Elasticsearch

Elasticsearch es un motor de Bases de Datos analítico (no es relacional) y de código abierto. Es una herramienta de de “búsqueda multi funcional” destinada a procesar todo tipo de datos. Elasticsearch es una tecnología de búsqueda de Apache License y está desarrollado en Java, lo que la hace más versátil. Permite al usuario buscar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo. Fue lanzada en el 2010 y desde allí sus características han estado evolucionando y se ha convertido en una de las herramientas preferidas para poder realizar análisis y procesos de búsqueda.

Usos de Elasticsearch:

• Búsqueda dentro de aplicaciones: Es utilizada por empresas y organizaciones para el desarrollo de aplicaciones que necesitan de plataformas de búsqueda para acceder a datos y para poder analizarlos de forma eficaz.
• Búsqueda en sitios web: Las empresas y organizaciones la utilizan para implementar búsquedas dentro de sitios web y esto facilita la navegación por los datos disponibles.
• Registro y análisis de registros: Aprovechando que Elasticsearch permite recuperar registros de “datos y logs”, las empresas y organizaciones la pueden utilizar para dar un seguimiento de su crecimiento, de cómo están las relaciones con sus clientes y para gestionar sus presupuestos.
• Análisis de seguridad: Elasticsearch posee funciones que vienen integradas para detectar amenazas o procesos maliciosos por medio de diversos análisis y chequeos en los momentos en que se la utiliza.
• Análisis empresarial: Elasticsearch cuenta con componentes que trabajan mano a mano con ella lo que la convierte en una eficaz herramienta de análisis empresarial. Con estos componentes se ayuda a las empresas a hacer un seguimiento de su desarrollo en forma de datos en formularios sencillos.

Características de Elasticsearch:

• Es escalable y resistente: Puede procesar grandes cantidades de datos y producir resultados precisos. Esto lo logra porque no hace la búsqueda de los datos proporcionados en forma directa, sino que ubica los datos “en un índice” para recuperarlos rápida y eficientemente.
• Gestión de claves API: Elasticsearch puede supervisar y mantener claves de API. Dichas API ayudan a gestionar y consultar los datos que ha indexado de múltiples formas.
• Funciones de seguridad: Para ello, Elasticsearch usa “canales de comunicación encriptados”, un control de acceso que se basa en roles y un “filtrado de IP” para dar seguridad a los usuarios. Con esto se garantiza que no pierda nada de información mientras se trabaja con datos.
• Notificaciones y alertas: Elasticsearch viene provista de funciones para la seguridad lo que permite que los procesos se ejecuten con normalidad. En el caso de darse un cambio, envía una alerta que inicia una acción desde el motor de Base de Datos para solucionar el problema.
• Almacenamiento de datos: Elasticsearch tiene una excelente capacidad para el almacenamiento de datos ya que cuenta con varias herramientas de código abierto que le permiten hacer eso. Gracias a que procesa los datos agrupándolos y dividiéndolos, permite almacenar más datos que otros motores de búsqueda.
• Funciones de despliegue: Luego de recibir, almacenar y hacer el procesamiento de los datos, Elasticsearch ubica los resultados producidos en donde se necesiten para descargar la información o subirla a la “Elastic Cloud”.

Ventajas de Elasticsearch:

• Sistema distribuido: Almacena los datos en diferentes sistemas que se colaboran entre sí y muestra los resultados que se necesitan en cada momento y en una sola petición.
• Usar varios índices para buscar: Permite operar sobre distintos índices al mismo tiempo para potenciar las búsquedas.
• Acceso en tiempo real: Permite el acceso instantáneo a los datos.
• Permite hacer búsqueda de texto completo: Con Elasticsearch se puede implementar una gran cantidad de funciones, como la división de texto en palabras, derivación personalizada, búsqueda personalizada, entre otras cosas.
• Autocompletado y búsqueda instantánea: Esto es buscar mientras el usuario escribe. Esto pueden ser sugerencias de búsquedas tratando de predecirlas en base al historial de búsqueda, o haciendo una búsqueda totalmente nueva para cada palabra clave. Esto es similar a Google donde basta con escribir una palabra y este nos sugiere más opciones de búsqueda, además de que se puede encontrar lo buscado a pesar de haber escrito con errores ortográficos.
• Se pueden hacer consultas complejas y con afinación: Elasticsearch posee una poderosa DSL diseñada en base a JSON, lo que ayuda a los desarrolladores a construir “consultas complejas” y poder afinarlas para obtener resultados más precisos para una búsqueda.
• Permite ahorro de tiempo en el análisis y una mayor velocidad: Con esta base de datos se pueden ejecutar consultas altamente complejas de forma muy rápida. Además guarda la mayor parte de las consultas comúnmente usadas como un filtro para el conjunto de resultados y las ejecuta solamente una vez. Para cada diferente solicitud que tiene un filtro en caché, la base de datos comprueba el resultado que arroja la caché. Esto disminuye el tiempo del análisis y ejecución de la consulta haciendo más alta la velocidad.
• Elasticsearch es orientado a documentos: En Elasticsearch no se usa esquemas, lo que hace es aceptar documentos de tipo JSON y busca detectar la estructura de los datos, indexar los datos y permitir que se pueda buscar.
• Uso de facetas: Una búsqueda hecha con facetas es más sólida que las búsquedas de texto típicas, esto permite a los usuarios de la base de datos aplicar varios filtros a la información e incluso clasificar mediante un sistema basado en los datos.
• Escalabilidad horizontal y registro de nodos: Con Elasticsearch se puede escalar horizontalmente ya gracias a su diseño extiende los recursos y equilibra la carga entre los nodos de un grupo También, hace el registro de cualquier cambio realizado en registros de transacciones en múltiples nodos en el grupo para aminorar la posibilidad de pérdida de los datos. Además, hace el registro de cualquier cambio que se ha realizado en registros de transacciones en varios nodos en un grupo para reducir la posible pérdida de datos. Estos grupos tienen la posibilidad de detectar los nodos que faltan y hacerles una reorganización para que los datos estén siempre visibles.

Desventajas de Elasticsearch:

• No existe soporte multilenguaje: Elasticsearch no proporciona un soporte multilenguaje, esto impide manejar preguntas y obtener datos en más de un idioma de forma simultánea. Esto no quiere decir que la herramienta no esté disponible en varios idiomas, lo que se indica se refiere específicamente a las request y procesamiento de datos.
• No se recomienda para grandes volúmenes de datos: En algunos casos en los que hay demasiada información, su uso se convierte en una desventaja. Los casos son pocos, pero si se necesita procesar varios Terabytes de datos al día, se podrían tener problemas en el rendimiento e incluso pérdida de datos si no hay respaldo de los mismos.
• Dificultad para la utilización: Elasticsearch es muy potente y un excelente software, pero utilizarlo de forma correcta no es sencillo, aprender a manejarlo puede tomar bastante tiempo.

Netflix, eBay y LinkedIn utilizan a Elasticsearch como su base de datos preferida gracias a que es escalable, de código abierto y que puede trabajar con varios lenguajes de programación. Entre los lenguajes que la gestionan tenemos a C++, C#, Java, PHP y Python, y en diferentes sistemas operativos como Windows, Linux y Unix.