Kategorie: Datenbanken

Um eine einfach HTTP basic authentication einzurichten für Elasticsearch mit Username und Passwort muss man als erstes X-Pack installieren.

Danach sollten alle Funktionen automatisch mit Basic Auth geschützt sein. Nach der Installation steht ein Default-User bereit, um weiterarbeiten zu können:

Name: elastic
Password: changeme

Damit können dann erfolgreich Requests gemacht werden:

curl --user elastic:changeme -XGET 'localhost:9200'

Anlegen eigener User

Nun könnne eigene User hinzugefügt werden:

curl --user elastic:changeme -XPOST 'hlocalhost:9200/_xpack/security/user/SebastianViereck?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "password" : "thePassword",
  "roles" : [ "superuser"],
  "full_name" : "Sebastian Viereck",
  "email" : "email@sebastianviereckEmails.de",
  "metadata" : {
    "intelligence" : 7
  },
  "enabled": true
}

Danach können sofort Requests mit dem User gemacht werden:

curl --user SebastianViereck:thePassword -XGET 'localhost:9200'

Es sollten eigene Rollen angelegt werden und benutzt werden oder wie hier die vorgefertigten Rollen (superuser) benutzt werden.

Deaktivieren des Elastic Users

Sehr wichtig: Natürlich muss der Default elastic User mit dem „changeme“ Passwort wieder deaktiviert werden. In der elasticsearch.yml muss dafür der folgende Parameter eingesetzt werden:

xpack.security.authc.accept_default_password: false

Und der elasticsearch Service neugestartet werden:

 sudo service elasticsearch restart

Zur Kontrolle sollte bei dem Request eine Fehlermeldung erscheinen:

curl --user elastic:changeme -XGET 'localhost:9200'

Weitere Verbesserungen der Sicherheit

Es sollte unbedingt eine Daten-Verschlüsselung mit SSL benutzt werden.

Der IP Raum, mit dem überhaupt kommuniziert werden darf, sollte auch eingeengt werden.

Wenn man ein Autocomplete mit Elasticsearch mit Realtime „Search-As-You-Type“ Funktionalität bauen will, bietet Elasticsearch ein sehr schnelles Completion Suggest an.

Das Problem ist, dass damit nur Ergebnisse erzielt werden können, die am Anfang des Strings liegen:

Ein Suche nach „Jackson“ findet nicht den Eintrag „Michael Jackson„. Oder eine Suche nach „Thiller Michael Jackson“ findet nicht „Michael Jackson Thriller„.

Die Lösung ist: Es ist schlichtweg nicht möglich mit dem Completion Suggest dies zu bewerkstelligen, da der Algorithmus dies nicht unterstützt.

Um trotzdem die passende Ergebnisse zu bekommen, habe ich  die Daten für das Autocomplete über denselben Query, wie für die Suchergebnisse generiert. Dies ist zwar Performance mäßig schlechter, aber die Ergebnisse des Autocomplete und der Suchergebnisse nach dem Abschicken stimmen auf jeden Fall überein und iritieren den User nicht.

Elasticsearch macht den Einstieg nicht einfach, es ist hilfreich die folgenden Begrifflichkeiten zu verstehen.

Der Analyser

Ein Analyser berechnet die Daten für den Index vor und speichert das Ergebnis beim Aktualisieren der Daten einmalig ab. Aus dieser Menge an Tokens kann dann die Suche Ergebnisse ermitteln.

Ein Analyzer besteht aus 3 Teilen, die in der Reihenfolge angewendet werden:

1. Character Filter
– html_strip: Entfernt HTML Tags and dekodiert HTML Entitäten wie zum Beispiel &
– mapping: Ersetzt jedes Vorkommen eines Strings durch einen anderen
– pattern_replace character: Ersetzt mit Hilfe eines Regex jeden Treffer durch einen geeigneten
2. Tokenizer

– Ein Tokenizer berechnet aus einem String Tokens, d.h. einzelne Wörter und Wortgruppen

3. Token Filter

– ein Token Filter kann Tokens herausfiltern, die z.B: sehr kurz sind oder bestimmte Stop-Wörter wie „der“, „es“, „am“

Es gibt auch schon vorgefertigte Analyzer für den Anfang.

Wenn nur ein Analyzer angegen wird, dann wird dieser sowohl für die Indexierung, als auch für den Query-String verwendet. Es lassen sich unterschiedliche verwenden mit Hilfe von analyzer und search_analyzer.

Mapping

Weiterlesen „Einführung in Elasticsearch“

Wenn das Auto-Completion Suggest Queries sehr langsam werden (beim mir um 1000ms = 1s), dann kann das daran liegen, dass contexts benutzt werden.

"titleSuggest": {
  "type": "completion",
  "contexts": [
    {
      "name": "contextName",
      "type": "category",
      "path": "path"
    }
  ]
},

Ohne Context werden diese Queries wieder schneller um den Faktor 100 (10ms).