Neste artigo serão apresentados exemplos práticos sobre como instalar o Elasticsearch, criar índices e documentos, integrar uma API utilizando o Node.js e também como integrá-lo a um banco de dados já existente. Além disso, as melhores práticas no uso e desenvolvimento de API utilizando o Elasticsearch e as vantagens e desvantagens de seu uso em comparação com outros concorrentes. Alguns dos recursos avançados da API RESTful do Elasticsearch e também seus principais concorrentes no mercado.
O que é o Elasticsearch
O Elasticsearch é um motor de busca e análise distribuído, construído com base no Apache Lucene. Ele é usado para pesquisar e analisar grandes volumes de dados em tempo real. O Elasticsearch é uma tecnologia de código aberto, escrita em Java, e é comumente usado para buscar informações em aplicativos da web, processar logs de servidores, analisar dados de negócios, entre outras finalidades.
O Elasticsearch foi projetado para ser altamente escalável e pode lidar com grandes volumes de dados em tempo real. Ele pode ser usado para pesquisar, analisar e visualizar dados de várias fontes, incluindo documentos, bancos de dados, arquivos de log, entre outros.
Além disso, o Elasticsearch possui uma API RESTful que permite aos desenvolvedores integrá-lo facilmente em aplicativos web e sistemas existentes. Ele também possui recursos de clusterização e replicação, permitindo que ele seja implantado em ambientes distribuídos para alta disponibilidade e escalabilidade horizontal.
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Faça sua Aposta AgoraComo instalar o Elasticsearch em um servidor?
Aqui está um guia passo a passo para instalar o Elasticsearch em um servidor:
Verifique os requisitos do sistema: Antes de instalar o Elasticsearch, verifique se o seu servidor atende aos requisitos mínimos de sistema. O Elasticsearch requer Java 11 ou superior e um sistema operacional compatível, como Linux, Windows ou MacOS.
Faça o download do Elasticsearch: Visite o site oficial do Elasticsearch (https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch) e baixe a versão mais recente do Elasticsearch. Escolha a versão que é compatível com o seu sistema operacional.
Extraia os arquivos: Depois de baixar o arquivo do Elasticsearch, extraia o conteúdo do arquivo ZIP em um diretório no seu servidor.
unzip elasticsearch-7.15.0-linux-x86_64.zip
Configurar o Elasticsearch: Para configurar o Elasticsearch, navegue até o diretório de instalação e edite o arquivo “elasticsearch.yml” para definir as configurações necessárias, como a porta na qual o Elasticsearch será executado, a quantidade de memória a ser usada, entre outras. O arquivo de configuração está localizado em /config/elasticsearch.yml.
nano /elasticsearch-7.15.0/config/elasticsearch.yml
Inicie o Elasticsearch: Para iniciar o Elasticsearch, navegue até o diretório de instalação e execute o script bin/elasticsearch.
cd /elasticsearch-7.15.0/bin
./elasticsearch
Verifique se o Elasticsearch está em execução: Para verificar se o Elasticsearch está em execução, abra um navegador da web e vá para http://localhost:9200. Se o Elasticsearch estiver em execução, você verá uma resposta JSON contendo informações sobre o Elasticsearch e sua versão.
{
"name" : "my-elasticsearch-node",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "TgF6TjZsTJuHsIVs2ICGpg",
"version" : {
"number" : "7.15.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "zip",
"build_hash" : "79d65f6e357953a5b5db9dc5c38a7ef5b2dad7f7",
"build_date" : "2021-09-16T03:05:29.143308416Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.9.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
Esses são os passos básicos para instalar o Elasticsearch em um servidor. Depois de instalado, você pode começar a criar índices e documentos e realizar pesquisas usando a API RESTful do Elasticsearch.
Como integrar o Elasticsearch a um banco de dados já existente?
Existem várias maneiras de integrar o Elasticsearch a um banco de dados já existente. Aqui estão algumas opções comuns:
Utilizando uma ferramenta de ingestão de dados: O Elasticsearch possui uma ferramenta de ingestão de dados chamada Logstash, que pode ser usada para importar dados de bancos de dados e outros sistemas de armazenamento de dados. Logstash pode ser configurado para extrair dados de um banco de dados existente e enviá-los para o Elasticsearch para indexação e pesquisa.
Utilizando um conector de banco de dados: Existem conectores disponíveis que permitem que o Elasticsearch se conecte a vários bancos de dados populares, como MySQL, PostgreSQL, MongoDB e outros. Esses conectores podem ser instalados e configurados para sincronizar dados entre o banco de dados e o Elasticsearch.
Criando um script de integração personalizado: Também é possível criar um script personalizado que extraia dados do banco de dados e envie-os para o Elasticsearch para indexação. Isso pode ser feito usando a API RESTful do Elasticsearch ou uma biblioteca cliente em uma linguagem de programação, como Python ou Java.
Independentemente da opção escolhida, é importante garantir que os dados estejam estruturados e formatados corretamente antes de serem enviados para o Elasticsearch. Isso pode exigir alguma transformação de dados ou pré-processamento para garantir que as informações sejam indexadas corretamente e possam ser recuperadas de maneira eficiente.
Utilize o Node com o Elasticsearch
Aqui está um exemplo prático de como integrar uma API Node.js com o Elasticsearch:
- Instale o pacote Node.js “elasticsearch” usando o gerenciador de pacotes NPM:
npm install elasticsearch
- Crie uma conexão com o Elasticsearch na sua aplicação Node.js, fornecendo o endereço do servidor Elasticsearch:
const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });
- Adicione um endpoint na sua API que faça uma pesquisa no Elasticsearch usando a biblioteca cliente “elasticsearch”. Por exemplo, para pesquisar documentos no índice “meu-indice” que correspondam à consulta “elasticsearch”, você pode adicionar o seguinte código no seu endpoint:
app.get('/search', async (req, res) => {
const { q } = req.query;
try {
const response = await client.search({
index: 'meu-indice',
body: {
query: {
match: {
descricao: q
}
}
}
});
res.json(response.body.hits.hits);
} catch (error) {
console.error(error);
res.status(500).json({ error: 'Erro ao buscar dados' });
}
});
Nesse exemplo, o endpoint espera receber um parâmetro de consulta chamado “q” e executa uma pesquisa no Elasticsearch usando a biblioteca cliente “elasticsearch”. A resposta da pesquisa é enviada de volta ao cliente como uma matriz de resultados JSON.
- Teste seu endpoint, fazendo uma solicitação HTTP GET para a rota “/search” com um parâmetro de consulta “q”. Por exemplo:
GET http://localhost:3000/search?q=elasticsearch
Essa solicitação deve retornar uma lista de documentos do índice “meu-indice” que correspondem à consulta “elasticsearch”.
Observe que este é apenas um exemplo básico e que há muitos outros recursos e opções disponíveis na API RESTful do Elasticsearch que podem ser usados em conjunto com o Node.js. É importante garantir que a sua aplicação esteja devidamente protegida e validando os dados de entrada antes de fazer uma pesquisa no Elasticsearch.
Melhores práticas no uso e desenvolvimento de API utilizando o Elasticsearch
Existem várias práticas recomendadas no uso e desenvolvimento de APIs usando o Elasticsearch. Aqui estão algumas das melhores práticas:
- Use o Elasticsearch para o que ele foi projetado: O Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise de dados distribuído. Utilize-o para indexar e pesquisar dados de texto completo em larga escala, bem como para executar análises de dados.
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- Mantenha o volume de dados indexados sob controle: Indexar grandes volumes de dados pode afetar o desempenho do Elasticsearch. Se você precisar indexar grandes volumes de dados, considere dividir seus índices em índices menores para facilitar o gerenciamento e a escalabilidade.
- Monitore o desempenho do Elasticsearch: O Elasticsearch oferece muitas métricas e informações úteis para monitorar o desempenho do sistema. Use essas informações para otimizar a configuração do Elasticsearch e identificar possíveis gargalos de desempenho.
- Use os tipos de dados corretos para cada campo: O Elasticsearch suporta vários tipos de dados para campos, incluindo texto completo, número, data e geo. Use o tipo de dados correto para cada campo para garantir que as consultas de pesquisa funcionem corretamente.
- Crie um esquema de índice explícito: Especificar um esquema de índice explícito ajuda a garantir que os dados sejam indexados corretamente e reduz a probabilidade de erros durante a indexação. Esse esquema inclui o mapeamento de campos e o controle de tipos de dados.
- Use aliases de índice para flexibilidade de gerenciamento: O Elasticsearch suporta aliases de índice, que são apelidos para um ou mais índices. Use aliases de índice para criar uma camada adicional de abstração entre os usuários e os índices reais, o que pode ajudar a simplificar o gerenciamento de índices.
- Proteja o Elasticsearch: Como um banco de dados, o Elasticsearch contém dados sensíveis. Proteja-o implementando autenticação e autorização, usando criptografia para dados em repouso e em trânsito e monitorando o sistema em busca de possíveis violações de segurança.
- Teste e valide suas consultas: Teste todas as suas consultas de pesquisa para garantir que elas retornem os resultados esperados. Use a ferramenta de validação de consultas do Elasticsearch para verificar a sintaxe de suas consultas e o comportamento do analisador de consulta.
- Documente sua API: Documente sua API usando uma especificação de API, como o OpenAPI. A documentação deve incluir informações sobre os endpoints, parâmetros e respostas da API.
- Limite o tamanho das respostas da API: Limitar o tamanho das respostas da API ajuda a evitar sobrecarregar o servidor Elasticsearch e reduz a probabilidade de estouros de memória no cliente. Use a paginação e o controle de tamanho de resultados da API para limitar o tamanho das respostas da API.
Principais concorrentes ao Elasticsearch
Existem vários concorrentes do Elasticsearch no mercado, cada um com suas próprias vantagens e desvantagens. Aqui estão alguns dos principais concorrentes:
Apache Solr: É um mecanismo de busca de código aberto baseado no Apache Lucene. O Solr é conhecido por sua escalabilidade, indexação rápida e suporte a recursos avançados de pesquisa.
Amazon Elasticsearch Service: É uma opção hospedada de Elasticsearch fornecida pela Amazon Web Services. É fácil de usar e escalável, mas pode ser mais caro do que outras opções.
Splunk: É uma plataforma de análise de dados em tempo real usada para monitoramento de segurança, análise de logs e insights de negócios. O Splunk oferece recursos avançados de pesquisa, visualização e alerta.
Microsoft Azure Search: É um serviço de pesquisa gerenciado baseado na nuvem que permite adicionar recursos de pesquisa avançados aos aplicativos. O Azure Search oferece recursos de pesquisa de texto completo e suporte a vários idiomas.
Algolia: É uma plataforma de busca e descoberta de API baseada na nuvem. É conhecida por sua pesquisa em tempo real, relevância de pesquisa personalizada e recursos de autocompletar.
Sphinx: É um mecanismo de busca de código aberto que suporta busca de texto completo, indexação rápida e escalabilidade. É uma boa opção para projetos com volumes extremamente grandes de dados.
Cada um desses concorrentes tem seus próprios prós e contras, e a escolha depende das necessidades e requisitos do seu projeto específico.
Principais vantagens e desvantagens do Elasticsearch
O Elasticsearch tem várias vantagens e desvantagens que devem ser consideradas ao decidir usá-lo em seu projeto.
Vantagens:
- Escalabilidade horizontal: O Elasticsearch foi projetado para ser escalável horizontalmente, o que significa que você pode adicionar novos nós para lidar com o aumento da carga de trabalho. Isso o torna uma escolha ideal para projetos que precisam lidar com grandes volumes de dados e tráfego.
- Indexação de texto completo: O Elasticsearch é especialmente adequado para pesquisas em grandes volumes de dados não estruturados ou semiestruturados, como logs de servidor, documentos, mídia social e outros dados de texto completo.
- Velocidade de pesquisa: O Elasticsearch usa uma tecnologia de busca de texto completo de alta performance que permite realizar pesquisas rápidas e precisas em grandes conjuntos de dados.
- Facilidade de uso: O Elasticsearch é fácil de configurar e usar, com uma API RESTful intuitiva que simplifica o acesso aos dados.
- Integração com outras tecnologias: O Elasticsearch pode ser facilmente integrado com outras tecnologias populares, como o Logstash e o Kibana, para fornecer uma solução completa de análise de dados.
Desvantagens:
- Complexidade: Embora seja relativamente fácil começar a usar o Elasticsearch, ele pode se tornar bastante complexo à medida que você se aprofunda em recursos mais avançados, como o clustering e a criação de consultas complexas.
- Consumo de recursos: O Elasticsearch consome muitos recursos de CPU, RAM e armazenamento, especialmente se você estiver lidando com grandes volumes de dados. É importante dimensionar adequadamente sua infraestrutura para garantir o desempenho ideal.
- Configuração: A configuração do Elasticsearch pode ser desafiadora, especialmente se você estiver trabalhando com um cluster distribuído em vários servidores.
- Requerimentos de hardware: O Elasticsearch requer hardware robusto para ser executado de maneira eficiente, o que pode ser um obstáculo para projetos menores com recursos limitados.
- Falta de suporte para transações ACID: O Elasticsearch não suporta transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) em nível de documento. Se o suporte a transações ACID for fundamental para seu aplicativo, o Elasticsearch pode não ser a melhor opção.
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