目　　錄Contents
贊　譽(yù)
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(guò)去、
現(xiàn)在和未來(lái)　3
1.1.1　Elasticsearch的過(guò)去　3
1.1.2　Elasticsearch的現(xiàn)在　5
1.1.3　Elasticsearch的未來(lái)　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(chǎng)景　9
1.3.1　全文檢索場(chǎng)景　10
1.3.2　日志分析場(chǎng)景　10
1.3.3　商業(yè)智能場(chǎng)景　10
1.4　Elasticsearch競(jìng)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(shí)　14
2.1　搜索引擎基礎(chǔ)知識(shí)　14
2.1.1　搜索引擎的目標(biāo)　14
2.1.2　搜索引擎的核心要求　15
2.1.3　檢索質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)　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(diǎn)　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(shí)　25
3.1.1　集群部署平臺(tái)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(diǎn)
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(diǎn)集群與
Kibana的極簡(jiǎn)部署　37
3.2.1　Elasticsearch單節(jié)點(diǎn)
集群極簡(jiǎn)部署　37
3.2.2　Kibana極簡(jiǎn)部署　40
3.3　Elasticsearch單節(jié)點(diǎn)集群與
Kibana的自定義證書(shū)部署　42
3.3.1　Elasticsearch單節(jié)點(diǎn)
集群自定義證書(shū)部署　43
3.3.2　Kibana自定義證書(shū)部署　44
3.4　Elasticsearch多節(jié)點(diǎn)
集群部署　46
3.5　Kibana自帶樣例數(shù)據(jù)導(dǎo)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(kù)看索引　52
4.1.2　索引定義的實(shí)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(shí)現(xiàn)　59
4.3.3　別名應(yīng)用的常見(jiàn)問(wèn)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(dòng)態(tài)模板實(shí)戰(zhàn)　64
4.4.4　索引模板應(yīng)用的常見(jiàn)問(wèn)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(rèn)識(shí)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(shí)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(rèn)識(shí)Join類型　83
5.3.2　Join類型基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)　83
5.3.3　Join類型一對(duì)多實(shí)戰(zhàn)　86
5.4　Flattened類型及應(yīng)用　89
5.4.1　Elasticsearch字段膨脹問(wèn)題　89
5.4.2　Flattened類型的產(chǎn)生背景　90
5.4.3　Flattened類型實(shí)戰(zhàn)　91
5.4.4　Flattened類型的不足　94
5.5　多表關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)　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(duì)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(chǔ)的基礎(chǔ)知識(shí)　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(xiàng)　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(rèn)識(shí)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(xiě)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(guò)濾　110
6.4.2　文本切分為分詞　111
6.4.3　分詞后再過(guò)濾　111
6.5　分詞器的分類　112
6.6　特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的
自定義分詞案例　113
6.6.1　實(shí)戰(zhàn)問(wèn)題拆解　113
6.6.2　實(shí)現(xiàn)方案　114
6.6.3　結(jié)果驗(yàn)證　115
6.7　Ngram自定義分詞案例　116
6.7.1　實(shí)戰(zhàn)問(wèn)題拆解　 117
6.7.2　Ngram分詞器定義　 118
6.7.3　Ngram分詞實(shí)戰(zhàn)　 119
6.7.4　Ngram分詞選型的
注意事項(xiàng)　121
6.8　本章小結(jié)　121
第7章　Elasticsearch預(yù)處理　123
7.1　預(yù)處理定義　123
7.2　預(yù)處理器分類　125
7.3　預(yù)處理實(shí)現(xiàn)　125
7.4　預(yù)處理實(shí)戰(zhàn)案例　126
7.4.1　字符串切分預(yù)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(yù)處理　129
7.4.5　預(yù)處理實(shí)戰(zhàn)的常見(jiàn)問(wèn)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(gè)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(gè)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(gè)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(rèn)識(shí)Elasticsearch腳本　156
9.1.1　Elasticsearch腳本的背景　156
9.1.2　Painless腳本語(yǔ)言簡(jiǎn)介　157
9.2　Elasticsearch腳本的應(yīng)用
場(chǎng)景和模板　158
9.3　Elasticsearch腳本實(shí)戰(zhàn)　158
9.3.1　自定義字段　158
9.3.2　自定義評(píng)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(shí)戰(zhàn)常見(jiàn)問(wèn)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(zhǔn)匹配檢索和全文
檢索的本質(zhì)區(qū)別　167
10.1.3　精準(zhǔn)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(yè)　186
10.2.1　高亮　186
10.2.2　排序　188
10.2.3　分頁(yè)　190
10.3　自定義評(píng)分　191
10.3.1　搜索結(jié)果相關(guān)度與
自定義評(píng)分的關(guān)系　191
10.3.2　控制Elasticsearch
相關(guān)度　192
10.3.3　計(jì)算相關(guān)度評(píng)分　192
10.3.4　影響相關(guān)度評(píng)分的
查詢子句　193
10.3.5　自定義評(píng)分定義　193
10.4　檢索模板　199
10.4.1　檢索模板基礎(chǔ)知識(shí)　199
10.4.2　檢索模板實(shí)戰(zhàn)問(wèn)題及
解決方案　201
10.5　深度解讀Elasticsearch
分頁(yè)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(chǎng)景　226
11.2　聚合后分頁(yè)的新實(shí)現(xiàn)：
組合聚合　226
11.2.1　認(rèn)識(shí)組合聚合　227
11.2.2　組合聚合的應(yīng)用場(chǎng)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(jìn)行
聚合后分頁(yè)實(shí)戰(zhàn)　231
11.3　通過(guò)子聚合求解環(huán)比問(wèn)題　233
11.3.1　parent子聚合和sibling
子聚合詳解　234
11.3.2　環(huán)比問(wèn)題拆解　237
11.3.3　環(huán)比問(wèn)題求解實(shí)現(xiàn)　237
11.3.4　bucket相關(guān)子聚合的
常見(jiàn)問(wèn)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(shí)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(rèn)識(shí)冷熱集群架構(gòu)　245
12.1.2　冷熱集群架構(gòu)的
應(yīng)用場(chǎng)景　246
12.1.3　冷熱集群架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)　247
12.1.4　冷熱集群架構(gòu)實(shí)戰(zhàn)　247
12.2　索引生命周期管理　249
12.2.1　認(rèn)識(shí)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(shí)　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(shí)戰(zhàn)：
DSL命令行　256
12.2.6　索引生命周期管理實(shí)戰(zhàn)：Kibana圖形化界面　258
12.3　跨機(jī)房、跨機(jī)架部署　261
12.3.1　跨機(jī)房、跨機(jī)架
部署要求　261
12.3.2　跨機(jī)房、跨機(jī)架
部署實(shí)戰(zhàn)　262
12.4　集群/索引的備份與恢復(fù)　264
12.4.1　常見(jiàn)的索引/
集群的備份與恢復(fù)方案　264
12.4.2　Elasticsearch快照和
恢復(fù)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(rèn)識(shí)快照生命周期　270
12.5.2　快照生命周期管理實(shí)現(xiàn)　270
12.5.3　恢復(fù)快照　274
12.5.4　快照生命周期
管理的常見(jiàn)命令　275
12.5.5　通過(guò)Kibana圖形化界面
進(jìn)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(shí)戰(zhàn)　279
12.6.3　跨集群檢索優(yōu)勢(shì)　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(hào)和密碼　286
13.2　定義基于角色的訪問(wèn)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(xì)分　290
13.3.3　腳本分級(jí)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(yùn)維　295
14.1　Elasticsearch集群監(jiān)控的
維度及指標(biāo)　295
14.1.1　5個(gè)重要監(jiān)控維度　295
14.1.2　10個(gè)核心監(jiān)控指標(biāo)　302
14.2　集群故障排查及修復(fù)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(yùn)維及故障診斷的常用命令　308
14.4　Elasticsearch監(jiān)控指標(biāo)
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(shí)　317
14.5.2　最低級(jí)別日志能否輸出
檢索語(yǔ)句　319
14.5.3　Elasticsearch slowlog的
常見(jiàn)問(wèn)題　319
14.6　本章小結(jié)　322
第三部分　Elasticsearch進(jìn)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(jī)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(jiàn)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(shí)文檔
版本號(hào)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(jiàn)問(wèn)題　339
15.3　Elasticsearch寫(xiě)入的原理　341
15.3.1　Elasticsearch寫(xiě)入的核心
概念　342
15.3.2　Elasticsearch寫(xiě)入的實(shí)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(shí)　345
15.4.2　什么是段合并　346
15.4.3　為什么要進(jìn)行段合并　346
15.4.4　段合并的潛在問(wèn)題　346
15.4.5　段合并問(wèn)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(biāo)　350
16.2　Elasticsearch通用的性能
優(yōu)化建議　351
16.3　Elasticsearch寫(xiě)入優(yōu)化　357
16.3.1　寫(xiě)入優(yōu)化建議　357
16.3.2　寫(xiě)入過(guò)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(shí)戰(zhàn)
“避坑”指南　372
17.1　Elasticsearch分片　372
17.1.1　常見(jiàn)分片問(wèn)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(gè)核心Elasticsearch
默認(rèn)值　375
17.2.1　參數(shù)類型以及靜態(tài)參數(shù)和
動(dòng)態(tài)參數(shù)的區(qū)別　375
17.2.2　6個(gè)Elasticsearch集群級(jí)別
參數(shù)的關(guān)鍵默認(rèn)值　376
17.2.3　7個(gè)Elasticsearch索引級(jí)別
參數(shù)的關(guān)鍵默認(rèn)值　377
17.2.4　4個(gè)Elasticsearch映射級(jí)別
參數(shù)的關(guān)鍵默認(rèn)值　379
17.2.5　8個(gè)其他關(guān)鍵默認(rèn)值　380
17.3　Elasticsearch線程池和隊(duì)列　381
17.3.1　線程池簡(jiǎn)介　382
17.3.2　線程池類型　383
17.3.3　線程池的基礎(chǔ)知識(shí)　383
17.3.4　隊(duì)列的基礎(chǔ)知識(shí)　384
17.3.5　線程池實(shí)戰(zhàn)問(wèn)題及
注意事項(xiàng)　388
17.4　Elasticsearch熱點(diǎn)線程　389
17.4.1　熱點(diǎn)線程簡(jiǎn)介　389
17.4.2　熱點(diǎn)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(yù)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(jìn)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(jìn)行數(shù)據(jù)建�！�409
17.8.2　如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)建�！�411
17.9　利用JMeter進(jìn)行Elasticsearch
性能測(cè)試　420
17.9.1　Elasticsearch性能測(cè)試
工具　420
17.9.2　JMeter部署與啟動(dòng)　421
17.9.3　關(guān)于JMeter性能測(cè)試的
4點(diǎn)認(rèn)知　423
17.9.4　利用JMeter進(jìn)行Elasticsearch 8.X性能測(cè)試　424
17.9.5　JMeter性能測(cè)試與優(yōu)化
實(shí)戰(zhàn)　428
17.10　本章小結(jié)　431
第四部分　Elasticsearch項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
第18章　Elasticsearch知識(shí)庫(kù)
檢索系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)　434
18.1　知識(shí)庫(kù)檢索系統(tǒng)的
需求分析　434
18.2　知識(shí)庫(kù)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(shí)庫(kù)檢索系統(tǒng)的
技術(shù)架構(gòu)　440
18.4　知識(shí)庫(kù)檢索系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)　441
18.4.1　FSCrawler使用
步驟詳解　441
18.4.2　系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)效果展示　443
18.4.3　數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(shí)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(jì)　448
19.3.1　影評(píng)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