Elasticsearch實戰(zhàn)

第一部分
第1章　Elasticsearch介紹　2
1．1　用Elasticsearch解決搜索問題　3
1．1．1　提供快速查詢　3
1．1．2　確保結(jié)果的相關(guān)性　4
1．1．3　超越精確匹配　5
1．2　探索典型的Elasticsearch使用案例　6
1．2．1　將Elasticsearch作為主要的后端系統(tǒng)　7
1．2．2　將Elasticsearch添加到現(xiàn)有的系統(tǒng)　7
1．2．3　將Elasticsearch和現(xiàn)有工具一同使用　8
1．2．4　Elasticsearch的主要特性　10
1．2．5　擴展Lucene的功能　10
1．2．6　在Elasticsearch中組織數(shù)據(jù)　12
1．2．7　安裝Java語言　12
1．2．8　下載并啟動Elasticsearch　13
1．2．9　驗證是否工作　14
1．3　小結(jié)　16
第2章　深入功能　17
2．1　理解邏輯設(shè)計：文檔、類型和索引　18
2．1．1　文檔　19
2．1．2　類型　20
2．1．3　索引　21
2．2　理解物理設(shè)計：節(jié)點和分片　21
2．2．1　創(chuàng)建擁有一個或多個節(jié)點的集群　22
2．2．2　理解主分片和副本分片　23
2．2．3　在集群中分發(fā)分片　25
2．2．4　分布式索引和搜索　26
2．3　索引新數(shù)據(jù)　27
2．3．1　通過cURL索引一篇文檔　28
2．3．2　創(chuàng)建索引和映射類型　30
2．3．3　通過代碼樣例索引文檔　31
2．4　搜索并獲取數(shù)據(jù)　32
2．4．1　在哪里搜索　33
2．4．2　回復的內(nèi)容　33
2．4．3　如何搜索　36
2．4．4　通過ID獲取文檔　39
2．5　配置Elasticsearch　40
2．5．1　在elasticsearch．yml中指定集群的名稱　40
2．5．2　通過logging．yml指定詳細日志記錄　41
2．5．3　調(diào)整JVM設(shè)置　41
2．6　在集群中加入節(jié)點　42
2．6．1　啟動第二個節(jié)點　43
2．6．2　增加額外的節(jié)點　44
2．7　小結(jié)　45
第3章　索引、更新和刪除數(shù)據(jù)　47
3．1　使用映射來定義各種文檔　48
3．1．1　檢索和定義映射　49
3．1．2　擴展現(xiàn)有的映射　50
3．2　用于定義文檔字段的核心類型　51
3．2．1　字符串類型　52
3．2．2　數(shù)值類型　54
3．2．3　日期類型　55
3．2．4　布爾類型　56
3．3　數(shù)組和多字段　56
3．3．1　數(shù)組　56
3．3．2　多字段　57
3．4　使用預定義字段　58
3．4．1　控制如何存儲和搜索文檔　59
3．4．2　識別文檔　61
3．5　更新現(xiàn)有文檔　63
3．5．1　使用更新API　64
3．5．2　通過版本來實現(xiàn)并發(fā)控制　66
3．6　刪除數(shù)據(jù)　69
3．6．1　刪除文檔　70
3．6．2　刪除索引　71
3．6．3　關(guān)閉索引　72
3．6．4　重新索引樣本文檔　73
3．7　小結(jié)　73
第4章　搜索數(shù)據(jù)　74
4．1　搜索請求的結(jié)構(gòu)　75
4．1．1　確定搜索范圍　75
4．1．2　搜索請求的基本模塊　76
4．1．3　基于請求主體的搜索請求　78
4．1．4　理解回復的結(jié)構(gòu)　81
4．2　介紹查詢和過濾器DSL　82
4．2．1　match查詢和term過濾器　82
4．2．2　常用的基礎(chǔ)查詢和過濾器　85
4．2．3　match查詢和term過濾器　91
4．2．4　phrase_prefix查詢　92
4．3　組合查詢或復合查詢　93
4．3．1　bool查詢　93
4．3．2　bool過濾器　96
4．4　超越match和過濾器查詢　98
4．4．1　range查詢和過濾器　98
4．4．2　prefix查詢和過濾器　99
4．4．3　wildcard查詢　100
4．5　使用過濾器查詢字段的存在性　102
4．5．1　exists過濾器　102
4．5．2　missing過濾器　102
4．5．3　將任何查詢轉(zhuǎn)變?yōu)檫^濾器　103
4．6　為任務(wù)選擇最好的查詢　104
4．7　小結(jié)　105
第5章　分析數(shù)據(jù)　106
5．1　什么是分析　106
5．1．1　字符過濾　107
5．1．2　切分為分詞　108
5．1．3　分詞過濾器　108
5．1．4　分詞索引　108
5．2　為文檔使用分析器　109
5．2．1　在索引創(chuàng)建時增加分析器　109
5．2．2　在Elasticsearch的配置中添加分析器　111
5．2．3　在映射中指定某個字段的分析器　112
5．3　使用分析API來分析文本　113
5．3．1　選擇一個分析器　114
5．3．2　通過組合即興地創(chuàng)建分析器　115
5．3．3　基于某個字段映射的分析　115
5．3．4　使用詞條向量API來學習索引詞條　116
5．4　分析器、分詞器和分詞過濾器　117
5．4．1　內(nèi)置的分析器　117
5．4．2　分詞器　119
5．4．3　分詞過濾器　122
5．5　N元語法、側(cè)邊N元語法和滑動窗口　128
5．5．1　一元語法過濾器　128
5．5．2　二元語法過濾器　129
5．5．3　三元語法過濾器　129
5．5．4　設(shè)置min_gram和max_gram　129
5．5．5　側(cè)邊N元語法過濾器　129
5．5．6　N元語法的設(shè)置　130
5．5．7　滑動窗口分詞過濾器　131
5．6　提取詞干　132
5．6．1　算法提取詞干　133
5．6．2　使用字典提取詞干　133
5．6．3　重寫分詞過濾器的詞干提取　134
5．7　小結(jié)　134
第6章　使用相關(guān)性進行搜索　136
6．1　Elasticsearch的打分機制　137
6．1．1　文檔打分是如何運作的　137
6．1．2　詞頻　137
6．1．3　逆文檔頻率　138
6．1．4　Lucene評分公式　138
6．2　其他打分方法　139
6．3　boosting　141
6．3．1　索引期間的boosting　142
6．3．2　查詢期間的boosting　142
6．3．3　跨越多個字段的查詢　143
6．4　使用“解釋”來理解文檔是如何被評分的　144
6．5　使用查詢再打分來減小評分操作的性能影響　147
6．6　使用function_score來定制得分　148
6．6．1　weight函數(shù)　149
6．6．2　合并得分　150
6．6．3　field_value_factor函數(shù)　151
6．6．4　腳本　152
6．6．5　隨機　152
6．6．6　衰減函數(shù)　153
6．6．7　配置選項　155
6．7　嘗試一起使用它們吧　156
6．8　使用腳本來排序　157
6．9　字段數(shù)據(jù)　158
6．9．1　字段數(shù)據(jù)緩存　158
6．9．2　字段數(shù)據(jù)用在哪里　159
6．9．3　管理字段數(shù)據(jù)　160
6．10　小結(jié)　163
第7章　使用聚集來探索數(shù)據(jù)　164
7．1　理解聚集的具體結(jié)構(gòu)　166
7．1．1　理解聚集請求的結(jié)構(gòu)　166
7．1．2　運行在查詢結(jié)果上的聚集　168
7．1．3　過濾器和聚集　169
7．2　度量聚集　170
7．2．1　統(tǒng)計數(shù)據(jù)　171
7．2．2　高級統(tǒng)計　172
7．2．3　近似統(tǒng)計　173
7．3　多桶型聚集　176
7．3．1　terms聚集　177
7．3．2　range聚集　183
7．3．3　histogram聚集　185
7．4　嵌套聚集　187
7．4．1　嵌套多桶聚集　189
7．4．2　通過嵌套聚集獲得結(jié)果分組　190
7．4．3　使用單桶聚集　192
7．5　小結(jié)　196
第8章　文檔間的關(guān)系　197
8．1　定義文檔間關(guān)系的選項概覽　197
8．1．1　對象類型　198
8．1．2　嵌套類型　200
8．1．3　父子關(guān)系　200
8．1．4　反規(guī)范化　200
8．2　將對象作為字段值　202
8．2．1　映射和索引對象　203
8．2．2　在對象中搜索　204
8．3　嵌套類型：聯(lián)結(jié)嵌套的文檔　206
8．3．1　映射并索引嵌套文檔　207
8．3．2　搜索和聚集嵌套文檔　210
8．4　父子關(guān)系：關(guān)聯(lián)分隔的文檔　216
8．4．1　子文檔的索引、更新和刪除　218
8．4．2　在父文檔和子文檔中搜索　220
8．5　反規(guī)范化：使用冗余的數(shù)據(jù)管理　227
8．5．1　反規(guī)范化的使用案例　228
8．5．2　索引、更新和刪除反規(guī)范化的數(shù)據(jù)　230
8．5．3　查詢反規(guī)范化的數(shù)據(jù)　233
8．6　應用端的連接　234
8．7　小結(jié)　235
第二部分
第9章　向外擴展　238
9．1　向Elasticsearch集群加入節(jié)點　238
9．2　發(fā)現(xiàn)其他Elasticsearch節(jié)點　241
9．2．1　通過廣播來發(fā)現(xiàn)　241
9．2．2　通過單播來發(fā)現(xiàn)　242
9．2．3　選舉主節(jié)點和識別錯誤　243
9．2．4　錯誤的識別　244
9．3　刪除集群中的節(jié)點　245
9．4　升級Elasticsearch的節(jié)點　250
9．4．1　進行輪流重啟　250
9．4．2　最小化重啟后的恢復時間　251
9．5　使用_cat API　252
9．6　擴展策略　254
9．6．1　過度分片　254
9．6．2　將數(shù)據(jù)切分為索引和分片　255
9．6．3　最大化吞吐量　256
9．7　別名　257
9．7．1　什么是別名　258
9．7．2　別名的創(chuàng)建　259
9．8　路由　261
9．8．1　為什么使用路由　261
9．8．2　路由策略　262
9．8．3　使用_search_shards API來決定搜索在哪里執(zhí)行　263
9．8．4　配置路由　265
9．8．5　結(jié)合路由和別名　265
9．9　小結(jié)　267
第10章　提升性能　268
10．1　合并請求　269
10．1．1　批量索引、更新和 刪除　269
10．1．2　多條搜索和多條獲取 API接口　273
10．2　優(yōu)化Lucene分段的 處理　276
10．2．1　刷新和沖刷的閾值　276
10．2．2　合并以及合并策略　279
10．2．3　存儲和存儲限流　282
10．3　充分利用緩存　285
10．3．1　過濾器和過濾器 緩存　285
10．3．2　分片查詢緩存　291
10．3．3　JVM堆和操作系統(tǒng) 緩存　293
10．3．4　使用預熱器讓緩存 熱身　296
10．4　其他的性能權(quán)衡　297
10．4．1　大規(guī)模的索引還是 昂貴的搜索　298
10．4．2　調(diào)優(yōu)腳本，要么 別用它　301
10．4．3　權(quán)衡網(wǎng)絡(luò)開銷，更少的 數(shù)據(jù)和更好的分布式 得分　305
10．4．4　權(quán)衡內(nèi)存，進行深度 分頁　308
10．5　小結(jié)　310
第11章　管理集群　311
11．1　改善默認的配置　311
11．1．1　索引模板　312
11．1．2　默認的映射　315
11．2　分配的感知　318
11．2．1　基于分片的分配　318
11．2．2　強制性的分配感知　319
11．3　監(jiān)控瓶頸　320
11．3．1　檢查集群的健康 狀態(tài)　320
11．3．2　CPU：慢日志、熱線程和 線程池　322
11．3．3　內(nèi)存：堆的大小、字段和 過濾器緩存　326
11．3．4　操作系統(tǒng)緩存　330
11．3．5　存儲限流　330
11．4　備份你的數(shù)據(jù)　331
11．4．1　快照API　331
11．4．2　將數(shù)據(jù)備份到共享的文件系統(tǒng)　332
11．4．3　從備份中恢復　335
11．4．4　使用資料庫插件　336
11．5　小結(jié)　337
附錄A　處理地理空間的數(shù)據(jù)（網(wǎng)上下載）
附錄B　插件（網(wǎng)上下載）
附錄C　高亮（網(wǎng)上下載）
附錄D　Elasticsearch的監(jiān)控插件（網(wǎng)上下載）
附錄E　使用滲濾器將搜索顛倒過來（網(wǎng)上下載）
附錄F　為自動完成和“您是指”功能使用建議器（網(wǎng)上下載）