Índice Invertido de Elasticsearch: La Clave para una Recuperación Rápida de Datos
Introducción
Elasticsearch es una opción popular para las organizaciones que buscan buscar y analizar grandes cantidades de datos. El poder de búsqueda de Elasticsearch proviene del índice invertido, una estructura que hace que la búsqueda de texto sea 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 se conoce como archivo de listas invertidas o archivo invertido. El propósito del índice invertido es ayudar con búsquedas de texto rápidas. Mapea cada término único en una colección de documentos a los lugares donde aparece.
Un índice invertido guarda una lista de términos únicos y sus frecuencias en documentos. Esto se hace en lugar de guardar los documentos palabra por palabra. El índice almacena los términos y sus frecuencias para una fácil recuperación y análisis. Este método ayuda a encontrar rápidamente información relevante dentro de los documentos.
A continuación, se muestra un ejemplo simple para ilustrar cómo funciona un índice invertido:
Documento 1: "Elasticsearch es un motor de búsqueda poderoso" Documento 2: "Elasticsearch permite una recuperación de datos rápida"
El índice invertido para estos documentos se vería así:
"elasticsearch": [1, 2] "es": [1] "un": [1] "motor": [1] "de": [1, 2] "búsqueda": [1] "poderoso": [1] "permite": [2] "una": [2] "recuperación": [2] "datos": [2] "rápida": [2]
Puedes ver que cada término único está mapeado a los IDs de los documentos donde aparece. Esta estructura permite que Elasticsearch localice rápidamente documentos relevantes basados en consultas de búsqueda.
¿Qué es el ID del Documento?
Puedes ver los IDs de los documentos utilizados en el índice de Elasticsearch. En el motor de Elasticsearch, cada documento tiene un identificador único llamado campo “_id”. Este campo es generado automáticamente por Elasticsearch o proporcionado explícitamente por ti al indexar un documento.
Puedes obtener el campo “_id” y otros campos del documento cuando busques o recuperes documentos de un índice de Elasticsearch. A continuación se presentan algunos ejemplos de cómo acceder a los IDs de los documentos:
Al indexar un documento, puedes especificar el campo “_id”:
PUT /mi-indice/_doc/1
{
"title": "Documento de Ejemplo",
"content": "Este es un documento de ejemplo."
}En este caso, estableces explícitamente el ID del documento a “1”.
Al buscar documentos, puedes incluir el campo “_id” en la respuesta:
GET /mi-indice/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "ejemplo"
}
},
"_source": ["_id", "title", "content"]
}El parámetro “_source” especifica qué campos incluir en la respuesta. También incluimos “_id” junto con “title” y “content”.
Al obtener un documento específico por su ID:
GET /mi-indice/_doc/1
Esto recupera el documento con el ID “1”, y la respuesta incluirá el campo “_id”.
El campo “_id” no es un parámetro oculto en Elasticsearch. El campo es visible y accesible, y identifica de manera única cada documento en un índice.
Los usuarios usan los IDs de documentos para varias tareas. Estas tareas incluyen actualizar o eliminar documentos específicos. También puedes usarlos para vincular documentos entre sí. Puedes hacerlo utilizando tipos de documentos “padre-hijo” o “anidados”.
Elasticsearch puede crear IDs de documentos únicos para ti, pero también puedes elegir asignar tus propios IDs si es necesario.
Cómo Usa Elasticsearch el Índice Invertido
Cuando configuras Elasticsearch y indexas tus datos, automáticamente crea un índice invertido en segundo plano. A medida que agregas, actualizas o eliminas documentos, Elasticsearch mantiene y actualiza el índice invertido para asegurar resultados de búsqueda precisos.
Cuando realizas una consulta de búsqueda en Elasticsearch, utiliza el índice invertido para recuperar de manera eficiente documentos coincidentes. Elasticsearch no escanea los documentos uno por uno. En su lugar, busca términos en el índice invertido para encontrar los IDs de los documentos. Este enfoque reduce significativamente el tiempo de búsqueda, especialmente para grandes conjuntos de datos.
Alternativas al Índice Invertido
El índice invertido es comúnmente usado en motores de búsqueda, pero también es importante notar el índice directo. Un índice directo almacena los documentos como una secuencia de palabras y asocia cada documento con sus términos.
Usando los mismos documentos de ejemplo mencionados anteriormente, un índice directo se vería así:
Documento 1: ["elasticsearch", "es", "un", "motor", "de", "búsqueda", "poderoso"] Documento 2: ["elasticsearch", "permite", "una", "recuperación", "de", "datos", "rápida"]
Los índices directos son menos eficientes para la búsqueda de texto en comparación con los índices invertidos. Buscar un término específico requeriría escanear a través de la lista de términos de cada documento, lo cual puede ser muy lento para grandes colecciones.
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 que Elasticsearch localice rápidamente documentos relevantes. Esto sucede sin escanear todo el conjunto de datos.
- Almacenamiento eficiente: El índice invertido solo almacena términos únicos una vez, sin importar cuántas veces aparezcan en los documentos. Esto reduce los requisitos de almacenamiento en comparación con el almacenamiento de términos duplicados en cada documento.
- Escalabilidad: Elasticsearch distribuye índices a través de nodos en un clúster para una búsqueda eficiente y gestión de grandes conjuntos de datos.
Controlando las Reglas de Indexación en Elasticsearch
Elasticsearch ofrece flexibilidad para controlar las reglas de indexación mediante el uso de analizadores y mappings. Los analizadores determinan cómo tokenizar, normalizar y filtrar textos antes de indexarlos. Se pueden crear analizadores personalizados para adaptar el proceso de indexación a tus requisitos específicos. Esto puede incluir el manejo de sinónimos, la eliminación de palabras vacías y el uso de stemming.
Los mappings definen la estructura y tipos de datos de tus documentos. Puedes especificar qué campos deben ser indexados, cómo deben ser analizados, y propiedades adicionales como vectores de términos o algoritmos de similitud. Al diseñar cuidadosamente tus mappings, puedes optimizar el proceso de indexación y mejorar la relevancia de la búsqueda.
A continuación hay un ejemplo de configuración de un analizador personalizado en Elasticsearch:
PUT /mi-indice
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"mi_analizador_personalizado": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"stop"
]
}
}
}
}
}En este ejemplo, creamos un analizador personalizado llamado “mi_analizador_personalizado”. Este analizador usa el tokenizer estándar, convierte los términos a minúsculas y elimina palabras vacías. Luego puedes aplicar este analizador a campos específicos en tus mappings.
Conclusión
El índice invertido de Elasticsearch es una poderosa estructura de datos que permite búsquedas de texto rápidas y eficientes. Al mapear términos únicos a IDs de documentos, permite que Elasticsearch recupere rápidamente documentos relevantes basados en consultas de búsqueda. En comparación con enfoques alternativos como los índices directos, el índice invertido ofrece un mejor rendimiento de búsqueda y escalabilidad.
Puedes mejorar la configuración de tu motor de búsqueda comprendiendo cómo funciona el índice invertido. También, utilizando la flexibilidad de Elasticsearch para controlar las reglas de indexación. Esto conducirá a proporcionar excelentes experiencias de búsqueda para tus usuarios.
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