Analyzers en Elastic Search

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 17 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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En la actualidad, el Big Data se ha desarrollado de diversas formas y ha encontrado una serie de herramientas, lenguajes y sistemas para su manejo según el interés del estudio de los macrodatos. Los Analyzers en Elastic Search forman parte de estas estrategias para facilitar el análisis de la información.

En este post, podrás ilustrarte sobre cómo funcionan los Analyzers en Elastic Search dentro del mundo del Big Data.

Analyzers en Elastic Search

Este parámetro de Elastic Search se basa en el análisis de texto en funciones como indexar o buscar un campo de texto. Analyzers en Elastic Search tan solo trabajan con operaciones que utilicen texto.

Por otra parte, podrás implementar este parámetro tanto para análisis de índice como para análisis de búsqueda. En suma, posee una serie de funciones específicas según el interés del análisis de los datos, por lo que deberás elegir entre ellas para llevar a cabo una búsqueda y estudio adecuados de la información.

Tipos de Analyzers en Elastic Search

Para llevar a cabo este parámetro de búsqueda y análisis textual, deberás especificar un determinado analizador, puesto que podrás usar varios según su función. Algunos de ellos son:

  • my_analyzer: este tipo de analizador abarca todos los términos y los tokeniza.
  • my_stop_analyzer: consiste en analizar y eliminar las palabras vacías encontradas en la base de datos.
  • analyzer: este analizador se emplea para el índice y trabaja junto a my_analyzer.
  • search_analyzer: podrás implementarlo para ciertas consultas que no sean frases completas. Además, trabaja con my_stop_analyzer con el fin de descartar las palabras vacías.
  • search_quote_analyzer: dentro de las consultas de frases, junto a my_analyzer, consigue que no se eliminen las palabras vacías.

Algunas recomendaciones

A continuación, te compartimos algunos consejos que debes considerar una vez implementes este parámetro en tus análisis textuales:

  • En primer lugar, sería más confiable y segura tu decisión frente a cuál de ellos utilizar si primero realizaras un testeo del parámetro.
  • Por otra parte, search_quote_analyzer puede actualizar los campos por medio de la actualización de API de asignación.
  • Con la opción de analyzer no podrás actualizar campos existentes con la actualización de API de asignación.
  • Recuerda que solo podrás implementar analyzer en los campos de texto.

¿Cómo continuar aprendiendo?

Ahora que conoces cómo funcionan los Analyzers en Elastic Search, seguro que quieres aprender más sobre estas herramientas para el manejo del Big Data.

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Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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