Agregación y queries complejas en ElasticSearch

Autor: | Última modificación: 25 de abril de 2022 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
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En este post, te introducimos a cómo funcionan la agregación y queries complejas en ElasticSearch. Este conocimiento, tanto teórico como práctico, te ayudará a formarte mejor dentro del mundo Big Data con uno de sus servidores de búsqueda más importantes y populares como es ElasticSearch. Además, si estás buscando una breve guía al respecto, ¡este post es ideal para ti!

Cada vez se desarrollan más servidores de búsqueda, aun así, ElasticSearch ha conseguido posicionarse como una herramienta fundamental dentro del mundo del Big Data. Por ello, a continuación te explicamos cómo funcionan la agregación y queries complejas en ElasticSearch.

¿Qué es la agregación en ElasticSearch?

Las agregaciones (aggregations en inglés) corresponden a determinas estrategias de búsqueda que ofrece ElasticSearch para realizar consultas de manera específica con el fin de establecer conclusiones asertivas en cuanto al desarrollo de un estudio de datos.

Esta estrategia podrás desarrollarla una vez el servidor de búsqueda haya convertido tus datos en métricas, buckets, estadísticas, etc. En efecto, según esto podrás hallar determinadas categorías. Las tres agregaciones más empleadas son:

  • Agregación de cubos (Bucket aggregation): este tipo de agregación organiza los documentos en cubos según unos criterios establecidos, como rangos, campos, etc. Por ejemplo, podrás establecer una agregación de cubo que clasifique los documentos según edad, género, región, etc.
  • Agregación por métricas (Metric aggregation): podrás utilizar este tipo de agregación en cuestiones de clasificación estadística como promedios, media, suma o resta según los valores de determinado campo en tu estudio de datos.
  • Agregación de canalización (Pipeline aggregation): esta clase de agregación es la menos implementada. La agregación de canalización parte del uso de otras agregaciones, como métrica o de cubos, para realizar la clasificación. Es decir, a diferencia de las demás agregaciones, esta no cuenta con los campos o documentos.

Además de las mencionadas, podrás encontrar otras agregaciones muy importantes en ElasticSearch, como la agregación de cardinalidad, de estadísticas, de términos, anidadas o de filtros.

¿Qué son las queries complejas en ElasticSearch?

En cuanto a las queries complejas en ElasticSearch, estas hacen referencia precisamente a la clase de consultas que requieren más complejidad para llevar a cabo la identificación de coincidencias en los documentos y arrojar los respectivos resultados.

De esta manera, se relacionan los tipos de agregación y queries complejas en ElasticSearch puesto que cada una de ellas requiere de un comando específico para llevar a cabo la búsqueda, es decir, una vez establezcas una agregación, ya sea de métricas o de canalización, esta consulta será una query compleja para el servidor de búsqueda ElasticSearch.

Agregación y queries complejas en ElasticSearch

Una vez tienes claro los conceptos básicos relacionados con la agregación y queries complejas en ElasticSearch, podrás notar cómo se desarrollan las queries complejas en la consola y su relación con las agregaciones.

Pues bien, como te hemos explicado antes, el servidor de búsqueda ElasticSearch permite, gracias a su API de agregación, realizar queries mas complejas. A continuación, te compartimos cómo funciona su sintaxis según un ejemplo.

En primer lugar, debes poner el comando aggs, que designa que habrá una operación de agregación, seguido del nombre de la agregación Popular plays, el tipo de agregación terms, el campo y la palabra clave «field» : «play_name.keyword».

Ahora, podrás observar cómo se desarrolla en la consola la sintaxis del ejemplo expuesto:

Agregación y queries complejas en ElasticSearch 1

Algunas recomendaciones

Desde KeepCoding queremos compartirte algunas recomendaciones sobre la agregación y queries complejas en ElasticSearch que debes tener en cuenta una vez vayas a llevar este post a la práctica:

  • En primer lugar, debes considerar el interés de tu estudio de datos y de los usuarios, puesto que deberás basarte en ello para establecer las queries más efectivas.
  • Por otra parte, recuerda que ElasticSearch pretende una mayor interacción con los usuarios al ofrecer su acceso y desarrollo en tiempo real. Es decir, ten este factor en consideración a la hora de pensar la agregación y queries complejas en ElasticSearch.
  • Recuerda que la correcta indexación de los documentos es el primer paso para poder emplear este tipo de consultas complejas.
  • Cuando vayas a realizar una query compleja debes asegurarte de establecer el campo y los nombre asignados de manera adecuada, de forma que esta consulta arroje los resultados correctos.

Por último, esperamos que este post te haya servido para acercarte a la agregación y queries complejas en ElasticSearch de una manera sencilla y eficiente.

Agregación y queries complejas en ElasticSearch 2

¿Cuál es el siguiente paso en el mundo Big Data?

En este post, te has podido instruir sobre el funcionamiento de la agregación y queries complejas en ElasticSearch. Recuerda que cada uno de estos conocimientos y sus ejemplos en la consola deberás llevarlos a la práctica para conseguir un conocimiento más profundo al respecto. Sin embargo, si lo que buscas es ahondar aún más en el mundo del Big Data, ¡desde KeepCoding te traemos la solución!

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