A respeito de banco de dados, julgue o próximo item. Elastic...

O Elasticsearch é uma ferramenta de código aberto criada para buscar e tratar uma grande quantidade de dados e que funciona como um banco de dados não relacional. Foi desenvolvido por Shay Bannon, que publicou a primeira versão da solução em 2010.

GAB: ERRÔNEO

Se não me engano, elasticsearch usa JSON e não SQL

Errado. Elasticsearch é uma plataforma de busca e análise de dados de código aberto, baseada em Lucene. Ele não é baseado em SQL e não é uma ferramenta para recuperar informações de bancos de dados.

Em vez disso, Elasticsearch é usado para indexar e buscar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, como documentos, logs, metricas e outros tipos de dados. Ele fornece uma API de consulta que permite fazer buscas complexas e realizar análises avançadas de dados.

Além disso, Elasticsearch é escalável e pode ser distribuído em múltiplos nós, o que o torna uma solução ideal para grandes quantidades de dados e alta demanda de performance.

depende da versão

a partir da versao 8 já suporta

Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise distribuído, baseado no Lucene, que fornece uma solução eficiente para indexação e busca de grandes volumes de dados. Ele é parte da Elastic Stack, anteriormente conhecida como ELK Stack, que inclui Elasticsearch, Logstash e Kibana.

Aqui estão alguns pontos-chave sobre Elasticsearch:

Indexação e Busca:

• Elasticsearch é projetado para realizar indexação em tempo real, permitindo que os dados sejam adicionados, atualizados e recuperados de maneira eficiente.
• Ele fornece uma API RESTful para interação, facilitando a indexação e a consulta de dados.

Dados JSON:

• Os dados no Elasticsearch são armazenados no formato JSON. Cada documento (unidade básica de informação) é um objeto JSON.

Cluster Distribuído:

• Elasticsearch é distribuído por natureza, o que significa que pode ser dimensionado horizontalmente para lidar com grandes volumes de dados e consultas complexas. Os dados são distribuídos entre diferentes nós em um cluster.

Análise de Texto Completa:

• Oferece suporte a recursos avançados de análise de texto, como pesquisa de texto completo, correspondência de prefixos, consultas de intervalo, agregações, e mais.

Elasticsearch Query DSL:

• Possui uma linguagem de consulta própria, chamada Elasticsearch Query DSL, que permite construir consultas complexas para filtrar e recuperar dados.

Logstash:

• Muitas vezes usado em conjunto com o Logstash, que é responsável por coletar, transformar e enviar dados para o Elasticsearch. Isso é particularmente útil para processar logs e outros tipos de dados.

Kibana:

• Kibana é outra parte da Elastic Stack e é uma interface de usuário para visualização e exploração de dados armazenados no Elasticsearch. Ele fornece dashboards interativos e ferramentas de visualização.

Uso Comum:

• Elasticsearch é frequentemente utilizado em casos de uso como pesquisa na web, análise de registros (logs), monitoramento de infraestrutura, análise de séries temporais, entre outros.