Elasticsearch
Diferencia entre bases de datos relacionales y elasticsearch

Introducción

Terminología diferencia

Sobre la tabla, aproximadamente se dibuja una analogía entre los elementos básicos de la base de datos relacional y la búsqueda de elastics.

Preparar

Teniendo en cuenta la siguiente estructura en una base de datos relacional:

create databse test;

use test;

create table product;

create table product (name varchar, id int PRIMARY KEY);

insert into product  (id,name) VALUES (1,'Shirt');

insert into product  (id,name) VALUES (2,'Red Shirt');

select * from product;

name      | id 
----------+----
Shirt     |  1
Red Shirt |  2

Elasticsearch Equivalente:

POST test/product
{
    "id" : 1,
    "name" : "Shirt"
}

POST test/product
{
    "id" : 2,
    "name" : "Red Shirt"
}

GET test/product/_search


"hits": [
     {                                      ==============
        "_index": "test",                   ===> index    |
        "_type": "product",                 ===>type      |
        "_id": "AVzglFomaus3G2tXc6sB",                    |
        "_score": 1,                                      |
        "_source": {                                      |===> document
           "id": 2,                        ===>field      | 
           "name": "Red Shirt"             ===>field      |
        }                                                 |
     },                                     ==============
     {
        "_index": "test",
        "_type": "product",
        "_id": "AVzglD12aus3G2tXc6sA",
        "_score": 1,
        "_source": {
           "id": 1,                 
           "name": "Shirt"           
        }
     }
  ]

Casos de uso donde las bases de datos relacionales no son adecuadas

• La esencia de la búsqueda reside en su orden. Todos quieren que los resultados de la búsqueda se muestren de tal manera que los mejores resultados se muestren en la parte superior. La base de datos relacional no tiene tal capacidad. Elasticsearch, por otro lado, muestra resultados en base a la relevancia por defecto.

  Preparar

  Igual que el utilizado en el ejemplo anterior.

  Planteamiento del problema

  Supongamos que el usuario quiere buscar shirts pero está interesado en camisas de color red . En ese caso, los resultados que contengan palabras clave de red y shirts deben aparecer en la parte superior. Luego se mostrarán los resultados de otras camisetas.

  Solución mediante consulta de base de datos relacional

  select * from product where name like '%Red%' or name like '%Shirt%' ;

  Salida

  name       | id 
  -----------+----
  Shirt      |  1
  Red Shirt  |  2
  

  Solución de Elasticsearch

  POST test/product/_search
  {
       "query": {
            "match": {
              "name": "Red Shirt"
           }
       }
  }
  

  Salida

  "hits": [
    {
       "_index": "test",
       "_type": "product",
       "_id": "AVzglFomaus3G2tXc6sB",
       "_score": 1.2422675,              ===> Notice this
       "_source": {
          "id": 2,
          "name": "Red Shirt"
       }
    },
    {
       "_index": "test",
       "_type": "product",
       "_id": "AVzglD12aus3G2tXc6sA",
       "_score": 0.25427115,             ===> Notice this
       "_source": {
          "id": 1,
          "name": "Shirt"
       }
    }
   ]
  

  Conclusión

  Como podemos ver arriba, la base de datos relacional ha arrojado resultados en un orden aleatorio, mientras que Elasticsearch devuelve los resultados en orden decreciente de _score que se calcula sobre la base de la relevancia.

• Tendemos a cometer errores al introducir la cadena de búsqueda. Hay casos en que el usuario ingresa un parámetro de búsqueda incorrecto. Las bases de datos relacionales no manejarán tales casos. Elasticsearch al rescate.

  Preparar

  Igual que el utilizado en el ejemplo anterior.

  Planteamiento del problema

  Supongamos que el usuario quiere buscar shirts pero él entra en una palabra incorrecta shrt por error. El usuario aún espera ver los resultados de la camiseta .

  Solución mediante consulta de base de datos relacional

  select * from product where name like '%shrt%' ;

  Salida

  No results found
  

  Solución de Elasticsearch

  POST /test/product/_search
  
   {
      "query": {
        "match": {
          "name": {
            "query": "shrt",
            "fuzziness": 2,
            "prefix_length": 0
           }
        }
      }
   }  
  

  Salida

   "hits": [
    {
       "_index": "test",
       "_type": "product",
       "_id": "AVzglD12aus3G2tXc6sA",
       "_score": 1,
       "_source": {
          "id": 1,
          "name": "Shirt"
       }
    },
    {
       "_index": "test",
       "_type": "product",
       "_id": "AVzglFomaus3G2tXc6sB",
       "_score": 0.8784157,
       "_source": {
          "id": 2,
          "name": "Red Shirt"
       }
    }
  ]
  

  Conclusión

  Como podemos ver arriba, la base de datos relacional no ha devuelto resultados por una palabra incorrecta buscada, mientras que Elasticsearch que usa su consulta fuzzy especial devuelve resultados.