Volltextsuche und Analysen über große Datenmengen in Millisekunden.
Elasticsearch durchsucht und analysiert große Datenmengen in Millisekunden, inklusive Volltext, feiner Filter und einer durchdachten Relevanzbewertung. Im Kern steht ein invertierter Index, der das Finden von Begriffen unabhängig von der Datenmenge schnell hält. Damit fühlt sich Suchen schnell und treffsicher an, selbst bei Millionen von Einträgen. Wir setzen es ein, wenn Suche ein zentrales Feature ist und nicht bloß ein nachträglicher Gedanke.
Mehr in der DokumentationWir setzen Elasticsearch ein, wenn deine Nutzer tippend suchen sollen, mit Tippfehler-Toleranz, Facetten und sinnvoller Reihenfolge. Außerdem nutzen wir es, um Logs und Metriken aus vielen Diensten zusammenzuführen und durchsuchbar zu machen, damit du im Fehlerfall nicht im Dunkeln stocherst.
{
"query": {
"match": {
"title": { "query": "databse", "fuzziness": "AUTO" }
}
}
}Gut zu wissen
Lege das Mapping deiner Felder bewusst an, bevor du Daten einspielst. Lässt du Elasticsearch alles dynamisch erraten, landen Zahlen oder Datumswerte schnell als Text im Index, und du kannst sie nachträglich nicht ohne Reindex korrigieren.
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Für Enterprise-Umgebungen und Microsoft-Integrationen.
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Postgres mit Auth, Storage und Realtime als Backend-as-a-Service.
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Ultraschneller Key-Value-Store für Caching und Echtzeit-Features.
Das musst du nicht entscheiden, das ist unser Job. Erzähl uns einfach von deinem Vorhaben.