深入理解Elasticsearch(原书第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 拉斐尔·酷奇（RafalKuc）等著张世武等 著

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• 数据分析
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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111568254

商品编码：12963119181

出版时间：2017-05-01

作  者:(美)拉斐尔·酷奇(Rafal Kuc) 等 著；张世武 等 译 定  价:79 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2017年05月01日 页  数:304 装  帧:平装 ISBN:9787111568254 ●译者序
●作者简介
●评审者简介
●前言
●第1章Elasticsearch简介
●1.1Apache Lucene简介
●1.1.1熟悉
●1.1.2Lucene的总体架构
●1.1.3分析数据
●1.1.4Lucene查询语言
●1.2何为Elasticsearch
●1.2.1Elasticsearch的基本概念
●1.2.2Elasticsearch架构背后的关键概念
●1.2.3Elasticsearch的工作流程
●1.3在线书店示例
●1.4小结
●第2章查询DSL进阶
●2.1Apache Lucene默认评分公式解释
●2.1.1何时文档被匹配上
●2.1.2TF/IDF评分公式
●部分目录

内容简介

本书涵盖了Elasticsearch的许多中不错功能，并介绍了缓存、ApacheLucene库以及监控等模块的内部运作机制。其中，还涉及一些实用案例，比如配置Elasticsearch参数、使用监控API等。 (美)拉斐尔·酷奇(Rafal Kuc) 等 著；张世武 等 译 (美)拉斐尔·酷奇，资历软件开发专家，现任Sematext集团公司咨询专家及软件工程师。他专注于Apache Lucene、Solr、Elasticsearch、Hadoop stack等开源技术。他还是solr.pl网站的联合创始人，该网站致力于帮助人们解决Solr、Lucene的相关问题。
(美)马克雷·罗戈任斯基，资历软件架构师和咨询师，专注基于开源搜索引擎（如Solr、Elasticsearch等）的解决方案及大数据分析技术(如Hadoop、HBase、TwitterStorm等）。他是solr.pl网站的联合创始人，除本书外，还著有《Elasticsear等
Preface  前    言欢迎来到Elasticsearch的世界并阅读本书第2版。通过阅读本书，我们将带领你接触与Elasticsearch紧密相关的各种话题。请注意，本书不是为初学者写的。笔者将本书作为《Elasticsearch Server， Second Edition》的续作和姊妹篇。相对于《Elasticsearch Server》，本书涵盖了很多新知识，不过你偶尔也可以在本书中发现一些引自《Elasticsearch Server》的内容。    本书将探讨与Elasticsearch和Lucene相关的多个不同主题。首先，我们以介绍Lucene和Elasticsearch的基本概念作为开始，带领读者认识Elasticse等

《 Elasticsearch 核心原理剖析与实战应用 》 内容简介 本书深入剖析了 Elasticsearch 作为新一代分布式搜索与分析引擎的核心原理，并结合海量真实场景，提供了全面、系统的实战指南。本书旨在帮助读者从“知其然”迈向“知其所以然”，真正掌握 Elasticsearch 的精髓，构建高性能、高可用、可扩展的搜索解决方案。 第一部分： Elasticsearch 基础与核心架构 本部分将为读者打下坚实的 Elasticsearch 基础，系统介绍其核心概念、架构设计以及数据流转过程。 一、 Elasticsearch 概览与价值 1.1 搜索技术的演进与 Elasticsearch 的崛起： 回顾全文检索技术的发展历程，从传统的倒排索引到 Lucene 的革新，再到 Elasticsearch 如何凭借其分布式特性、实时性、易用性和丰富的生态系统，成为业界领先的搜索解决方案。 1.2 Elasticsearch 的核心优势与应用场景： 详细阐述 Elasticsearch 在日志分析、实时监控、电商搜索、应用性能管理 (APM)、安全情报分析 (SIEM) 等领域的广泛应用，并通过具体案例说明其解决实际问题的能力。 1.3 Lucene：Elasticsearch 的基石： 深入解析 Lucene 的核心概念，包括文档 (Document)、字段 (Field)、索引 (Index)、分词器 (Analyzer) 等。理解 Lucene 如何实现高效的文本检索，为 Elasticsearch 的强大功能提供底层支撑。 1.4 Elasticsearch 的分布式架构： 详细介绍 Elasticsearch 的集群 (Cluster)、节点 (Node)、分片 (Shard)、副本 (Replica) 等核心组件。理解数据是如何被分散存储和复制，以及节点间的通信机制，为构建高可用、高扩展性的集群奠定基础。 1.5 数据生命周期与索引管理： 讲解 Elasticsearch 中索引 (Index) 和文档 (Document) 的基本概念，以及数据是如何被索引、存储和查询的。介绍索引生命周期管理 (ILM) 的重要性，以及如何通过策略管理索引的创建、滚动、删除等过程，优化存储和性能。 二、 数据存储与索引原理 2.1 倒排索引：搜索的灵魂： 深度剖析倒排索引的工作原理，包括词项 (Term) 的生成、文档 ID 的映射，以及如何通过倒排列表实现快速的文档查找。 2.2 Lucene 的存储结构： 讲解 Lucene 如何将倒排索引、词项字典 (Terms Dictionary)、词典 (Postings List) 等信息存储在磁盘上，以及其文件组织方式。 2.3 Elasticsearch 的索引模型： 介绍 Elasticsearch 的文档模型，包括 JSON 格式、类型 (Type，在 ES 7.0 之后已移除，但理解其演进有助于理解) 和映射 (Mapping)。重点讲解映射的重要性，如何定义字段类型、分析器，以及对搜索性能和准确性的影响。 2.4 动态映射与显式映射： 讨论 Elasticsearch 的动态映射机制，以及何时需要使用显式映射来精确控制索引结构，避免潜在问题。 2.5 字段数据 (Fielddata) 与 Doc Values： 详细对比 Fielddata 和 Doc Values 的区别与适用场景。理解 Doc Values 如何实现高效的聚合 (Aggregation) 和排序 (Sorting)，以及 Fielddata 在特定场景下的作用。 三、 分词与文本分析 3.1 分词器的作用与组成： 讲解分词器在文本检索中的关键作用，如何将原始文本分解为有意义的词项。 3.2 标准分词器与中文分词： 分析标准分词器的工作流程，并重点探讨中文分词的挑战，介绍常用的中文分词器（如 IK、jieba 等）的原理和使用方法。 3.3 自定义分词器： 指导读者如何根据业务需求，组合使用各种 Tokenizer、Token Filter 和 Char Filter，创建满足特定场景的分词器。 3.4 索引时分析与搜索时分析： 区分索引时分析 (Indexing Time Analysis) 和搜索时分析 (Search Time Analysis) 的概念，理解它们对搜索结果的影响。 3.5 索引模板 (Index Templates)： 讲解索引模板的作用，如何预设索引的映射和设置，实现索引创建的自动化和规范化。 第二部分： Elasticsearch 查询与检索 本部分将带领读者深入 Elasticsearch 的查询世界，掌握各种查询方式，并学会构建高效、精准的搜索语句。 四、 查询 DSL (Domain Specific Language) 4.1 Query DSL 基础： 介绍 Query DSL 的基本结构，包括 `query` 对象，以及各种查询子句的组合方式。 4.2 核心查询类型： Term 级别查询： `term`、`terms`、`match_phrase_prefix` 等，理解其精确匹配特性。 全文查询： `match`、`multi_match`、`query_string`、`simple_query_string` 等，掌握全文检索的强大能力。 结构化查询： `range`、`exists`、`prefix`、`wildcard`、`regexp` 等，用于匹配结构化数据。 组合查询： `bool` 查询（`must`、`filter`、`should`、`must_not`），学习如何组合多个查询条件。 地理空间查询： `geo_distance`、`geo_bounding_box`、`geo_polygon` 等，实现基于地理位置的搜索。 4.3 Scoring 与相关性计算： 深入理解 Elasticsearch 的评分机制 (Scoring)，特别是 TF-IDF 模型。讲解如何通过调整查询语句、Boosting 等方式影响搜索结果的相关性。 4.4 Filter 与 Query 的区别： 详细解释 `filter` 上下文和 `query` 上下文的区别，以及在性能和缓存方面的差异。 五、 聚合 (Aggregation) 与分析 5.1 聚合的强大之处： 介绍聚合功能如何将 Elasticsearch 从一个简单的搜索引擎转变为强大的数据分析平台。 5.2 度量聚合 (Metric Aggregations)： `value_count`: 计算文档数量。 `cardinality`: 计算唯一值的数量。 `sum`、`avg`、`min`、`max`: 计算数值字段的统计值。 `percentiles`: 计算百分位数。 5.3 桶聚合 (Bucket Aggregations)： `terms`: 按字段值分组。 `range`: 按数值范围分组。 `date_histogram`: 按时间间隔分组。 `histogram`: 按数值区间分组。 `geohash_grid`: 按地理位置网格分组。 5.4 嵌套聚合与管道聚合： 学习如何将聚合进行嵌套，实现更复杂的分析，以及管道聚合如何对聚合结果进行二次处理。 5.5 可视化集成： 简单介绍聚合结果如何与 Kibana 等可视化工具结合，生成直观的数据报告和仪表盘。 六、 搜索优化与调优 6.1 查询性能瓶颈分析： 识别常见的查询性能问题，如慢查询、内存占用高等。 6.2 缓存机制： 理解 Elasticsearch 的多种缓存，包括请求缓存、查询缓存、分片查询缓存，以及如何有效利用缓存提升性能。 6.3 索引优化： 分片策略： 如何根据数据量和查询负载，选择合适的分片数量。 映射调优： 避免不必要的动态映射，选择正确的字段类型，以及适当地禁用不需要搜索的字段。 Merge 策略： 理解 Lucene 的段合并机制，以及如何影响写入性能和查询性能。 6.4 Query Rewrite 与 Search Profile： 学习如何使用 `_explain` API 查看查询重写过程，以及 `_profile` API 分析查询执行细节，定位性能瓶颈。 6.5 搜索建议 (Suggesters) 与自动补全： 实现搜索建议功能，提升用户搜索体验。 第三部分： Elasticsearch 集群管理与实践 本部分将深入集群管理、高可用性、容灾以及实际应用中的常见问题，帮助读者构建稳定、可靠的 Elasticsearch 集群。 七、 集群管理与监控 7.1 集群搭建与节点角色： 讲解 Master-eligible nodes, Data nodes, Ingest nodes, Coordinating nodes 等不同节点角色的作用，以及如何合理配置集群。 7.2 集群状态与节点发现： 理解集群的颜色状态 (Green, Yellow, Red) 的含义，以及 Zen Discovery 机制（或 Raft 协议）如何实现节点间的通信和协调。 7.3 集群健康检查与 API： 熟悉常用的集群管理 API，如 `_cluster/health`、`_cat` API 系列，用于监控集群状态、节点信息、索引信息等。 7.4 索引生命周期管理 (ILM) 实践： 结合实际案例，详细讲解如何配置 ILM 策略，实现索引的自动创建、滚动、收缩、删除，以及优化存储成本。 7.5 Elasticsearch 监控工具： 介绍 Kibana 的监控功能，以及 Prometheus, Grafana 等第三方监控方案，实现对集群性能、资源占用、慢查询等指标的全面监控。 八、 高可用性与容灾 8.1 分片与副本机制： 再次强调分片和副本对于高可用性的重要性，理解数据冗余如何保证在节点故障时数据的可用性。 8.2 故障转移 (Failover) 与恢复： 讲解当节点发生故障时，Elasticsearch 如何自动进行故障转移，以及数据的恢复机制。 8.3 集群扩容与缩容： 指导读者如何在不影响业务运行的情况下，安全地进行集群的扩容和缩容操作。 8.4 快照与恢复 (Snapshot and Restore)： 详细讲解如何利用快照机制备份集群数据，以及如何在必要时进行数据恢复，是重要的容灾手段。 8.5 集群安全： 介绍 Elasticsearch 的安全配置，包括 X-Pack 安全插件（如果使用），实现用户认证、权限控制、TLS 加密等，保护数据安全。 九、 实际应用场景与进阶话题 9.1 日志分析实战： 以 Elasticsearch 为核心，结合 Logstash 和 Kibana (ELK Stack)，搭建完整的日志收集、处理、存储、分析和可视化解决方案。 9.2 实时监控与告警： 如何利用 Elasticsearch 和 Beats (如 Metricbeat, Filebeat) 收集各种监控数据，并通过 Kibana 进行实时展示和设置告警规则。 9.3 电商搜索场景优化： 针对电商搜索的特点，如品类过滤、品牌筛选、价格区间搜索、热门商品推荐等，提供具体的解决方案和优化思路。 9.4 向量搜索 (Vector Search) 简介： 介绍 Elasticsearch 在向量搜索领域的最新进展，以及如何利用向量搜索实现更高级的相似性搜索和推荐功能（以较新版本为基础）。 9.5 Elasticsearch 的未来发展： 探讨 Elasticsearch 在可观测性 (Observability)、安全分析等领域的新特性和发展趋势。 总结 《 Elasticsearch 核心原理剖析与实战应用 》力求成为读者深入理解 Elasticsearch 的得力助手。本书不仅讲解了 Elasticsearch 的“是什么”和“怎么用”，更着重于“为什么”，帮助读者建立起扎实的理论基础，并提供丰富的实战经验，使读者能够独立解决在实际应用中遇到的各种挑战，游刃有余地构建和管理高效的 Elasticsearch 服务。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，说实话，更多地体现在对Elasticsearch生态中那些“灰色地带”的探索上。很多入门书籍只关注`GET /_search`的通用查询，但真正让人头疼的是那些边缘案例：比如如何处理复杂的地理空间查询、如何利用聚合（Aggregations）进行高效的实时分析，以及如何驯服那个时常让人抓狂的内存堆设置。书中关于聚合框架的讲解，简直是一门高级数学与实用编程的完美结合，特别是父子文档聚合和嵌套文档的查询优化部分，内容非常深入。它不仅仅是告诉你`bucket_selector`怎么用，而是解释了为什么在这个特定的数据结构下，这个聚合操作的计算成本会比预期的要高得多。对我而言，最惊喜的是它对监控和故障排除的深入剖析，书中详细列举了如何通过JVM线程Dump和GC日志来定位那些难以捉摸的间歇性性能抖动问题，这部分内容在官方文档中往往是碎片化的，能被系统地整合在一起，实属难得。

评分☆☆☆☆☆

这套书真是让人醍醐灌顶，尤其是对于那些在日常工作中经常需要与Elasticsearch打交道，却总感觉自己只停留在表面操作的工程师来说，它提供了一种由内而外的深刻洞察。我记得有一次在处理一个复杂的全文检索需求时，我们遇到了性能瓶颈，各种优化方法都收效甚微。后来翻阅这本书中关于索引结构和倒排文件原理的那几章，才猛然醒悟，原来我们对字段分析器的理解还停留在非常初级的阶段。作者没有直接给出“把这个参数改成那个”的口诀式答案，而是循循善诱地剖析了Lucene底层是如何构建索引的，从Tokenization到Term Dictionary的每一步都讲解得极其清晰。那种感觉就像是，原本你只知道“输入A得到结果B”，现在你终于明白了A是如何一步步变成B的“黑箱”过程。特别是它对相关性评分（Scoring）的阐述，彻底改变了我过去那种凭感觉调整`boost`值的粗放做法，现在我可以更精确地根据业务需求去微调相关性模型。对于想把Elasticsearch从一个“工具”变成一个“武器”的开发者，这本书绝对是不可或缺的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的结构设计印象非常深刻，它不像某些技术书籍那样堆砌API文档式的知识点，而是构建了一个非常连贯的学习路径。从最基础的集群搭建和节点角色划分开始，逐步深入到数据建模的最佳实践。其中关于数据分片（Sharding）和副本（Replication）策略的讨论，简直就是实战经验的结晶。我过去在设计大型数据集的ES集群时，总是对最佳分片大小感到迷茫，是追求写入吞吐量还是查询延迟？这本书没有给出武断的“标准答案”，而是通过详细的负载模型分析和资源消耗预估，教我们如何根据自己的实际访问模式来权衡利弊。特别是它对跨数据中心复制和数据生命周期管理的介绍，对于需要构建高可用、灾备系统的架构师来说，价值千金。读完这部分，我立刻回去重新审视了我们当前集群的分片策略，并成功地优化了部分冷数据的存储成本和查询响应时间，这种立竿见影的效果，充分证明了这本书的实战指导意义，绝非纸上谈兵。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲述搜索技术哲学方面，也给了我很大的启发。它不仅仅是一本关于Elasticsearch如何工作的书，更像是关于“信息检索系统设计”的一本小型教程。作者对“什么是好的搜索结果”这个问题的探讨，远超出了技术实现本身。书中有一段关于查询优化与用户体验之间平衡的论述，令我久久不能忘怀——过度的优化有时反而会损害用户的直观感受。它教会我，在应用中引入`should`子句或调整权重时，必须回归到业务目标上来衡量，而不是仅仅追求一个理论上的最高分。这种强调业务价值高于纯粹技术指标的论述风格，使得这本书脱离了许多纯粹的技术手册的冰冷感。它就像一位经验丰富的老同事，耐心地拉着你，一步步拆解一个复杂的搜索难题，最后不仅告诉你如何解决，更告诉你背后的设计哲学是什么，让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我不是一个喜欢“赶时髦”的技术阅读者，我更看重一本书能否提供稳定且经得起时间考验的知识体系。这本书的理论深度和广度，让我觉得它是一份可以长期参考的基石。我特别欣赏作者在介绍新特性时，总是会对比不同版本之间的演进和取舍，这使得读者能够理解技术背后的迭代逻辑，而不是盲目追随最新的API。比如，书中对Circuit Breakers机制的阐述，就非常透彻地解释了为何ES会突然抛出OOM错误，以及如何通过设置合理的压力阈值来保护集群的稳定性。这种前瞻性的安全设计理念的灌输，对于任何负责线上生产环境的人员来说，都是至关重要的“避坑指南”。读完这本书，我感觉自己看问题的视角从“功能实现者”上升到了“系统维护者”的高度，更能预见潜在的风险点，并提前进行架构加固。