Los indexes y maps en ElasticSearch forman parte de las múltiples herramientas que maneja esta plataforma para llevar a cabo el proceso de almacenamiento, clasificación y procesamiento de datos. Este tipo de facilitación para el manejo de los macrodatos es un factor imprescindible para el manejo del Big Data.
Por ello, si estás buscando convertirte en un experto en este mundo, desde KeepCoding te exponemos para qué sirven los indexes y maps en ElasticSearch.
Indexes y maps en ElasticSearch
Estas dos herramientas para el manejo de la información en ElasticSearch facilitan la clasificación y la búsqueda de datos para llevar a cabo determinado análisis textual.
No obstante, cada una de ellas posee estrategias específicas para llevarse a cabo. Por ello, a continuación, te compartimos con más detalle para qué sirven los indexes y maps en ElasticSearch.
Los indexes en ElasticSearch
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.
El mapeo en ElasticSearch
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.
Ejemplo de indexes y maps en ElasticSearch
Ahora que conoces qué son los indexes y maps en ElasticSearch, seguro quieres ver cómo funcionan estas herramientas en la plataforma. Por ello, a continuación, te compartimos un ejemplo de cómo se desarrolla la sintaxis para implementarlos.
En primer lugar, antes de insertar datos, siempre es recomendable crear el índice y sus mapeos:
De manera que esto equivale a la siguiente operación:
¿Cuál es el siguiente paso?
En el desarrollo de este post, has podido comprender para qué sirven los indexes y maps en ElasticSearch para el manejo del Big Data. Sin embargo, ¡aún queda mucho más por aprender!
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