Fala ai Radizeiro e Radizeira, tudo bem com vocês?
Você que tem acompanhado a nossa série sobre o Elasticsearch, deve ter percebido que essa stack é espetacular.
Creio que com toda certeza você irá conseguir melhorar e muito o dia a dia de suas aplicações.
E por que hoje você ainda está preso no client/server?
Estamos num outro patamar na tecnologia.
É de extrema importância que hoje você consiga elevar o nível de suas aplicações.
E a stack do Elasticsearch irá lhe auxiliar e muito.
E irei mostrar para vocês hoje algumas curiosidades sobre o Elasticsearch.
Ele trabalha o armazenamento por ID único.
Os dados que são tratados é do tipo JSON
E ele trabalha com esses tipos de dados:
- String;
- Number;
- Geopoint;
- Geoshape;
- Bool;
- Date;
- Ipva4;
- Array;
- Object;
E dentro do Elasticsearch é bem diferente.
Nele não trabalhamos com banco, tabela e registros, igual é feito nos bancos relacionais.
Nele o banco é um índice, tipo é uma tabela e token é uma index.
Então iremos tratar um pouco sobre Índice e tipo.
E só para ficar melhor o entendimento.
Todo o texto, tudo que você manda gravar dentro do Elasticsearch, ele faz uma análise.
Essa análise pode ser ignorada, só que quando você manda gravar um dado sem que faça uma busca exata.
Por exemplo, seu buscar, “Waldemar andou de bicicleta”, e se eu falar, para não analisar esse documento, eu só irei encontrar Waldemar novamente, se eu pesquisar de novo “Waldemar andou de bicicleta”.
Isso só ocorre porque eu falei para não analisar.
Então essa busca passou a ser exata.
O Elasticsearch trabalha com índice invertido.
Mas você deve estar se perguntando o que isso significa.
Quando você grava um dado dentro do banco de dados relacional, e posiciona algo ordenado.
Isso é para que, quando é feita uma busca, ele saiba exatamente a posição de onde está o registro.
Imagina se eu possuo 50 Waldemar dentro do banco relacional?
Ele vai no índice, e pesquisa Waldemar, onde ele varre esses índice até encontrar.
O Elasticsearch faz ao contrário.
Quando eu pesquiso, “Waldemar andou de bicicleta”, ele pega as palavras dessa frase, e não salva essa frase no índice.
O Elasticsearch quebra essa frase em token, em outras palavras menores, em vez de varre todo o banco ele cria um índice para cada palavra.
Onde ao pesquisar bicicleta, ele vai direto no índice da e já mostra exatamente em qual documento está a palavra bicicleta.
Em vez de varre 50 mil registros, para procurar em qual deles tem bicicleta, eu varro o índice para achar bicicleta, e já me diz quais documentos estão nessa bicicleta.
E isso é feito todas as vezes que você insere algum registro.
A imagem abaixo ilustra um pouco sobre o que acabei de explicar.
Pode parecer um pouco complicado o entendimento, mas depois que você começa a utilizá-lo, passa a ver o quanto é interessante o seu uso.
E o Elasticsearch tem o conceito de Cluster, Nós e Shards.
Onde cluster é um conjunto de Nós trabalhando juntos;
Todos os nós se comunicam entre si;
Shard é um “pedaço” único de um índice, que pode estar em qualquer nó;
Um Shard também pode (e deve) possuir réplicas espalhadas em outros nós.
O uso do Elasticsearch é muito legal, e quando você começa a trabalhar com ele, consegue ver o quanto é prático para ser aplicado no seu dia a dia.
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