深入理解Elasticsearch pdf下载

Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，具有现代、快速、分布式、可扩展、容错等优点。Elasticsearch借助了Apache Lucene的能力，让你拥有更强的把控力，可以索引海量数据，并进行搜索。

本书先简单回顾基本知识，然后详细讲述Elasticsearch的中级和高级功能，比如查询、索引、搜索和修改数据。此外，还介绍许多高级概念，包括聚合、索引控制、分片、复制和集群等。

本书也会介绍Elasticsearch的监控和管理模块，包括备份和恢复。你将了解在特定的场景下，如何扩展Elasticsearch集群并提升它的性能。书中还会演示如何在Elasticsearch中创建分析插件。

通过阅读本书，你将学到：
理解Apache Lucene和Elasticsearch 5的设计与架构。
使用和配置Apache Lucene 6的默认文本评分机制。
在用Elasticsearch处理关系型数据时如何避免遇到陷阱。
如何根据不同的用例选择合适的查询，并使用脚本模块，包括新的默认脚本语言Painless。
探索扩展生产集群的正确方法，提升Elasticsearch的性能。
管理Elasticsearch的搜索、索引和聚合特性。
开发自己的Elasticsearch插件，扩展Elasticsearch的功能。

本书是一本Elasticsearch进阶实践指南。面向Elasticsearch的中高级读者，从设计原理、部署调优、高级特性、扩展开发等方面系统且深入地阐释Elasticsearch涉及的工具、方法、原则和最佳实践，帮助你全面提升技能，高效管理和使用Elasticsearch。

全书共12章。第1章介绍Elasticsearch基本概念及新特性；第2章讲解新的默认评分算法BM25和Elasticsearch各种查询功能；第3章讲解多匹配控制、二次评分、函数评分等查询方法，同时介绍新的默认脚本语言Painless；第4章讨论在Elasticsearch中进行数据建模的不同方法，以及用于数据分析的Elasticsearch聚合模块；第5章介绍提升用户搜索体验的一些方法；第6章重点介绍Elasticsearch的分布式索引架构；第7章详细讨论Apache Lucene的评分细节、存储机制等；第8章介绍与管理Elasticsearch相关的内容；第9章介绍ingest节点和联盟搜索；第10章介绍性能提升方法并给出一些调优建议；第11章介绍Elasticsearch插件开发方法；第12章介绍Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats等组件。

波哈维·荻西特（Bharvi Dixit） 是一位在搜索服务器、NoSQL数据库和云服务等多个领域有着丰富经验的IT专家，目前就职于Sentieo——一个总部位于美国的金融数据和股权研究平台，负责该公司横跨数百台服务器的整体平台和架构建设。他还在Sentieo的搜索和数据团队中扮演着重要角色。他感兴趣的领域包括搜索工程、数据分析和分布式计算等。

译者序
前言
致谢
作者简介
审阅者简介
第1章　回顾Elasticsearch与演进历史 1
11　Apache Lucene简介 1
111　更深入地了解Lucene索引 2
112　Elasticsearch概览 7
12　Elasticsearch 5x介绍 8
121　Elasticsearch新特性简介 9
122　Elasticsearch的演进 10
123　2x到5x的变化 14
13　小结 16
第2章　查询DSL进阶 17
21　Lucene的新默认文本评分机制——BM25 17
211　理解精确率与召回率 18
212　回顾TF-IDF 18
213　BM25与TF-IDF有什么不同 21
22　查询DSL重构 22
23　为任务选择合适的查询 22
231　查询方式分类 22
232　使用示例 27
233　查询DSL的其他重要变化 36
24　查询改写 37
241　前缀查询示例 37
242　回到Apache Lucene 39
243　查询改写的属性 40
25　查询模板 43
251　引入查询模板 43
252　Mustache模板引擎 45
26　小结 49
第3章　不只是文本搜索 50
31　多匹配控制 50
32　多匹配类型 51
321　最佳字段匹配 51
322　跨字段匹配 54
323　最多字段匹配 55
324　短语匹配 56
325　带前缀的短语匹配 56
33　用函数得分查询控制分数 57
34　函数得分查询下的内嵌函数 58
341　weight函数 58
342　字段值因子函数 59
343　脚本评分函数 60
344　衰变函数——linear、exp和gauss 60
35　查询二次评分 61
36　二次评分查询的结构 62
37　Elasticsearch脚本 66
371　语法 66
372　Elasticsearch各版本中脚本的变化 66
38　新的默认脚本语言Painless 67
381　用Painless写脚本 67
382　示例 69
383　用脚本为结果排序 71
384　按多个字段排序 72
39　Lucene表达式 73
391　基础知识 73
392　一个例子 73
310　小结 75
第4章　数据建模与分析 76
41　Elasticsearch中的数据建模方法 76
42　管理Elasticsearch中的关系型数据 77
421　对象类型 77
422　嵌套文档 80
423　父子关系 82
424　其他可选方案 84
425　数据反范式的例子 84
43　用聚合做数据分析 85
431　Elasticsearch 50的快速聚合 85
432　重温聚合 86
433　一类新的聚合：矩阵聚合 93
44　小结 96
第5章　改善用户搜索体验 97
51　改正用户拼写错误 97
511　测试数据 98
512　深入技术细节 99
52　suggester 99
521　在_search端点下使用suggester 99
522　term suggester 103
523　phrase suggester 105
524　completion suggester 113
53　实现自己的自动完成功能 117
54　处理同义词 120
541　为同义词搜索准备settings 120
542　格式化同义词 121
543　同义词扩展与收缩 122
55　小结 123
第6章　分布式索引架构 125
61　配置示例的多节点集群 125
62　选择合适数量的分片和副本 127
621　分片和预分配 127
622　预分配的正面例子 128
623　多分片与多索引 128
63　路由 129
631　分片和数据 129
632　测试路由功能 130
633　在索引过程中使用路由 132
634　路由实战 132
635　查询 134
636　别名 136
637　多值路由 137
64　分片分配控制 137
641　部署意识 138
642　确定每个节点允许的总分片数 142
643　确定每台物理服务器允许的总分片数 143
65　查询执行偏好 146
651　preference参数 146
652　使用查询执行偏好的例子 148
66　将数据切分到多个路径中 148
67　索引与类型——创建索引的改进方法 148
68　小结 149
第7章　底层索引控制 150
71　改变Apache Lucene的评分方式 150
72　可用的相似度模型 151
73　为每个字段配置相似度模型 151
74　相似度模型配置 152
75　选择默认的相似度模型 153
76　选择合适的目录实现——store模块 156
77　存储类型 156
78　准实时、提交、更新及事务日志 158
781　索引更新及更新提交 159
782　更改默认的刷新时间 159
783　事务日志 160
784　实时读取 161
79　控制段合并 162
791　Elasticsearch合并策略的变化 163
792　配置tiered合并策略 163
793　合并调度 164
794　强制合并 165
710　理解Elasticsearch缓存 166
7101　节点查询缓存 166
7102　分片查询缓存 166
7103　字段数据缓存 168
7104　使用circuit breaker 168
711　小结 169
第8章　管理Elasticsearch 170
81　Elasticsearch的节点类型 170
811　数据节点 171
812　主节点 171
813　Ingest节点 171
814　部落节点 172
815　协调节点/客户端节点 172
82　发现和恢复模块 172
821　发现模块的配置 173
822　网关和恢复模块的配置 177
823　索引恢复API 179
83　使用对人类友好的Cat API 182
831　Cap API的基础知识 183
832　使用Cat API 184
84　备份 18

欢迎来到Elasticsearch的世界并阅读本书。在阅读的过程中，我们将带你了解与Elasticsearch紧密相关的各种话题。但请注意，本书的目标读者并不是初学者，Elasticsearch从1x演进到5x已经有了非常大的变化，因此本书在上一版的基础上补充了很多新内容。
本书将探讨与Elasticsearch和Lucene相关的各方面内容。首先简单介绍一下Lucene和Elasticsearch，带你了解Elasticsearch提供的各种查询方法。在这里会涉及与查询相关的不同主题，比如结果过滤、在特定场景下如何选择合适的查询方式等。Elasticsearch当然并非只具备查询功能，本书还将介绍Elasticsearch新引入的聚合功能以及其他特性，帮你挖掘出被索引数据的价值，并为用户提供更好的查询体验。
在与Elasticsearch脚本模块相关的章节中，也将讨论在Elasticsearch中进行数据建模和处理关系型数据的方法，同时也会展示一些用新的默认脚本语言Painless写成的例子。
对大多数用户来说，查询和数据分析是Elasticsearch最吸引人的部分，不过这些并不是本书讨论的全部内容。因此在索引架构的部分，本书还会试图与读者探讨一些额外的话题，比如如何选择合适的分片数和副本数、如何调整分片分配方式等。在讨论Elasticsearch和Lucene之间的关系时，还将介绍不同的评分算法、如何选择合适的存储机制、它们之间的差异、为什么做出合适的选择很重要等。
Elasticsearch的管理功能虽然被放在了最后讨论，但同样重要。这一部分内容包括发现模块和恢复模块，以及对人类友好的Cat API——使用它可以快速获取管理命令的结果，并将返回的JSON格式数据以人类易于阅读的格式展现，无须再次转换。我们还将讨论ingest节点，它可以在生成索引之前就对Elasticsearch中的数据进行预处理，以及如何利用部落节点来完成在多个节点之间进行联合搜索的功能。
看书名就知道，本书不会错过与性能相关的话题，会用整整一章来专门讨论它。
与本书第2版一样，也有一章专门讨论Elasticsearch插件的开发。展示如何构建Apache Maven项目，并开发两个不同类型的插件——自定义REST操作插件和自定义分析插件。
最后一章将讨论完整的Elastic Stack所包含的全部组件，读后会对如何开始使用Logstash、Kibana和Beats等工具有大致的了解。
读过上述内容之后，如果对某些内容产生了兴趣，那么这本书就是适合的。希望读者在读完整本书之后，会喜欢它。
本书主要内容
第1章先介绍了Apache Lucene的工作方式，再介绍Elasticsearch 5x。主要关注基本概念以及Elasticsearch在从1x到5x的演进过程中发生的重要功能变化。
第2章讲解新的默认评分算法BM25，以及它与之前的TF-IDF算法相比的优点。另外还讲解了Elasticsearch的各种功能，如查询改写、查询模板、查询模块的变化，以及在特定场景下可以选择的不同查询方法，等等。
第3章讲述了多匹配控制、二次评分、函数评分查询等查询相关功能。这一章也包括Elasticsearch的脚本模块相关内容。
第4章讨论了在Elasticsearch中进行数据建模的不同方法，以及在真实场景中如何用parent-child关系和嵌套数据类型来处理文档之间的关系。这一章还进一步讨论了用于数据分析的Elasticsearch聚合模块。
第5章关注通过查询建议器（suggester）提升用户搜索体验的话题，它可以改正查询语句中的拼写错误，提供高效的自动补齐功能。本章内容还包括如何提高查询相关性，如何使用同义词进行搜索等。
第6章的主要内容包括选择正确的分片数和副本数、路由是怎么工作的、分片分配是怎么工作的、如何影响分片行为等。本章还讨论了查询执行偏好是什么，以及它是怎样影响查询执行的。
第7章讲述如何更改Apache Lucene的评分机制，以及如何选择备用的评分算法。本章还包括准实时搜索、索引和事务日志的使用，理解索引的段合并机制，再基于Elasticsearch 5x的删除合并策略细节，就可以根据场景来进行调优了。在本章的最后，还可以了解IO节流（IO Throttling）和Elasticsearch的缓存机制。
第8章关注与管理Elasticsearch相关的内容。其中介绍了什么是发现模块、网关模块和恢复模块，并讲解了如何配置它们，以及为什么值得如此大费周章地配置它们。本章还介绍了什么是Cat API、如何备份数据并恢复到不同云服务上（亚马逊AWS、微软Azure等）。
第9章讲述了Elasticsearch 5的最新特性——ingest节点，用它可以先对数据进行预处理，再在Elasticsearch中生成索引。本章也讲到了联盟搜索使用部落节点在不同的集群之间完成搜索的工作原理。
第10章讨论在不同的负载下如何提升性能、扩展生产集群的正确方法、垃圾回收原理、热点线程问题等以及如何应对它们，并进一步讨论了查询分析和查询基准测试。本章最后针对高查询量和高索引吞吐率这些不同场景，给出了一些Elasticsearch集群的调优建议。
第11章详细地演示和讲解了如何开发自己的REST操作插件和语言分析插件，以及Elasticsearch插件的开发方法。
第12章介绍了Elastic Stack 50的各个组件，包括Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats等。
阅读本书的必备资源
本书基于Elasticsearch 50x写成，所有范例代码都可以在该版本下正常运行。除此之外，还需要curl或者一个与curl类似的可以发送HTTP请求的命令行工具，curl在绝大多数操作系统上都可以使用。请注意，本书中的所有例子都使用了curl。如果想换用其他工具，请注意对请求进行正确的格式转换，以保证选择的工具可以正确地解析请求。
另外，如果想要成功运行第11章中的例子，需要在电脑上安装180_73版本或以上的JDK，并需要一个可以开发代码的编辑器，比如Eclipse之类的Java IDE。本书使用Apache Maven来构建代码和管理依赖项。
本书最后一章基于Elastic Stack 500写成，因此要准备好Logstash、Kibana和Metricbeat，并要注意保证版本兼容。
本书的目标读者
本书的目标读者是那些对Elasticsearch的基本概念已经熟悉，还想对这个强大的搜索服务器有进一步了解的Elasticsearch用户和发烧友。书中也包括Apache Lucene和Elasticsearch的工作原理，以及Elasticsearch从1x到5x的演进过程。除此之外，想了解如何改进查询相关性、如何自己开发插件来扩展Elasticsearch功能的读者，也可以从中受益。
如果刚刚接触Elasticsearch，对查询和索引等基本概念还不熟悉，阅读本书可能会有些吃力，因为大多数章节都假设读者已经具备了相关背景知识。
约定
在本书中可以看到不同字体的文字，它们是用来表示不同信息的。下面是一些例子，用来解释各种不同的字体各自代表什么意思。
下面是一段代码：

如果希望读者特别留意代码中的某些部分，相关内容会以粗体显示：

所有命令行的输入或输出都用下面的字体表示：

这个符号表示警告或者重要提示。
这个符号表示提示或者小窍门。
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