精通Elasticsearch 5.0:高级搜索与分析引擎指南
"Mastering Elasticsearch 5.0 第三版,由Packt出版,是一本深入讲解Elasticsearch的书籍,涵盖了Elasticsearch的基础、新特性、中级和高级功能,包括查询、索引、搜索和数据修改,以及聚合、索引控制、分片、复制和集群等高级概念。" 在Elasticsearch的世界里,它是一个基于Apache Lucene的现代、快速、分布式、可扩展、容错的开源搜索和分析引擎。Lucene是Elasticsearch的核心,提供了对大量数据进行高效索引和搜索的能力。书中首先回顾了Elasticsearch的基本知识,并引入了Elasticsearch 5.0的新特性。 深入到Lucene的内部,我们会了解到倒排索引是其核心机制,它使得搜索变得快速而有效。倒排索引将文档中的词项与文档ID关联,而不是像传统的正向索引那样将文档与词项关联。此外,还有段(Segments)作为存储单元,提高了检索效率;Norms用于标准化评分,确保不同字段的比较公平;Term Vectors用于存储词项在文档中的位置和频率信息,支持相似度计算; Posting Formats和Doc Values分别处理索引和存储文档值的方式;而Document Analysis则是文本预处理的关键,包括分词、去除停用词等步骤。 Elasticsearch自身也包含了一系列关键概念,如文档(Documents)、索引(Indices)、类型(Types)和节点(Nodes)。随着版本的升级,Elasticsearch 5.x引入了许多新特性,如弃用Types,增强安全性和网络功能,改进监控参数,以及优化查询和过滤的语法。对于2.x版本,也有诸如平铺主分片(Shard Allocation Awareness)和多租户支持等改进。 在查询和搜索方面,书中会介绍如何使用Elasticsearch的查询语言,包括对字段的精确匹配、模糊匹配、范围查询等,以及如何处理特殊字符以提高查询效果。在数据修改部分,会涉及索引、更新和删除文档的操作。 在更高级的主题中,读者将学习如何使用聚合(Aggregations)来对数据进行统计分析,如何通过控制索引来优化性能,以及理解分片(Sharding)和复制(Replication)如何实现数据冗余和故障恢复。最后,还会探讨集群(Clustering)的概念,如何构建和管理Elasticsearch集群以处理大规模数据。 这本书适合已经有一定Elasticsearch基础,希望通过深入学习提升技能的开发者和数据分析师。书中采用的约定清晰明了,读者可以通过阅读反馈提供宝贵意见,并在Packt出版社网站上获取示例代码和彩色图像。如果发现任何错误,可以报告errata,同时,出版社强烈反对任何形式的盗版行为。
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