Elasticsearch es un motor de búsqueda y análisis de texto completo, distribuido y de código abierto, basado en Apache Lucene. Es conocido por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y proporcionar resultados de búsqueda rápidos y relevantes. Elasticsearch es una parte fundamental del stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), que se utiliza ampliamente para la gestión y análisis de registros.

1. Distribuido: Elasticsearch está diseñado para ser distribuido, lo que significa que puede escalar horizontalmente añadiendo más nodos al clúster.
2. Alta Disponibilidad: Proporciona replicación de datos para asegurar la alta disponibilidad y la tolerancia a fallos.
3. Búsqueda en Tiempo Real: Permite realizar búsquedas en tiempo real, lo que es crucial para aplicaciones que requieren respuestas rápidas.
4. Análisis de Datos: Ofrece potentes capacidades de análisis de datos a través de agregaciones.
5. API RESTful: Interactúa con Elasticsearch a través de una API RESTful, lo que facilita su integración con otras aplicaciones y servicios.
6. Escalabilidad: Puede manejar grandes volúmenes de datos y escalar según sea necesario.

• Búsqueda de Texto Completo: Utilizado en aplicaciones que requieren búsquedas rápidas y relevantes, como motores de búsqueda de sitios web.
• Análisis de Registros: Parte del stack ELK, Elasticsearch se utiliza para analizar y visualizar registros de aplicaciones y sistemas.
• Monitoreo de Aplicaciones: Ayuda a monitorear el rendimiento de aplicaciones y sistemas en tiempo real.
• Análisis de Datos: Utilizado para realizar análisis complejos de grandes volúmenes de datos.

• Nodo: Una instancia de Elasticsearch que almacena datos y participa en las operaciones de búsqueda y análisis.
• Clúster: Un conjunto de uno o más nodos que trabajan juntos. Un clúster tiene un nombre único y cada nodo en el clúster debe tener el mismo nombre de clúster para poder comunicarse entre sí.

• Índice: Una colección de documentos que comparten características similares. Es el equivalente a una base de datos en el mundo de las bases de datos relacionales.
• Documento: La unidad básica de información que puede ser indexada. Es un conjunto de campos que contienen datos.

• Shard: Una subdivisión de un índice. Cada índice puede ser dividido en múltiples shards, y cada shard es un índice completo y funcional que puede ser alojado en cualquier nodo del clúster.
• Réplicas: Copias de shards que proporcionan redundancia y alta disponibilidad. Si un nodo falla, las réplicas aseguran que los datos aún estén disponibles.

A continuación, se muestra un ejemplo básico de cómo indexar y buscar un documento en Elasticsearch utilizando la API RESTful.

1. Instala Elasticsearch en tu máquina local siguiendo las instrucciones de la documentación oficial.
2. Indexa un documento en un índice llamado empleados con los siguientes datos:

   {
     "nombre": "Ana Gómez",
     "edad": 28,
     "ocupación": "Analista de Datos"
   }
   

3. Realiza una búsqueda en el índice empleados para encontrar documentos donde la ocupación sea "Analista de Datos".

1. Indexar el Documento:

   curl -X POST "localhost:9200/empleados/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'
   {
     "nombre": "Ana Gómez",
     "edad": 28,
     "ocupación": "Analista de Datos"
   }
   '
   

2. Buscar el Documento:

   curl -X GET "localhost:9200/empleados/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
   {
     "query": {
       "match": {
         "ocupación": "Analista de Datos"
       }
     }
   }
   '
   

En esta sección, hemos aprendido qué es Elasticsearch, sus características clave, casos de uso comunes y su arquitectura básica. También hemos visto un ejemplo práctico de cómo indexar y buscar documentos utilizando la API RESTful de Elasticsearch. Con esta base, estamos listos para profundizar en la instalación y configuración de Elasticsearch en la siguiente sección.