{"id":10204,"date":"2019-02-26T16:49:23","date_gmt":"2019-02-26T14:49:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=10204"},"modified":"2024-04-08T11:12:44","modified_gmt":"2024-04-08T09:12:44","slug":"liferay-7-y-elasticsearch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/liferay-7-y-elasticsearch\/","title":{"rendered":"Todo sobre el motor de b\u00fasqueda en Liferay 7: Elasticsearch"},"content":{"rendered":"

Liferay y el motor de b\u00fasqueda Elasticsearch caminan de la mano desde la versi\u00f3n 7. Fue en esta versi\u00f3n en la que se reemplaz\u00f3 Lucene como motor de b\u00fasqueda por defecto del portal para dar paso a Elasticsearch<\/strong>, un motor de b\u00fasqueda basado en Lucene con sustanciales mejoras respecto a su predecesor.<\/p>\n

Elasticsearch vi\u00f3 la luz a principios del a\u00f1o 2010 y r\u00e1pidamente gan\u00f3 popularidad hasta situarse como el referente en cuanto a motores de b\u00fasqueda se refiere,\u00a0 seg\u00fan datos de DB-Engines<\/a>.<\/p>\n

\"ranking<\/p>\n

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Este motor de b\u00fasqueda basado en tecnolog\u00eda Java<\/strong> ofrece una gran flexibilidad y escalabilidad en entornos distribuidos, que junto al hecho de estar publicado como c\u00f3digo abierto bajo las condiciones de la licencia Apache, lo han llevado ser el motor de b\u00fasqueda m\u00e1s utilizado en el \u00e1mbito empresarial. Viendo la tendencia de la gr\u00e1fica y las posibilidades que ofrece, no es de extra\u00f1ar que Liferay apostara por este motor de b\u00fasqueda all\u00e1 por el a\u00f1o 2016, momento del lanzamiento de la versi\u00f3n 7.0 GA1 del portal.<\/p>\n

A pesar de que Elasticsearch es el motor de b\u00fasqueda por defecto de Liferay y el recomendado por los propios desarrolladores de portales Liferay, tambi\u00e9n est\u00e1 soportado el uso de Apache Solr<\/strong>.<\/p>\n

Apache Solr tambi\u00e9n est\u00e1 basado en Lucene, como ya explic\u00e1bamos en nuestra comparativa entre\u00a0Apache Solr vs Elasticsearch<\/a><\/strong>, ambas opciones son v\u00e1lidas y quedar\u00e1 en manos del cliente la elecci\u00f3n final, siendo a priori Elasticsearch la opci\u00f3n m\u00e1s adecuada siguiendo las recomendaciones de Liferay.<\/p>\n

\u00bfPara qu\u00e9 necesita Liferay un motor de b\u00fasqueda?<\/h2>\n

El uso de tecnolog\u00eda NoSQL, que tan en auge est\u00e1 con la llegada del BigData, viene directamente relacionado con el rendimiento que \u00e9sta ofrece respecto a las bases de datos relacionales a la hora de realizar b\u00fasquedas.<\/p>\n

La verdadera diferencia viene cuando se quieren realizar b\u00fasquedas sem\u00e1nticas sobre los contenidos<\/strong> del portal, es decir, implementar un sistema de b\u00fasqueda basado en texto. Aqu\u00ed es donde entra Elasticsearch en la ecuaci\u00f3n y Liferay explota las capacidades de este motor para ofrecer un buscador sem\u00e1ntico al que se le pueden aplicar filtros y facetas.<\/p>\n

Pero el uso de esta tecnolog\u00eda va m\u00e1s all\u00e1 de las b\u00fasquedas de textos, ya que adem\u00e1s de realizar b\u00fasquedas sem\u00e1nticas hay ocasiones en las que se desea tener una base de datos r\u00e1pida sobre la cual realizar consultas con tiempos de respuesta inferiores a una base de datos tradicional. Liferay, por ejemplo, hace uso de esta capacidad para mostrar listados de contenidos sin recurrir a la base de datos, a pesar de que este no sea el cometido de un motor de b\u00fasqueda como Elasticsearch sino de una base de datos NoSQL m\u00e1s bien.<\/p>\n

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\"Buscador

Ejemplo de buscador facetado en Liferay<\/em><\/p><\/div>\n

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Otra de las virtudes de ElasticSearch radica en las b\u00fasquedas espaciales o geolocalizadas<\/strong>, una caracter\u00edstica muy interesante si se desean filtrar los resultados dependiendo de la localizaci\u00f3n de los contenidos.<\/p>\n

Modos de operaci\u00f3n de Elasticsearch<\/h2>\n

Como ya se ha comentado, Liferay incluye Elasticsearch desde la versi\u00f3n 7. Esto quiere decir que Liferay ya cuenta con una instancia interna de Elasticsearch ejecut\u00e1ndose en la misma instancia de JVM (Java Virtual Machine)<\/strong> sin necesidad de configurar un cluster. A este modo se le llama modo de operaci\u00f3n embebido o \u00abembedded\u00bb.<\/p>\n

El echo de contar con un Elasticsearch configurado y operativo desde la primera vez que se levanta una instancia de Liferay es muy c\u00f3modo a la hora de desarrollar un portal, pero est\u00e1 completamente desaconsejado en entornos de producci\u00f3n, ya que la instancia del motor de b\u00fasqueda se ejecuta en la misma JVM que el portal y no es la configuraci\u00f3n m\u00e1s \u00f3ptima en cuanto a rendimiento.<\/p>\n

Para ello contamos con otro modo de operaci\u00f3n conocido como remoto o \u00abremote\u00bb en ingl\u00e9s. Al configurar el portal en este modo los contenidos se reindexar\u00e1n autom\u00e1ticamente en el cluster de Elasticsearch que previamente se habr\u00e1 tenido que configurar. Desde la configuraci\u00f3n del panel de control del portal se deber\u00e1n modificar las opciones de b\u00fasqueda de la configuraci\u00f3n del sistema y establecer el modo de operaci\u00f3n \u00abremote\u00bb para la configuraci\u00f3n de ElasticSearch.<\/p>\n

\"configuracion<\/p>\n

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La instancia de Elasticsearch deber\u00e1 estar configurada a trav\u00e9s del fichero elasticsearch.yml para que el nombre del cluster coincida con el nombre indicado en la configuraci\u00f3n\u00a0 de Elasticsearch de Liferay, que por defecto est\u00e1 definido como LiferayElasticsearchCluster.<\/p>\n

cluster.name: LiferayElasticsearchCluster<\/code><\/p>\n

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Para que Elasticsearch sea compatible con todos los idiomas disponibles en Liferay y los textos de todos los idiomas sean analizados ser\u00e1 necesario ejecutar unos comandos para que se instalen los plugins necesarios.<\/p>\n

elasticsearch-plugin install analysis-smartcn
\nelasticsearch-plugin install analysis-stempel
\nelasticsearch-plugin install analysis-kuromoji
\nelasticsearch-plugin install analysis-icu
\n<\/code><\/p>\n

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Monitorizaci\u00f3n del motor de b\u00fasqueda Elasticsearch en Liferay<\/h2>\n

Elasticsearch se puede monitorizar mediante la herramienta llamada Kibana<\/a>. Esta herramienta que forma parte del Elastic Stack<\/a>, conjunto de herramientas de c\u00f3digo abierto para obtenci\u00f3n, an\u00e1lisis y visualizaci\u00f3n de datos antiguamente denominado como ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Kibana se encarga de la visualizaci\u00f3n de los datos mediante listados y diferentes tipos de gr\u00e1ficas.<\/p>\n

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Si vas a realizar el desarrollo de portal corporativo\u00a0con Liferay<\/a>\u00a0o est\u00e1s valorando Liferay como cms, cont\u00e1ctanos y nuestro equipo se ocupar\u00e1 de explicarte c\u00f3mo las funcionalidades de Liferay pueden adaptarse a tu proyecto.<\/p>\n

Adem\u00e1s, si quieres conocer algunos de nuestros\u00a0casos de \u00e9xito de Liferay<\/a>\u00a0<\/strong>y ejemplos de portales hechos con Liferay<\/strong>, puedes ver c\u00f3mo lo hemos hecho para clientes como Gobierno de Arag\u00f3n, El Corte Ingl\u00e9s o\u00a0Walgreens Boots Alliance.<\/p>\n

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\u00bfQuieres m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros servicios de Liferay?<\/p>\n

Contacta con nuestro equipo de Liferay<\/p>\n <\/div>\n

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