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课程大纲

1. Elasticsearch 简介

  • 什么是 Elasticsearch?
  • Elasticsearch 用例
  • Elasticsearch 架构
  • Elastic Stack 组件(Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
  • 使用容器安装和运行 Elasticsearch
  • 探索 REST API

2. 理解索引和文档

  • 文档与 JSON 结构
  • 索引与数据组织
  • 分片与副本
  • 索引生命周期概念
  • 创建、更新和删除索引
  • 文档的 CRUD 操作

3. 编写搜索查询

  • 查询 DSL 概览
  • Match 查询
  • Term 查询
  • Boolean 查询
  • Range 查询
  • 前缀、通配符和模糊搜索
  • 分页与排序
  • 过滤与查询的区别

4. 执行文本分析

  • 全文搜索基础
  • 分析器 (Analyzers)
  • 分词器 (Tokenizers)
  • 字符过滤器
  • 令牌过滤器 (Token filters)
  • 语言分析器
  • 自定义分析器
  • 提升搜索相关性

5. 定义映射

  • 动态映射
  • 显式映射
  • 字段数据类型
  • 嵌套字段与对象字段
  • 日期与数值字段
  • 映射最佳实践
  • 安全更新映射

6. 扩展您的搜索

  • 多字段搜索
  • Multi-match 查询
  • 短语搜索
  • 高亮搜索结果
  • 搜索权重提升
  • 函数评分查询 (Function score queries)
  • 搜索模板

7. 理解分布式模型

  • 集群架构
  • 节点与角色
  • 主分片与副本分片
  • 集群健康状态
  • 数据分布
  • 容错性
  • 高可用性概念

8. 操作搜索结果

  • 分页策略
  • 源字段过滤
  • 字段折叠
  • 脚本字段
  • 排序技术
  • 搜索结果高亮显示
  • 优化搜索响应

9. 聚合与分析

  • 指标聚合
  • 桶聚合
  • 管道聚合
  • 统计计算
  • 直方图
  • 日期聚合
  • 构建分析查询
  • 聚合性能

10. 处理数据关系

  • 对象字段
  • 嵌套文档
  • 父子关系
  • 反规范化策略
  • 选择合适的数据模型
  • 查询相关数据

11. 将 Elasticsearch 集成到应用程序中

  • REST API 集成
  • Elasticsearch 客户端库
  • 索引应用程序数据
  • 批量 API (Bulk API)
  • 搜索 API
  • 错误处理
  • 集成最佳实践

12. 性能优化

  • 高效的索引策略
  • 查询优化
  • 批量索引
  • 刷新间隔
  • 缓存
  • 内存管理
  • 性能监控

13. 监控与故障排除

  • 监控集群健康
  • 索引统计信息
  • 诊断慢查询
  • 常见的索引问题
  • 解决集群问题
  • 备份与快照概念
  • 日志记录与诊断

14. 实战工作坊与总结

  • 构建可搜索的应用程序
  • 设计索引和映射
  • 实现全文搜索
  • 创建聚合与分析
  • 优化搜索性能
  • 关键概念回顾
  • 问答环节
  • 最佳实践与后续步骤

要求

  • 软件开发经验。
  • 熟悉命令行操作。
  • 无需先前的 Elasticsearch 经验。

目标学员

  • 软件开发人员
 14 小时

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