深入理解Elasticsearch(原書第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 拉斐爾·酷奇（RafalKuc）等著張世武等 著

圖書標籤:

• Elasticsearch
• 搜索
• 全文檢索
• Lucene
• 分布式
• 數據分析
• 開發
• 技術
• 大數據
• 實戰

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111568254

商品編碼：12963119181

齣版時間：2017-05-01

作  者:(美)拉斐爾·酷奇(Rafal Kuc) 等 著；張世武 等 譯 定  價:79 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:304 裝  幀:平裝 ISBN:9787111568254 ●譯者序
●作者簡介
●評審者簡介
●前言
●第1章Elasticsearch簡介
●1.1Apache Lucene簡介
●1.1.1熟悉
●1.1.2Lucene的總體架構
●1.1.3分析數據
●1.1.4Lucene查詢語言
●1.2何為Elasticsearch
●1.2.1Elasticsearch的基本概念
●1.2.2Elasticsearch架構背後的關鍵概念
●1.2.3Elasticsearch的工作流程
●1.3在綫書店示例
●1.4小結
●第2章查詢DSL進階
●2.1Apache Lucene默認評分公式解釋
●2.1.1何時文檔被匹配上
●2.1.2TF/IDF評分公式
●部分目錄

內容簡介

本書涵蓋瞭Elasticsearch的許多中不錯功能，並介紹瞭緩存、ApacheLucene庫以及監控等模塊的內部運作機製。其中，還涉及一些實用案例，比如配置Elasticsearch參數、使用監控API等。 (美)拉斐爾·酷奇(Rafal Kuc) 等 著；張世武 等 譯 (美)拉斐爾·酷奇，資曆軟件開發專傢，現任Sematext集團公司谘詢專傢及軟件工程師。他專注於Apache Lucene、Solr、Elasticsearch、Hadoop stack等開源技術。他還是solr.pl網站的聯閤創始人，該網站緻力於幫助人們解決Solr、Lucene的相關問題。
(美)馬剋雷·羅戈任斯基，資曆軟件架構師和谘詢師，專注基於開源搜索引擎（如Solr、Elasticsearch等）的解決方案及大數據分析技術(如Hadoop、HBase、TwitterStorm等）。他是solr.pl網站的聯閤創始人，除本書外，還著有《Elasticsear等
Preface  前    言歡迎來到Elasticsearch的世界並閱讀本書第2版。通過閱讀本書，我們將帶領你接觸與Elasticsearch緊密相關的各種話題。請注意，本書不是為初學者寫的。筆者將本書作為《Elasticsearch Server， Second Edition》的續作和姊妹篇。相對於《Elasticsearch Server》，本書涵蓋瞭很多新知識，不過你偶爾也可以在本書中發現一些引自《Elasticsearch Server》的內容。    本書將探討與Elasticsearch和Lucene相關的多個不同主題。首先，我們以介紹Lucene和Elasticsearch的基本概念作為開始，帶領讀者認識Elasticse等

《 Elasticsearch 核心原理剖析與實戰應用 》 內容簡介 本書深入剖析瞭 Elasticsearch 作為新一代分布式搜索與分析引擎的核心原理，並結閤海量真實場景，提供瞭全麵、係統的實戰指南。本書旨在幫助讀者從“知其然”邁嚮“知其所以然”，真正掌握 Elasticsearch 的精髓，構建高性能、高可用、可擴展的搜索解決方案。 第一部分： Elasticsearch 基礎與核心架構 本部分將為讀者打下堅實的 Elasticsearch 基礎，係統介紹其核心概念、架構設計以及數據流轉過程。 一、 Elasticsearch 概覽與價值 1.1 搜索技術的演進與 Elasticsearch 的崛起： 迴顧全文檢索技術的發展曆程，從傳統的倒排索引到 Lucene 的革新，再到 Elasticsearch 如何憑藉其分布式特性、實時性、易用性和豐富的生態係統，成為業界領先的搜索解決方案。 1.2 Elasticsearch 的核心優勢與應用場景： 詳細闡述 Elasticsearch 在日誌分析、實時監控、電商搜索、應用性能管理 (APM)、安全情報分析 (SIEM) 等領域的廣泛應用，並通過具體案例說明其解決實際問題的能力。 1.3 Lucene：Elasticsearch 的基石： 深入解析 Lucene 的核心概念，包括文檔 (Document)、字段 (Field)、索引 (Index)、分詞器 (Analyzer) 等。理解 Lucene 如何實現高效的文本檢索，為 Elasticsearch 的強大功能提供底層支撐。 1.4 Elasticsearch 的分布式架構： 詳細介紹 Elasticsearch 的集群 (Cluster)、節點 (Node)、分片 (Shard)、副本 (Replica) 等核心組件。理解數據是如何被分散存儲和復製，以及節點間的通信機製，為構建高可用、高擴展性的集群奠定基礎。 1.5 數據生命周期與索引管理： 講解 Elasticsearch 中索引 (Index) 和文檔 (Document) 的基本概念，以及數據是如何被索引、存儲和查詢的。介紹索引生命周期管理 (ILM) 的重要性，以及如何通過策略管理索引的創建、滾動、刪除等過程，優化存儲和性能。 二、 數據存儲與索引原理 2.1 倒排索引：搜索的靈魂： 深度剖析倒排索引的工作原理，包括詞項 (Term) 的生成、文檔 ID 的映射，以及如何通過倒排列錶實現快速的文檔查找。 2.2 Lucene 的存儲結構： 講解 Lucene 如何將倒排索引、詞項字典 (Terms Dictionary)、詞典 (Postings List) 等信息存儲在磁盤上，以及其文件組織方式。 2.3 Elasticsearch 的索引模型： 介紹 Elasticsearch 的文檔模型，包括 JSON 格式、類型 (Type，在 ES 7.0 之後已移除，但理解其演進有助於理解) 和映射 (Mapping)。重點講解映射的重要性，如何定義字段類型、分析器，以及對搜索性能和準確性的影響。 2.4 動態映射與顯式映射： 討論 Elasticsearch 的動態映射機製，以及何時需要使用顯式映射來精確控製索引結構，避免潛在問題。 2.5 字段數據 (Fielddata) 與 Doc Values： 詳細對比 Fielddata 和 Doc Values 的區彆與適用場景。理解 Doc Values 如何實現高效的聚閤 (Aggregation) 和排序 (Sorting)，以及 Fielddata 在特定場景下的作用。 三、 分詞與文本分析 3.1 分詞器的作用與組成： 講解分詞器在文本檢索中的關鍵作用，如何將原始文本分解為有意義的詞項。 3.2 標準分詞器與中文分詞： 分析標準分詞器的工作流程，並重點探討中文分詞的挑戰，介紹常用的中文分詞器（如 IK、jieba 等）的原理和使用方法。 3.3 自定義分詞器： 指導讀者如何根據業務需求，組閤使用各種 Tokenizer、Token Filter 和 Char Filter，創建滿足特定場景的分詞器。 3.4 索引時分析與搜索時分析： 區分索引時分析 (Indexing Time Analysis) 和搜索時分析 (Search Time Analysis) 的概念，理解它們對搜索結果的影響。 3.5 索引模闆 (Index Templates)： 講解索引模闆的作用，如何預設索引的映射和設置，實現索引創建的自動化和規範化。 第二部分： Elasticsearch 查詢與檢索 本部分將帶領讀者深入 Elasticsearch 的查詢世界，掌握各種查詢方式，並學會構建高效、精準的搜索語句。 四、 查詢 DSL (Domain Specific Language) 4.1 Query DSL 基礎： 介紹 Query DSL 的基本結構，包括 `query` 對象，以及各種查詢子句的組閤方式。 4.2 核心查詢類型： Term 級彆查詢： `term`、`terms`、`match_phrase_prefix` 等，理解其精確匹配特性。 全文查詢： `match`、`multi_match`、`query_string`、`simple_query_string` 等，掌握全文檢索的強大能力。 結構化查詢： `range`、`exists`、`prefix`、`wildcard`、`regexp` 等，用於匹配結構化數據。 組閤查詢： `bool` 查詢（`must`、`filter`、`should`、`must_not`），學習如何組閤多個查詢條件。 地理空間查詢： `geo_distance`、`geo_bounding_box`、`geo_polygon` 等，實現基於地理位置的搜索。 4.3 Scoring 與相關性計算： 深入理解 Elasticsearch 的評分機製 (Scoring)，特彆是 TF-IDF 模型。講解如何通過調整查詢語句、Boosting 等方式影響搜索結果的相關性。 4.4 Filter 與 Query 的區彆： 詳細解釋 `filter` 上下文和 `query` 上下文的區彆，以及在性能和緩存方麵的差異。 五、 聚閤 (Aggregation) 與分析 5.1 聚閤的強大之處： 介紹聚閤功能如何將 Elasticsearch 從一個簡單的搜索引擎轉變為強大的數據分析平颱。 5.2 度量聚閤 (Metric Aggregations)： `value_count`: 計算文檔數量。 `cardinality`: 計算唯一值的數量。 `sum`、`avg`、`min`、`max`: 計算數值字段的統計值。 `percentiles`: 計算百分位數。 5.3 桶聚閤 (Bucket Aggregations)： `terms`: 按字段值分組。 `range`: 按數值範圍分組。 `date_histogram`: 按時間間隔分組。 `histogram`: 按數值區間分組。 `geohash_grid`: 按地理位置網格分組。 5.4 嵌套聚閤與管道聚閤： 學習如何將聚閤進行嵌套，實現更復雜的分析，以及管道聚閤如何對聚閤結果進行二次處理。 5.5 可視化集成： 簡單介紹聚閤結果如何與 Kibana 等可視化工具結閤，生成直觀的數據報告和儀錶盤。 六、 搜索優化與調優 6.1 查詢性能瓶頸分析： 識彆常見的查詢性能問題，如慢查詢、內存占用高等。 6.2 緩存機製： 理解 Elasticsearch 的多種緩存，包括請求緩存、查詢緩存、分片查詢緩存，以及如何有效利用緩存提升性能。 6.3 索引優化： 分片策略： 如何根據數據量和查詢負載，選擇閤適的分片數量。 映射調優： 避免不必要的動態映射，選擇正確的字段類型，以及適當地禁用不需要搜索的字段。 Merge 策略： 理解 Lucene 的段閤並機製，以及如何影響寫入性能和查詢性能。 6.4 Query Rewrite 與 Search Profile： 學習如何使用 `_explain` API 查看查詢重寫過程，以及 `_profile` API 分析查詢執行細節，定位性能瓶頸。 6.5 搜索建議 (Suggesters) 與自動補全： 實現搜索建議功能，提升用戶搜索體驗。 第三部分： Elasticsearch 集群管理與實踐 本部分將深入集群管理、高可用性、容災以及實際應用中的常見問題，幫助讀者構建穩定、可靠的 Elasticsearch 集群。 七、 集群管理與監控 7.1 集群搭建與節點角色： 講解 Master-eligible nodes, Data nodes, Ingest nodes, Coordinating nodes 等不同節點角色的作用，以及如何閤理配置集群。 7.2 集群狀態與節點發現： 理解集群的顔色狀態 (Green, Yellow, Red) 的含義，以及 Zen Discovery 機製（或 Raft 協議）如何實現節點間的通信和協調。 7.3 集群健康檢查與 API： 熟悉常用的集群管理 API，如 `_cluster/health`、`_cat` API 係列，用於監控集群狀態、節點信息、索引信息等。 7.4 索引生命周期管理 (ILM) 實踐： 結閤實際案例，詳細講解如何配置 ILM 策略，實現索引的自動創建、滾動、收縮、刪除，以及優化存儲成本。 7.5 Elasticsearch 監控工具： 介紹 Kibana 的監控功能，以及 Prometheus, Grafana 等第三方監控方案，實現對集群性能、資源占用、慢查詢等指標的全麵監控。 八、 高可用性與容災 8.1 分片與副本機製： 再次強調分片和副本對於高可用性的重要性，理解數據冗餘如何保證在節點故障時數據的可用性。 8.2 故障轉移 (Failover) 與恢復： 講解當節點發生故障時，Elasticsearch 如何自動進行故障轉移，以及數據的恢復機製。 8.3 集群擴容與縮容： 指導讀者如何在不影響業務運行的情況下，安全地進行集群的擴容和縮容操作。 8.4 快照與恢復 (Snapshot and Restore)： 詳細講解如何利用快照機製備份集群數據，以及如何在必要時進行數據恢復，是重要的容災手段。 8.5 集群安全： 介紹 Elasticsearch 的安全配置，包括 X-Pack 安全插件（如果使用），實現用戶認證、權限控製、TLS 加密等，保護數據安全。 九、 實際應用場景與進階話題 9.1 日誌分析實戰： 以 Elasticsearch 為核心，結閤 Logstash 和 Kibana (ELK Stack)，搭建完整的日誌收集、處理、存儲、分析和可視化解決方案。 9.2 實時監控與告警： 如何利用 Elasticsearch 和 Beats (如 Metricbeat, Filebeat) 收集各種監控數據，並通過 Kibana 進行實時展示和設置告警規則。 9.3 電商搜索場景優化： 針對電商搜索的特點，如品類過濾、品牌篩選、價格區間搜索、熱門商品推薦等，提供具體的解決方案和優化思路。 9.4 嚮量搜索 (Vector Search) 簡介： 介紹 Elasticsearch 在嚮量搜索領域的最新進展，以及如何利用嚮量搜索實現更高級的相似性搜索和推薦功能（以較新版本為基礎）。 9.5 Elasticsearch 的未來發展： 探討 Elasticsearch 在可觀測性 (Observability)、安全分析等領域的新特性和發展趨勢。 總結 《 Elasticsearch 核心原理剖析與實戰應用 》力求成為讀者深入理解 Elasticsearch 的得力助手。本書不僅講解瞭 Elasticsearch 的“是什麼”和“怎麼用”，更著重於“為什麼”，幫助讀者建立起紮實的理論基礎，並提供豐富的實戰經驗，使讀者能夠獨立解決在實際應用中遇到的各種挑戰，遊刃有餘地構建和管理高效的 Elasticsearch 服務。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我不是一個喜歡“趕時髦”的技術閱讀者，我更看重一本書能否提供穩定且經得起時間考驗的知識體係。這本書的理論深度和廣度，讓我覺得它是一份可以長期參考的基石。我特彆欣賞作者在介紹新特性時，總是會對比不同版本之間的演進和取捨，這使得讀者能夠理解技術背後的迭代邏輯，而不是盲目追隨最新的API。比如，書中對Circuit Breakers機製的闡述，就非常透徹地解釋瞭為何ES會突然拋齣OOM錯誤，以及如何通過設置閤理的壓力閾值來保護集群的穩定性。這種前瞻性的安全設計理念的灌輸，對於任何負責綫上生産環境的人員來說，都是至關重要的“避坑指南”。讀完這本書，我感覺自己看問題的視角從“功能實現者”上升到瞭“係統維護者”的高度，更能預見潛在的風險點，並提前進行架構加固。

評分☆☆☆☆☆

這套書真是讓人醍醐灌頂，尤其是對於那些在日常工作中經常需要與Elasticsearch打交道，卻總感覺自己隻停留在錶麵操作的工程師來說，它提供瞭一種由內而外的深刻洞察。我記得有一次在處理一個復雜的全文檢索需求時，我們遇到瞭性能瓶頸，各種優化方法都收效甚微。後來翻閱這本書中關於索引結構和倒排文件原理的那幾章，纔猛然醒悟，原來我們對字段分析器的理解還停留在非常初級的階段。作者沒有直接給齣“把這個參數改成那個”的口訣式答案，而是循循善誘地剖析瞭Lucene底層是如何構建索引的，從Tokenization到Term Dictionary的每一步都講解得極其清晰。那種感覺就像是，原本你隻知道“輸入A得到結果B”，現在你終於明白瞭A是如何一步步變成B的“黑箱”過程。特彆是它對相關性評分（Scoring）的闡述，徹底改變瞭我過去那種憑感覺調整`boost`值的粗放做法，現在我可以更精確地根據業務需求去微調相關性模型。對於想把Elasticsearch從一個“工具”變成一個“武器”的開發者，這本書絕對是不可或缺的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講述搜索技術哲學方麵，也給瞭我很大的啓發。它不僅僅是一本關於Elasticsearch如何工作的書，更像是關於“信息檢索係統設計”的一本小型教程。作者對“什麼是好的搜索結果”這個問題的探討，遠超齣瞭技術實現本身。書中有一段關於查詢優化與用戶體驗之間平衡的論述，令我久久不能忘懷——過度的優化有時反而會損害用戶的直觀感受。它教會我，在應用中引入`should`子句或調整權重時，必須迴歸到業務目標上來衡量，而不是僅僅追求一個理論上的最高分。這種強調業務價值高於純粹技術指標的論述風格，使得這本書脫離瞭許多純粹的技術手冊的冰冷感。它就像一位經驗豐富的老同事，耐心地拉著你，一步步拆解一個復雜的搜索難題，最後不僅告訴你如何解決，更告訴你背後的設計哲學是什麼，讓人受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，說實話，更多地體現在對Elasticsearch生態中那些“灰色地帶”的探索上。很多入門書籍隻關注`GET /_search`的通用查詢，但真正讓人頭疼的是那些邊緣案例：比如如何處理復雜的地理空間查詢、如何利用聚閤（Aggregations）進行高效的實時分析，以及如何馴服那個時常讓人抓狂的內存堆設置。書中關於聚閤框架的講解，簡直是一門高級數學與實用編程的完美結閤，特彆是父子文檔聚閤和嵌套文檔的查詢優化部分，內容非常深入。它不僅僅是告訴你`bucket_selector`怎麼用，而是解釋瞭為什麼在這個特定的數據結構下，這個聚閤操作的計算成本會比預期的要高得多。對我而言，最驚喜的是它對監控和故障排除的深入剖析，書中詳細列舉瞭如何通過JVM綫程Dump和GC日誌來定位那些難以捉摸的間歇性性能抖動問題，這部分內容在官方文檔中往往是碎片化的，能被係統地整閤在一起，實屬難得。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的結構設計印象非常深刻，它不像某些技術書籍那樣堆砌API文檔式的知識點，而是構建瞭一個非常連貫的學習路徑。從最基礎的集群搭建和節點角色劃分開始，逐步深入到數據建模的最佳實踐。其中關於數據分片（Sharding）和副本（Replication）策略的討論，簡直就是實戰經驗的結晶。我過去在設計大型數據集的ES集群時，總是對最佳分片大小感到迷茫，是追求寫入吞吐量還是查詢延遲？這本書沒有給齣武斷的“標準答案”，而是通過詳細的負載模型分析和資源消耗預估，教我們如何根據自己的實際訪問模式來權衡利弊。特彆是它對跨數據中心復製和數據生命周期管理的介紹，對於需要構建高可用、災備係統的架構師來說，價值韆金。讀完這部分，我立刻迴去重新審視瞭我們當前集群的分片策略，並成功地優化瞭部分冷數據的存儲成本和查詢響應時間，這種立竿見影的效果，充分證明瞭這本書的實戰指導意義，絕非紙上談兵。