Las bases de datos de búsqueda son herramientas muy útiles hoy en día. El crecimiento de los volúmenes de información ha abierto caminos a metodologías que rompen las barreras de la eficiencia y redimensionan la tecnología como la conocemos.

El Big Data en pleno auge propone retos y desafíos titánicos a los programadores y desarrolladores para atender gigantescos volúmenes de datos e información en fracciones de segundo. Esta debe estar disponible y lista para su uso por miles de usuarios en cualquier momento. Con la ayuda de la tecnología NoSQL este camino ha sido más fácil de llevar.

Ha crecido la utilización de modelos híbridos que combinan potencialidades de bases de datos SQL y NoSQL, para resolver tipos de datos específicos. Dentro de las más connotadas están las bases de datos de búsqueda; conozcamos cuál es su utilidad y las mejores marcas para implementarlas en nuestros proyectos.

¿Qué son las bases de datos de búsqueda?

Las bases de datos de búsqueda en términos sencillos son motores de búsquedas optimizados para acceder de forma rápida y segura a grandes volúmenes de información. Una base de datos de este estilo y un motor de búsqueda no son exactamente lo mismo, pero funcionan como un servicio NoSQL que nos hace olvidar el modelo relacional con bastante facilidad.

Estas bases de datos recuperan la información y la disponen de forma ordenada según la prioridad que requiere el usuario de forma rápida. Descubramos las principales ventajas de las bases de datos de búsqueda

Ventajas de las bases de datos de busqueda

Dentro de las múltiples ventajas que nos ofrecen las bases de datos de búsqueda se encuentran las prestaciones comunes de los modelos NoSQL.

Son altamente escalables, garantizándonos una gran capacidad de indexación y un servicio eficiente de consultadas en diversos servidores dispuestos de forma horizontal. Están optimizados para ejercer consultas complejas en milisegundos, lo que representa una ventaja contra otros modelos.

Las bases de datos de este estilo están centradas en texto. Si bien es cierto suelen ser eficientes en búsquedas relativos a fechas y números; su base principal o su fortalece es en cuanto a textos de lenguaje natural como artículos y documentos.

Es adaptable a las necesidades del usuario, así que es fácilmente configurable por relevancia y están capacitadas para buscar entre billones de documentos sin problema alguno.

Limitaciones de las bases de datos de búsqueda

Hay que ser sinceros, estas bases de datos son excepcionales, pero no son una navaja suiza o una herramienta de james bond. Tienen algunas limitaciones y estas derivan en casos especiales en los cuales es mejor no usarlas. Si bien es cierto que con ellas podemos buscar entre millones de datos, las cantidades de documentos que devuelven suele ser relativamente baja.

Para incrementar este volumen necesitaríamos implementar sistemas de paginación e igualmente sería algo complejo generar un índice ordenado con tantos datos.

Si bien es todo un punto a favor el hecho de que estén pensadas bajo NoSQL, la información relacionada en enlaces padre-hijo a profundidad requiere un tratamiento especial para obtener un buen rendimiento.

Adicionalmente aunque manejan muy bien los documentos, estas no garantizan la seguridad de los mismos. Hay que tener previsto un esquema de seguridad adicional.

Veamos ahora las mejores marcas de bases de datos de búsqueda.

Mejores marcas de bases de datos de búsqueda

Apache Solr

Esta base de datos de Apache es un servidor de búsqueda multiplataforma diseñado especialmente para proyectos web basados en JAVA. Este es una base de datos de código abierto basado en la mítica librería Java Lucene que integra documentos en tiempo real y en forma de clúster dinámico. Además esta base de datos es compatible con PHP, Python y sus datos pueden ingresarse en JSON.

Esta base de datos ofrece una búsqueda de texto completa diferenciada para documentos de texto enriquecido. Esta BBDD es especial para búsquedas verticales en páginas web estáticas.

ElasticSearch

Esta es una de las principales competidoras del mercado de bases de datos de búsqueda. Elasticsearch ha sido creada para buscar entre grandes volúmenes de datos. Este es un motor de búsqueda y análisis totalmente distribuible y escalable. Es muy usado en el mundo científico y empresarial. Con ella podemos hacer búsquedas complejas y rápidas.

Está escrito en Java y utiliza un código abierto bajo licencia APACHE. Es orientado a documentos y sus datos se ingresan mediante JSON, No utiliza esquemas y está totalmente distribuida para garantizar alta disponibilidad.

Ambar

Ambar es una alternativa bastante interesante dentro de las bases de datos de búsqueda. Contiene gran cantidad de prestaciones similares a Apache Solr. Permite una interacción sencilla y amigable, con la posibilidad de observar estadísticas en tiempo real. Adicionalmente incluye herramientas administrativas intuitivas y se integra fácilmente a cualquier sistema.

Su composición de análisis full text permite búsquedas rápidas de meta data en cuestión de segundos. Su arquitectura es bastante cómoda y proporciona gran escalabilidad horizontal.

Algolia

Algolia es una base de datos de búsqueda que ha estado tomando un buen posicionamiento gracias a su buen rendimiento. Tiene una velocidad de búsqueda impresionante para pasar entre millones de documentos. Es totalmente personalizable, así que puede adaptarse a las necesidades que debemos cubrir en nuestros proyectos. El punto en contra de este buen gestor de bases de datos, es que la versión gratuita está limitada a 10.000 registros y 100.000 operaciones. Para utilizar mayor potencia y capacidad debemos recurrir a una licencia paga.

Amazon Cloudsearch

Amazon ofrece un servicio descentralizado de buena calidad que nos permite integrar servicios de búsqueda simples y eficientes. Tiene una buena capacidad de escalabilidad que permite indexar en tiempo real las actualizaciones de documentos.

Es muy simple de desarrollar modelos de trabajo con este gestor de bases de datos de búsqueda. Tiene la posibilidad de trabajar búsquedas de texto libre entre otras características. Uno de sus puntos bajos es que no acepta algunas personalizaciones presentes en bases de datos similares.

Ejemplos de uso de una base de datos de búsqueda

La usabilidad de estos tipos de bases de datos son amplios y podríamos mostrar diversos ejemplos. Buscamos uno sencillo y directo que te permitirá entender en qué tipo de proyectos podrás implementar una base de datos.

Supongamos que queremos desarrollar una búsqueda sencilla sobre algún piso nuevo al cual queremos mudarnos.

El usuario ingresa el término de búsqueda, al ejecutar la consulta SOLR agrupa por categorías y filtra los criterios de búsqueda establecidos para devolvernos la información que requerimos usando un proceso de “facetado”.

Gracias a esto, el usuario en la búsqueda puede descubrir términos adicionales para optimizar la búsqueda. Podríamos estar profundizando rápidamente en tipo de piso y algunas características específicas.

Esperamos que esta información aclarar algunas de tus dudas sobre las bases de datos de búsqueda.

Te invitamos a seguir profundizando por este maravilloso mundo de las bases de datos con la información de Grapheverywhere.