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深入理解Elasticsearch(原書第3版)

深入理解Elasticsearch(原書第3版)

定 價(jià):¥89.00

作 者: (印度)波哈維·荻西特
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787111643074 出版時(shí)間: 2019-12-01 包裝:
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 300 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書在回顧Elasticsearch基礎(chǔ)知識(shí)的同時(shí),介紹了*新版本Elasticsearch 5的新功能,并對(duì)其中級(jí)和高級(jí)的功能(如查詢、索引、搜索和修改數(shù)據(jù))進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明。本書還將探索聚集、指標(biāo)控制、分片、復(fù)制和聚類等概念,并通過(guò)實(shí)例展示監(jiān)控管理模塊、創(chuàng)建分析插件等。通過(guò)本書,讀者可以對(duì)Elasticsearch 5有一個(gè)全面的認(rèn)識(shí)并掌握其性能。

作者簡(jiǎn)介

  波哈維·荻西特(Bharvi Dixit) 是一位在搜索服務(wù)器、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和云服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域有著豐富經(jīng)驗(yàn)的IT專家,目前就職于Sentieo——一個(gè)總部位于美國(guó)的金融數(shù)據(jù)和股權(quán)研究平臺(tái),負(fù)責(zé)該公司橫跨數(shù)百臺(tái)服務(wù)器的整體平臺(tái)和架構(gòu)建設(shè)。他還在Sentieo的搜索和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)中扮演著重要角色。他感興趣的領(lǐng)域包括搜索工程、數(shù)據(jù)分析和分布式計(jì)算等。

圖書目錄

譯者序
前言
致謝
作者簡(jiǎn)介
審閱者簡(jiǎn)介
第1章 回顧Elasticsearch與演進(jìn)歷史 1
11 Apache Lucene簡(jiǎn)介 1
111 更深入地了解Lucene索引 2
112 Elasticsearch概覽 7
12 Elasticsearch 5x介紹 8
121 Elasticsearch新特性簡(jiǎn)介 9
122 Elasticsearch的演進(jìn) 10
123 2x到5x的變化 14
13 小結(jié) 16
第2章 查詢DSL進(jìn)階 17
21 Lucene的新默認(rèn)文本評(píng)分機(jī)制——BM25 17
211 理解精確率與召回率 18
212 回顧TF-IDF 18
213 BM25與TF-IDF有什么不同 21
22 查詢DSL重構(gòu) 22
23 為任務(wù)選擇合適的查詢 22
231 查詢方式分類 22
232 使用示例 27
233 查詢DSL的其他重要變化 36
24 查詢改寫 37
241 前綴查詢示例 37
242 回到Apache Lucene 39
243 查詢改寫的屬性 40
25 查詢模板 43
251 引入查詢模板 43
252 Mustache模板引擎 45
26 小結(jié) 49
第3章 不只是文本搜索 50
31 多匹配控制 50
32 多匹配類型 51
321 最佳字段匹配 51
322 跨字段匹配 54
323 最多字段匹配 55
324 短語(yǔ)匹配 56
325 帶前綴的短語(yǔ)匹配 56
33 用函數(shù)得分查詢控制分?jǐn)?shù) 57
34 函數(shù)得分查詢下的內(nèi)嵌函數(shù) 58
341 weight函數(shù) 58
342 字段值因子函數(shù) 59
343 腳本評(píng)分函數(shù) 60
344 衰變函數(shù)——linear、exp和gauss 60
35 查詢二次評(píng)分 61
36 二次評(píng)分查詢的結(jié)構(gòu) 62
37 Elasticsearch腳本 66
371 語(yǔ)法 66
372 Elasticsearch各版本中腳本的變化 66
38 新的默認(rèn)腳本語(yǔ)言Painless 67
381 用Painless寫腳本 67
382 示例 69
383 用腳本為結(jié)果排序 71
384 按多個(gè)字段排序 72
39 Lucene表達(dá)式 73
391 基礎(chǔ)知識(shí) 73
392 一個(gè)例子 73
310 小結(jié) 75
第4章 數(shù)據(jù)建模與分析 76
41 Elasticsearch中的數(shù)據(jù)建模方法 76
42 管理Elasticsearch中的關(guān)系型數(shù)據(jù) 77
421 對(duì)象類型 77
422 嵌套文檔 80
423 父子關(guān)系 82
424 其他可選方案 84
425 數(shù)據(jù)反范式的例子 84
43 用聚合做數(shù)據(jù)分析 85
431 Elasticsearch 50的快速聚合 85
432 重溫聚合 86
433 一類新的聚合:矩陣聚合 93
44 小結(jié) 96
第5章 改善用戶搜索體驗(yàn) 97
51 改正用戶拼寫錯(cuò)誤 97
511 測(cè)試數(shù)據(jù) 98
512 深入技術(shù)細(xì)節(jié) 99
52 suggester 99
521 在_search端點(diǎn)下使用suggester 99
522 term suggester 103
523 phrase suggester 105
524 completion suggester 113
53 實(shí)現(xiàn)自己的自動(dòng)完成功能 117
54 處理同義詞 120
541 為同義詞搜索準(zhǔn)備settings 120
542 格式化同義詞 121
543 同義詞擴(kuò)展與收縮 122
55 小結(jié) 123
第6章 分布式索引架構(gòu) 125
61 配置示例的多節(jié)點(diǎn)集群 125
62 選擇合適數(shù)量的分片和副本 127
621 分片和預(yù)分配 127
622 預(yù)分配的正面例子 128
623 多分片與多索引 128
63 路由 129
631 分片和數(shù)據(jù) 129
632 測(cè)試路由功能 130
633 在索引過(guò)程中使用路由 132
634 路由實(shí)戰(zhàn) 132
635 查詢 134
636 別名 136
637 多值路由 137
64 分片分配控制 137
641 部署意識(shí) 138
642 確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)允許的總分片數(shù) 142
643 確定每臺(tái)物理服務(wù)器允許的總分片數(shù) 143
65 查詢執(zhí)行偏好 146
651 preference參數(shù) 146
652 使用查詢執(zhí)行偏好的例子 148
66 將數(shù)據(jù)切分到多個(gè)路徑中 148
67 索引與類型——?jiǎng)?chuàng)建索引的改進(jìn)方法 148
68 小結(jié) 149
第7章 底層索引控制 150
71 改變Apache Lucene的評(píng)分方式 150
72 可用的相似度模型 151
73 為每個(gè)字段配置相似度模型 151
74 相似度模型配置 152
75 選擇默認(rèn)的相似度模型 153
76 選擇合適的目錄實(shí)現(xiàn)——store模塊 156
77 存儲(chǔ)類型 156
78 準(zhǔn)實(shí)時(shí)、提交、更新及事務(wù)日志 158
781 索引更新及更新提交 159
782 更改默認(rèn)的刷新時(shí)間 159
783 事務(wù)日志 160
784 實(shí)時(shí)讀取 161
79 控制段合并 162
791 Elasticsearch合并策略的變化 163
792 配置tiered合并策略 163
793 合并調(diào)度 164
794 強(qiáng)制合并 165
710 理解Elasticsearch緩存 166
7101 節(jié)點(diǎn)查詢緩存 166
7102 分片查詢緩存 166
7103 字段數(shù)據(jù)緩存 168
7104 使用circuit breaker 168
711 小結(jié) 169
第8章 管理Elasticsearch 170
81 Elasticsearch的節(jié)點(diǎn)類型 170
811 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn) 171
812 主節(jié)點(diǎn) 171
813 Ingest節(jié)點(diǎn) 171
814 部落節(jié)點(diǎn) 172
815 協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)/客戶端節(jié)點(diǎn) 172
82 發(fā)現(xiàn)和恢復(fù)模塊 172
821 發(fā)現(xiàn)模塊的配置 173
822 網(wǎng)關(guān)和恢復(fù)模塊的配置 177
823 索引恢復(fù)API 179
83 使用對(duì)人類友好的Cat API 182
831 Cap API的基礎(chǔ)知識(shí) 183
832 使用Cat API 184
84 備份 18

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