elasticsearch-2.4 graph introduction

介绍

graph提供了一种方法来发现elasticsearch中的term是如何相关的.你可以探索term之间的connections,并查看哪些connections最有意义.这在各种应用程序中都很有用,从欺诈检测到推荐引擎.

例如:您可以使用graph来揭示黑客攻击的网站漏洞,这样就可以使网站更坚固.或者,您可以向电子商务用户提供基于图形的个性化推荐.

Graph包含两个组件:一个是Elasticsearch插件，它提供了一个简单而强大的Graph exploration API，另一个是Kibana插件，它提供了一个交互式图形可视化工具。

您可以使用图表与您现有的Elasticsearch指标-简单地安装它并开始探索!

如何工作

graph提供了另一种方法来提取和汇总有关elasticsearch索引中的文档和term信息.graph实际上就是一个相关term的网络.

在graph api中,graph中包含的term称为vertices.任何两个vertices之间的关系都是一个connections.connes总结了包含两个vertices terms的文档.

graph的美妙之处在于,它可以在已有的Elasticsearch索引中开箱即用，不需要存储任何额外的数据.这些vertices是你索引过的terms.这些connections是使用elasticsearch聚合动态得到的.此外,graph可以利用elasticsearch的相关性评分来识别最有意义的connections.在Elasticsearch中内置的支持文本搜索的数据结构和相关排名工具使Graph API能够将有用的信号与大多数连接数据的典型noise分离开来.

此基础可以让您轻松回答以下问题:

• 试图攻击我网站的人的共同行为是什么?
• 如果用户购买这种园艺手套,他们会对其他产品感兴趣吗?
• stack overflow上的哪些人在Hadoop相关技术和Python相关技术方面拥有专业知识?

性能如何呢?Elasticsearch聚合框架使Graph能够将数百万个文档快速汇总为单个super-connections。 Graph可以派生出代表该关系的单个连接，而不是检索帐户A和B之间的每个银行交易。 当然，此摘要过程适用于多节点群集，并可与您的Elasticsearch部署进行扩展。 使用高级选项可以控制图形采样和汇总数据的方式。 您还可以设置超时以防止Graph查询对群集产生负面影响。

使用Graph可视化连接

Kibana的Graph插件允许您以交互方式探索数据中的connections。 这是了解Graph API提供的一种很好的方式。
当您打开Graph应用程序时，入门就像1,2,3一样简单：

1. 选择一个索引
2. 选择一个你想要绘制的包含多个term的多值字段(图中的顶点将要从这些term中选择)
3. 输入搜索查询,以发现所选字段的term之间的关系.

举个例子:我们从Last.fm索引了用户数据,Last.fm包含每个用户播放的顶级艺术家的调频.要使用Graph UI来查找我们可能喜欢的艺术家,选择Last.fm索引,选择包含原始艺术家信息的字段,并搜索我们喜欢的艺术家:

两个vertices之间connections的权值表示它们之间的关系有多亲密,你可以点击任何连接(connections)查看更多有关关系的信息:

一旦有了初始图,就可以使用工具栏按钮来探索其他connections.
点击以显示connections到图形的其他vertices.
点击可以显示已存在vertices之间的额外connections
要选择图形的特定区域,选择感兴趣的vertices点击和.对图的修改后退一步,点击
要查看数据中的更多关系，可以提交其他查询

note:默认情况下，当您提交搜索查询图时，将搜索_all字段。您可以使用Lucene查询语法将搜索限制到特定字段。例如,country: ireland

要访问高级特性，比如在多个字段之间可视化connections和分组certices，点击

一个不错的blog: https://www.rittmanmead.com/blog/2016/04/experiments-with-elastics-graph-tool/
官网 : https://www.elastic.co/guide/en/graph/current/graph-introduction.html