{"id":5986,"date":"2018-01-22T13:37:09","date_gmt":"2018-01-22T11:37:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=5986"},"modified":"2024-03-06T11:39:21","modified_gmt":"2024-03-06T10:39:21","slug":"nosql-y-los-motores-de-busqueda-apache-solr-vs-elasticsearch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/nosql-y-los-motores-de-busqueda-apache-solr-vs-elasticsearch\/","title":{"rendered":"Apache Solr vs Elasticsearch: NoSQL y los motores de b\u00fasqueda"},"content":{"rendered":"<p>Dado el r\u00e1pido crecimiento de tecnolog\u00edas como redes sociales, computaci\u00f3n en la nube o <a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/cloud-computing-que-es-y-para-que-sirve\/\">Cloud Computing<\/a>, aplicaciones m\u00f3viles y el ya m\u00e1s que famoso <a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/enterprise-efficiency\"><em>big data<\/em><\/a>, es un momento lleno de desaf\u00edos para los arquitectos software que deben hacerse cargo de la inmensa cantidad de informaci\u00f3n producida cada segundo a nivel global y adem\u00e1s a este escenario se le a\u00f1ade otro reto: <strong>los usuarios esperan que las aplicaciones est\u00e9n siempre disponibles y que sean adaptables a todo \u00e1mbito<\/strong>. Para poder satisfacer dicha demanda necesitamos salirnos del modelo relacional de almacenamiento y empezar a utilizar las denominadas tecnolog\u00edas NoSQL (Not only SQL) y entender la diferencia entre algunas de ellas, como Apache Solr vs Elasticsearch.<\/p>\n<p>Estos sistemas se quitan de la necesidad de establecer toda la informaci\u00f3n en un \u00fanico modelo relacional para acabar ajustando la informaci\u00f3n a lo que es cada una de ellas: un tipo de dato. Es decir, <strong>las tecnolog\u00edas NoSQL est\u00e1n optimizadas para solventar un problema espec\u00edfico para tipos de datos espec\u00edficos<\/strong>.<\/p>\n<p>Los tiempos de un sistema \u00fanico y grande que pueda con todo se han acabado, empiezan a imperar las arquitecturas hibridas compuestas de una variedad de bases de datos NoSQL y relacionales a la par.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 son los motores de b\u00fasqueda?<\/h2>\n<p><strong>Dentro de las tecnolog\u00edas NoSQL est\u00e1n los motores de b\u00fasqueda<\/strong> y es que ya sea para poder hacer frente al famoso big data, construir servicios basados en la nube o desarrollar aplicaciones web con alto tr\u00e1fico, es vital tener un buscador r\u00e1pido, fiable y optimizado.<\/p>\n<p><strong>Lucene<\/strong> (1999) se ha convertido en la base de dos de los mejores motores de b\u00fasqueda open source de nuestro tiempo: <strong>Solr<\/strong> (2004) y <strong>Elasticsearch<\/strong> (2010).<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-5987\" src=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/motores-de-busqueda.png\" alt=\"motores de busqueda\" width=\"557\" height=\"326\" srcset=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/motores-de-busqueda.png 799w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/motores-de-busqueda-300x176.png 300w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/motores-de-busqueda-768x450.png 768w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/motores-de-busqueda-360x211.png 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 557px) 100vw, 557px\" \/><\/p>\n<p>Lucene es una librer\u00eda de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n. La definici\u00f3n de qu\u00e9 es recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n podr\u00eda ser la que dieron Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Sch\u00fctze en su art\u00edculo <a href=\"https:\/\/nlp.stanford.edu\/IR-book\/\">Introduction to Information Retrieval<\/a> (Cambridge University Press, 2008)<\/p>\n<blockquote><p>La recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n (Information retrieval, IR) consiste en encontrar material (generalmente documentos) de una naturaleza desestructurada (generalmente texto) que satisface una necesidad de informaci\u00f3n que se alberga en grandes colecciones (generalmente almacenada en ordenadores).<\/p><\/blockquote>\n<p>Lucene se encarga de construir y gestionar lo que se denomina \u00edndice invertido, una estructura de datos especializada en emparejar documentos de texto con t\u00e9rminos de consulta. Las caracter\u00edsticas principales de estos motores son:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Escalables:<\/strong> capaces de distribuir el trabajo (indexaci\u00f3n y procesado de consultas) a m\u00faltiples servidores en un cluster.<\/li>\n<li><strong>Listo para ser desplegado:<\/strong> ambas soluciones vienen con ejemplos pr\u00e1cticos para levantar un servicio con el m\u00ednimo esfuerzo.<\/li>\n<li><strong>Optimizados para b\u00fasquedas:<\/strong> son r\u00e1pidos, muy r\u00e1pidos, capaces de ejecutar consultas complejas en decenas de milisegundos.<\/li>\n<li><strong>Grandes vol\u00famenes de datos:<\/strong> est\u00e1n dise\u00f1ados para lidiar con \u00edndices de billones de documentos.<\/li>\n<li><strong>Centrados en texto:<\/strong> aunque soportan b\u00fasquedas sobre fechas y n\u00fameros, su base y principal fuerza es manejar textos naturales (correos, p\u00e1ginas web, art\u00edculos, documentos PDF y mensajes de redes sociales como blogs y tweets) extrayendo la estructura impl\u00edcita del mismo al \u00edndice del motor para mejorar la b\u00fasqueda.<\/li>\n<li><strong>Resultados ordenados por relevancia:<\/strong> dependiendo de la consulta del usuario se le devuelven documentos clasificados en base a dicha consulta.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Y la verdadera pregunta es\u2026 \u00bfNecesito un buscador?<\/h2>\n<p><strong>Hay que pensar en si en los datos de tu sistema est\u00e1n centrados en texto<\/strong>, es decir si estos datos contienen informaci\u00f3n que tus usuarios vayan a querer consultar. Si es as\u00ed, entonces definitivamente estos buscadores son tu soluci\u00f3n.<\/p>\n<p>Por ejemplo, si se tiene una base de datos (pongamos una base de datos con 20 millones de tuplas distribuidas en 5 tablas y un peso de 25Gb) realizar una consulta tan b\u00e1sica como conocer el numero de tuplas que existen v\u00eda SQL puede llegar a tardar m\u00e1s de 15 segundos. Esto es inviable y los propios \u00edndices del modelo relacional podr\u00e1n ayudar en la ejecuci\u00f3n, pero se seguir\u00e1n quedando cortos. Aqu\u00ed es necesaria la ayuda de estos sistemas de b\u00fasqueda si no queremos ver nuestra aplicaci\u00f3n perjudicada.<\/p>\n<p>Sin embargo, algunos casos donde no deber\u00edas usar uno de estos motores de b\u00fasqueda:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Los motores de b\u00fasqueda est\u00e1n dise\u00f1ados para devolver peque\u00f1as cantidades de documentos por cada consulta<\/strong>, generalmente entre 10 y 100. Se pueden recuperar m\u00e1s utilizando el sistema de paginaci\u00f3n incluido. Consideremos por un momento traernos 1 mill\u00f3n de documentos; la consulta se ejecutar\u00e1 muy r\u00e1pido, el problema viene al construir la informaci\u00f3n desde el \u00edndice, ya que este \u00edndice se almacena en disco de manera que se puedan construir y devolver peque\u00f1as cantidades de documentos, pero tardar\u00e1 mucho tiempo si se tienen que generar muchos documentos a la vez.<\/li>\n<li>Como ya se ha indicado, <strong>estos buscadores no siguen el modelo relacional<\/strong>, por tanto, toda informaci\u00f3n que tenga unos enlaces padre-hijo muy profundos, deber\u00eda de ser adaptada al modelo NoSQL y de documentos, ya que, aunque se aceptan querys similares al modelo relacional, estas no son las m\u00e1s adecuadas para el sistema y repercutir\u00eda en el rendimiento.<\/li>\n<li><strong>No est\u00e1n dise\u00f1ados para garantizar la seguridad de los documentos<\/strong>, al menos no out of the box, por lo que si este aspecto es de vital importancia se deber\u00eda proteger fuera del \u00e1mbito del motor de b\u00fasqueda.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>No necesito un buscador, pero si una base de datos r\u00e1pida<\/h3>\n<p>Puede que no necesites un buscador como tal o que tus usuarios no necesiten acceder a la informaci\u00f3n, pero puede interesarte almacenar dicho contenido y ser capaz de consultar r\u00e1pidamente sobre \u00e9l.<\/p>\n<p>Ambos productos pueden servir como bases de datos NoSQL perfectamente, aunque ese no sea su cometido real u original.<br \/>\nEl \u00fanico punto aqu\u00ed es el que ya se ha repetido anteriormente: olvidarse del modelo relacional.<\/p>\n<h2><\/h2>\n<h2><strong>Comparativa Solr vs Elasticsearch. \u00bfQui\u00e9n es mejor?<\/strong><\/h2>\n<p>Desde Hiberus como <a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/enterprise-efficiency\">expertos en soluciones big data<\/a> nos preocupamos por determinar cual es la mejor soluci\u00f3n para nuestros clientes en temas de buscadores e indexadores, porque, aunque Solr y Elasticsearch son muy similares, depende de las necesidades de nuestros clientes el elegir uno u otro.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-5988\" src=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/ES-vs-Solr.png\" alt=\"ES vs Solr\" width=\"555\" height=\"192\" srcset=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/ES-vs-Solr.png 653w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/ES-vs-Solr-300x104.png 300w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/ES-vs-Solr-360x125.png 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 555px) 100vw, 555px\" \/><\/p>\n<p>Recogemos sus diferencias en base a una serie de categor\u00edas:<\/p>\n<h3><strong>Edad<\/strong><\/h3>\n<p>Elasticsearch es mucho m\u00e1s reciente que Solr que aparece en 2004 convirti\u00e9ndose en 2006 en proyecto open source bajo el ala de la fundaci\u00f3n Apache.<\/p>\n<p>Elastiscsearch fue lanzado en 2010 con el nombre de Compass y a diferencia de Lucene y Solr, no es un proyecto de la fundaci\u00f3n Apache y tiene su base en Github.<\/p>\n<p>Eso s\u00ed, ambos se utilizan bajo la misma licencia Apache 2.0.<\/p>\n<p>Fue en 2014 cuando Elasticsearch supera a Solr en tendencia y popularidad<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-5989\" src=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/google-trends-1024x307.png\" alt=\"Solr vs Elasticsearch \" width=\"620\" height=\"186\" srcset=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/google-trends-1024x307.png 1024w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/google-trends-300x90.png 300w, https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/google-trends-768x230.png 768w, 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Sin embargo, en Elasticsearch solo los empleados de Elastic Stack pueden aceptar dichas contribuciones.<\/p>\n<p>Ni es bueno ni es malo, es diferente. Solr tendr\u00e1 muchas m\u00e1s caracter\u00edsticas de calidad aceptable, mientras que Elasticsearch se ce\u00f1ir\u00e1 a menos caracter\u00edsticas de la comunidad, pero a un nivel de calidad mucho mayor.<\/p>\n<h3><strong>Documentaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n<p>Ambos tienen una documentaci\u00f3n exquisita y muy detallada. Solr la distribuye a trav\u00e9s de Atlassian Confluence y Elasticsearch a trav\u00e9s de Github<\/p>\n<h3>N\u00facleo tecnol\u00f3gico<\/h3>\n<p>Ambos utilizan Lucene, creaci\u00f3n de Doug Cutting, uno de los creadores de Haddop. Por tanto, ambos se asientan sobre una base s\u00f3lida y dif\u00edcilmente mejorable de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>Java APIs y REST<\/h3>\n<p>Elasticsearch al ser m\u00e1s reciente ha basado su modelo en la <a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/creacion-de-un-api-rest-en-drupal-e-integracion-con-angular-ionic\/\">API REST<\/a> Web 2.0 y la REST de Solr es menos flexible. Sin embargo, Solr tiene una mejor API Java con SolrJ (SolrNET para sistemas Microsoft) y en este aspecto Elasticsearch cuenta con Nest y elastisearch.NET respectivamente. Solr soporta JSON aunque inicialmente fue construido para XML, por lo que es m\u00e1s reciente esta adaptaci\u00f3n mientras que en Elasticsearch tiene JSON de base.<\/p>\n<p>Las capacidades de exportaci\u00f3n tambi\u00e9n son importantes y en este caso Solr gana al tener capacidad para exportar en diversos tipos de formato out of the box frente a las capacidades limitadas de elastic a solo JSON, ampliable a XML\/HTML v\u00eda plugins.<\/p>\n<h3>Procesamiento de contenido<\/h3>\n<p>Solr puede extraer informaci\u00f3n de archivos binarios utilizando Apache Tika gracias al ExtractRequestHandler. Elastic puede realizar la misma funcionalidad con Logstash que puede leer de cualquier fuente e indexarla.<\/p>\n<h3>Escalabilidad<\/h3>\n<p>En este punto es donde Solr pierde posiciones y es parte del gran motivo que lleva a la creaci\u00f3n de Elasticsearch. El problema inicial en la escalabilidad de Solr fue no renovar el sistema master-slave ya que es un sistema obsoleto. Sin embargo, Elasticsearch ha sabido aprovechar este nicho. Sin embargo, la creaci\u00f3n de SolrCloud y la integraci\u00f3n con Zookeeper ha hecho posible que Solr escale de manera mucho m\u00e1s r\u00e1pida y sencilla.<\/p>\n<h3>Visi\u00f3n, contexto y ecosistema<\/h3>\n<p>Solr est\u00e1 m\u00e1s orientado hacia la b\u00fasqueda de texto como motor de b\u00fasqueda. Elasticsearch se ha salido de su nicho tras la creaci\u00f3n de Elastic Stack (ELK Stack \u2013 Elasticsearch, Logstash, Kibana y Beats) que le ha permitido crecer y destacar tambi\u00e9n en el \u00e1mbito de anal\u00edtica de datos.<\/p>\n<h3>Rendimiento<\/h3>\n<p>Desde la experiencia de Hiberus se puede apreciar que no hay diferencias en rendimiento entre uno u otro sistema. Se aplica tanto para aplicaciones de b\u00fasqueda internas como externas si es que se dise\u00f1an, realizan y utilizan correctamente.<\/p>\n<h3>Visualizaci\u00f3n, UI y administraci\u00f3n web<\/h3>\n<p>Al haberse enfocado en b\u00fasqueda de texto, Solr ha perdido un poco la batalla en cuanto a capacidades de generaci\u00f3n de informes anal\u00edticos que le da Kibana a Elasticsearch. Sin embargo, Solr cuenta con bastantes m\u00e1s plugins y accesorios para conseguir recortar distancias con respecto a Elasticsearch<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Conclusiones<\/h2>\n<p>Tras haber revisado detenidamente los pros y contras de ambos buscadores, solo podemos decir que ambos son sistemas excepcionales gracias a Lucene, y var\u00edan m\u00ednimamente. En Hiberus tomamos la decisi\u00f3n adecuada en base al cliente. Tenemos en cuenta los requisitos, tiempos, presupuesto y complejidad del proyecto para aportar la mejor soluci\u00f3n como motor de b\u00fasqueda o BBDD NoSQL.<\/p>\n<p>Si necesitas ayuda en tu proyecto, escr\u00edbenos y nuestro equipo de expertos de\u00a0Hiberus Digital\u00a0como <a href=\"https:\/\/www.hiberus.com\/agencia-digital\">consultor\u00eda digital<\/a> estar\u00e1 encantado de ayudarte.<\/p>\n        <div class=\"row\">\n            <div class=\"block-cta-form\" style=\"background-color: #003664;\">\n                <div class=\"content-cta-form\">\n                    <div class=\"text-cta-form\">\n                        <p class=\"title-cta-form\">\u00bfQuieres m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros servicios de agencia digital y tecnolog\u00eda para ecommerce?<\/p>\n                        <p>Contacta con nuestro equipo de hiberus digital<\/p>\n                    <\/div>\n                    <div class=\"form-fields\">\n                        \n<div class=\"wpcf7 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