¿Cómo modificar tipos de Indexes en ElasticSearch?

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 10 de octubre de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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En la actualidad, existen diversas formas de abordar, almacenar y procesar los datos por medio de múltiples herramientas y sistemas para la facilitación del manejo del Big Data. Por ejemplo, modificar tipos de indexes en ElasticSearch forma parte de esta variedad. Además, es necesario conocer estos procesos en profundidad.

Una de las tareas más importantes de un Data Scientist radica en tener un amplio conocimiento de los sistemas, lenguajes, procesos y herramientas para gestionar el Big Data, de manera que pueda reconocer cuál es la mejor opción según el interés del estudio.

En el transcurso de este post, comprenderás cómo modificar tipos de indexes en ElasticSearch y su funcionamiento dentro del ecosistema del Big Data.

¿Qué son los indexes en ElasticSearch?

Un index o índice en ElasticSearch hace referencia a dos procesos relacionados pero diferentes. El primero de ellos, se remite al tipo de organización optimizada de datos, es decir, la base de datos relacional que genera la plataforma. Su segunda definición remite a la asignación de nombres lógicos a los fragmentos de réplica. Ambos se encargan de la clasificación de los datos para su gestión en ElasticSearch.

Modificar tipos de indexes en ElasticSearch

En determinados análisis de datos resulta adecuado y más efectivo crear ciertas especificaciones personalizadas en los índices. Para ello, la plataforma te permite modificar tipos de indexes en ElasticSearch y, a continuación, te explicamos cómo puedes hacerlo.

Para desarrollar estas configuraciones, deberás tener muy claro qué es lo que planeas desarrollar con ellos. Si hablamos con tecnicismos, deberás partir de analizadores que tokenizarán la información y la agregarán al índice invertido de búsqueda, lo cual devendrá en una búsqueda de texto complejo de manera rápida.

Además, debes saber que existen ciertos tipos de indexes que te compartimos a continuación:

  • Índices de relaciones: es el diseño de base de datos relacionales, por lo que es más sencillo y reconocido en el mundo del Big Data.
  • Índices para registro: estos son los más flexibles frente a RDBM. Además, podrás desarrollar un enfoque diferente en las bases de datos.
  • Índices para usuarios: crear un índice de usuario podrás encontrarlo en el desarrollo de aplicaciones como redes sociales, gracias a la gran cantidad de datos aleatorios por persona.
  • Índices para la distribución de datos: esta opción tiene como objetivo almacenar los fragmentos primarios o las réplicas.

Ejemplo de modificar tipos de indexes en ElasticSearch

A continuación, te compartimos un ejemplo de cómo se ve la realización en la plataforma de cómo modificar tipos de indexes en ElasticSearch:

Recuerda que estas configuraciones se acoplan según sus diferentes propósitos. Por ejemplo, si buscas indexar un campo de texto como un campo de cadena o viceversa. También podrás establecer criterios de búsqueda específica para textos completos o por palabras clave (keywords).

Ten en cuenta que personalizar los índices te permite llevar a cabo un análisis más específico y optimizar la manera en la que los usuarios interactúan con los datos, además de que te permite emplear formatos de fecha especializados. Por último, recuerda que este tipo de proceso se encuentra ligado al mapeo de datos, que puede ser dinámico o explícito.

En este post, has podido aprender cómo modificar tipos de indexes en ElasticSearch para el manejo del Big Data. Aun así, desde KeepCoding sabemos que aún falta mucho por aprender.

Nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning es ideal para ti. En él, verás cómo el análisis exploratorio de datos es el primer paso que todo Data Scientist tiene que tomar. Para ello, es fundamental tener un buen conocimiento de estadística que te permita saber si ciertas variables tienen relación o no, o si varios grupos de datos se pueden considerar diferentes o iguales. Un buen análisis estadístico te proporcionará respuestas que pueden complementar algún modelo posterior de Machine Learning más complejo. ¿A qué estás esperando para empezar? ¡Apúntate ya!

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