🗄️ Bases de données

elasticsearch-guide

Recherche et analyse avec Elasticsearch et la stack ELK.

⚡ Installation & lancement en 1 commande

Copiez-collez dans votre terminal : le skill s'installe dans ~/.claude/skills et Claude Code se lance directement dessus.

macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/khalilbenaz/claude-skills-collection/main/install.sh | sh -s -- elasticsearch-guide --launch
Windows (PowerShell)
iex "& { $(iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/khalilbenaz/claude-skills-collection/main/install.ps1) } elasticsearch-guide -Launch"

🚀 Déjà installé ?

claude "/elasticsearch-guide"

Ou tapez /elasticsearch-guide dans une session Claude Code, ou décrivez simplement votre besoin — le skill se déclenche automatiquement via le skill-router.

🔑 Déclencheurs automatiques

Le skill s'active automatiquement quand votre demande contient :

ElasticsearchElasticKibanafull-text searchrecherche plein texte

📦 Installation manuelle

git clone https://github.com/khalilbenaz/claude-skills-collection.git cp -r claude-skills-collection/database-skills/elasticsearch-guide ~/.claude/skills/

Source : database-skills/elasticsearch-guide

đź“– Manuel

Elasticsearch Guide

Workflow

  1. Analyser le besoin de recherche — Identifier le type de recherche requis (full-text, structurée, géospatiale, auto-complétion) et les exigences de pertinence, latence et volume de données.
  2. Concevoir les mappings — Définir les types de champs (text, keyword, nested, date, geo_point), les analyseurs personnalisés (tokenizers, filters) et les multi-fields selon les besoins de recherche et d'agrégation.
  3. Configurer les index — Définir le nombre de shards et replicas, les templates d'index, les ILM policies (Index Lifecycle Management) et les alias pour gérer le cycle de vie des données.
  4. Construire les requêtes — Utiliser les query types appropriés (match, multi_match, bool, nested, function_score) et combiner queries et filters pour optimiser la pertinence et les performances.
  5. Implémenter les agrégations — Construire les agrégations (terms, date_histogram, nested, pipeline) pour l'analytique et les tableaux de bord Kibana.
  6. Optimiser les performances — Tuner les paramètres de recherche (routing, preference), optimiser les mappings (doc_values, norms, index: false), et dimensionner le cluster selon le débit requis.
  7. Monitorer le cluster — Suivre la santé du cluster (vert/jaune/rouge), les métriques JVM, l'utilisation disque, les taux de rejet de threads et les requêtes lentes via les API _cat et _cluster.

Règles