Elasticsearch技术解析与实战应用
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更新于2024-07-19
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"Elasticsearch权威指南(中文版)"
Elasticsearch是一个强大的开源搜索引擎,专为实时分布式搜索和分析而设计。它具有高度灵活性和可扩展性,被广泛应用在各种场景中,例如全文搜索、结构化搜索、数据分析,以及提供搜索建议、实时反馈和错误修正等功能。
在本指南中,涵盖了以下主要知识点:
1. **入门**:这部分介绍Elasticsearch的基本概念,包括如何安装、启动和停止服务,以及如何通过简单的HTTP RESTful API进行交互。
2. **API**:Elasticsearch使用JSON格式进行通信,API包括索引创建、文档增删改查、搜索、聚合等功能,是操作Elasticsearch的核心工具。
3. **数据操作**:讨论了如何插入、更新、获取和删除数据,以及批量操作等,同时介绍了MGET(多获取)和更高级的索引管理操作。
4. **搜索**:详细讲解了Elasticsearch的搜索机制,包括全文搜索、模糊搜索、范围查询、地理位置搜索等,以及如何构建复杂的查询条件。
5. **索引和删除操作**:涵盖如何高效地进行索引管理和删除,以及如何在查询时处理这些操作。
6. **聚合**:介绍了统计聚合、桶聚合、过滤聚合等多种聚合类型,帮助用户从数据中提取洞察。
7. **分析器**:讨论了文本分析的过程,包括分词、词干化和过滤,以及自定义分析器的创建。
8. **结构化查询**:深入探讨了结构化的查询语法,如必须、应该和不应该的查询条件,以及如何组合查询条件。
9. **脚本**:展示了如何在Elasticsearch中编写脚本,以执行动态计算和复杂逻辑。
10. **搜索上下文**:涵盖查询执行的上下文,如搜索评分、排序、分页和滚动。
11. **映射**:详细解释了如何定义和管理字段的数据类型,以及设置索引的动态映射规则。
12. **实时更新**:讨论了如何实现实时数据变化的追踪和更新,以及动态字段映射。
13. **结构化搜索**:讲解了如何在结构化的数据中进行精确查询,包括过滤、范围和嵌套查询。
14. **优化和性能**:提到了如何提高搜索性能,包括处理空值、缓存策略和查询优化。
本指南由Clinton Gormley和Zachary Tong撰写,Looly翻译,旨在为读者提供全面、深入的Elasticsearch知识,无论你是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中受益匪浅。
2018-01-12 上传
2021-12-02 上传
2023-10-22 上传
2023-06-07 上传
2023-05-22 上传
2024-05-26 上传
2023-06-06 上传
2023-07-15 上传
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