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Resumen del curso
Hola, me llamo Janani Ravi, y bienvenidos a este curso de diseño de esquemas en Elasticsearch. Un poco sobre mí. Tengo una maestría en Ingeniería Eléctrica de Stanford y he trabajado en compañías como Microsoft, Google y Flipkart. En Google, fui uno de los primeros ingenieros que trabajó en la edición colaborativa en tiempo real en Google Docs, y tengo cuatro patentes para esas tecnologías subyacentes. Actualmente trabajo en mi propia empresa, Loonycorn, un estudio de contenido de video de alta calidad. Elasticsearch es un motor de búsqueda y análisis muy popular, que puede ayudarte a poner en marcha la búsqueda de tu sitio web o de tu aplicación en un abrir y cerrar de ojos. Elasticsearch no parece tener esquemas y funciona bien desde el principio. Pero a medida que el corpus de búsqueda crece, es más importante obtener una búsqueda que sea significativa, matizada y correcta. Eso requiere un poco más de trabajo. Aquí es exactamente donde entra en juego este curso. Este curso cubre temas como el mapeo dinámico y explícito, que le permite especificar los tipos de campo dentro de su documento, lo que a su vez determina cómo se indexan y buscan sus documentos. También aprenderá cómo puede mapear las relaciones y jerarquías desde el mundo tradicional de RDBMS hasta el mundo plano de Elasticsearch. Uniones del lado de la aplicación, objetos anidados, relaciones padre-hijo son algunas de las construcciones que Elasticsearch ofrece a las relaciones modeladas. Elasticsearch también tiene características especiales para trabajar con datos geoespaciales, como las coordenadas GPS y datos basados en el tiempo como los archivos de registro. También es posible alias los índices y compartirlos entre múltiples usuarios para obtener una mejor experiencia de búsqueda. Este curso cubre todo esto y más con un enfoque en ejemplos reales, consultas y configuración.