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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/adcdfbbb/4022c82850eb2c7a_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/385721/7338436833 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''一本书讲透Elasticsearch'''》，副标题：原理 进阶与工程实践，出版社： 机械工业出版社，ISBN：9787111740353。 机械工业出版社成立于1950年，是建国后国家设立的第一家科技[[出版社]]，前身为科学技术出版社，1952年更名为机械工业出版社<ref>[https://www.maigoo.com/maigoo/6296cbs_index.html 中国十大出版社-出版社品牌排行榜]，买购网</ref>。机械工业出版社（以下简称机工社）由[[机械工业信息研究院]]作为主办单位，目前隶属于国务院国资委<ref>[http://www.cmpbook.com/about 企业简介]，机械工业出版社</ref>。 ==内容简介== 这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程，全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识，旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景，同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。 ==目录== 赞 誉 前 言 第一部分 Elastic Stack全局概览 第1章 Elastic Stack全景 2 1.1 Elasticsearch的过去、 现在和未来 3 1.1.1 Elasticsearch的过去 3 1.1.2 Elasticsearch的现在 5 1.1.3 Elasticsearch的未来 6 1.2 Elastic Stack组成 7 1.2.1 Elasticsearch概览 7 1.2.2 Logstash概览 8 1.2.3 Kibana概览 8 1.2.4 Beats概览 9 1.3 Elastic Stack的应用场景 9 1.3.1 全文检索场景 10 1.3.2 日志分析场景 10 1.3.3 [[商业]]智能场景 10 1.4 Elasticsearch竞品分析 10 1.4.1 Apache Solr 11 1.4.2 Splunk 11 1.4.3 OpenSearch 11 1.4.4 Doris 12 1.4.5 ClickHouse 12 1.5 本章小结 13 第2章 Elasticsearch基础知识 14 2.1 搜索引擎基础知识 14 2.1.1 [[搜索引擎]]的目标 14 2.1.2 搜索引擎的核心要求 15 2.1.3 检索质量的评价指标 15 2.1.4 倒排索引 16 2.1.5 全文检索 18 2.2 Elasticsearch的核心概念 19 2.2.1 集群 20 2.2.2 节点 20 2.2.3 索引 20 2.2.4 分片 20 2.2.5 副本 21 2.2.6 文档 21 2.2.7 字段 22 2.2.8 映射 22 2.2.9 分词 23 2.3 本章小结 23 第3章 Elasticsearch集群部署 25 3.1 Elastic Stack集群部署 基础知识 25 3.1.1 集群部署平台及操作 系统的选型 26 3.1.2 集群部署的主要步骤 26 3.1.3 Elasticsearch集群堆 内存设置 27 3.1.4 Elasticsearch集群节点 角色划分 29 3.1.5 Elasticsearch集群核心 配置解读 35 3.2 Elasticsearch单节点集群与 Kibana的极简部署 37 3.2.1 Elasticsearch单节点 集群极简部署 37 3.2.2 Kibana极简部署 40 3.3 Elasticsearch单节点集群与 Kibana的自定义证书部署 42 3.3.1 Elasticsearch单节点 集群自定义证书部署 43 3.3.2 Kibana自定义证书部署 44 3.4 Elasticsearch多节点 集群部署 46 3.5 Kibana自带样例数据导入 47 3.6 本章小结 48 第二部分 Elasticsearch核心技术 第4章 Elasticsearch索引 52 4.1 索引的定义 52 4.1.1 类比关系型数据库看索引 52 4.1.2 索引定义的实现 53 4.2 索引操作 56 4.2.1 新增/创建索引 56 4.2.2 删除索引 57 4.2.3 修改索引 57 4.2.4 查询索引 58 4.3 索引别名 58 4.3.1 别名的定义 58 4.3.2 别名的实现 59 4.3.3 别名应用的常见问题 60 4.4 索引模板 62 4.4.1 索引模板的定义 62 4.4.2 索引模板的基础操作 64 4.4.3 动态模板实战 64 4.4.4 索引模板应用的常见问题 66 4.5 本章小结 66 第5章 Elasticsearch映射 68 5.1 映射的定义 68 5.1.1 认识映射 68 5.1.2 元字段 69 5.1.3 数据类型 69 5.1.4 映射类型 72 5.1.5 实战：映射创建后还 可以更新吗 75 5.2 Nested类型及应用 77 5.2.1 Nested类型的定义 77 5.2.2 Nested类型的操作 81 5.3 Join类型及应用 83 5.3.1 认识Join类型 83 5.3.2 Join类型基础实战 83 5.3.3 Join类型一对多实战 86 5.4 Flattened类型及应用 89 5.4.1 Elasticsearch字段膨胀问题 89 5.4.2 Flattened类型的产生背景 90 5.4.3 Flattened类型实战 91 5.4.4 Flattened类型的不足 94 5.5 多表关联设计 94 5.5.1 Elasticsearch 多表关联方案 94 5.5.2 多表关联方案对比 95 5.6 内部数据结构解读 96 5.6.1 数据存储的基础知识 96 5.6.2 倒排索引 96 5.6.3 正排索引 97 5.6.4 fielddata 98 5.6.5 _source字段 100 5.6.6 store字段 100 5.7 详解null_value 102 5.7.1 null_value的含义 103 5.7.2 null_value使用的 注意事项 104 5.7.3 支持null_value的 核心字段 105 5.8 本章小结 106 第6章 Elasticsearch分词 108 6.1 认识分词 108 6.2 为什么需要分词 109 6.3 分词发生的阶段 109 6.3.1 写入数据阶段 109 6.3.2 执行检索阶段 109 6.4 分词器的组成 110 6.4.1 字符过滤 110 6.4.2 文本切分为分词 111 6.4.3 分词后再过滤 111 6.5 分词器的分类 112 6.6 特定业务场景的 自定义分词案例 113 6.6.1 实战问题拆解 113 6.6.2 实现方案 114 6.6.3 结果验证 115 6.7 Ngram自定义分词案例 116 6.7.1 实战问题拆解 117 6.7.2 Ngram分词器定义 118 6.7.3 Ngram分词实战 119 6.7.4 Ngram分词选型的 注意事项 121 6.8 本章小结 121 第7章 Elasticsearch预处理 123 7.1 预处理定义 123 7.2 预处理器分类 125 7.3 预处理实现 125 7.4 预处理实战案例 126 7.4.1 字符串切分预处理 126 7.4.2 字符串转JSON格式 127 7.4.3 列表操作 128 7.4.4 enrich预处理 129 7.4.5 预处理实战的常见问题 137 7.5 本章小结 138 第8章 Elasticsearch文档 139 8.1 新增文档 140 8.1.1 文档ID 140 8.1.2 新增单个文档 140 8.1.3 新增批量文档 142 8.2 删除文档 143 8.2.1 单个文档删除 144 8.2.2 批量文档删除 144 8.3 修改/更新文档 145 8.3.1 更新文档的前置条件 145 8.3.2 单个文档部分更新 146 8.3.3 全部文档更新 148 8.3.4 批量文档更新 149 8.3.5 取消更新 150 8.4 reindex：迁移文档 151 8.4.1 reindex操作的 背景及定义 151 8.4.2 同集群索引之间的 全量数据迁移 152 8.4.3 同集群索引之间基于 特定条件的数据迁移 152 8.4.4 不同集群索引之间的 数据迁移 154 8.4.5 查看及取消reindex任务 154 8.4.6 业务零掉线情况下的 数据迁移 155 8.5 本章小结 155 第9章 Elasticsearch脚本 156 9.1 认识Elasticsearch脚本 156 9.1.1 Elasticsearch脚本的背景 156 9.1.2 Painless脚本语言简介 157 9.2 Elasticsearch脚本的应用 场景和模板 158 9.3 Elasticsearch脚本实战 158 9.3.1 自定义字段 158 9.3.2 自定义评分 159 9.3.3 自定义更新 159 9.3.4 自定义reindex 160 9.3.5 自定义聚合 161 9.3.6 实战常见问题 162 9.4 本章小结 163 第10章 Elasticsearch检索 164 10.1 检索选型指南 164 10.1.1 Elasticsearch检索分类 165 10.1.2 精准匹配检索和全文 检索的本质区别 167 10.1.3 精准匹配检索详解 170 10.1.4 全文检索类型详解 179 10.1.5 组合检索类型详解 183 10.1.6 query和filter的区别 184 10.2 高亮、排序和分页 186 10.2.1 高亮 186 10.2.2 排序 188 10.2.3 分页 190 10.3 自定义评分 191 10.3.1 搜索结果相关度与 自定义评分的关系 191 10.3.2 控制Elasticsearch 相关度 192 10.3.3 计算相关度评分 192 10.3.4 影响相关度评分的 查询子句 193 10.3.5 自定义评分定义 193 10.4 检索模板 199 10.4.1 检索模板基础知识 199 10.4.2 检索模板实战问题及 解决方案 201 10.5 深度解读Elasticsearch 分页查询 206 10.5.1 from + size查询 206 10.5.2 search_after查询 209 10.5.3 scroll查询 212 10.6 本章小结 214 第11章 Elasticsearch聚合 215 11.1 图解聚合 215 11.1.1 数据源 215 11.1.2 聚合分类 216 11.1.3 聚合应用场景 226 11.2 聚合后分页的新实现： 组合聚合 226 11.2.1 认识组合聚合 227 11.2.2 组合聚合的应用场景 230 11.2.3 组合聚合的核心功能 230 11.2.4 利用组合聚合进行 聚合后分页实战 231 11.3 通过子聚合求解环比问题 233 11.3.1 parent子聚合和sibling 子聚合详解 234 11.3.2 环比问题拆解 237 11.3.3 环比问题求解实现 237 11.3.4 bucket相关子聚合的 常见问题 239 11.4 Elasticsearch去重 240 11.4.1 去重需求分析 240 11.4.2 去重需求实现 240 11.5 本章小结 243 第12章 Elasticsearch集群 245 12.1 冷热集群架构 245 12.1.1 认识冷热集群架构 245 12.1.2 冷热集群架构的 应用场景 246 12.1.3 冷热集群架构的优势 247 12.1.4 冷热集群架构实战 247 12.2 索引生命周期管理 249 12.2.1 认识索引生命周期 249 12.2.2 索引生命周期管理的 历史演变 249 12.2.3 索引生命周期管理的 基础知识 250 12.2.4 索引生命周期管理的 核心概念 255 12.2.5 索引生命周期管理实战： DSL命令行 256 12.2.6 索引生命周期管理实战：Kibana图形化界面 258 12.3 跨机房、跨机架部署 261 12.3.1 跨机房、跨机架 部署要求 261 12.3.2 跨机房、跨机架 部署实战 262 12.4 集群/索引的备份与恢复 264 12.4.1 常见的索引/ 集群的备份与恢复方案 264 12.4.2 Elasticsearch快照和 恢复功能 265 12.4.3 elasticdump迁移 268 12.5 快照生命周期管理 269 12.5.1 认识快照生命周期 270 12.5.2 快照生命周期管理实现 270 12.5.3 恢复快照 274 12.5.4 快照生命周期 管理的常见命令 275 12.5.5 通过Kibana图形化界面 进行快照生命周期管理 277 12.6 跨集群检索 279 12.6.1 跨集群检索定义 279 12.6.2 跨集群检索实战 279 12.6.3 跨集群检索优势 282 12.7 本章小结 282 第13章 Elasticsearch安全 284 13.1 集群安全基础 284 13.1.1 Elasticsearch如何 保障安全 284 13.1.2 Elasticsearch X-Pack 安全配置 286 13.1.3 设置或重置账号和密码 286 13.2 定义基于角色的访问控制 287 13.3 如何安全使用Elasticsearch 脚本 290 13.3.1 Elasticsearch安全原则 290 13.3.2 脚本类型细分 290 13.3.3 脚本分级限制 292 13.3.4 控制脚本的可用范围 293 13.4 本章小结 293 第14章 Elasticsearch运维 295 14.1 Elasticsearch集群监控的 维度及指标 295 14.1.1 5个重要监控维度 295 14.1.2 10个核心监控指标 302 14.2 集群故障排查及修复指南 302 14.2.1 集群健康状态的解读 303 14.2.2 如何定位红色或 黄色的索引 303 14.3 运维及故障诊断的常用命令 308 14.4 Elasticsearch监控指标 可视化 310 14.4.1 Elasticsearch监控的 前置条件 310 14.4.2 Metricbeat安装及Kibana 可视化 312 14.5 Elasticsearch日志 317 14.5.1 Elasticsearch日志基础 知识 317 14.5.2 低级别日志能否输出 检索语句 319 14.5.3 Elasticsearch slowlog的 常见问题 319 14.6 本章小结 322 第三部分 Elasticsearch进阶指南 第15章 Elasticsearch核心 工作原理 326 15.1 Elasticsearch文档版本的 应用原理 326 15.1.1 文档版本控制机制的 产生背景 326 15.1.2 Elasticsearch文档 版本定义 327 15.1.3 Elasticsearch文档 版本冲突 328 15.1.4 常见的并发控制策略 331 15.1.5 如何解决或避免Elasticsearch文档版本冲突 332 15.2 Elasticsearch文档更新/ 删除的原理 336 15.2.1 更新/删除操作时文档 版本号的变化 337 15.2.2 文档删除、索引删除和 文档更新的本质 338 15.2.3 文档更新/删除的 常见问题 339 15.3 Elasticsearch写入的原理 341 15.3.1 Elasticsearch写入的核心 概念 342 15.3.2 Elasticsearch写入的实现 流程 343 15.3.3 Elasticsearch refresh和 flush操作 344 15.4 Elasticsearch段合并的原理 345 15.4.1 段的基础知识 345 15.4.2 什么是段合并 346 15.4.3 为什么要进行段合并 346 15.4.4 段合并的潜在问题 346 15.4.5 段合并问题的 优化建议 347 15.5 Elasticsearch检索的原理 347 15.6 本章小结 349 第16章 Elasticsearch性能优化 350 16.1 Elasticsearch性能指标 350 16.2 Elasticsearch通用的性能 优化建议 351 16.3 Elasticsearch写入优化 357 16.3.1 写入优化建议 357 16.3.2 写入过程监控 360 16.4 Elasticsearch检索优化 361 16.4.1 全量数据和大文档 处理的优化建议 361 16.4.2 数据建模层面的 优化建议 361 16.4.3 检索方法层面的 优化建议 363 16.4.4 性能优化的DSL 命令行 367 16.5 本章小结 370 第17章 Elasticsearch实战 “避坑”指南 372 17.1 Elasticsearch分片 372 17.1.1 常见分片问题 372 17.1.2 分片大小如何影响性能 373 17.1.3 分片及副本设置建议 373 17.2 25个核心Elasticsearch 默认值 375 17.2.1 参数类型以及静态参数和 动态参数的区别 375 17.2.2 6个Elasticsearch集群级别 参数的关键默认值 376 17.2.3 7个Elasticsearch索引级别 参数的关键默认值 377 17.2.4 4个Elasticsearch映射级别 参数的关键默认值 379 17.2.5 8个其他关键默认值 380 17.3 Elasticsearch线程池和队列 381 17.3.1 线程池简介 382 17.3.2 线程池类型 383 17.3.3 线程池的基础知识 383 17.3.4 队列的基础知识 384 17.3.5 线程池实战问题及 注意事项 388 17.4 Elasticsearch热点线程 389 17.4.1 热点线程简介 389 17.4.2 热点线程支持的参数 389 17.4.3 hot_threads API的 应用原理 390 17.4.4 hot_threads API的 返回结果 391 17.5 规划Elasticsearch集群规模 和容量 393 17.5.1 Elasticsearch基础架构 393 17.5.2 维系Elasticsearch 高性能的4种资源 394 17.5.3 集群规模和容量的 预估方法 395 17.6 Elasticsearch Java客户端 选型 398 17.6.1 官方Elasticsearch Java 客户端 398 17.6.2 非官方Elasticsearch Java 客户端 402 17.6.3 如何进行Elasticsearch Java 客户端选型 404 17.7 Elasticsearch缓存 404 17.7.1 Elasticsearch缓存分类 404 17.7.2 查询与清理缓存 408 17.8 Elasticsearch数据建模 409 17.8.1 为什么要进行数据建模 409 17.8.2 如何实现数据建模 411 17.9 利用JMeter进行Elasticsearch 性能测试 420 17.9.1 Elasticsearch性能测试 工具 420 17.9.2 JMeter部署与启动 421 17.9.3 关于JMeter性能测试的 4点认知 423 17.9.4 利用JMeter进行Elasticsearch 8.X性能测试 424 17.9.5 JMeter性能测试与优化 实战 428 17.10 本章小结 431 第四部分 Elasticsearch项目实战 第18章 Elasticsearch知识库 检索系统实战 434 18.1 知识库检索系统的 需求分析 434 18.2 知识库检索系统的 技术选型 435 18.2.1 OpenOffice 436 18.2.2 Tika 437 18.2.3 Ingest Attachment 438 18.2.4 FSCrawler 439 18.2.5 Python Flask 439 18.3 知识库检索系统的 技术架构 440 18.4 知识库检索系统的实现 441 18.4.1 FSCrawler使用 步骤详解 441 18.4.2 系统实现效果展示 443 18.4.3 数据统计可视化 445 18.5 本章小结 446 第19章 Elastic Stack大数据 可视化系统实战 447 19.1 大数据可视化系统的 需求分析 447 19.2 大数据可视化系统的 技术架构 447 19.3 大数据可视化系统的设计 448 19.3.1 影评数据获取的可行性 分析 448 19.3.2 可分析的数据字段及其 结果可视化 451 19.3.3 数据清洗 451 19.3.4 数据建模 452 19.3.5 数据预处理 454 19.4 大数据可视化系统的实现 455 19.4.1 核心指标的可视化 456 19.4.2 数据分析及结论 463 19.5 本章小结 464 第20章 Elastic Stack日志 系统实战 465 20.1 日志系统的需求分析 465 20.2 日志系统的技术架构 465 20.3 日志系统的设计 467 20.3.1 date插件 467 20.3.2 grok插件 468 20.4 日志系统的实现 470 20.4.1 Logstash数据处理 470 20.4.2 Elasticsearch数据同步 472 20.4.3 Kibana可视化分析 474 20.5 本章小结 478 后记 相信积累的力量 479 ==参考文献== [[Category:040 類書總論；百科全書總論]]
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