Ponte en Contacto

Temario del curso

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 (fragmentos) y réplicas
  • Conceptos del ciclo de vida de los índices
  • Creación, actualización y eliminación de índices
  • Operaciones CRUD para documentos

3. Redacción de consultas de búsqueda

  • Visión general del Query DSL
  • Consultas Match
  • Consultas Term
  • Consultas Booleanas
  • Consultas Range
  • Búsquedas por prefijo, comodín y difusas
  • Paginación y ordenamiento
  • Filtrado versus consulta

4. Análisis de texto

  • Fundamentos de la búsqueda de texto completo
  • Análisis (Analyzers)
  • Tokenizadores
  • Filtros de caracteres
  • Filtros de tokens
  • Análisis por idioma
  • Análisis personalizados
  • Mejora de la relevancia en las búsquedas

5. Definición de mapeos

  • Mapeos dinámicos
  • Mapeos explícitos
  • Tipos de datos de campos
  • Campos anidados y objetos
  • Campos de fecha y numéricos
  • Buenas prácticas para mapeos
  • Actualización segura de mapeos

6. Ampliación de sus búsquedas

  • Búsqueda en múltiples campos
  • Consultas Multi-match
  • Búsquedas por frase
  • Resaltado de los resultados de búsqueda
  • Ponderación de búsquedas
  • Consultas Function score
  • Plantillas de búsqueda

7. Comprensión del modelo distribuido

  • Arquitectura del clúster
  • Nodos y roles
  • Shards primarios y réplicas
  • Salud del clúster
  • Distribución de datos
  • Tolerancia a fallos
  • Conceptos de alta disponibilidad

8. Manipulación de los resultados de búsqueda

  • Estrategias de paginación
  • Filtrado de fuentes
  • Colapso de campos
  • Campos con scripts
  • Técnicas de ordenamiento
  • Resaltado de resultados de búsqueda
  • Optimización de respuestas de búsqueda

9. Agregaciones y análisis

  • Agregaciones métricas
  • Agregaciones por grupos (buckets)
  • Agregaciones de pipeline
  • Cálculos estadísticos
  • Histogramas
  • Agregaciones de fechas
  • Construcción de consultas analíticas
  • Rendimiento de las agregaciones

10. Gestión de relaciones de datos

  • Campos de objetos
  • Documentos anidados
  • Relaciones padre-hijo
  • Estrategias de desnormalización
  • Selección del modelo de datos adecuado
  • Búsqueda de datos relacionados

11. Integración de Elasticsearch con aplicaciones

  • Integración con API REST
  • Bibliotecas cliente de Elasticsearch
  • Indexación de datos de la aplicación
  • API BULK
  • APIs de búsqueda
  • Gestión de errores
  • Mejores prácticas de integración

12. Optimización del rendimiento

  • Estrategias de indexación eficientes
  • Optimización de consultas
  • Indexación masiva (Bulk)
  • Intervalos de actualización (refresh intervals)
  • Almacenamiento en caché (Caching)
  • Gestión de la memoria
  • Monitoreo del rendimiento

13. Monitoreo y solución de problemas

  • Monitoreo de la salud del clúster
  • Estadísticas de índices
  • Diagnóstico de consultas lentas
  • Problemas comunes de indexación
  • Resolución de problemas del clúster
  • Conceptos de respaldo y capturas instantáneas (snapshots)
  • 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 búsqueda
  • Repaso de los conceptos clave
  • Preguntas y respuestas
  • Mejores prácticas y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en desarrollo de software.
  • Familiaridad con la línea de comandos.
  • No se requiere experiencia previa con Elasticsearch.

Audiencia

  • Desarrolladores de software
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (7)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas