一本書講透 Elasticsearch：原理、進階與工程實務

這是一本關於Elasticsearch技術實戰的教程，全面涵蓋了Elastic Stack技術體系知識，
旨在幫助讀者深入了解Elasticsearch的核心技術和應用場景，同時掌握分散式搜尋與分析引擎的設計想法和實作原理。
本書共20章，分為4大部分：
 第一部分Elastic Stack全域概覽：主要討論Elastic Stack的重要組成部分與應用場景，以及Elasticsearch的獨特優勢。
同時，初步探索搜尋引擎的基礎知識及Elasticsearch的核心概念，如叢集、節點、索引等。
最後，詳細介紹Elasticsearch單節點、多節點叢集部署以及Kibana部署等內容。
第二部分Elasticsearch核心技術：從底層原理和實作方法兩個層面切入，
深入解讀索引、映射、分詞、資料預處理、文件、腳本、檢索、聚合、叢集、安全和維運等核心技術。
第三部分Elasticsearch進階指南：主要討論Elasticsearch各關鍵操作的基本原理、效能最佳化方案及實戰「避坑」指南等進階話題。
不僅對文件版本衝突及並發控制策略，以及更新/刪除、寫入、段合併、檢索等常見操作實現提供了解決方案，
還從通用、寫入、檢索3個維度提供了性能優化建議，並且討論了分片、執行緒池和佇列、
熱點執行緒、叢集規劃、客戶端選型、快取、資料建模、效能測試等熱點技術，
提供了Elasticsearch的應用場景和最佳化方法，為企業級實戰保駕護航。
第四部分Elasticsearch專案實戰：帶領讀者實戰Elasticsearch的三大核心業務場景－知識庫檢索系統、
大數據視覺化系統、日誌系統，融會貫通理論知識與實務技能。

讚譽
前言
第一部分Elastic Stack全域概覽
第1章Elastic Stack全景
1.1 Elasticsearch的過去、現在與未來
1.1.1 Elasticsearch
的過去1.1.2 Elasticsearch的現在
1.1.3 Elasticsearch的未來
1.2 Elastic Stack組成
1.2.1 Elasticsearch概覽
1.2 .2 Logstash概覽
1.2.3 Kibana概覽
1.2.4 Beats概覽
1.3 Elastic Stack的應用情境
1.3.1 全文檢索場景
1.3.2 日誌分析場景
1.3.3 商業智慧場景
1.4 Elasticsearch競標分析
1.4.1 Apache Solr
1.4. 2 Splunk
1.4.3 OpenSearch
1.4.4 Doris
1.4.5 ClickHouse
1.5 本章小結
第2章Elasticsearch基礎知識
2.1 搜尋引擎基礎
2.1.1 搜尋引擎的目標
2.1.2 搜尋引擎的核心需求
2.1.3 檢索品質的評價指標
2.1.4 倒排索引
2.1.5 全文檢索
2.2 Elasticsearch的核心概念
2.2.1 集群
2.2.2 節點
2.2.3 索引
2.2.4 分片
2.2.5 副本
2.2.6 文檔
2.2.7 字段
2.2.8 映射
2.2.9 分詞
2.3 本章小結
第3章Elasticsearch集群部署
3.1 Elastic Stack集群部署基礎知識
3.1.1 集群部署平台及作業系統的選用
3.1.2 集群部署的主要步驟
3.1.3 Elasticsearch集群堆內存設定
3.1. 4 Elasticsearch集群節點角色劃分
3.1.5 Elasticsearch集群核心配置解讀
3.2 Elasticsearch單節點集群與Kibana的極簡部署
3.2.1 Elasticsearch單節點集群極簡部署
3.2.2 Kibana極簡部署
3.3 Elasticsearch單節點集群與Kibana的自訂憑證部署
3.3.1 Elasticsearch單節點叢集自
訂範例資料部署3.3.2 Kibana自訂憑證部署
3.4 Elasticsearch多節點叢集部署
3.5 Kibana自帶範例資料匯入
3.6 本章小結
第二部分Elasticsearch核心技術
第4章Elasticsearch索引
4.1 索引的定義
4.1.1 類比關係型資料庫看索引
4.1.2 索引定義的實作
4.2 索引操作
4.2.1 新增/建立索引
4.2.2 刪除索引
4.2.3 修改索引
4.2.4 查詢索引
4.3 索引別名
4.3.1 別名的定義
4.3.2 別名的實作
4.3.3 別名應用的常見問題
4.4 索引模板
4.4.1 索引模板的定義
4.4.2 索引模板的基礎操作
4.4.3 動態模板實戰
4.4.4 索引模板應用的常見問題
4.5 本章小結
第5章Elasticsearch映射
5.1 映射的定義
5.1.1 認識映射
5.1.2 元字段
5.1.3 資料類型
5.1.4 映射類型
5.1.5 實戰：映射創建後還可以更新嗎
5.2 Nested類型及應用
5.2.1 Nested類型的定義
5.2.2 Nested類型的操作
5.3 Join類型及應用
5.3.1 認識Join類型
5.3.2 Join類型基礎實戰
5.3 .3 Join類型一對多實戰
5.4 Flattened類型及應用
5.4.1 Elasticsearch字段膨脹問題
5.4.2 Flattened類型的產生背景5.4.3
Flattened類型實戰
5.4.4 Flattened類型的不足
5.5 多表關聯設計
5.5.1 Elasticsearch多表關聯方案
5.5.2 多表關聯方案比較
5.6 內部資料結構解讀
5.6.1 資料儲存的基礎知識5.6.2
倒排索引
5.6.3 正排索引
5.6.4 fielddata
5.6.5 _source欄位
5.6.6 store字段
5.7 詳解null_value
5.7.1 null_value的含義
5.7.2 null_value使用的注意事項
5.7.3 支持null_value的核心字段
5.8 本章小結
第6章Elasticsearch分詞
6.1 認識分詞
6.2 為什麼分
詞
6.3.1 寫的階段入資料階段
6.3.2 執行檢索階段
6.4 分詞器的組成
6.4.1 字元過濾
6.4.2 文字切分為分詞
6.4.3 分詞後再過濾
6.5 分詞器的分類
6.6 特定業務場景的自訂分詞案例
6.6. 1 實戰問題拆解
6.6.2 實現方案
6.6.3 結果驗證
6.7 Ngram自訂分詞案例
6.7.1 實戰問題拆解
6.7.2 Ngram分詞器定義
6.7.3 Ngram分詞實戰
6.7.4 Ngram分詞選型的注意事項
6.8 本章小結
第7章Elasticsearch預處理
7.1 預處理定義
7.2 預處理器分類
7.3 預處理實作
7.4 預處理實戰案例
7.4.1 字串切分預處理
7.4.2 字串轉JSON格式
7.4.3 列表操作
7.4.4 enr