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En este módulo, aprenderemos cómo optimizar el rendimiento de búsqueda en Elasticsearch. La optimización es crucial para asegurar que las búsquedas sean rápidas y eficientes, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. Abordaremos varias técnicas y mejores prácticas para mejorar el rendimiento de las búsquedas.

Conceptos Clave

Estructura de Índices: Cómo la estructura de los índices afecta el rendimiento.
Configuración de Nodos: Ajustes de configuración para mejorar el rendimiento.
Uso de Cachés: Cómo utilizar cachés para acelerar las búsquedas.
Optimización de Consultas: Mejores prácticas para escribir consultas eficientes.
Monitoreo y Análisis: Herramientas y técnicas para monitorear el rendimiento.

Estructura de Índices

Segmentación de Índices

Elasticsearch divide los índices en segmentos más pequeños, lo que permite búsquedas más rápidas. Sin embargo, demasiados segmentos pueden ralentizar las búsquedas.

Fusión de Segmentos: Elasticsearch automáticamente fusiona segmentos pequeños en segmentos más grandes. Puedes forzar una fusión manualmente si es necesario.
```
POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1
```

Número de Shards

El número de shards (fragmentos) afecta directamente el rendimiento de búsqueda. Un número adecuado de shards puede mejorar la paralelización de las búsquedas.

Recomendación: Comienza con 1 shard por cada 50 GB de datos y ajusta según sea necesario.

Ejemplo de Creación de Índice con Shards

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 3,
      "number_of_replicas": 1
    }
  }
}

Configuración de Nodos

Asignación de Recursos

Asegúrate de que los recursos del sistema (CPU, memoria, disco) estén adecuadamente asignados.

Heap Size: Configura el tamaño del heap de Java (JVM) para Elasticsearch. Generalmente, se recomienda asignar el 50% de la memoria disponible, pero no más de 32 GB.
```
export ES_HEAP_SIZE=16g
```

Configuración de Disco

Deshabilitar Swap: Elasticsearch funciona mejor cuando el swap está deshabilitado.
```
sudo swapoff -a
```

Uso de Cachés

Caché de Filtros

Elasticsearch almacena en caché los resultados de los filtros para acelerar las búsquedas repetitivas.

Configuración de Caché de Filtros:

PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "requests.cache.enable": true
  }
}

Caché de Resultados

Elasticsearch también puede almacenar en caché los resultados de las búsquedas.

Configuración de Caché de Resultados:

PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "search.slowlog.threshold.query.warn": "10s",
    "search.slowlog.threshold.fetch.warn": "1s"
  }
}

Optimización de Consultas

Uso de Filtros en Lugar de Consultas

Los filtros son más rápidos que las consultas porque no necesitan calcular la relevancia.

Ejemplo de Filtro:

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        { "term": { "status": "active" } }
      ]
    }
  }
}

Evitar Wildcards y Regex

Las consultas con comodines y expresiones regulares son costosas. Utiliza prefijos y términos exactos siempre que sea posible.

Ejemplo de Prefijo:

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "user": "ki"
    }
  }
}

Monitoreo y Análisis

Herramientas de Monitoreo

Elasticsearch Monitoring: Utiliza las herramientas de monitoreo de Elasticsearch para analizar el rendimiento.
```
GET /_cat/nodes?v
```
Kibana: Utiliza Kibana para visualizar métricas y logs.

Análisis de Consultas Lentas

Registro de Consultas Lentas: Configura Elasticsearch para registrar consultas lentas.

PUT /my_index/_settings
{
  "index.search.slowlog.threshold.query.warn": "10s",
  "index.search.slowlog.threshold.fetch.warn": "1s"
}

Ejercicio Práctico

Ejercicio 1: Optimización de Índices

Crea un índice con 3 shards y 1 réplica.
Indexa 100,000 documentos en el índice.
Realiza una búsqueda y mide el tiempo de respuesta.
Fuerza una fusión de segmentos y mide nuevamente el tiempo de respuesta.

Solución

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 3,
      "number_of_replicas": 1
    }
  }
}

POST /my_index/_bulk
{ "index": {} }
{ "field1": "value1" }
...
(repetir 100,000 veces)

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}

Conclusión

Optimizar el rendimiento de búsqueda en Elasticsearch es un proceso continuo que implica ajustar la configuración de los índices, nodos y consultas. Utilizando las técnicas y mejores prácticas descritas en este módulo, puedes mejorar significativamente la velocidad y eficiencia de tus búsquedas en Elasticsearch. En el próximo módulo, exploraremos cómo escalar Elasticsearch para manejar grandes volúmenes de datos y usuarios concurrentes.

Optimizando el Rendimiento de Búsqueda