es = Elasticsearch()

fake = faker.Faker()

actions = [
    {
        "_index": "users",
        "_type": "doc",
        "_source": {
            "name": fake.name(),
            "street": fake.street_address(),
            "city": fake.city(),
            "zip": fake.zipcode()
        }
    }
    for x in range(998)
]

res = helpers.bulk(es, actions)

print(res)

這段程式碼會將998個隨機生成的使用者檔案批次插入名為users的索引中。

驗證資料

要驗證資料是否已經成功插入，您可以使用Kibana來瀏覽您的索引。首先，建立一個新的索引模式：

1.瀏覽到您的Kibana儀錶板。 2.點選「Create index pattern」按鈕。 3.輸入索引名稱（在本例中為users）。 4.點選「Create Index Pattern」按鈕。

然後，您可以瀏覽到「Discover」頁面，選擇您的索引模式，並檢視您的檔案：

1.點選「Discover」按鈕。 2.從下拉選單中選擇您的索引模式（在本例中為users）。 3.您應該可以看到您的檔案列表。

查詢資料

現在您已經成功插入了資料，下一步就是學習如何查詢您的資料。在下一節中，我們將探討如何使用Elasticsearch進行查詢。

Elasticsearch 查詢

Elasticsearch 的查詢過程與插入資料的步驟相似，不同之處在於使用了不同的方法——search——來傳遞一個不同的主體物件。下面是一個簡單的查詢示例，查詢所有資料：

步驟 1：匯入函式庫和建立 Elasticsearch 例項

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch()

步驟 2：建立查詢物件

建立一個 JSON 物件，使用 match_all 查詢：

doc = {"query": {"match_all": {}}}

步驟 3：傳遞查詢物件給 Elasticsearch

使用 search 方法傳遞查詢物件，指定索引和傳回大小。在這個例子中，傳回 10 條記錄。最大傳回大小是 10,000 條記錄：

res = es.search(index="users", body=doc, size=10)

步驟 4：列印查詢結果

print(res['hits']['hits'])

或者，您可以迭代查詢結果，僅抓取 _source 欄位：

for doc in res['hits']['hits']:
    print(doc['_source'])

載入查詢結果到 Pandas DataFrame

您可以使用 json_normalize 函式從 pandas 函式庫將查詢結果載入到 DataFrame 中：

from pandas.io.json import json_normalize

df = json_normalize(res['hits']['hits'])

現在，您將在 DataFrame 中擁有查詢結果。在這個例子中，您只是抓取了所有記錄，但還有其他查詢選項可用，除了 match_all 之外。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[查詢 Elasticsearch] --> B[建立查詢物件]
    B --> C[傳遞查詢物件給 Elasticsearch]
    C --> D[列印查詢結果]
    D --> E[載入查詢結果到 Pandas DataFrame]

內容解密：

  • match_all 查詢是一種特殊的查詢，傳回所有索引中的記錄。
  • search 方法用於傳遞查詢物件給 Elasticsearch。
  • json_normalize 函式用於將 JSON 資料轉換為 Pandas DataFrame。

Elasticsearch 查詢入門

Elasticsearch 是一種強大的搜尋引擎，允許您儲存、搜尋和分析大量資料。在本節中，我們將探討如何使用 Elasticsearch 進行查詢。

使用 Match 查詢

Match 查詢是一種基本的查詢型別，允許您搜尋特定欄位中的值。例如，如果您想要搜尋名稱為 “Ronald Goodman” 的檔案，可以使用以下查詢：

doc = {"query": {"match": {"name": "Ronald Goodman"}}}
res = es.search(index="users", body=doc, size=10)
print(res['hits']['hits'][0]['_source'])

這個查詢會傳回名稱為 “Ronald Goodman” 的檔案。

使用 Lucene 語法

Lucene 是 Elasticsearch 使用的搜尋引擎，提供了一種簡單的語法來進行查詢。您可以使用 q 引數來指定查詢語法。例如：

res = es.search(index="users", q="name:Ronald Goodman", size=10)
print(res['hits']['hits'][0]['_source'])

這個查詢會傳回名稱為 “Ronald Goodman” 的檔案。

使用 Boolean 查詢

Boolean 查詢允許您指定多個搜尋條件。您可以使用 must、must not 和 should 來指定查詢條件。例如，如果您想要搜尋城市為 “Jamesberg” 且 ZIP 碼為 “63792” 的檔案，可以使用以下查詢：

doc = {
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {"match": {"city": "Jamesberg"}},
                {"match": {"zip": "63792"}}
            ]
        }
    }
}
res = es.search(index="users", body=doc, size=10)
print(res['hits']['hits'])

這個查詢會傳回城市為 “Jamesberg” 且 ZIP 碼為 “63792” 的檔案。

結果

使用上述查詢會傳回以下結果：

[
    {
        "_index": "users",
        "_type": "doc",
        "_id": "qDYoOHEBxMEH3Xr-PgMT",
        "_score": 6.929674,
        "_source": {
            "name": "Tricia Mcmillan",
            "street": "8077 Nancy #Mills Apt. 810",
            "city": "Jamesberg",
            "zip": "63792"
        }
    }
]

這個結果只傳回了一個檔案，該檔案的城市為 “Jamesberg” 且 ZIP 碼為 “63792”。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[查詢] -->|match|> B[檔案]
    B -->|bool|> C[查詢結果]
    C -->|must|> D[城市為 Jamesberg]
    D -->|must|> E[ZIP 碼為 63792]
    E -->|return|> F[查詢結果]

這個圖表展示了查詢過程，從查詢到傳回查詢結果。

使用 Elasticsearch 處理大量查詢結果

當您執行查詢時，Elasticsearch 會傳回一個結果集，包含匹配您的查詢條件的檔案。然而，在生產環境中，您可能需要處理大量的查詢結果，超出預設的傳回大小限制。為瞭解決這個問題，Elasticsearch 提供了一種稱為 “scroll” 的方法，允許您分批次地取回結果。

使用 Scroll 方法

要使用 scroll 方法，您需要遵循以下步驟：

  1. 建立 Elasticsearch 例項：首先，您需要匯入 Elasticsearch 的 Python 客戶端函式庫並建立一個例項。

    from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()

  2. 執行查詢：接下來，您需要執行一個查詢，並指定 scroll 引數以啟用 scroll 方法。scroll 引數指定了結果集在 Elasticsearch 中保持有效的時間。

    res = es.search(
    index='users',
    doc_type='doc',
    scroll='20m',  # 結果集保持 20 分鐘
    size=500,  # 每次傳回 500 條記錄
    body={"query": {"match_all": {}}}
)

  3. 儲存 Scroll ID 和結果集大小：從查詢結果中取出 _scroll_id 和 size，這些資訊將用於後續的 scroll 請求。

    sid = res['_scroll_id']
size = res['hits']['total']['value']

  4. 開始 Scroll：使用一個 while 迴圈不斷地取回結果，直到沒有更多的記錄。每次迴圈中，您需要呼叫 scroll 方法，傳入 _scroll_id 以取得下一批結果。

    while True:
    # 處理當前的結果
    for hit in res['hits']['hits']:
        # 對每個檔案進行處理
        print(hit['_source'])

    # 檢查是否還有更多結果
    if not res['hits']['hits']:
        break

    # 取得下一批結果
    res = es.scroll(scroll_id=sid, scroll='20m')

處理大量結果的最佳實踐

  • 適當設定 size 引數：根據您的網路速度和檔案大小，調整 size 引數以平衡記錄傳回數量和查詢效率。
  • 監控 Scroll ID 的有效性：確保您有足夠的時間來處理結果，避免因為 Scroll ID 過期而導致查詢失敗。
  • 使用批次處理：對於非常大的結果集，考慮使用批次處理的方式來減少記憶體使用量和提高效率。

透過使用 Elasticsearch 的 scroll 方法，您可以高效地處理大量的查詢結果，滿足您的資料處理需求。

建立 Apache Airflow 資料管道

Apache Airflow 是一個強大的工作流程管理系統，能夠幫助您建立和管理複雜的資料管道。在本節中，我們將學習如何使用 Apache Airflow 建立一個資料管道，從 PostgreSQL 資料函式庫中提取資料，儲存為 CSV 檔案，然後將其寫入 Elasticsearch 中。

建立 Airflow DAG

首先，我們需要建立一個 Airflow DAG（Directed Acyclic Graph），它是 Airflow 中的工作流程圖。以下是本節中使用的 DAG：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'paulcrickard',
    'start_date': datetime(2020, 4, 2),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'postgresql_to_elasticsearch',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def get_data_from_postgresql():
    # 從 PostgreSQL 資料函式庫中提取資料
    import psycopg2
    conn = psycopg2.connect(
        host="localhost",
        database="mydatabase",
        user="myuser",
        password="mypassword"
    )
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM mytable")
    data = cur.fetchall()
    conn.close()
    return data

def write_data_to_elasticsearch(data):
    # 將資料寫入 Elasticsearch
    from elasticsearch import Elasticsearch
    es = Elasticsearch()
    for doc in data:
        es.index(index="myindex", body=doc)

get_data_task = PythonOperator(
    task_id='get_data_from_postgresql',
    python_callable=get_data_from_postgresql,
    dag=dag
)

write_data_task = PythonOperator(
    task_id='write_data_to_elasticsearch',
    python_callable=write_data_to_elasticsearch,
    dag=dag
)

get_data_task >> write_data_task

在這個例子中，我們建立了一個名為 postgresql_to_elasticsearch 的 DAG，它包含兩個任務：get_data_from_postgresql 和 write_data_to_elasticsearch。第一個任務從 PostgreSQL 資料函式庫中提取資料，第二個任務將資料寫入 Elasticsearch。

執行 Airflow DAG

要執行 Airflow DAG，您需要啟動 Airflow 伺服器和工作器。您可以使用以下命令啟動 Airflow 伺服器：

airflow webserver -p 8080

然後，您可以使用以下命令啟動 Airflow 工作器：

airflow worker

一旦 Airflow 伺服器和工作器啟動，您就可以使用 Airflow 網頁介面觸發 DAG 的執行。

監控 Airflow DAG

您可以使用 Airflow 網頁介面監控 DAG 的執行情況。您可以檢視任務的執行狀態、任務的輸出和任務的錯誤訊息。

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技術內容創作

技術文章

玄貓是一位頂尖技術專家，擁有豐富的實務經驗，專業領域涵蓋人工智慧、軟體開發、自動化、雲端運算及資安。玄貓活躍於開源社群與技術論壇，經常參與臺灣本地技術研討會，並在矽谷與亞洲科技公司有實戰經驗。

技術分享

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技術深度

玄貓的技術內容創作過程中，需要確保內容邏輯嚴密、流暢且連貫，段落間需自然轉折。每個章節必須詳細展開，不能簡略帶過。必須包含實務經驗、個人思考過程、技術選型考量及實際錯誤教訓。

內容比例

程式碼與解釋性文字必須保持平衡，程式碼部分總計不得少於文章總內容的25%，文字說明部分總計不得少於文章總內容的60%。程式碼必須包含詳細註解。

章節展開

每個主要章節必須詳細展開，包含實際開發案例、問題解決方案和技術選型理由。必須包含實際開發案例、問題解決方案和技術選型理由。必須包含實際錯誤案例分析與解決過程。

內容多樣性

必須包含技術原理解析、程式碼實作示例、實際應用場景、效能最佳化分析、安全性考量分析、未來發展方向。

技術選型分析

玄貓的技術內容創作過程中，必須明確呈現技術選型分析、未來趨勢的合理預測及實務應用評估。必須提出合理的個人獨特見解，且嚴禁泛泛而談。

寫作風格

必須使用敘述代替列表模式，除非絕對必要，若敘述強調關鍵字則適用關鍵字來代替。必須使用敘述代替列表模式，除非絕對必要。必須使用敘述代替列表模式，除非有必要，若敘述強調關鍵字則適用關鍵字來代替。

程式碼處理

所有程式碼必須使用語言名稱和``` 標記包裹。程式碼必須連貫完整，不允許跨切片中斷。每個程式碼範例後必須加上「#### 內容解密：」標題。「內容解密」段落必須逐項詳細解說程式碼的作用、觀念及邏輯，嚴格使用臺灣本土繁體中文語法。

視覺化圖表

每篇只要有結構名稱或程式碼後必須立即加上「#### 內容解密：」標題。每個Mermaid圖表後必須立即加上「#### 圖表翻譯：」標題。圖表必須實際視覺化說明程式流程或系統架構。圖表必須使用Mermaid語法編寫並使用正確語法，確保可正常渲染。

圖表翻譯

每個Mermaid圖表後必須立即加上「#### 圖表翻譯：」標題。圖表翻譯必須詳細解釋圖中呈現的程式與過程，不少於100字。

執行授權

必須先看內容與標題，重新創作與延伸內容，絕對不能未完成結論就停止生成。必須確保內容完全原創且充分重構。必須完全移除任何書商、出版社或商業相關資訊。必須確保所有內容創作時間充足以完成所有要求。必須確保所有視覺化圖表能夠正確顯示且附有完整解說。

最終檢查

必須完成所有內容且確保文章邏輯完整性。必須強制驗證結構完整性及邏輯性。必須確保內容完全原創且充分重構。必須確認圖表標題不包含「Mermaid」字眼，統一使用「此圖示」作為中性指稱。必須確認每段程式碼後都有「#### 內容解密：」詳細解說每個段落作用與邏輯。必須確認每個Mermaid圖表後都有「#### 圖表翻譯：」詳細解釋圖中呈現的程式與過程。

從資料處理流程最佳化的角度來看，本文深入探討瞭如何利用 Elasticsearch 建立高效能的資料儲存與查詢系統。我們從單一檔案插入開始，逐步講解批次插入的技巧，並結合 Kibana 進行資料驗證和查詢。接著，我們介紹了多種 Elasticsearch 查詢方法，包括 match 查詢、Lucene 語法查詢和 Boolean 查詢，並示範如何將查詢結果載入到 Pandas DataFrame 中進行進一步分析。此外，針對大量查詢結果的處理，我們詳細說明瞭 scroll 方法的使用步驟和最佳實踐，有效解決了生產環境中可能遇到的效能瓶頸。最後，我們更進一步，利用 Apache Airflow 建立了一個完整的資料管道，實作了從 PostgreSQL 資料函式庫提取資料、儲存為 CSV 檔案，最終寫入 Elasticsearch 的自動化流程。

技術堆積疊的各層級協同運作中體現了 Elasticsearch 與 Airflow 的整合價值。藉由 Airflow 的工作流程管理能力，我們可以將複雜的資料處理流程拆解成獨立的任務，並定義其執行順序和依賴關係。這不僅提高了資料管道的可維護性和可擴充套件性，也方便了錯誤追蹤和除錯。同時，Elasticsearch 的分散式架構和高效能查詢能力，為海量資料的儲存和分析提供了堅實的基礎。

展望未來，隨著資料量的持續增長和資料分析需求的日益複雜，Elasticsearch 和 Airflow 的結合將扮演更重要的角色。預計未來會有更多根據這兩個工具的整合方案出現，進一步簡化資料管道的搭建和管理，並提升資料處理效率。同時，隨著機器學習和人工智慧技術的發展，將 Elasticsearch 與機器學習模型結合，實作更智慧化的資料分析和應用，也將成為一個重要的發展趨勢。

玄貓認為，對於需要處理大量資料並進行複雜查詢的應用場景，Elasticsearch 結合 Airflow 的解決方案已展現出相當的成熟度和實用價值。技術團隊應著重於資料模型設計、效能調優和安全管理等方面，才能最大限度地發揮這套技術組合的潛力，並在資料驅動的時代保持競爭優勢。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。