ElasticSearch para desarrolladores: creación de soluciones de búsqueda y análisis con Elasticsearch

1. Introducción a Elasticsearch

• ¿Qué es Elasticsearch?
• Casos de uso de Elasticsearch
• Arquitectura de Elasticsearch
• Componentes del Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
• Instalación y ejecución de Elasticsearch mediante contenedores
• Exploración de la API REST

2. Comprensión de índices y documentos

• Documentos y estructura JSON
• Índices y organización de datos
• Shards y réplicas
• Conceptos relacionados con el ciclo de vida de los índices
• Creación, actualización y eliminación de índices
• Operaciones CRUD para documentos

3. Elaboración de consultas de búsqueda

• Introducción al DSL de consultas
• Consultas Match
• Consultas Term
• Consultas booleanas
• Consultas por rango
• Búsquedas con prefijo, comodines y aproximaciones
• Paginación y ordenación de resultados
• Diferencias entre filtrado y consulta

4. Realización del análisis de texto

• Fundamentos de la búsqueda de texto completo
• Analizadores
• Tokenizadores
• Filtros de caracteres
• Filtros de tokens
• Analizadores específicos por idioma
• Creación de analizadores personalizados
• Mejora de la relevancia de los resultados de búsqueda

5. Definición de mapeos

• Mapeos dinámicos
• Mapeos explícitos
• Tipos de datos permitidos
• Campos anidados y de tipo objeto
• Campos de fecha y numéricos
• Mejores prácticas para la definición de mapeos
• Cómo actualizar los mapeos de forma segura

6. Ampliación de las capacidades de búsqueda

• Búsquedas en múltiples campos
• Consultas multi-match
• Búsquedas por frases
• Resaltado de resultados encontrados
• Potenciación de las consultas mediante boost
• Consultas con cálculos basados en funciones
• Plantillas para consultas de búsqueda

7. Comprensión del modelo distribuido

• Arquitectura de clústeres
• Nodos y sus funciones dentro del sistema
• Shards primarios y réplicas
• Evaluación del estado del clúster
• Distribución de datos entre nodos
• Mecanismos para tolerar fallos
• Conceptos relacionados con la alta disponibilidad

8. Manipulación de los resultados obtenidos

• Estrategias eficaces de paginación
• Filtrado de campos a devolver en el resultado
• Agrupación de resultados por campo
• Creación de campos calculados mediante scripts
• Técnicas de ordenación avanzada
• Resaltado visual de los fragmentos relevantes
• Optimización del tiempo de respuesta en consultas

9. Agregaciones y análisis de datos

• Agregaciones métricas
• Agregaciones por agrupamiento
• Agregaciones encadenadas (pipeline aggregations)
• Cálculos estadísticos básicos y avanzados
• Creación de histogramas
• Agregaciones basadas en fechas
• Diseño de consultas analíticas complejas
• Evaluación del rendimiento de las agregaciones

10. Gestión de relaciones entre datos

• Manejo de campos de tipo objeto
• Trabajo con documentos anidados
• Relación padre-hijo entre entidades
• Estrategias para evitar la normalización excesiva
• Selección del modelo de datos más adecuado
• Cómo realizar consultas que involucren varios elementos relacionados

11. Integración de Elasticsearch en aplicaciones

• Integración mediante la API REST
• Bibliotecas cliente oficiales para diversos lenguajes
• Inserción y gestión eficiente de datos en los índices
• Uso del Bulk API para operaciones masivas
• Diseño e implementación de APIs específicas para búsquedas
• Manejo adecuado de errores y excepciones
• Mejores prácticas en la integración técnica

12. Optimización del rendimiento

• Estrategias óptimas para la inserción de datos
• Técnicas avanzadas para mejorar el desempeño de consultas
• Métodos recomendados para indexación en bloques grandes
• Configuración adecuada de intervalos de actualización (refresh)
• Aprovechamiento eficiente del sistema de caché
• Gestión inteligente del uso de memoria por parte del motor
• Monitoreo constante y detallado del rendimiento del sistema

13. Supervisión, mantenimiento y solución de problemas

• Seguimiento continuo del estado de salud del clúster
• Análisis estadístico de la información almacenada en los índices
• Detección y diagnóstico de consultas lentas o ineficientes
• Causas frecuentes de problemas durante el proceso de indexado
• Métodos probados para resolver incidencias relacionadas con clústeres
• Conceptos básicos sobre creación y gestión de copias de seguridad y snapshots
• Instrumentación de registros detallados para fines diagnósticos

14. Taller práctico final y resumen del curso

• Diseño e implementación conjunta de una aplicación con capacidades de búsqueda avanzadas
• Diseño adecuado de estructuras de índices y mapeos personalizados
• Desarrollo de sistemas que permitan realizar búsquedas de texto completo
• Creación y evaluación de soluciones basadas en agregaciones analíticas
• Técnicas para lograr un rendimiento óptimo en las consultas realizadas
• Recapitulación exhaustiva de los conceptos clave abordados a lo largo del curso
• Sesión dedicada a resolver dudas y preguntas planteadas por los participantes
• Resumen de buenas prácticas actuales y propuestas para futuros desarrollos