es una tecnología popular para el almacenamiento y la recuperación de datos eficiente y escalable. Sin embargo, mantener su rendimiento y la integridad de los datos requiere una práctica crucial llamada reindexación. La indexación es el proceso inicial de agregar datos a Elasticsearch, mientras que la reindexación es esencial para mantener la precisión de los datos y optimizar el rendimiento de la búsqueda. Elasticsearch Si es un usuario experimentado de Elasticsearch o recién está comenzando su viaje, comprender la reindexación es importante para mantener un clúster de Elasticsearch eficiente. En este artículo, profundizaremos en los conceptos básicos de la reindexación de Elasticsearch, respondiendo cuándo es necesaria, cómo activarla y las mejores prácticas para aprovechar al máximo su clúster de Elasticsearch. Comprender la reindexación de Elasticsearch En Elasticsearch, la reindexación ayuda a mantener la integridad de los datos y aumentar el rendimiento. En pocas palabras, es el proceso de copiar datos de un índice a otro. Si bien esto puede parecer sencillo, si no se hace correctamente puede causar problemas como una recuperación lenta de datos o incluso resultados incorrectos. Imagine sus índices de Elasticsearch como bibliotecas bien organizadas. Con el tiempo, es posible que sea necesario actualizar, reorganizar o incluso reemplazar los libros. Reindexar es similar a reorganizar los estantes de la biblioteca o actualizar los libros para mantener todo en orden. Sin él, su biblioteca puede desorganizarse, lo que provocará búsquedas más lentas y posibles imprecisiones en sus datos. Esta analogía subraya la importancia de comprender la reindexación en Elasticsearch. No se trata sólo de copiar datos; se trata de mantener la integridad de su "biblioteca" para una búsqueda y recuperación eficientes. Echemos un vistazo a y cómo mantenerla al tanto. cuándo es necesaria la reindexación ¿Cuándo es necesaria la reindexación? La reindexación se vuelve esencial cuando se producen cambios en sus modelos de datos o asignaciones de Elasticsearch, o cuando busca mejoras de rendimiento. En esta sección, analizaremos estos escenarios con más detalle para comprender los matices de por qué se requiere la reindexación. Cambios estructurales en los modelos de datos Los cambios estructurales en los modelos de datos se refieren a modificaciones en cómo se estructuran los datos dentro de Elasticsearch. Estos cambios pueden incluir cosas como agregar o eliminar nuevos campos o alterar los tipos de datos de campos existentes. La introducción de nuevos campos a menudo requiere una reindexación para garantizar que Elasticsearch sepa cómo buscar de manera eficiente los datos almacenados en ese campo. La modificación de los tipos de datos requiere un índice completamente nuevo, ya que no se pueden cambiar los tipos de datos en su lugar. Una vez que se ha creado la nueva asignación para el tipo de datos modificado, es necesario volver a indexar los datos. Estos cambios estructurales requieren una reindexación debido al enfoque de esquema en escritura de Elasticsearch. Elasticsearch indexa los datos a medida que se incorporan y cualquier cambio en la estructura de datos puede generar inconsistencias entre los datos existentes y los datos escritos con el nuevo esquema. Como resultado, sin reindexar, las consultas de búsqueda pueden generar resultados inesperados o inexactos debido a la falta de coincidencia del esquema de los elementos de datos. Esto puede tener un impacto tanto en la precisión de los datos como en el rendimiento de la búsqueda. Actualizaciones o cambios de mapeo Las asignaciones sirven como modelo de cómo se indexan y consultan los datos en Elasticsearch. Cuando se modifican estas asignaciones, normalmente es necesario volver a indexarlas. Las asignaciones definen los tipos de datos y las propiedades de los campos dentro de Elasticsearch. Cualquier cambio en estas asignaciones afecta la forma en que se indexan, almacenan y recuperan los datos. Por ejemplo, cambiar un campo de texto por un campo de fecha cambia fundamentalmente la forma en que se procesan y consultan los datos. Elasticsearch aplica la coherencia de los datos basándose en definiciones de mapeo. Los cambios en las asignaciones pueden generar inconsistencias entre los datos existentes y el esquema actualizado si los datos no se reindexan. Cuando se modifican las asignaciones, especialmente si implica cambiar tipos de datos o propiedades de campo, el relleno también se vuelve importante. El reabastecimiento es el proceso de completar o actualizar retroactivamente datos existentes para alinearlos con un nuevo esquema o estructura de datos. Esto significa que los datos existentes aún se pueden consultar de manera eficiente y precisa después del cambio de mapeo. Mejoras de rendimiento y optimizaciones de índices La reindexación no es solo una tarea de mantenimiento de rutina, es una herramienta poderosa para optimizar el rendimiento de la búsqueda dentro de Elasticsearch. Por ejemplo, la reindexación le permite modificar la cantidad de fragmentos en un índice. Ajustar el número de fragmentos, o volver a dividirlos, puede distribuir los datos de manera más uniforme, evitando cargas de trabajo desiguales en nodos específicos para mejorar el rendimiento de la búsqueda. La reindexación también se puede utilizar para consolidar índices juntos. Supongamos que tiene varios índices pequeños que comparten la misma estructura de datos y que con frecuencia se consultan juntos. La reindexación puede consolidarlos en un índice único y más grande. Esto reduce la sobrecarga de gestionar numerosos índices pequeños que, a su vez, pueden mejorar la velocidad de búsqueda. Finalmente, la reindexación se puede utilizar para mejorar el enrutamiento. Al reindexar y aplicar estrategias de enrutamiento de manera efectiva, puede enrutar consultas a fragmentos específicos, minimizando la cantidad de fragmentos que se deben buscar. Este enfoque específico puede acelerar significativamente las consultas de búsqueda si sus datos se buscan con frecuencia mediante claves específicas, como una identificación de usuario. Actualización de su clúster Al actualizar de la versión 6.X de Elasticsearch a la 8.0 (versión principal actual) y posteriores, es posible que necesite volver a indexar los índices creados en la versión 6. Las estructuras de datos y los mecanismos subyacentes de Elasticsearch cambiaron significativamente entre estas versiones, lo que requiere una reindexación para lograr compatibilidad y rendimiento óptimo. . El proceso de reindexación garantiza que los datos se alineen con la estructura actualizada y la nueva funcionalidad para garantizar que pueda migrar sin problemas de lo antiguo a lo nuevo. Elasticsearch recomienda utilizar su asistente de actualización para ayudar con este proceso. Cómo desencadenar una operación de reindexación La reindexación en Elasticsearch es posible a través de la API Elasticsearch Reindex. La API Reindex sirve como puente entre su índice existente y el nuevo índice que desea crear o modificar. Su objetivo principal es permitir la transferencia eficiente de datos de un índice a otro; además, también puede: Copie selectivamente documentos del índice de origen al índice de destino. Aplique transformaciones de datos complejas, como cambios de nombre de campos o conversiones de tipos. Filtrar datos según criterios específicos. Controle el proceso de indexación con opciones como limitación y intervalos de actualización. Antes de utilizar la API Reindex, asegúrese de que el índice de destino al que desea mover o transformar sus datos esté creado y configurado correctamente. Para activar la reindexación, debe formular una solicitud POST al punto final , especificando los índices de origen y de destino, así como las transformaciones o filtros deseados. Un ejemplo de solicitud POST de reindexación podría verse de la siguiente manera. _reindex POST /_reindex { "source": { "index": "source_index" }, "dest": { "index": "target_index" }, "script": { "source": "ctx._source.new_field = 'transformed value'" }, "query": { "term": { "category.keyword": "example" } } } Una vez creada su solicitud, puede enviarla a Elasticsearch, iniciando el proceso de reindexación. Elasticsearch comenzará a copiar datos del índice de origen al índice de destino, siguiendo las instrucciones definidas. Una vez que se complete la reindexación, pruebe exhaustivamente los datos en el índice objetivo para asegurarse de que se ajusten a sus expectativas. Por ejemplo, puede comparar las asignaciones de campos entre los índices de origen y de destino para confirmar que los campos se asignaron correctamente durante la reindexación. También puede recuperar una muestra de documentos de los índices de origen y de destino y compararlos para verificar que los datos se reindexaron con precisión. Mejores prácticas para la reindexación Al reindexar dentro de Elasticsearch, debe seguir estas mejores prácticas para garantizar que el procedimiento de reindexación sea fluido, sin pérdida de datos y con poco impacto en las operaciones del clúster existente. Priorizar la copia de seguridad de datos Antes de iniciar cualquier actividad de reindexación, es importante realizar una copia de seguridad de su clúster. Este paso de precaución actúa como una red de seguridad, ofreciendo una manera de volver al estado original en caso de que surja algún problema inesperado durante el proceso de reindexación. El índice de origen aún debería existir después de la reindexación; sin embargo, es un principio fundamental tener siempre una copia confiable de sus datos antes de realizar cambios significativos. Realice primero la reindexación en un entorno controlado Para mitigar los riesgos y desafíos potenciales durante la reindexación, es recomendable realizar primero la operación en un entorno de preproducción. Al hacerlo, podrá identificar y abordar cualquier problema imprevisto sin afectar el sistema de producción. Una vez que el procedimiento se haya completado y verificado en el entorno de preproducción, se podrá ejecutar de forma segura en producción. Monitorear el uso de recursos Es importante monitorear los recursos del sistema durante la reindexación para evitar sobrecargar su infraestructura. La reindexación puede consumir muchos recursos, especialmente para conjuntos de datos más grandes. Vigilar de cerca la CPU, la memoria, el uso del disco y la actividad de la red puede ayudar a optimizar la asignación de recursos, garantizando que el proceso se ejecute de manera eficiente sin causar cuellos de botella en el rendimiento. Para comprobar el uso de recursos, puede utilizar la API de estadísticas de nodos. GET /_nodes/stats Esto devolverá una respuesta similar a la siguiente. { "_nodes": { "total": 2, "successful": 2, "failed": 0 }, "cluster_name": "my_cluster", "nodes": { "node_id1": { "name": "node_name1", "process": { "cpu": { "percent": 30, } }, "jvm": { "mem": { "heap_used_percent": 40.3, "heap_used_in_bytes": 123456789, "heap_max_in_bytes": 256000000 } } }, "node_id2": { "name": "node_name2", "process": { "cpu": { "percent": 50, } }, "jvm": { "mem": { "heap_used_percent": 60.8, "heap_used_in_bytes": 210987654, "heap_max_in_bytes": 256000000 } } } } } Si considera que la reindexación es demasiado intensiva, puede acelerar el proceso configurando el parámetro al enviar la solicitud de reindexación. Esto agregará un período de suspensión entre lotes durante la cantidad de segundos establecidos por el parámetro, para proporcionar un período de recuperación entre lotes. requests_per_second Verificar y validar resultados Una vez que se completa la reindexación, debe verificar los datos en el índice de destino para asegurarse de que tenga el aspecto esperado. Este proceso de validación debe abarcar una variedad de pruebas que incluyen recuentos de documentos, asignaciones de campos y consultas de búsqueda. Soluciones alternativas Sin duda, Elasticsearch se ha establecido como una solución destacada en el espacio de análisis y búsqueda NoSQL. Sin embargo, vale la pena explorar soluciones alternativas que ofrezcan enfoques únicos para la indexación y consulta de datos, particularmente una como Rockset. Rockset es una a Elasticsearch y ofrece una perspectiva diferente sobre la indexación y consulta de datos. A diferencia del enfoque de esquema en escritura de Elasticsearch, Rockset permite la ingesta sin esquema. Los datos se pueden ingerir y consultar sin necesidad de una definición inicial de esquema, lo que ofrece más flexibilidad en el manejo de conjuntos de datos en constante evolución sin necesidad de volver a indexarlos. alternativa nativa de la nube En el área de gestión de índices, Rockset se beneficia de su modelo donde se crean automáticamente un índice de fila, un índice de columna y un índice de búsqueda para los datos a medida que se ingieren. Esto contrasta con Elasticsearch, donde los índices son creados por los usuarios y los cambios estructurales a menudo requieren procedimientos de reindexación que consumen mucho tiempo. de indexación convergente Si bien Elasticsearch sigue siendo una solución sólida para diversos casos de uso, explorar alternativas como Rockset puede resultar útil, especialmente si considera que la reindexación en Elasticsearch se está convirtiendo en una actividad frecuente. Conclusión La reindexación es un proceso fundamental en Elasticsearch y es importante para mantener la eficiencia y precisión de los resultados de búsqueda a medida que evolucionan las estructuras de datos. Si descubre que la reindexación se está convirtiendo en una carga de tiempo constante para su equipo, podría valer la pena explorar soluciones alternativas como Rockset. Rockset ofrece un proceso de gestión de índices más optimizado que permite a los desarrolladores concentrarse en actividades de mayor valor agregado.
