Índice Invertido de Elasticsearch: La Clave para la Recuperación Rápida de Datos
Introducción
Elasticsearch es una opción popular para las organizaciones que buscan buscar y analizar grandes volúmenes de datos. El secreto detrás de la velocidad de Elasticsearch reside en el índice invertido, una estructura optimizada para la búsqueda y recuperación de texto de manera rápida y eficiente. Este artículo explica el índice invertido de Elasticsearch, sus beneficios y cómo se diferencia de otros métodos de indexación.
¿Qué es un Índice Invertido?
Un índice invertido es una estructura de datos utilizada por motores de búsqueda como Elasticsearch.
También conocido como archivo de listados, el índice invertido ayuda a acelerar la búsqueda de texto completo al mapear cada término único a los documentos en los que aparece.
En lugar de almacenar el texto palabra por palabra, este índice captura términos únicos y su frecuencia en los documentos. Soporta una recuperación rápida estructurando el contenido en torno a términos que se pueden buscar.
A continuación, un ejemplo sencillo para ilustrar cómo funciona un índice invertido:
Documento 1: "Elasticsearch es un motor de búsqueda potente" Documento 2: "Elasticsearch permite una recuperación rápida de datos"
El índice invertido para estos documentos se vería así:
"elasticsearch": [1, 2] "is": [1] "a": [1] "powerful": [1] "search": [1] "engine": [1] "enables": [2] "fast": [2] "data": [2] "retrieval": [2]
Se puede observar que cada término único está mapeado a los ID de los documentos en los que aparece. Esta estructura permite a Elasticsearch localizar rápidamente los documentos relevantes en base a las consultas de búsqueda.
¿Qué es el ID del Documento?
Cada documento en Elasticsearch tiene un identificador único llamado campo _id. Elasticsearch lo genera automáticamente o te permite asignarlo manualmente al indexar documentos.
Puedes acceder a este campo durante el proceso de indexación, búsqueda o recuperación de documentos:
PUT /my-index/_doc/1
{
"title": "Documento de Ejemplo",
"content": "Este es un documento de ejemplo."
}En este ejemplo, se asigna el ID del documento a “1”.
GET /my-index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "ejemplo"
}
},
"_source": ["_id", "title", "content"]
}El parámetro _source especifica qué campos devolver, incluyendo _id.
GET /my-index/_doc/1
Esto recupera el documento con ID “1”, incluyendo sus metadatos.
Los usuarios dependen de los IDs de los documentos para actualizaciones, eliminaciones, vincular documentos mediante estructuras padre-hijo o gestionar tipos anidados. Aunque Elasticsearch puede generar estos IDs, puedes optar por definirlos manualmente para tener un mejor control.
Cómo utiliza Elasticsearch el Índice Invertido
Cuando configuras Elasticsearch y indexas tus datos, crea automáticamente un índice invertido en segundo plano. Elasticsearch mantiene de forma continua el índice invertido a medida que añades, actualizas o eliminas documentos, asegurando un comportamiento de búsqueda preciso y en tiempo real.
Cuando realizas una consulta de búsqueda en Elasticsearch, éste utiliza el índice para recuperar de manera eficiente los documentos coincidentes. En lugar de escanear cada documento de forma lineal, Elasticsearch encuentra las coincidencias consultando directamente el índice invertido, lo que lo hace ideal para conjuntos de datos grandes.
Alternativas al Índice Invertido
Otra estructura común es el índice directo. En lugar de mapear términos a documentos, este almacena la lista completa de palabras en cada documento.
Usando nuestros ejemplos anteriores, el índice directo se vería así:
Documento 1: ["elasticsearch", "es", "un", "motor", "de", "búsqueda", "potente"] Documento 2: ["elasticsearch", "permite", "una", "recuperación", "rápida", "de", "datos"]
A diferencia de un índice invertido, un índice directo requiere escanear todos los documentos para encontrar coincidencias, lo que puede ser lento en conjuntos de datos grandes. Esto lo hace menos adecuado para motores de búsqueda en tiempo real.
Ventajas del Índice Invertido
El índice invertido ofrece varias ventajas sobre otros enfoques de indexación:
- Rendimiento de búsqueda rápido: Al mapear términos a IDs de documentos, el índice invertido permite a Elasticsearch localizar rápidamente los documentos relevantes sin escanear todo el conjunto de datos.
- Almacenamiento eficiente: Almacena cada término único una sola vez, sin importar cuántas veces aparezca, reduciendo la redundancia.
- Escalabilidad: Elasticsearch distribuye el índice entre nodos, facilitando la escalabilidad horizontal y el manejo eficiente de conjuntos de datos masivos.
Control de las Reglas de Indexación en Elasticsearch
Elasticsearch ofrece flexibilidad a través de analizadores y mapeos. Los analizadores determinan cómo se tokeniza, filtra y normaliza el texto durante la indexación. Puedes definir analizadores personalizados para adaptarse a las necesidades de tu idioma, gestionar sinónimos y eliminar palabras vacías.
Los mapeos definen la estructura y los tipos de datos de cada campo. Puedes controlar cómo se indexan, analizan y almacenan los campos modificando los mapeos.
A continuación, un ejemplo de una definición de analizador personalizado:
PUT /my-index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"stop"
]
}
}
}
}
}
Este analizador convierte el texto a minúsculas y elimina las palabras vacías antes de la indexación.
Conclusión
El índice invertido es lo que hace a Elasticsearch tan efectivo: mapea directamente los términos a los IDs de los documentos, permitiendo un rendimiento de búsqueda súper rápido. En comparación con la indexación directa, ofrece una velocidad superior, eficiencia en el almacenamiento y escalabilidad.
Comprender cómo funciona esta estructura, y utilizar estratégicamente las funciones de indexación de Elasticsearch, empodera a los desarrolladores para construir sistemas de búsqueda de alto rendimiento que escalen sin esfuerzo.
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