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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　Elasticsearch是一款功能強(qiáng)大且開源的分布式搜索與數(shù)據(jù)分析引擎，已被許多大的互聯(lián)網(wǎng)公司所采用。除了搜索之外，它還結(jié)合Kibana、Logstash、Beats、Elastic Stack一起使用，被廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)近實(shí)時(shí)分析領(lǐng)域，包括日志分析、指標(biāo)監(jiān)控、信息安全等。它可以幫助用戶搜索海量結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，按照需求創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)報(bào)表，還可以對(duì)監(jiān)控的數(shù)據(jù)設(shè)置報(bào)警閾值等功能。本書將從多個(gè)維度系統(tǒng)性地講述Elasticsearch，包括容器化的安裝、數(shù)據(jù)索引的維護(hù)、各種方式的數(shù)據(jù)搜索和Elasticsearch的聚合統(tǒng)計(jì)分析，Elasticsearch的底層原理分析以及生產(chǎn)環(huán)境的性能調(diào)優(yōu)。無(wú)論是數(shù)據(jù)搜索還是性能調(diào)優(yōu)，都結(jié)合理論的闡述和案例的解析來(lái)逐一展開，以方便讀者理解。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《Elasticsearch全面解析與實(shí)踐》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

前言
第1章 Elasticsearch入門及應(yīng)用場(chǎng)景 1
1.1 Elasticsearch概述 1
1.2 Elasticsearch與Solr比較 2
1.3 為什么要學(xué)習(xí)Elasticsearch 3
1.4 Elasticsearch的主要功能及應(yīng)用場(chǎng)景 3
1.5 Elasticsearch的安裝 7
1.5.1 在Linux環(huán)境下安裝Elasticsearch 7
1.5.2 在Windows 10環(huán)境下安裝Elasticsearch 11
1.5.3 在Docker環(huán)境下安裝Elasticsearch 16
1.5.4 Elasticsearch界面化工具 20
第2章 Elasticsearch基礎(chǔ)和操作實(shí)例 26
2.1 Elasticsearch的基本概念和相關(guān)術(shù)語(yǔ) 26
2.2 Elasticsearch操作實(shí)例 27
2.2.1 使用PUT創(chuàng)建文檔和替換文檔 27
2.2.2 使用POST創(chuàng)建文檔 33
2.2.3 使用POST修改文檔 35
2.2.4 使用POST查詢所有數(shù)據(jù) 37
2.2.5 使用DELETE刪除文檔 39
2.2.6 使用GET查詢 41
2.3 Elasticsearch映射 58
2.3.1 動(dòng)態(tài)映射 59
2.3.2 動(dòng)態(tài)映射模板 66
2.3.3 顯式映射 83
第3章 Elasticsearch字段類型 86
3.1 alias類型 87
3.2 數(shù)組類型 89
3.3 binary類型 90
3.4 布爾類型 91
3.5 日期類型 93
3.6 nested類型 94
3.7 range類型 96
3.8 數(shù)字類型 99
3.9 rank_feature類型 100
3.10 search-as-you-type類型 104
3.11 ip類型 105
3.12 token_count類型 108
3.13 object類型 110
3.14 geo_point類型 112
3.15 geo_shape類型 115
3.16 keyword類型 117
3.17 text類型 118
第4章內(nèi)置分詞器和IK分詞器 123
4.1 simple分詞器 123
4.2 simple_pattern分詞器 126
4.3 simple_pattern_split分詞器 127
4.4 standard分詞器 129
4.5 自定義與standard類似的分詞器 134
4.6 keyword類型和text類型的區(qū)別 137
4.7 IK分詞器 143
4.7.1 IK分詞器的安裝 143
4.7.2 IK分詞器的測(cè)試 146
4.7.3 IK分詞器的兩種分詞模式 150
4.7.4 創(chuàng)建使用IK分詞器的索引映射 154
第5章 Elasticsearch基礎(chǔ)查詢?cè)斀?159
5.1 批量插入數(shù)據(jù) 159
5.2 查詢所有數(shù)據(jù) 159
5.3 排序查詢 161
5.4 根據(jù)需求返回相應(yīng)的字段 163
5.5 分頁(yè)查詢 164
5.6 查詢指定字段內(nèi)的特定字詞 165
5.7 段落匹配查詢 166
5.8 term精準(zhǔn)查詢 168
5.9 bool多條件查詢 171
5.10 bool和filter組合查詢 173
5.11 簡(jiǎn)單的聚合查詢 174
5.11.1 分組統(tǒng)計(jì)各組的總條數(shù) 175
5.11.2 分組統(tǒng)計(jì)每組的平均值 176
5.11.3 分組統(tǒng)計(jì)每組的值 177
5.11.4 分組統(tǒng)計(jì)每組的小值 178
5.11.5 分組統(tǒng)計(jì)每組的總和 179
5.11.6 分組統(tǒng)計(jì)每組的小值并按統(tǒng)計(jì)結(jié)果排序 180
第6章 Elasticsearch的組合查詢和全文搜索詳解 183
6.1 組合查詢的布爾查詢 183
6.2 組合查詢的提高評(píng)分查詢 187
6.3 組合查詢的固定評(píng)分查詢 189
6.4 組合查詢的匹配查詢 190
6.5 組合查詢的使用函數(shù)查詢 193
6.5.1 腳本分?jǐn)?shù) 194
6.5.2 權(quán)重 195
6.5.3 field_value_factor函數(shù)的使用 195
6.5.4 函數(shù)查詢案例 196
6.6 全文搜索的match類型查詢 199
6.7 全文搜索的match多個(gè)詞查詢 200
6.8 全文搜索的控制match的匹配精度 201
6.9 全文搜索的query_string查詢 203
6.10 全文搜索的simple_query_string查詢 204
6.11 全文搜索的順序匹配查詢 205
6.12 全文搜索的高亮查詢 206
6.13 全文搜索的自定義高亮查詢 209
第7章 Elasticsearch的term level查詢?cè)斀?211
7.1 term level的exists查詢 212
7.2 term level的ids查詢 213
7.3 term level的prefix查詢 215
7.4 term level的term單個(gè)單詞查詢 215
7.5 term level的terms多個(gè)單詞查詢 217
7.6 term level的動(dòng)態(tài)匹配到單詞的個(gè)數(shù) 218
7.7 通配符查詢 221
7.8 范圍查詢 223
7.9 模糊匹配查詢 224
7.10 正則表達(dá)式查詢 225
第8章 Elasticsearch的聚合桶全面解析 227
8.1 聚合桶概述 227
8.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 227
8.3 簡(jiǎn)單的聚合 228
8.4 多個(gè)聚合 230
8.5 動(dòng)態(tài)腳本聚合 231
8.6 過(guò)濾聚合 232
8.7 filter分組聚合 233
8.8 數(shù)值范圍聚合 234
8.9 指定范圍間隔聚合 235
8.10 日期范圍聚合 237
第9章 Elasticsearch的Metrics聚合全面解析 240
9.1 Metrics聚合概述 240
9.2 計(jì)算加權(quán)平均值 240
9.3 去重后求總數(shù)量 243
9.4 中位差 244
9.5 聚合統(tǒng)計(jì)值、小值、平均值等信息 245
9.6 字符串統(tǒng)計(jì) 246
9.7 百分位數(shù)統(tǒng)計(jì) 247
9.8 百分位等級(jí)計(jì)算 249
9.9 聚合后返回前N條數(shù)據(jù) 250
9.10 使用top_metrics聚合 252
第10章 Elasticsearch高可用集群 254
10.1 Elasticsearch多節(jié)點(diǎn)集群環(huán)境搭建 254
10.1.1 在Linux環(huán)境下搭建Ela