Come costruire query di ricerca avanzate con Query DSL

Nel precedente capitolo, abbiamo esplorato le basi delle query di ricerca a testo completo, ideali per la ricerca di parole all’interno di corpi di testo. Tuttavia, la ricerca non si limita solo al testo, ma deve poter includere numeri, date e indirizzi IP. Per questo scopo, il range query si rivela particolarmente utile. In questa sezione, vedremo come costruire query avanzate utilizzando Query DSL per migliorare le tue operazioni di ricerca e analisi.

La range query consente di interrogare campi numerici, come gli anni di uscita dei film, permettendo di specificare intervalli precisi. Per esempio, se volessimo trovare film rilasciati tra il 1925 e il 1927, il codice sarebbe il seguente:

json
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GET movies/_search {

  "query": {
    "range": {
      "release_year": {
        "gte": "1925",
        "lte": "1927"
      }
    }
  }
}

In questo caso, la range query permette di definire un intervallo di valori per il campo release_year. L'uso di gte (greater than or equal) e lte (less than or equal) permette di specificare i limiti inferiore e superiore dell'intervallo.

json
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GET /movies/_search {
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "come home",

      "fields": ["title", "plot"]

    }
  }
}

Inoltre, la multi-match query offre una varietà di opzioni, come il tipo most_fields, che somma i punteggi dei singoli campi. Più campi contengono i termini di ricerca, maggiore sarà il punteggio del documento. Un esempio di query con most_fields potrebbe essere:

json
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GET /movies/_search {

  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "most_fields",
      "query": "come home",
      "fields": ["title", "plot"]
    }
  }
}

Se invece vogliamo trovare film che contengono la frase esatta "come home" nel titolo o nella trama, possiamo usare una match phrase query. In questo caso, i termini devono comparire nell’ordine esatto in cui sono stati inseriti:

json
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GET /movies/_search {

  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "phrase",
      "query": "come home",
      "fields": ["title", "plot"]
    }
  }
}

json
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GET /movies/_search {
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "home" } },
        { "match": { "genre": "comedy" } }
      ]
    }
  }
}

Se invece volessimo utilizzare una clausola di filtro per cercare solo film del genere "comedy", possiamo scrivere:

json
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GET /movies/_search {

  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "home" } }
      ],
      "filter": [
        { "match": { "genre": "comedy" } }
      ]
    }
  }
}

È importante notare che, a differenza della clausola must, che influisce sul punteggio dei risultati, la clausola filter non contribuisce al calcolo del punteggio. Dal punto di vista delle prestazioni, l’utilizzo della clausola filter è vantaggioso, poiché non viene calcolato il punteggio, il che rende la query più veloce. Inoltre, i filtri possono essere memorizzati nella cache per un utilizzo futuro.

La clausola should può essere utilizzata per ottenere risultati in cui il punteggio è influenzato solo parzialmente. I documenti che non soddisfano la clausola should vengono comunque restituiti, ma quelli che la soddisfano ottengono un punteggio maggiore. Un esempio di query con la clausola should è il seguente:

json
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GET /movies/_search {

  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "home" } }
      ],
      "should": [
        { "match": { "genre": "comedy" } }
      ]
    }
  }
}

Questa differenza nella logica di punteggio è cruciale per ottimizzare i risultati in base ai requisiti specifici. A seconda del tipo di query utilizzato, potresti ottenere un numero di risultati molto diverso, che può influenzare l’efficacia della ricerca.

La bool query è anche utile per combinare diverse tipologie di clausole: quelle obbligatorie (must), quelle facoltative (should) e quelle di filtro (filter), ognuna con il proprio impatto sulla ricerca. L'uso corretto di queste clausole ti permetterà di ottenere risultati molto più precisi e pertinenti, migliorando così l'esperienza di ricerca per gli utenti.

Come ottimizzare i flussi di dati temporali con il downsampling

Il downsampling è una tecnica fondamentale per la gestione di grandi volumi di dati temporali, particolarmente utile quando si lavora con metriche provenienti da ambienti dinamici come Kubernetes. In questo contesto, il downsampling consente di ridurre la risoluzione dei dati nel tempo, pur mantenendo l'integrità e la rilevanza delle informazioni. Utilizzando un intervallo di campionamento più ampio, è possibile migliorare l'efficienza nello storage e nella visualizzazione dei dati, rendendo il processo di analisi più agile e scalabile.

Per comprendere meglio il valore del downsampling, consideriamo un esempio pratico basato su Kubernetes. Immaginiamo di voler esplorare i dati di CPU e memoria di un cluster Kubernetes, esaminando il periodo di 24 ore. All'inizio, i dati vengono visualizzati senza alcun downsampling, con un intervallo di campionamento molto dettagliato. Tuttavia, modificando l'intervallo temporale e applicando il downsampling, la visualizzazione può rimanere precisa anche con un campionamento ridotto, come quello con intervalli di 5 minuti. Questo consente di ridurre il volume dei dati da elaborare senza compromettere la qualità dell'analisi, mostrando ancora una panoramica utile delle risorse utilizzate nel cluster.

L'efficacia del downsampling dipende dalla configurazione dell'integrazione di Elastic Agent, che deve supportare flussi di dati temporali (TSDS, Time Series Data Streams). Per verificare se una specifica integrazione supporta questa funzionalità, è necessario accedere a Kibana, selezionare "Gestione" e poi "Integrazioni". Una volta individuata l'integrazione desiderata, si può consultare il changelog per verificare la presenza del supporto a TSDS. Se il supporto è attivo, sarà possibile applicare strategie di downsampling sui flussi di dati raccolti, ottimizzando così la gestione delle risorse e migliorando la performance complessiva.

Un altro aspetto che contribuisce a una gestione efficiente dei flussi temporali di dati è l'automazione dei backup attraverso la gestione del ciclo di vita degli snapshot (Snapshot Lifecycle Management, SLM). Gli snapshot sono fondamentali per creare backup regolari del sistema, consentendo di recuperare i dati in caso di guasti critici. Elastic Stack fornisce un sistema di SLM che semplifica la creazione e la gestione di snapshot, liberando l'utente dal compito di eseguire manualmente i backup. La configurazione di una politica SLM può includere la definizione di una cadenza giornaliera per la creazione degli snapshot, con una retention period di 30 giorni, garantendo così che i dati siano protetti senza appesantire eccessivamente lo spazio di archiviazione.

La combinazione di downsampling, gestione delle politiche ILM e gestione automatica degli snapshot permette di ottimizzare il ciclo di vita dei dati temporali, migliorando la scalabilità e le performance del sistema. In pratica, queste tecniche consentono di ridurre significativamente i costi di storage e migliorare la velocità di accesso ai dati, mantenendo al contempo una visione chiara e precisa delle metriche nel lungo periodo.

Per approfondire, è utile conoscere come monitorare e gestire gli snapshot nel contesto di Elastic Stack. Gli snapshot, infatti, non sono solo un backup dei dati ma anche un strumento di monitoraggio per garantire che i processi di salvataggio vengano eseguiti correttamente. È possibile configurare delle regole di alerting per ricevere notifiche quando una politica di snapshot fallisce, garantendo una gestione reattiva e sicura dei dati.