Tutoriales de ElasticsearchManual de estudio
Published on 2023-04-20 00:10:05 · 中文 · English · بالعربية · हिंदीName · 日本語 · Русский язык · 中文繁體
Tutoriales de Elasticsearch
El tutorial de Elasticsearch proporciona conceptos básicos y avanzados de la base de datos de Elasticsearch. Este tutorial está diseñado básicamente para principiantes y profesionales que desean aprender los conceptos básicos y avanzados de Elasticsearch. Elasticsearch es una base de datos NoSQL que tiene licencia bajo Apache versión 2.0. Este tutorial consta de varias partes.
La guía que proporcionamos en este tutorial está destinada a proporcionar información sobre cómo usar Elasticsearch. Para usar Elasticsearch, debe tener conocimientos básicos de Java, tecnología web y JSON.
¿Qué es Elasticsearch?
Elasticsearch es una base de datos NoSQL desarrollada utilizando el lenguaje de programación Java. Es un motor en tiempo real, distribuido y analítico diseñado para almacenar registros. Es un motor de almacenamiento de documentos altamente escalable. Similar a MongoDB, almacena datos en formato de documento. Permite a los usuarios realizar consultas avanzadas para realizar análisis detallados y almacenar todos los datos de forma centralizada.
La base de datos de Elasticsearch está licenciada bajo Apache versión 2.0 y se basa en el motor de búsqueda Apache Lucene. Es una API RESTful integrada que ayuda a completar solicitudes y responder a las solicitudes. Es una parte importante del Elastic Stack, o también podemos decir que es el núcleo del Elastic Stack. Es de código abierto, lo que significa que está disponible gratuitamente. Por lo tanto, cualquiera puede descargarlo sin pagar nada.
Elasticsearch se utiliza principalmente para proyectos de aplicaciones de una sola página (SPM). Es utilizado por muchas grandes organizaciones de todo el mundo. Admite la búsqueda de texto completo basada completamente en documentos en lugar de esquemas y tablas. Hay algunos otros motores basados en búsqueda disponibles, pero todos están basados en tablas y esquemas. Un documento típico de Elasticsearch tiene este aspecto:
{
"first_name": "Alex",
"last_name": "Batson",
"phone_no": "987654321",
"email": abc@gmail.com,
"city": "New York",
"country": "USA",
"occupation": "Software Developer",
}
¿Por qué Elasticsearch?
Para conjuntos de datos grandes, las bases de datos relacionales funcionan con relativa lentitud y dan como resultado resultados de búsqueda lentos de la base de datos cuando se ejecutan consultas. RDBMS se puede optimizar, pero también introduce una serie de limitaciones, como que no se pueden indexar todos los campos y que las filas se actualizan para una tabla muy indexada.
Elasticsearch es una base de datos distribuida NoSQL, que es una solución para recuperar y almacenar datos rápidamente.
Hay algunas otras razones para usar una base de datos NoSQL de Elasticsearch-
Elasticsearch le permite realizar y combinar varios tipos de búsquedas, tanto estructuradas como no estructuradas. También ayuda con datos geográficos y basados en matrices.
Puede recuperar los resultados de los datos importados según sea necesario. Todo se basa en un conjunto estructurado de consultas.
Permite a los usuarios hacer consultas de la forma que deseen.
Elasticsearch proporciona agregaciones que nos ayudan a explorar tendencias y patrones en nuestros datos.
Elasticsearch es responsable de consultar y analizar datos.
La base de datos de Elasticsearch ayuda a automatizar las consultas de búsqueda basadas en búsquedas anteriores.
Historia de Elasticsearch
Elasticsearch fue creado por Shay Banon en febrero de 2010. Lanzó la primera versión de Elasticsearch, 0.4, pero la compañía fue fundada en 2012. La versión actual de Elasticsearch es 7.7, que se lanzó el 13 de mayo de 2020.
Elasticsearch ha realizado varios cambios, que se analizan con más detalle a continuación:
Uso de Elasticsearch
¿Sabes por qué deberías usar Elasticsearch? Ahora analicemos para qué sirve Elasticsearch-
Búsqueda textil
Elasticsearch es útil para buscar texto sin formato. Se utiliza principalmente cuando hay mucho texto, pero queremos buscar los datos con frases específicas para obtener la mejor coincidencia. En otras palabras, buscamos texto sin formato.
Búsqueda de productos
Elasticsearch utiliza atributos y nombres para proporcionar búsquedas de productos más rápidas.
Geobúsqueda
Elasticsearch también se utiliza para geolocalizar cualquier producto. Por ejemplo, puedes usar una consulta de búsqueda como "todas las instituciones que ofrecen cursos de PGDM en India" para mostrar información sobre el instituto de Elasticsearch, que ofrece cursos de PGDM en India.
Agregación de datos
El marco de agregación proporciona datos agregados basados en consultas de búsqueda. Permite agrupar datos y realizar cálculos y estadísticas mediante consultas de búsqueda simples. Las agregaciones pueden ser
Autosugestión
Elasticsearch tiene una función de sugerencias automáticas que proporciona sugerencias para completar una consulta incompleta. Esto permite al usuario introducir algunos caracteres y, a continuación, muestra automáticamente algunas sugerencias para completar la consulta.
Autocompletar
Según búsquedas anteriores, la base de datos de Elasticsearch ayuda a automatizar las consultas de búsqueda.
Almacenamiento de documentos JSON
Elasticsearch almacena datos en forma de documentos. Los documentos son objetos JSON almacenados en índices de Elasticsearch. En otras palabras, un documento se considera una unidad básica de almacenamiento que se puede indexar.
Métricas y análisis
Analiza un panel que incluye múltiples correos electrónicos, registros, registros del sistema y bases de datos para ayudar a las empresas a comprender sus datos y proporcionar información procesable.