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Integración de Elastic Search en Proyectos de Software

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Recursos

¿Qué puedes hacer con un modelo de restaurante en Elastic Search?

Elastic Search es una herramienta poderosa que permite crear modelos de datos robustos y detallados, como un modelo para un directorio de restaurantes. Este modelo incluye platos disponibles, categorías, datos básicos del restaurante y calificaciones. Tener esta estructura bien definida no solo es esencial para almacenar información, sino que proporciona una base sólida para realizar búsquedas sofisticadas y eficientes.

  • Platos y categorías: Clasificar los platos de los restaurantes facilita la búsqueda a los usuarios que tienen preferencias específicas.
  • Datos básicos del restaurante: La información clave de cada restaurante, como nombre, ubicación, y horario, es esencial para la navegación del usuario.
  • Calificaciones: Permiten a los usuarios tomar decisiones informadas basadas en las experiencias de otros.

¿Cómo realizar consultas efectivas en Elastic Search?

Tener los datos no es suficiente; saber cómo consultarlos es vital. Elastic Search ofrece un potente motor de búsqueda que incluye funcionalidades avanzadas para filtrar y ordenar la información de manera precisa.

  • Búsquedas y filtros: Puedes crear consultas simples o avanzadas para encontrar exactamente lo que necesitas.
  • Consultas anidadas: Perfectas para manejar datos complejos.
  • Consultas de rango y agregaciones: Ayudan a optimizar los resultados con funcionalidades como intervalos de fechas o precios.

Estas herramientas te permiten implementar un buscador en tu directorio que entregue al usuario exactamente lo que está buscando, más allá de simplemente listar todos los resultados posibles.

¿Cómo usar el puntaje para mejorar la experiencia de búsqueda?

El puntaje es un componente esencial en Elastic Search, pues te ayuda a ordenar los resultados de acuerdo a su relevancia. Puedes definir que solo se muestren restaurantes con una calificación de uno punto cinco hacia arriba, por ejemplo.

  • Relevancia: Filtrar resultados por puntajes más altos puede significar que el usuario encuentre las opciones más pertinentes para su búsqueda.
  • Filtro personalizado: Los usuarios obtienen contenido más afinado a sus necesidades personalizando el umbral del puntaje.

Este enfoque no solo mejora la experiencia de usuario, sino que también hace que tu sitio sea más dinámico y receptivo a las búsquedas específicas.

¿Cómo integrar Elastic Search con tus proyectos de software?

Elastic Search es muy flexible y se puede integrar con diferentes proyectos de software, sin importar el lenguaje de programación. Existen clientes oficiales para Java, JavaScript, Ruby, Go, Python, entre otros.

  • Clientes oficiales: Facilitan la implementación al ofrecer soporte nativo en múltiples lenguajes.
  • Creación de un cliente personalizado: Si el cliente oficial no es adecuado para tu proyecto, puedes crear uno propio en tu lenguaje de programación preferido.

Ejemplo de integración con Python

from elasticsearch import Elasticsearch

# Instanciamos el cliente de Elastic Search
es = Elasticsearch()

# Creamos un documento
doc = {
    "author": "John Doe",
    "title": "Elasticsearch Guide",
    "date": "2023-10-20"
}

# Guardamos el documento en un índice
es.index(index="articulos", id=1, document=doc)

# Refrescamos el índice
es.indices.refresh(index="articulos")

# Realizamos una búsqueda
resultados = es.search(index="articulos", query={"match": {"author": "John"}})

Este fragmento de código demuestra lo sencillo que es trabajar con Elastic Search en Python, lo cual es aplicable en cualquier lenguaje de programación. La habilidad de integrar Elastic Search en diferentes contextos amplifica su utilidad y lo transforma en una herramienta crucial para el desarrollo de aplicaciones efectivas y eficientes.

Elastic Search no solo es un motor de búsqueda muy poderoso, sino también una herramienta versátil que invita a explorar nuevas posibilidades en la gestión y búsqueda de datos. Con tus habilidades recién adquiridas, te motivamos a continuar explorando e innovando en el mundo del desarrollo de software. ¡Mucha suerte en tus futuros proyectos!

Aportes 23

Preguntas 2

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Si esto fue la introducción, no puedo esperar por ver el intermedio o el avanzado!

El mejor uso que se le puede dar a Elasticsearch es guardar los logs pero se debe usar logs estructurados para realmente sacar el maximo potencial, escribí un blog sobre eso ojala les sea util
https://medium.com/@oswaldo-cruz/best-practices-for-log-monitoring-e8522ae1d05b

Buen curso. A lo igual que el curso de MongoDB, estaría bueno que en Platzi mejore sus cursos de bases de datos NoSQL ya que este curso necesita uno avanzado y el de Mongo es malo directamente. Estamos en Febrero del 2022 y a esta altura es una deuda importante que tiene Platzi con estas tecnologías.

Buen curso de entrada al mundo ES, espero que se pueda dar un curso integrandolo con herramientas de producción.

Excelente curso introductorio, vine a este curso porque donde trabajo teníamos que hacer una búsqueda en un catalogo de productos, en donde se podía buscar por diferentes campos y diferentes reglas, después de ver el curso se me hizo fácil el saber como buscar, lo mas complicado creo que fue pasar de la búsqueda en json al cliente, en este caso al cliente que utilicé es de .net que se llama NEST, les dejo el link. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/net-api/current/nest.html

Buen Curso !!

creo que se debe hacer una segunda parte o un avanzado

Cuando habrá intermedio?

Un curso introductorio y manteniendo eso en mente fue conciso y claro por parte del profesor, se agradece este curso y a la espera de cursos intermedios, avanzados y uno explicito de casos de uso, gracias.

Buen curso de introducción para conocer la herramienta, el profesor explica muy bien el código y se entiende de forma fácil, al final lo veo como una mezcla de nosql y sql para trabajar. espera el próximo curso que realicen.

Excelente curso, muy feliz de haberlo tomado, ya que no conocía elasticsearch

No estoy seguro del valor agregado de este curso dentro de la ruta de Data Scientist, si bien la herramienta es interesante considero es preferible profundizar en otras herramientas mucho más utilizadas en Data Scientist que introducir ligeramente otra más.

El curso de intro esta bueno… Pero es importante que den más contenido de este importante tema que cada vez toma más poder en la industria.

Excelente el curso, bastante claro todos los puntos que mencionó. Estamos a la espera de cursos más avanzados de ElasticSearch =D

Muy buen curso y con una curva de aprendizaje agradable.
Ojala a futuro se hagan cursos de kibana y logstash para completar el stack

El curso está genial!, pero se me queda un poco corto, espero que salga uno avanzado y con casos de uso.

¿Cual es el curso que se refiere de Python y Elastic?

Hola chicos, alguien conoce un tutorial practico donde se pueda realizar migraciones de datos antiguos a otro dataSource diferente al de Elastic?
La idea es que datos mayores a cierto tiempo se almacenen en otro dataSource y cuando se necesiten consultar se levante un nodo y se pueda hacer dicha consulta. Gracias de antemano

Excelente curso introductorio, espero poder estar aqui para los siguientes pasos, en un nivel mas avanzado y con un proyecto practico, super la informcacion.

Genial curso de entrada para entrase en todo el Stack de Elastic (elasticsearch, kibana, logstash)

Es necesario hacer refresh siempre que se guarda un nuevo dato?

Sí. basico pero entendible

👍👍👍👍

Un buen curso de introducción a Elastic, en mi caso lo usare para guardar vectores que me generan un modelo de Doc2Vec y aprovechar las operaciones que ofrece Elastic para optimizar funcionalidades