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Tipos e Formas de Pesquisa

Agora, vamos entender os três tipos de pesquisa que existem no Elasticsearch (full-text, estruturada e analítica) e as duas formas básicas de construção de pesquisas (query-string e query DSL).

Para este exemplo, utilize o script tweets.sh para criar o index twitter que irá conter diversos tweets de usuários diferentes. Após a execução do script, visualize os índices existentes no seu Elasticsearch utilizando a API _cat:

curl -XGET http://localhost:9200/_cat/indices?v

Não se preocupe com todas as informações retornadas (nem se estiver com seus índices com o "health" em "yellow"), tome por nota apenas a informação dos índices que você possui (mycompany e twitter). Agora que geramos a massa de dados, vamos as queries !

Primeiro, vamos ver como a query-string funciona. Vamos pesquisar todos os tweets do usuário "Phill":

curl -XGET http://localhost:9200/twitter/tweet/_search?q=name:Phill

Apesar de parecer bastante simples de se utilizar, esse formato é o menos utilizado. A medida que colocamos mais parâmetros e condições, a busca começa a aparecer mais complicada do que realmente é. Por exemplo, vamos pesquisar pelo nome "Tom" no campo "name" e "lina" no campo "tweet":

curl -XGET http://localhost:9200/twitter/tweet/_search?q=%2Bname%3Atom+%2Btweet%3Alina

Perceba que mesmo sendo uma pesquisa relativamente simples, a string de pesquisa se tornou um pouco menos legível. Agora, vamos realizar a primeira pesquisa feita no index twitter anteriormente, utilizando a query DSL:

curl -XGET http://localhost:9200/twitter/tweet/_search?pretty -d '
{
  "query": {
    "match": { "name": "Phill" }
  }
}'

Neste formato, passamos um documento JSON como parâmetro de pesquisa. Antes de mais nada, vamos entender o que nos é retornado quando realizamos uma pesquisa. Utilizando o exemplo de retorno da query acima, temos o resultado abaixo:

{
  "took" : 8,                 	# Tempo em milissegundos que a query demorou para retornar.
  "timed_out" : false,        	# Houve Time Out na busca (True or False) ?
  "_shards" : {               	# Falaremos sobre shards mais tarde...
  "total" : 5,
  "successful" : 5,
  "failed" : 0
},
  "hits" : {                
  "total" : 1,                	# Quantidade de documentos que foram encontrados.
  "max_score" : 0.25811607,   	# Falaremos sobre score mais tarde também...
  "hits" : [                  	# Dentro deste array, possuímos todos os resultados encontrados.
    {
      "_index" : "twitter",   	# Qual o index do documento.
      "_type" : "tweet",      	# Qual o type do documento.
      "_id" : "14",           	# Qual o id do documento.
      "_score" : 0.25811607,  	# Ó o score ai denovo...
      "_source" : {           	# Todos os dados do documento encontrado:
      "date" : "2018-09-23",
      "name" : "Phill Matt",
      "tweet" : "Just one is sufficient.",
      "user_id" : 3
    }
  }
]
}
}

Inicialmente pode parecer estranho ou até um pouco frustrante ter que decifrar um documento JSON. Você tem que parar, analisar, entender o que está dentro de uma tag ou de outra... mas a medida que vamos praticando e brincando mais com o Elasticsearch, esta tarefa vai se tornando menos dolorosa ("if it hurts, do it more often", Martin Fowler). E relaxa, daqui a pouco estaremos usando o Kibana para nos ajudar nesta tarefa :)

Agora vamos aos três tipos básicos de pesquisa...

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