目　　錄Contents
贊　譽
前　言
第一部分 　Elastic Stack全局概覽
第1章　Elastic Stack全景　2
1.1　Elasticsearch的過去、
現(xiàn)在和未來　3
1.1.1　Elasticsearch的過去　3
1.1.2　Elasticsearch的現(xiàn)在　5
1.1.3　Elasticsearch的未來　6
1.2　Elastic Stack組成　7
1.2.1　Elasticsearch概覽　7
1.2.2　Logstash概覽　8
1.2.3　Kibana概覽　8
1.2.4　Beats概覽　9
1.3　Elastic Stack的應(yīng)用場景　9
1.3.1　全文檢索場景　10
1.3.2　日志分析場景　10
1.3.3　商業(yè)智能場景　10
1.4　Elasticsearch競品分析　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　本章小結(jié)　13
第2章　Elasticsearch基礎(chǔ)知識　14
2.1　搜索引擎基礎(chǔ)知識　14
2.1.1　搜索引擎的目標　14
2.1.2　搜索引擎的核心要求　15
2.1.3　檢索質(zhì)量的評價指標　15
2.1.4　倒排索引　16
2.1.5　全文檢索　18
2.2　Elasticsearch的核心概念　19
2.2.1　集群　20
2.2.2　節(jié)點　20
2.2.3　索引　20
2.2.4　分片　20
2.2.5　副本　21
2.2.6　文檔　21
2.2.7　字段　22
2.2.8　映射　22
2.2.9　分詞　23
2.3　本章小結(jié)　23
第3章　Elasticsearch集群部署　25
3.1　Elastic Stack集群部署
基礎(chǔ)知識　25
3.1.1　集群部署平臺及操作
系統(tǒng)的選型　26
3.1.2　集群部署的主要步驟　26
3.1.3　Elasticsearch集群堆
內(nèi)存設(shè)置　27
3.1.4　Elasticsearch集群節(jié)點
角色劃分　29
3.1.5　Elasticsearch集群核心
配置解讀　35
3.2　Elasticsearch單節(jié)點集群與
Kibana的極簡部署　37
3.2.1　Elasticsearch單節(jié)點
集群極簡部署　37
3.2.2　Kibana極簡部署　40
3.3　Elasticsearch單節(jié)點集群與
Kibana的自定義證書部署　42
3.3.1　Elasticsearch單節(jié)點
集群自定義證書部署　43
3.3.2　Kibana自定義證書部署　44
3.4　Elasticsearch多節(jié)點
集群部署　46
3.5　Kibana自帶樣例數(shù)據(jù)導入　47
3.6　本章小結(jié)　48
第二部分　Elasticsearch核心技術(shù)
第4章　Elasticsearch索引　52
4.1　索引的定義　52
4.1.1　類比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫看索引　52
4.1.2　索引定義的實現(xiàn) 53
4.2　索引操作　56
4.2.1　新增/創(chuàng)建索引　56
4.2.2　刪除索引　57
4.2.3　修改索引　57
4.2.4　查詢索引　58
4.3　索引別名　58
4.3.1　別名的定義　58
4.3.2　別名的實現(xiàn)　59
4.3.3　別名應(yīng)用的常見問題　60
4.4　索引模板　62
4.4.1　索引模板的定義　62
4.4.2　索引模板的基礎(chǔ)操作　64
4.4.3　動態(tài)模板實戰(zhàn)　64
4.4.4　索引模板應(yīng)用的常見問題　66
4.5　本章小結(jié)　66
第5章　Elasticsearch映射　68
5.1　映射的定義　68
5.1.1　認識映射　68
5.1.2　元字段　69
5.1.3　數(shù)據(jù)類型　69
5.1.4　映射類型　72
5.1.5　實戰(zhàn)：映射創(chuàng)建后還
可以更新嗎　75
5.2　Nested類型及應(yīng)用　77
5.2.1　Nested類型的定義　77
5.2.2　Nested類型的操作　81
5.3　Join類型及應(yīng)用　83
5.3.1　認識Join類型　83
5.3.2　Join類型基礎(chǔ)實戰(zhàn)　83
5.3.3　Join類型一對多實戰(zhàn)　86
5.4　Flattened類型及應(yīng)用　89
5.4.1　Elasticsearch字段膨脹問題　89
5.4.2　Flattened類型的產(chǎn)生背景　90
5.4.3　Flattened類型實戰(zhàn)　91
5.4.4　Flattened類型的不足　94
5.5　多表關(guān)聯(lián)設(shè)計　94
5.5.1　Elasticsearch
多表關(guān)聯(lián)方案　94
5.5.2　多表關(guān)聯(lián)方案對比　95
5.6　內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解讀　96
5.6.1　數(shù)據(jù)存儲的基礎(chǔ)知識　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　詳解null_value　102
5.7.1　null_value的含義　 103
5.7.2　null_value使用的
注意事項　104
5.7.3　支持null_value的
核心字段　105
5.8　本章小結(jié)　106
第6章　Elasticsearch分詞　108
6.1　認識分詞　108
6.2　為什么需要分詞　109
6.3　分詞發(fā)生的階段　109
6.3.1　寫入數(shù)據(jù)階段　109
6.3.2　執(zhí)行檢索階段　109
6.4　分詞器的組成　110
6.4.1　字符過濾　110
6.4.2　文本切分為分詞　111
6.4.3　分詞后再過濾　111
6.5　分詞器的分類　112
6.6　特定業(yè)務(wù)場景的
自定義分詞案例　113
6.6.1　實戰(zhàn)問題拆解　113
6.6.2　實現(xiàn)方案　114
6.6.3　結(jié)果驗證　115
6.7　Ngram自定義分詞案例　116
6.7.1　實戰(zhàn)問題拆解　 117
6.7.2　Ngram分詞器定義　 118
6.7.3　Ngram分詞實戰(zhàn)　 119
6.7.4　Ngram分詞選型的
注意事項　121
6.8　本章小結(jié)　121
第7章　Elasticsearch預處理　123
7.1　預處理定義　123
7.2　預處理器分類　125
7.3　預處理實現(xiàn)　125
7.4　預處理實戰(zhàn)案例　126
7.4.1　字符串切分預處理　126
7.4.2　字符串轉(zhuǎn)JSON格式　127
7.4.3　列表操作　128
7.4.4　enrich預處理　129
7.4.5　預處理實戰(zhàn)的常見問題　137
7.5　本章小結(jié)　138
第8章　Elasticsearch文檔　139
8.1　新增文檔　140
8.1.1　文檔ID　140
8.1.2　新增單個文檔　140
8.1.3　新增批量文檔　142
8.2　刪除文檔　143
8.2.1　單個文檔刪除　144
8.2.2　批量文檔刪除　144
8.3　修改/更新文檔　145
8.3.1　更新文檔的前置條件　145
8.3.2　單個文檔部分更新　146
8.3.3　全部文檔更新　148
8.3.4　批量文檔更新　149
8.3.5　取消更新　150
8.4　reindex：遷移文檔　151
8.4.1　reindex操作的
背景及定義　151
8.4.2 　同集群索引之間的
全量數(shù)據(jù)遷移　152
8.4.3　同集群索引之間基于
特定條件的數(shù)據(jù)遷移　152
8.4.4　不同集群索引之間的
數(shù)據(jù)遷移　154
8.4.5　查看及取消reindex任務(wù)　154
8.4.6　業(yè)務(wù)零掉線情況下的
數(shù)據(jù)遷移　155
8.5　本章小結(jié)　155
第9章　Elasticsearch腳本　156
9.1　認識Elasticsearch腳本　156
9.1.1　Elasticsearch腳本的背景　156
9.1.2　Painless腳本語言簡介　157
9.2　Elasticsearch腳本的應(yīng)用
場景和模板　158
9.3　Elasticsearch腳本實戰(zhàn)　158
9.3.1　自定義字段　158
9.3.2　自定義評分　159
9.3.3　自定義更新　159
9.3.4　自定義reindex　160
9.3.5　自定義聚合　161
9.3.6　實戰(zhàn)常見問題　162
9.4　本章小結(jié)　163
第10章　Elasticsearch檢索　164
10.1　檢索選型指南　164
10.1.1　Elasticsearch檢索分類　165
10.1.2　精準匹配檢索和全文
檢索的本質(zhì)區(qū)別　167
10.1.3　精準匹配檢索詳解　170
10.1.4　全文檢索類型詳解　179
10.1.5　組合檢索類型詳解　183
10.1.6　query和filter的區(qū)別　184
10.2　高亮、排序和分頁　186
10.2.1　高亮　186
10.2.2　排序　188
10.2.3　分頁　190
10.3　自定義評分　191
10.3.1　搜索結(jié)果相關(guān)度與
自定義評分的關(guān)系　191
10.3.2　控制Elasticsearch
相關(guān)度　192
10.3.3　計算相關(guān)度評分　192
10.3.4　影響相關(guān)度評分的
查詢子句　193
10.3.5　自定義評分定義　193
10.4　檢索模板　199
10.4.1　檢索模板基礎(chǔ)知識　199
10.4.2　檢索模板實戰(zhàn)問題及
解決方案　201
10.5　深度解讀Elasticsearch
分頁查詢　206
10.5.1　from + size查詢　206
10.5.2　search_after查詢　209
10.5.3　scroll查詢　212
10.6　本章小結(jié)　214
第11章　Elasticsearch聚合　215
11.1　圖解聚合　215
11.1.1　數(shù)據(jù)源　215
11.1.2　聚合分類　216
11.1.3　聚合應(yīng)用場景　226
11.2　聚合后分頁的新實現(xiàn)：
組合聚合　226
11.2.1　認識組合聚合　227
11.2.2　組合聚合的應(yīng)用場景　230
11.2.3　組合聚合的核心功能　230
11.2.4　利用組合聚合進行
聚合后分頁實戰(zhàn)　231
11.3　通過子聚合求解環(huán)比問題　233
11.3.1　parent子聚合和sibling
子聚合詳解　234
11.3.2　環(huán)比問題拆解　237
11.3.3　環(huán)比問題求解實現(xiàn)　237
11.3.4　bucket相關(guān)子聚合的
常見問題　239
11.4　Elasticsearch去重　240
11.4.1　去重需求分析　240
11.4.2　去重需求實現(xiàn)　240
11.5　本章小結(jié)　243
第12章　 Elasticsearch集群　245
12.1　冷熱集群架構(gòu)　245
12.1.1　認識冷熱集群架構(gòu)　245
12.1.2　冷熱集群架構(gòu)的
應(yīng)用場景　246
12.1.3　冷熱集群架構(gòu)的優(yōu)勢　247
12.1.4　冷熱集群架構(gòu)實戰(zhàn)　247
12.2　索引生命周期管理　249
12.2.1　認識索引生命周期　249
12.2.2　索引生命周期管理的
歷史演變　249
12.2.3　索引生命周期管理的
基礎(chǔ)知識　250
12.2.4　索引生命周期管理的
核心概念　255
12.2.5　索引生命周期管理實戰(zhàn)：
DSL命令行　256
12.2.6　索引生命周期管理實戰(zhàn)：Kibana圖形化界面　258
12.3　跨機房、跨機架部署　261
12.3.1　跨機房、跨機架
部署要求　261
12.3.2　跨機房、跨機架
部署實戰(zhàn)　262
12.4　集群/索引的備份與恢復　264
12.4.1　常見的索引/
集群的備份與恢復方案　264
12.4.2　Elasticsearch快照和
恢復功能　265
12.4.3　elasticdump遷移　268
12.5　快照生命周期管理　269
12.5.1　認識快照生命周期　270
12.5.2　快照生命周期管理實現(xiàn)　270
12.5.3　恢復快照　274
12.5.4　快照生命周期
管理的常見命令　275
12.5.5　通過Kibana圖形化界面
進行快照生命周期管理　277
12.6　跨集群檢索　279
12.6.1　跨集群檢索定義　279
12.6.2　跨集群檢索實戰(zhàn)　279
12.6.3　跨集群檢索優(yōu)勢　282
12.7　本章小結(jié)　282
第13章　Elasticsearch安全　284
13.1　集群安全基礎(chǔ)　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　設(shè)置或重置賬號和密碼　286
13.2　定義基于角色的訪問控制　287
13.3　如何安全使用Elasticsearch
腳本　290
13.3.1　Elasticsearch安全原則　290
13.3.2　腳本類型細分　290
13.3.3　腳本分級限制　292
13.3.4　控制腳本的可用范圍　293
13.4　本章小結(jié)　293
第14章　Elasticsearch運維　295
14.1　Elasticsearch集群監(jiān)控的
維度及指標　295
14.1.1　5個重要監(jiān)控維度　295
14.1.2　10個核心監(jiān)控指標　302
14.2　集群故障排查及修復指南　302
14.2.1　集群健康狀態(tài)的解讀　303
14.2.2　如何定位紅色或
黃色的索引　303
14.3　運維及故障診斷的常用命令　308
14.4　Elasticsearch監(jiān)控指標
可視化　310
14.4.1　Elasticsearch監(jiān)控的
前置條件　310
14.4.2　Metricbeat安裝及Kibana
可視化　312
14.5　Elasticsearch日志　317
14.5.1　Elasticsearch日志基礎(chǔ)
知識　317
14.5.2　最低級別日志能否輸出
檢索語句　319
14.5.3　Elasticsearch slowlog的
常見問題　319
14.6　本章小結(jié)　322
第三部分　Elasticsearch進階指南
第15章　Elasticsearch核心
工作原理　326
15.1　Elasticsearch文檔版本的
應(yīng)用原理　326
15.1.1　文檔版本控制機制的
產(chǎn)生背景　326
15.1.2　Elasticsearch文檔
版本定義　327
15.1.3　Elasticsearch文檔
版本沖突　328
15.1.4　常見的并發(fā)控制策略　331
15.1.5　如何解決或避免Elasticsearch文檔版本沖突　332
15.2　Elasticsearch文檔更新/
刪除的原理　336
15.2.1　更新/刪除操作時文檔
版本號的變化　337
15.2.2　文檔刪除、索引刪除和
文檔更新的本質(zhì)　338
15.2.3　文檔更新/刪除的
常見問題　339
15.3　Elasticsearch寫入的原理　341
15.3.1　Elasticsearch寫入的核心
概念　342
15.3.2　Elasticsearch寫入的實現(xiàn)
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　段的基礎(chǔ)知識　345
15.4.2　什么是段合并　346
15.4.3　為什么要進行段合并　346
15.4.4　段合并的潛在問題　346
15.4.5　段合并問題的
優(yōu)化建議　347
15.5　Elasticsearch檢索的原理　347
15.6　本章小結(jié)　349
第16章　Elasticsearch性能優(yōu)化　350
16.1　Elasticsearch性能指標　350
16.2　Elasticsearch通用的性能
優(yōu)化建議　351
16.3　Elasticsearch寫入優(yōu)化　357
16.3.1　寫入優(yōu)化建議　357
16.3.2　寫入過程監(jiān)控　360
16.4　Elasticsearch檢索優(yōu)化　361
16.4.1　全量數(shù)據(jù)和大文檔
處理的優(yōu)化建議　361
16.4.2　數(shù)據(jù)建模層面的
優(yōu)化建議　361
16.4.3　檢索方法層面的
優(yōu)化建議　363
16.4.4　性能優(yōu)化的DSL
命令行　367
16.5　本章小結(jié)　370
第17章　Elasticsearch實戰(zhàn)
“避坑”指南　372
17.1　Elasticsearch分片　372
17.1.1　常見分片問題　372
17.1.2　分片大小如何影響性能　373
17.1.3　分片及副本設(shè)置建議　373
17.2　25個核心Elasticsearch
默認值　375
17.2.1　參數(shù)類型以及靜態(tài)參數(shù)和
動態(tài)參數(shù)的區(qū)別　375
17.2.2　6個Elasticsearch集群級別
參數(shù)的關(guān)鍵默認值　376
17.2.3　7個Elasticsearch索引級別
參數(shù)的關(guān)鍵默認值　377
17.2.4　4個Elasticsearch映射級別
參數(shù)的關(guān)鍵默認值　379
17.2.5　8個其他關(guān)鍵默認值　380
17.3　Elasticsearch線程池和隊列　381
17.3.1　線程池簡介　382
17.3.2　線程池類型　383
17.3.3　線程池的基礎(chǔ)知識　383
17.3.4　隊列的基礎(chǔ)知識　384
17.3.5　線程池實戰(zhàn)問題及
注意事項　388
17.4　Elasticsearch熱點線程　389
17.4.1　熱點線程簡介　389
17.4.2　熱點線程支持的參數(shù)　389
17.4.3　hot_threads API的
應(yīng)用原理　390
17.4.4　hot_threads API的
返回結(jié)果　391
17.5　規(guī)劃Elasticsearch集群規(guī)模
和容量　393
17.5.1　Elasticsearch基礎(chǔ)架構(gòu)　393
17.5.2　維系Elasticsearch
高性能的4種資源　394
17.5.3　集群規(guī)模和容量的
預估方法　395
17.6　Elasticsearch Java客戶端
選型　398
17.6.1　官方Elasticsearch Java
客戶端　398
17.6.2　非官方Elasticsearch Java
客戶端　402
17.6.3　如何進行Elasticsearch Java
客戶端選型　404
17.7　Elasticsearch緩存　404
17.7.1　Elasticsearch緩存分類　404
17.7.2　查詢與清理緩存　408
17.8　Elasticsearch數(shù)據(jù)建�！�409
17.8.1　為什么要進行數(shù)據(jù)建模　409
17.8.2　如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)建�！�411
17.9　利用JMeter進行Elasticsearch
性能測試　420
17.9.1　Elasticsearch性能測試
工具　420
17.9.2　JMeter部署與啟動　421
17.9.3　關(guān)于JMeter性能測試的
4點認知　423
17.9.4　利用JMeter進行Elasticsearch 8.X性能測試　424
17.9.5　JMeter性能測試與優(yōu)化
實戰(zhàn)　428
17.10　本章小結(jié)　431
第四部分　Elasticsearch項目實戰(zhàn)
第18章　Elasticsearch知識庫
檢索系統(tǒng)實戰(zhàn)　434
18.1　知識庫檢索系統(tǒng)的
需求分析　434
18.2　知識庫檢索系統(tǒng)的
技術(shù)選型　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　知識庫檢索系統(tǒng)的
技術(shù)架構(gòu)　440
18.4　知識庫檢索系統(tǒng)的實現(xiàn)　441
18.4.1　FSCrawler使用
步驟詳解　441
18.4.2　系統(tǒng)實現(xiàn)效果展示　443
18.4.3　數(shù)據(jù)統(tǒng)計可視化　445
18.5　本章小結(jié)　446
第19章　Elastic Stack大數(shù)據(jù)
可視化系統(tǒng)實戰(zhàn)　447
19.1　大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的
需求分析　447
19.2　大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的
技術(shù)架構(gòu)　447
19.3　大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的設(shè)計　448
19.3.1　影評數(shù)據(jù)獲取的可行性
分析　448
19.3.2　可分析的數(shù)據(jù)字段及其