Búsqueda mediante Elastic Search

Clase 12 de 22 • Curso de Go Avanzado: Arquitectura de Eventos y CQRS

Rafael Niquefa

student•

multi_match:

Este tipo de consulta te permite realizar una búsqueda en múltiples campos. Es beneficioso cuando quieres buscar un término, por ejemplo, tanto en el título como en la descripción de los documentos.

Parámetros dentro de multi_match:

query: Aquí se encuentra el término/string de búsqueda real. La query dada (la variable del argumento de la función) se buscará en todos los campos especificados.

fields: Un arreglo de nombres de campos en los que se realizará la búsqueda. En este caso, la búsqueda buscará la query tanto en los campos "title" (título) como "description" (descripción) de los documentos.

fuzziness: Esto permite coincidencias aproximadas. Una "fuzziness" de 3 significa que las palabras en los campos pueden tener hasta 3 ediciones (inserciones, eliminaciones, sustituciones o transposiciones) de distancia del término query y aún ser consideradas una coincidencia. Esto es útil para captar errores tipográficos o ligeras variaciones en la escritura.

cutoff_frequency: Este es un parámetro específico para las consultas fuzzy y multi_match al usar el tipo de coincidencia fuzzy. Te permite excluir términos que tienen una frecuencia de documento más alta que el umbral proporcionado. Esto puede ser útil para filtrar palabras que ocurren comúnmente. El valor 0.0001 significa que se ignorarán los términos que aparecen en más del 0,01% de los documentos.

La searchQuery resultante se codifica luego en JSON y se envía al servidor Elasticsearch, donde se ejecutará y coincidirá con los documentos indexados.

Recuerda que el DSL de Consulta de Elasticsearch ofrece una amplia variedad de opciones, y este es solo un tipo de consulta específico. Puedes adaptar tus necesidades de búsqueda combinando varios tipos de consultas y opciones proporcionadas por Elasticsearch.

Búsqueda mediante Elastic Search

Introducción

¿Qué estaremos construyendo en el curso?

Microservicios y arquitecturas basadas en eventos

CQRS: Command Query Responsibility Segregation

Modelos y repositorios

Creando modelos y repositorios

Implementando repositorio

Mensajes y eventos

Agregando NATS

Definiendo mensajes y eventos

Implementado interfaces para mensajes y eventos

Reaccionando a eventos

Indexación mediante Elastic Search

Agregando indexación

Implementando indexación mediante Elastic Search

Búsqueda mediante Elastic Search

Serialización de resultados de Elastic Search

Feed Service

Creando Feed Service

Creando Handlers para Feed Service

Agregando Feed Service como Command

Query Service y Pusher

Creando Query Service

Creando Handlers para Query Service

Creando el Servicio Pusher

Últimos pasos

Agregando NGINX

Probando nuestra aplicación de Feeds

Conclusiones