Índice Invertido de Elasticsearch
Introducción
Elasticsearch es una elección popular para 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 es conocido como archivo de publicaciones o archivo invertido. El propósito del índice invertido es ayudar con búsquedas rápidas de texto. Mapea cada término único en una colección de documentos a las ubicaciones donde aparecen.
Un índice invertido guarda una lista de términos únicos y sus frecuencias en documentos. Esto se hace en lugar de guardar documentos palabra por palabra. El índice almacena los términos y sus frecuencias para una recuperación y análisis fáciles. Este método ayuda a encontrar rápidamente información relevante dentro de los documentos.
A continuación, 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] "poderoso": [1] "búsqueda": [1] "motor": [1] "permite": [2] "una": [2] "recuperación": [2] "datos": [2] "rápida": [2]
Puedes ver que cada término único está mapeado a los IDs de documentos donde aparece. Esta estructura permite a Elasticsearch localizar rápidamente documentos relevantes basados en consultas de búsqueda.
¿Qué es el ID de Documento?
Puedes ver los IDs de documentos utilizados en el índice de Elasticsearch. En el motor 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 al buscar o recuperar documentos de un índice de Elasticsearch. Aquí hay algunos ejemplos de cómo puedes acceder a los IDs de documentos:
Al indexar un documento, puedes especificar el campo “_id”:
PUT /my-index/_doc/1
{
"title": "Documento de Ejemplo",
"content": "Este es un documento de ejemplo."
}En este caso, estableces explícitamente el ID del documento en “1”.
Al buscar documentos, puedes incluir el campo “_id” en la respuesta:
GET /my-index/_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 /my-index/_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 utilizan 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 usando tipos de documentos “parent-child” o “nested”.
Elasticsearch puede crear IDs de documentos únicos para ti, pero también puedes optar por asignar tus propios IDs personalizados si es necesario.
Cómo Elasticsearch Usa el Índice Invertido
Cuando configuras Elasticsearch e indexas tus datos, automáticamente crea un índice invertido detrás de escena. 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 los documentos coincidentes. Elasticsearch no escanea los documentos uno por uno. En su lugar, busca términos en el índice invertido para encontrar los IDs de documentos. Este enfoque reduce significativamente el tiempo de búsqueda, especialmente para grandes conjuntos de datos.
Alternativas al Índice Invertido
El índice invertido se utiliza comúnmente en motores de búsqueda, pero también es importante mencionar 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", "poderoso", "búsqueda", "motor"] Documento 2: ["elasticsearch", "permite", "una", "recuperación", "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 la lista de términos de cada documento, lo que puede ser muy tardado en colecciones grandes.
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 documentos relevantes. Esto sucede sin escanear todo el conjunto de datos.
- Almacenamiento eficiente: El índice invertido solo almacena términos únicos una vez. No importa cuántas veces aparezcan en los documentos. Esto reduce los requisitos de almacenamiento comparado con el almacenamiento de términos duplicados en cada documento.
- Escalabilidad: Elasticsearch distribuye índices a través de nodos en un clúster para una búsqueda y gestión eficiente de grandes conjuntos de datos.
Controlando las Reglas de Indexación en Elasticsearch
Elasticsearch proporciona flexibilidad en el control de reglas de indexación mediante el uso de analizadores y mapeos. Los analizadores determinan cómo tokenizar, normalizar y filtrar el texto antes de indexarlo. Se pueden crear analizadores personalizados para adaptar el proceso de indexación a tus requisitos específicos. Esto puede incluir manejar sinónimos, eliminar palabras de parada y utilizar stemming.
Los mapeos 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 mapeos, puedes optimizar el proceso de indexación y mejorar la relevancia de búsqueda.
A continuación, un ejemplo de configuración de Elasticsearch con un analizador personalizado:
PUT /my-index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"Lowercase",
"Stop"
]
}
}
}
}
}En este ejemplo, creamos un analizador personalizado llamado “my_custom_analyzer.” Este analizador utiliza el tokenizador estándar, convierte los términos a minúsculas y elimina las palabras de parada. Luego puedes aplicar este analizador a campos específicos en tus mapeos.
Conclusión
El índice invertido de Elasticsearch es una estructura de datos poderosa que permite búsquedas de texto rápidas y eficientes. Al mapear términos únicos a IDs de documentos, permite a Elasticsearch recuperar rápidamente documentos relevantes basados en consultas de búsqueda. Comparado con enfoques alternativos como los índices directos, el índice invertido ofrece un rendimiento de búsqueda y escalabilidad superiores.
Puedes mejorar la configuración de tu motor de búsqueda entendiendo cómo funciona el índice invertido. También puedes beneficiarte de la flexibilidad de Elasticsearch para controlar las reglas de indexación. Esto llevará a proporcionar excelentes experiencias de búsqueda para tus usuarios.
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