Glosario de ElasticSearch: 5 conceptos clave

Autor: | Última modificación: 30 de mayo de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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En la actualidad, los sistemas para el análisis del Big Data se han convertido en un factor indispensable en todos los ámbitos, puesto que la importancia de los datos ha condicionado un estudio constante de los datos y sus implicaciones. Elastic Search forma parte de estos sistemas que facilitan llevar a cabo un estudio de los macrodatos.

En este post, sabemos lo importante que resulta este sistema dentro del mundo Big Data; por ello, te traemos un glosario de ElasticSearch con cinco de sus conceptos clave.

Analyzers

Este parámetro de ElasticSearch se basa en el análisis de texto en funciones como indexar o buscar un campo de texto. Los 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.

  • my_analyzer
  • my_stop_analyzer
  • analyzer
  • search_analyzer
  • my_stop_analyzer
  • search_quote_analyzer
Glosario de ElasticSearch: 5 conceptos clave 1

Query

Una query o búsqueda (en español) hace referencia a una solicitud de consulta de información que se desarrolla en este tipo de servidores de búsqueda como ElasticSearch. La recolección de documentos relacionados con la inquietud presentada y los resultados que la plataforma arroja también forman parte de esa búsqueda.

Por otra parte, las queries de ElasticSearch poseen una serie de diversas dinámicas y estrategias para conseguir su principal objetivo de brindar la información que se necesita de la base de datos. De esta forma, se consigue potenciar y procesar, de manera óptima, la consulta y sus resultados.

Indexes

Los indexes o índices (en español) se refieren a las «bases de datos» que se manejan en SQL. En esta delimitación, los indexes en ElasticSearch funcionan como un tipo de organización de la información para interactuar con ella.

Por otra parte, también podrás llamar índices a los nombres asignados a los datos como fragmentos de réplica. Estos los emplea la plataforma para ordenar los datos alrededor del clúster.

En suma, podrás contar con una variedad de indexes, como los índices de relaciones, para registro, para usuarios o para la distribución de datos.

Maps

Este proceso de clasificación de datos consiste en marcar cómo se almacenarán los datos, teniendo en cuenta su indexación, el tipo de documento y de datos y los campos que maneja.

En definitiva, el mapeo facilita la búsqueda de la información al definir cada uno de los criterios y características de los datos.

Dentro del mapeo en ElasticSearch podrás encontrar el mapeo dinámico y explícito. El primero de ellos, se encarga de generar nuevos campos de manera automática una vez vayas agregando un nuevo documento a la base de datos. Por su parte, en el mapeo explícito podrás establecer los criterios de clasificación de forma personalizada, lo que te permitirá instaurar campos y reglas específicas.

Kibana en ElasticSearch

En primer lugar, resulta necesario aclarar a qué hace referencia KibanaEs una interfaz desarrollada en 2013, principalmente para la estrategia de Elastic Stack, con el fin de potenciar la interacción de los usuarios con los datos procesados por medio de ElasticSearch. Esto permite la administración y exploración de la información en tiempo real.

En realidad, las funciones que desarrolla Kibana en ElasticSearch constan de dos tareas específicas que consiguen optimizar la interacción de los usuarios con la información gestionada:

  • Visualización de datos.
  • Interfaz de usuario.

¿Cuál es el siguiente paso?

Por medio de este post, te has podido hacer una idea de los cinco conceptos clave que debes saber al acercarte a ElasticSearch. Sin embargo, debes tener en cuenta que este es un primer acercamiento, puesto que este sistema posee muchas herramientas y conceptos que debes tener en cuenta.

Por ello, te aconsejamos cursar nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Gracias a él, lo aprenderás todo sobre ElasticSearch y sobre herramientas como Spark a partir de la base (procesos de información textual), conteo de palabras, listas top N, operaciones con conjuntos… ¡Apúntate ahora y no esperes más para empezar!

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