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 con contenedores
• Exploración de la API REST

2. Comprensión de Índices y Documentos

• Documentos y estructura JSON
• Índices y organización de datos
• Shards (particiones) y réplicas
• Conceptos del ciclo de vida del índice
• Creación, actualización y eliminación de índices
• Operaciones CRUD para documentos

3. Escritura de Consultas de Búsqueda

• Visión general del Query DSL
• Consultas Match
• Consultas Term
• Consultas Booleanas
• Consultas de Rango
• Búsquedas por prefijo, comodín y difusas (fuzzy)
• Paginación y clasificación
• Filtrado versus consulta

4. Realización de Análisis de Texto

• Fundamentos de la búsqueda de texto completo
• Analizadores
• Tokenizadores
• Filtros de caracteres
• Filtros de tokens
• Analizadores de idiomas
• Anализador personalizado
• Mejora de la relevancia de la búsqueda

5. Definición de Mappings (Mapeos)

• Mapeos dinámicos
• Mapeos explícitos
• Tipos de datos de campo
• Campos anidados y objetos
• Campos de fecha y numéricos
• Mejores prácticas de mapeo
• Actualización segura de mapeos

6. Ampliación de las Búsquedas

• Búsqueda en múltiples campos
• Consultas Multi-match
• Búsquedas por frase
• Destacado de resultados de búsqueda
• Impulso de búsquedas (Search boosting)
• Consultas de puntuación de función (Function score queries)
• Plantillas de búsqueda

7. Comprensión del Modelo Distribuido

• Arquitectura del clúster
• Nodos y roles
• Shards primarios y réplicas
• Estado de salud del clúster
• Distribución de datos
• Tolerancia a fallas
• Conceptos de alta disponibilidad

8. Manipulación de Resultados de Búsqueda

• Estrategias de paginación
• Filtrado de origen (Source filtering)
• Oleaje de campos (Field collapsing)
• Campos de script
• Técnicas de clasificación
• Destacado de resultados de búsqueda
• Optimización de respuestas de búsqueda

9. Agregaciones y Análisis

• Agregaciones métricas
• Agregaciones por agrupación (Bucket aggregations)
• Agregaciones de canalización (Pipeline aggregations)
• Cálculos estadísticos
• Histogramas
• Agregaciones de fecha
• Construcción de consultas analíticas
• Rendimiento de agregaciones

10. Manejo de Relaciones de Datos

• Campos de objeto
• Documentos anidados
• Relaciones padre-hijo
• Estrategias de desnormalización
• Elegir el modelo de datos adecuado
• Consulta de datos relacionados

11. Integración de Elasticsearch con Aplicaciones

• Integración API REST
• Bibliotecas cliente de Elasticsearch
• Indexación de datos de la aplicación
• API Masiva (Bulk API)
• APIs de búsqueda
• Manejo de errores
• Mejores prácticas de integración

12. Optimización del Rendimiento

• Estrategias eficientes de indexación
• Optimización de consultas
• Indexación masiva
• Intervalos de actualización (Refresh intervals)
• Caché
• Gestión de memoria
• Monitoreo del rendimiento

13. Monitoreo y Solución de Problemas

• Monitoreo del estado de salud del clúster
• Estadísticas de índices
• Diagnóstico de consultas lentas
• Problemas comunes de indexación
• Resolución de problemas del clúster
• Conceptos de copia de seguridad y instantáneas (Snapshot)
• Registro y diagnóstico

14. Taller Práctico y Resumen

• Construcción de una aplicación indexable
• Diseño de índices y mapeos
• Implementación de búsqueda de texto completo
• Creación de agregaciones y análisis
• Optimización del rendimiento de la búsqueda
• Repaso de conceptos clave
• Preguntas y respuestas
• Mejores prácticas y próximos pasos