♥ElasticSearch知识体系详解♥

本系列主要对ElasticSearch知识体系进行详解。@pdai

知识体系

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首先,我们通过学习ElasticSearch的概念基础,了解Elastic Stack生态和场景方案。

然后,搭建ElasticSearch和Kibana,进而从查询和聚合的角度入门学习。

入门后,需要从两大方面深入ElasticSearch常用功能:第一方面是索引管理;第二方面是查询聚合

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    • 了解基本使用后,我们从索引操作的角度看看如何对索引进行管理。
  • ES详解 - 索引:索引模板(Index Template)详解
    • 前文介绍了索引的一些操作,特别是手动创建索引,但是批量和脚本化必然需要提供一种模板方式快速构建和管理索引,这就是本文要介绍的索引模板(Index Template),它是一种告诉Elasticsearch在创建索引时如何配置索引的方法。为了更好的复用性,在7.8中还引入了组件模板。
  • ES详解 - 查询:DSL查询之复合查询详解
    • 在查询中会有多种条件组合的查询,在ElasticSearch中叫复合查询。它提供了5种复合查询方式:bool query(布尔查询)boosting query(提高查询)constant_score(固定分数查询)dis_max(最佳匹配查询)function_score(函数查询)
  • ES详解 - 查询:DSL查询之全文搜索详解
    • DSL查询极为常用的是对文本进行搜索,我们叫全文搜索,本文主要对全文搜索进行详解。
  • ES详解 - 查询:DSL查询之Term详解
    • DSL查询另一种极为常用的是对词项进行搜索,官方文档中叫”term level“查询,本文主要对term level搜索进行详解。
  • ES详解 - 聚合:聚合查询之Bucket聚合详解
    • 除了查询之外,最常用的聚合了,ElasticSearch提供了三种聚合方式: 桶聚合(Bucket Aggregration)指标聚合(Metric Aggregration)管道聚合(Pipline Aggregration),本文主要介绍桶聚合(Bucket Aggregration)。
  • ES详解 - 聚合:聚合查询之Metric聚合详解
    • 前文主要讲了 ElasticSearch提供的三种聚合方式之桶聚合(Bucket Aggregration),本文主要讲讲指标聚合(Metric Aggregration)。
  • ES详解 - 聚合:聚合查询之Pipline聚合详解
    • 前文主要讲了 ElasticSearch提供的三种聚合方式之指标聚合(Metric Aggregration),本文主要讲讲管道聚合(Pipeline Aggregration)。

进一步进阶,了解并深入ElasticSearch底层的原理等。

最后,学习ElasticSearch实践,大厂经验,运维,资料等。

  • ES详解 - 优化:ElasticSearch性能优化详解
    • Elasticsearch 作为一个开箱即用的产品,在生产环境上线之后,我们其实不一定能确保其的性能和稳定性。如何根据实际情况提高服务的性能,其实有很多技巧。这章我们分享从实战经验中总结出来的 elasticsearch 性能优化,主要从硬件配置优化、索引优化设置、查询方面优化、数据结构优化、集群架构优化等方面讲解。
  • ES详解 - 大厂实践:腾讯万亿级 Elasticsearch 技术实践
    • 腾讯在ES优化上非常具备参考价值,本文来源于腾讯相关团队的技术分享。Elasticsearch 在腾讯内部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景,目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐,同时腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务。海量规模、丰富的应用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位优化。本次分享主要剖析腾讯对 Elasticsearch 海量规模下的内核优化与实践,希望能和广大 ES 爱好者共同探讨推动 ES 技术的发展。
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