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出版者:人民邮电出版社

作者:Radu Gheorghe

出品人:异步图书

页数:337

译者:黄申

出版时间:2018-10

价格:79.00

装帧:平装

isbn号码:9787115449153

丛书系列:

图书标签:

elastcsearch
搜索
计算机
软件开发
计算机科学
编程
技术
es
Elasticsearch
实战
数据库
搜索引擎
分布式
高性能
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运维
实战

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具体描述

本书主要展示如何使用Elasticsearch构建可扩展的搜索应用程序。书中覆盖了Elasticsearch的主要特性，从使用不同的分析器和查询类型进行相关性调优，到使用聚集功能进行实时性分析，还有地理空间搜索和文档过滤等更多吸引人的特性。

全书共分两个部分，第一部分解释了核心特性，内容主要涉及Elasticsearch的介绍，数据的索引、更新和删除，数据的搜索，数据的分析，使用相关性进行搜索，使用聚集来探索数据，文档间的关系等；第二部分介绍每个特性工作的更多细节及其对性能和可扩展性的影响，以便对核心功能进行产品化，内容主要涉及水平扩展和性能提升等。

此外，本书还有6个附录（网上下载），提供了读者应该知道的特性，展示了关于地理空间搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，学习在搜索结果中如何高亮查询单词，在生产环境中用来协助管理Elasticsearch的第三方的监控工具有哪些，如何使用Percolator过滤为多个查询匹配少量文档，如何使用不同的建议器来实现自动完成的功能。

数据之舞：深度解析下一代信息检索与分析平台图书名称：数据之舞：深度解析下一代信息检索与分析平台内容概要本书旨在为技术专业人士、数据工程师以及系统架构师提供一本全面、深入且极具实战指导意义的指南，聚焦于现代分布式搜索与分析生态系统的核心技术栈——下一代信息检索与分析平台。我们不再仅仅关注“如何使用”，而是深入探讨“为何如此设计”以及“如何优化其在极端条件下的性能与可靠性”。全书从底层数据结构、分布式一致性模型，一直延伸到复杂的查询优化策略、实时数据流集成，力求构建一个完整的知识体系。本书的重点并非停留在基础的CRUD操作或简单的索引配置，而是将篇幅大量投入到那些决定系统伸缩性、稳定性和查询延迟的关键环节。第一部分：核心架构与底层原理第一章：分布式系统的基石：数据分片与路由机制本章详尽解析了分布式索引的物理布局。我们将剖析数据如何在集群中进行逻辑分片（Shard）和物理分布。重点讨论了主分片（Primary Shard）与副本分片（Replica Shard）的角色差异、它们在故障转移中的作用，以及底层Lucene索引结构如何与分布式环境进行适配。书中将提供详尽的数学模型，说明最佳分片大小的确定原则，以及如何根据预期的写入吞吐量和查询并发度来动态调整分片策略，避免热点分片（Hot Sharding）的出现。第二章：写入路径的优化与事务一致性数据写入是系统性能的关键瓶颈之一。本章深入研究了写入操作（Indexing Operation）的完整生命周期。从客户端发送请求到数据最终持久化到磁盘，我们将详细拆解内部的Buffer缓存、Translog（事务日志）的刷盘策略，以及Segment的合并（Merging）过程。特别关注段合并的后台调度机制——特别是“小段合并”与“大段合并”对写入延迟和资源消耗的影响。同时，我们将探讨在分布式环境下如何实现近乎实时（Near Real-time）的可见性，并分析不同刷新间隔（Refresh Interval）设置下的性能权衡。第三章：内存管理、缓存层级与I/O优化系统性能的瓶颈往往在于I/O。本章专注于平台如何高效利用硬件资源。我们将深入探讨其内存模型，区分堆内（Heap）与堆外（Off-Heap）内存的用途，以及操作系统的文件系统缓存（Filesystem Cache）在其架构中的决定性作用。重点剖析了字段数据（Fielddata）的内存消耗问题及其替代方案（如Doc Values）。书中还包含了一系列I/O调优的最佳实践，包括磁盘选择（SSD vs NVMe）、写入并发控制，以及如何利用预读取（Read-ahead）机制来提升查询性能。第二部分：高级检索技术与查询解析第四章：评分模型（Scoring Model）的深入定制与扩展评分是信息检索的灵魂。本章超越了传统的TF/IDF模型，详细介绍了BM25算法的内在机制，并提供数学推导。更重要的是，我们将探讨如何构建和集成自定义的评分函数。内容包括：如何利用领域知识（Domain Knowledge）为特定字段赋予权重，如何实现基于用户行为（如点击率、停留时间）的混合评分，以及如何利用脚本语言（Scripting）在查询时动态计算复杂相关性分数，以适应垂直领域的专业需求。第五章：查询解析器、过滤器与性能瓶颈排除本章专注于查询执行计划的构建。我们对比了各种查询类型（如Term Query, Match Query, Boolean Query）的底层执行效率差异。重点解析了“过滤器（Filter Context）”与“查询上下文（Query Context）”的根本区别及其在性能上的巨大影响。读者将学习如何通过分析查询执行计划（Explain API）来识别并重构效率低下的查询语句，掌握如何使用缓存机制（如请求缓存、节点查询缓存）来大幅减少重复计算。第六章：地理空间搜索与复杂数值范围查询现代应用离不开地理空间分析。本章详细介绍了地理空间数据结构，如Geohash、Quadtrees/Geohashes在索引中的应用，以及如何实现高效的距离查询（Distance Queries）和边界框查询（Bounding Box Queries）。此外，我们还将探讨针对大量数值字段的范围查询优化，包括如何使用稀疏数据结构来加速高维稀疏数据的检索效率。第三部分：实时分析与数据流集成第七章：聚合（Aggregation）框架的计算效率与内存开销聚合是该平台作为分析引擎的核心能力。本章深入解析了聚合框架的内部工作原理，包括桶化（Bucketing）策略、排序算法的选择，以及内存预留机制。我们将详细对比“基于词项的聚合（Terms Aggregation）”与“基于直方图/日期区间的聚合”在处理大数据集时的性能差异。书中提供了专门章节用于解决“内存溢出（OutOfMemory）”问题，特别是当聚合结果集非常庞大时，如何通过设置合理的采样率或使用磁盘辅助排序（Disk-based Sorting）来保证稳定性。第八章：数据流处理与索引生命周期管理（ILM）实时性要求数据管道的无缝集成。本章探讨了如何将数据从消息队列（如Kafka）高效地导入索引。我们不仅介绍连接器，更侧重于流式数据转换（Transformations）的实现。此外，我们详细阐述了索引生命周期管理（ILM）的最佳实践，包括定义热、温、冷阶段的策略，如何平滑地进行索引滚动（Rollover），以及在数据陈旧后如何安全、快速地归档或删除数据，以维护集群的整体健康度。第九章：集群健康度监控、故障预测与灾难恢复一个健壮的系统必须具备自愈能力。本章从运维和SRE的角度出发，讲解了关键性能指标（KPIs）的选取，如线程池队列积压、磁盘延迟和CPU饱和度。读者将学习如何配置精确的告警阈值，以及如何利用集群状态API来预测潜在的故障。最后，我们将全面覆盖灾难恢复策略，包括异地多活架构（Cross-Cluster Replication）的配置细节、快照（Snapshot）恢复的性能影响分析，以及在进行大规模硬件迁移时的平滑过渡方案。目标读者本书适合具有扎实Java或同等编程基础，熟悉分布式系统概念，并希望从“应用层用户”进阶为“系统架构师”和“性能调优专家”的工程师和技术管理者。阅读本书后，您将能够自信地设计、部署和维护一个能够应对PB级数据和高并发查询的专业级信息检索与分析平台。

作者简介

拉杜·乔戈（Radu Gheorghe）是搜索技术顾问和软件工程师。

马修·李·欣曼（Matthew Lee Hinman）开发过基于云的高可用系统。

罗伊·罗素（Roy Russo）是预测分析方面的专家。

译者简介

黄申博士，现任LinkedIn（领英）资深数据科学家，毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授。微软学者、IBM ExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店（现京东1号店）和大润发飞牛网担任要职，带团队完成了若干公司级的战略项目。同时在国际上发表20多篇论文，并拥有10多项国际专利。《计算机工程》特邀审稿专家，2016年出版了《大数据架构商业之路》一书，广受好评。因对业界做出卓越贡献，获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。

目录信息

第一部分
第1章　Elasticsearch介绍　2
1.1　用Elasticsearch解决搜索问题　3
1.1.1　提供快速查询　3
1.1.2　确保结果的相关性　4
1.1.3　超越精确匹配　5
1.2　探索典型的Elasticsearch使用案例　6
1.2.1　将Elasticsearch作为主要的后端系统　7
1.2.2　将Elasticsearch添加到现有的系统　7
1.2.3　将Elasticsearch和现有工具一同使用　8
1.2.4　Elasticsearch的主要特性　10
1.2.5　扩展Lucene的功能　10
1.2.6　在Elasticsearch中组织数据　12
1.2.7　安装Java语言　12
1.2.8　下载并启动Elasticsearch　13
1.2.9　验证是否工作　14
1.3　小结　16
第2章　深入功能　17
2.1　理解逻辑设计：文档、类型和索引　18
2.1.1　文档　19
2.1.2　类型　20
2.1.3　索引　21
2.2　理解物理设计：节点和分片　21
2.2.1　创建拥有一个或多个节点的集群　22
2.2.2　理解主分片和副本分片　23
2.2.3　在集群中分发分片　25
2.2.4　分布式索引和搜索　26
2.3　索引新数据　27
2.3.1　通过cURL索引一篇文档　28
2.3.2　创建索引和映射类型　30
2.3.3　通过代码样例索引文档　31
2.4　搜索并获取数据　32
2.4.1　在哪里搜索　33
2.4.2　回复的内容　33
2.4.3　如何搜索　36
2.4.4　通过ID获取文档　39
2.5　配置Elasticsearch　40
2.5.1　在elasticsearch.yml中指定集群的名称　40
2.5.2　通过logging.yml指定详细日志记录　41
2.5.3　调整JVM设置　41
2.6　在集群中加入节点　42
2.6.1　启动第二个节点　43
2.6.2　增加额外的节点　44
2.7　小结　45
第3章　索引、更新和删除数据　47
3.1　使用映射来定义各种文档　48
3.1.1　检索和定义映射　49
3.1.2　扩展现有的映射　50
3.2　用于定义文档字段的核心类型　51
3.2.1　字符串类型　52
3.2.2　数值类型　54
3.2.3　日期类型　55
3.2.4　布尔类型　56
3.3　数组和多字段　56
3.3.1　数组　56
3.3.2　多字段　57
3.4　使用预定义字段　58
3.4.1　控制如何存储和搜索文档　59
3.4.2　识别文档　61
3.5　更新现有文档　63
3.5.1　使用更新API　64
3.5.2　通过版本来实现并发控制　66
3.6　删除数据　69
3.6.1　删除文档　70
3.6.2　删除索引　71
3.6.3　关闭索引　72
3.6.4　重新索引样本文档　73
3.7　小结　73
第4章　搜索数据　74
4.1　搜索请求的结构　75
4.1.1　确定搜索范围　75
4.1.2　搜索请求的基本模块　76
4.1.3　基于请求主体的搜索请求　78
4.1.4　理解回复的结构　81
4.2　介绍查询和过滤器DSL　82
4.2.1　match查询和term过滤器　82
4.2.2　常用的基础查询和过滤器　85
4.2.3　match查询和term过滤器　91
4.2.4　phrase_prefix查询　92
4.3　组合查询或复合查询　93
4.3.1　bool查询　93
4.3.2　bool过滤器　96
4.4　超越match和过滤器查询　98
4.4.1　range查询和过滤器　98
4.4.2　prefix查询和过滤器　99
4.4.3　wildcard查询　100
4.5　使用过滤器查询字段的存在性　102
4.5.1　exists过滤器　102
4.5.2　missing过滤器　102
4.5.3　将任何查询转变为过滤器　103
4.6　为任务选择最好的查询　104
4.7　小结　105
第5章　分析数据　106
5.1　什么是分析　106
5.1.1　字符过滤　107
5.1.2　切分为分词　108
5.1.3　分词过滤器　108
5.1.4　分词索引　108
5.2　为文档使用分析器　109
5.2.1　在索引创建时增加分析器　109
5.2.2　在Elasticsearch的配置中添加分析器　111
5.2.3　在映射中指定某个字段的分析器　112
5.3　使用分析API来分析文本　113
5.3.1　选择一个分析器　114
5.3.2　通过组合即兴地创建分析器　115
5.3.3　基于某个字段映射的分析　115
5.3.4　使用词条向量API来学习索引词条　116
5.4　分析器、分词器和分词过滤器　117
5.4.1　内置的分析器　117
5.4.2　分词器　119
5.4.3　分词过滤器　122
5.5　N元语法、侧边N元语法和滑动窗口　128
5.5.1　一元语法过滤器　128
5.5.2　二元语法过滤器　129
5.5.3　三元语法过滤器　129
5.5.4　设置min_gram和max_gram　129
5.5.5　侧边N元语法过滤器　129
5.5.6　N元语法的设置　130
5.5.7　滑动窗口分词过滤器　131
5.6　提取词干　132
5.6.1　算法提取词干　133
5.6.2　使用字典提取词干　133
5.6.3　重写分词过滤器的词干提取　134
5.7　小结　134
第6章　使用相关性进行搜索　136
6.1　Elasticsearch的打分机制　137
6.1.1　文档打分是如何运作的　137
6.1.2　词频　137
6.1.3　逆文档频率　138
6.1.4　Lucene评分公式　138
6.2　其他打分方法　139
6.3　boosting　141
6.3.1　索引期间的boosting　142
6.3.2　查询期间的boosting　142
6.3.3　跨越多个字段的查询　143
6.4　使用“解释”来理解文档是如何被评分的　144
6.5　使用查询再打分来减小评分操作的性能影响　147
6.6　使用function_score来定制得分　148
6.6.1　weight函数　149
6.6.2　合并得分　150
6.6.3　field_value_factor函数　151
6.6.4　脚本　152
6.6.5　随机　152
6.6.6　衰减函数　153
6.6.7　配置选项　155
6.7　尝试一起使用它们吧　156
6.8　使用脚本来排序　157
6.9　字段数据　158
6.9.1　字段数据缓存　158
6.9.2　字段数据用在哪里　159
6.9.3　管理字段数据　160
6.10　小结　163
第7章　使用聚集来探索数据　164
7.1　理解聚集的具体结构　166
7.1.1　理解聚集请求的结构　166
7.1.2　运行在查询结果上的聚集　168
7.1.3　过滤器和聚集　169
7.2　度量聚集　170
7.2.1　统计数据　171
7.2.2　高级统计　172
7.2.3　近似统计　173
7.3　多桶型聚集　176
7.3.1　terms聚集　177
7.3.2　range聚集　183
7.3.3　histogram聚集　185
7.4　嵌套聚集　187
7.4.1　嵌套多桶聚集　189
7.4.2　通过嵌套聚集获得结果分组　190
7.4.3　使用单桶聚集　192
7.5　小结　196
第8章　文档间的关系　197
8.1　定义文档间关系的选项概览　197
8.1.1　对象类型　198
8.1.2　嵌套类型　200
8.1.3　父子关系　200
8.1.4　反规范化　200
8.2　将对象作为字段值　202
8.2.1　映射和索引对象　203
8.2.2　在对象中搜索　204
8.3　嵌套类型：联结嵌套的文档　206
8.3.1　映射并索引嵌套文档　207
8.3.2　搜索和聚集嵌套文档　210
8.4　父子关系：关联分隔的文档　216
8.4.1　子文档的索引、更新和删除　218
8.4.2　在父文档和子文档中搜索　220
8.5　反规范化：使用冗余的数据管理　227
8.5.1　反规范化的使用案例　228
8.5.2　索引、更新和删除反规范化的数据　230
8.5.3　查询反规范化的数据　233
8.6　应用端的连接　234
8.7　小结　235
第二部分
第9章　向外扩展　238
9.1　向Elasticsearch集群加入节点　238
9.2　发现其他Elasticsearch节点　241
9.2.1　通过广播来发现　241
9.2.2　通过单播来发现　242
9.2.3　选举主节点和识别错误　243
9.2.4　错误的识别　244
9.3　删除集群中的节点　245
9.4　升级Elasticsearch的节点　250
9.4.1　进行轮流重启　250
9.4.2　最小化重启后的恢复时间　251
9.5　使用_cat API　252
9.6　扩展策略　254
9.6.1　过度分片　254
9.6.2　将数据切分为索引和分片　255
9.6.3　最大化吞吐量　256
9.7　别名　257
9.7.1　什么是别名　258
9.7.2　别名的创建　259
9.8　路由　261
9.8.1　为什么使用路由　261
9.8.2　路由策略　262
9.8.3　使用_search_shards API来决定搜索在哪里执行　263
9.8.4　配置路由　265
9.8.5　结合路由和别名　265
9.9　小结　267
第10章　提升性能　268
10.1　合并请求　269
10.1.1　批量索引、更新和删除　269
10.1.2　多条搜索和多条获取 API接口　273
10.2　优化Lucene分段的处理　276
10.2.1　刷新和冲刷的阈值　276
10.2.2　合并以及合并策略　279
10.2.3　存储和存储限流　282
10.3　充分利用缓存　285
10.3.1　过滤器和过滤器缓存　285
10.3.2　分片查询缓存　291
10.3.3　JVM堆和操作系统缓存　293
10.3.4　使用预热器让缓存热身　296
10.4　其他的性能权衡　297
10.4.1　大规模的索引还是昂贵的搜索　298
10.4.2　调优脚本，要么别用它　301
10.4.3　权衡网络开销，更少的数据和更好的分布式得分　305
10.4.4　权衡内存，进行深度分页　308
10.5　小结　310
第11章　管理集群　311
11.1　改善默认的配置　311
11.1.1　索引模板　312
11.1.2　默认的映射　315
11.2　分配的感知　318
11.2.1　基于分片的分配　318
11.2.2　强制性的分配感知　319
11.3　监控瓶颈　320
11.3.1　检查集群的健康状态　320
11.3.2　CPU：慢日志、热线程和线程池　322
11.3.3　内存：堆的大小、字段和过滤器缓存　326
11.3.4　操作系统缓存　330
11.3.5　存储限流　330
11.4　备份你的数据　331
11.4.1　快照API　331
11.4.2　将数据备份到共享的文件系统　332
11.4.3　从备份中恢复　335
11.4.4　使用资料库插件　336
11.5　小结　337
附录A　处理地理空间的数据（网上下载）
附录B　插件（网上下载）
附录C　高亮（网上下载）
附录D　Elasticsearch的监控插件（网上下载）
附录E　使用渗滤器将搜索颠倒过来（网上下载）
附录F　为自动完成和“您是指”功能使用建议器（网上下载）
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

Elasticsearch makes it easy to add efficient and scalable searches to enterprise applications. Busy administrators and developers love this open source real-time search and analytics engine because they can simply install it, make a few tweaks, and go on wi...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名在游戏行业工作的工程师，我深知低延迟、高并发的搜索服务对于提升玩家体验的重要性。《Elasticsearch实战》这本书，为我提供了宝贵的经验和技术指导。书中关于游戏日志分析、玩家行为追踪以及实时排行榜的实现，都让我受益匪浅。我了解到，如何利用Elasticsearch来存储和分析海量的游戏日志数据，从而发现游戏中的bug、优化游戏性能，并为玩家提供个性化的游戏推荐。书中还详细介绍了如何构建实时的玩家排行榜，以及如何通过Elasticsearch的聚合功能来实现各种游戏内统计数据的计算。我尤其欣赏书中关于Elasticsearch在分布式环境下的性能调优和负载均衡的策略，这对于我构建稳定、高效的游戏搜索服务至关重要。这本书的优点在于，它不仅提供了技术细节，更重要的是，它结合了游戏行业的实际应用场景，让我能够学以致用，解决实际问题，并提升玩家的游戏体验。它是一本能够帮助我不断学习和进步的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我是一名热爱钻研技术的独立开发者，常常需要在项目中引入各种高性能的工具来提升用户体验。《Elasticsearch实战》这本书，可以说是我的一个重要发现。它不仅提供了Elasticsearch的基本使用方法，更深入探讨了如何根据不同的业务场景来定制化搜索体验。书中关于相关性排序和搜索结果的优化部分，给我带来了很多启发。我了解到如何通过字段权重、查询词的匹配度以及用户行为数据来调整搜索结果的顺序，从而提供更精准、更符合用户预期的搜索结果。我还特别注意到了书中关于搜索性能调优的章节，它详细讲解了如何优化查询语句，如何使用缓存，以及如何根据数据量调整集群配置，这些都是能直接提升产品用户体验的关键点。这本书的语言风格非常专业，但又不失易懂，让我能够轻松地掌握那些复杂的概念。更重要的是，它鼓励读者去实践，去思考，而不是仅仅被动地接受信息。它像是在告诉我，Elasticsearch的能力远不止于此，还有很多等待我去发掘和创造。这本书对于我这样的开发者来说，是一本宝贵的技能提升工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行不久的后端开发工程师，在工作中遇到需要构建一个强大的搜索功能的需求。之前我对Elasticsearch的了解仅限于听说过它是一个高性能的搜索引擎，但具体如何使用，以及它背后的原理，我几乎一无所知。《Elasticsearch实战》这本书的出现，简直就是为我量身定制的。从零开始，它循序渐进地引导我完成了Elasticsearch的安装和配置，让我不再被那些繁琐的步骤所困扰。更让我惊喜的是，书中对数据索引的讲解异常细致，包括倒排索引的工作原理，字段映射的设置，以及如何通过动态映射和自定义映射来精细控制数据的存储和检索。我特别喜欢书中关于搜索 API 的部分，它详细介绍了各种查询类型，如 term、match、multi_match，以及 filter、query、boosting 等高级用法，并配以大量的代码示例，让我能够快速上手。在学习过程中，我还了解到了一些非常实用的技巧，比如如何优化查询性能，如何处理大量数据，以及如何使用聚合功能进行复杂的数据分析。这本书的优点在于，它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是让我理解了“为什么这么做”。这种深入的理解，对于我解决实际问题至关重要。我强烈推荐这本书给所有需要接触Elasticsearch的开发人员，它会让你少走很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

我一直对分布式系统和搜索引擎的底层架构非常感兴趣，所以当我在书店看到《Elasticsearch实战》这本书时，我毫不犹豫地购买了。这本书没有让我失望，它深入浅出地解析了Elasticsearch的核心原理。书中关于 Lucene 的介绍，以及 Elasticsearch 如何在其基础上构建分布式架构，是我最感兴趣的部分。它详细解释了索引的创建过程，文档的存储方式，以及搜索查询是如何被解析和执行的。特别是关于分片和副本的机制，书中通过生动的比喻和详细的图示，让我对 Elasticsearch 如何实现高可用性和可伸缩性有了更深刻的理解。我还非常欣赏书中对集群管理和监控的讲解，包括如何使用 Curator 工具来管理索引的生命周期，以及如何通过 Metricbeat 来收集集群的监控指标。这些实用的运维知识，对于我这样需要管理和维护 Elasticsearch 集群的人来说，简直是雪中送炭。这本书的内容非常扎实，每一章节都充满了干货，而且作者的讲解清晰易懂，即使是复杂的概念也能被化繁为简。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的技术导师，为我指明了前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据仓库和商业智能领域工作多年的分析师，我深知高效的数据检索和分析能力对于业务决策的重要性。在接触《Elasticsearch实战》之前，我曾尝试过一些其他的搜索和分析工具，但总觉得在某些方面不够灵活和高效。这本书的出现，彻底改变了我对Elasticsearch的看法。书中关于数据聚合的章节，简直是为我这样的分析师量身打造的。它详细介绍了各种聚合操作，如 terms、date histogram、range、cardinality 等，以及如何将它们组合起来进行多维度的分析。例如，我可以通过 terms 聚合来查看不同产品类别的销售量，通过 date histogram 聚合来分析销售趋势，再通过 range 聚合来找出特定价格区间的商品。书中的示例非常贴近实际业务场景，让我能够很快地将学到的知识应用到我的日常工作中。此外，书中还介绍了如何利用 Elasticsearch 进行异常检测和趋势预测，这对于我进行前瞻性的业务分析非常有帮助。这本书的排版也十分精美，图文并茂，阅读起来十分舒适。它不仅提升了我对Elasticsearch的理解，更重要的是，它为我提供了一个强大的数据分析工具，让我能够从海量数据中挖掘出有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在电子商务平台领域工作的架构师，我深知一个稳定、高效且功能强大的搜索系统对于用户体验和业务增长的重要性。《Elasticsearch实战》这本书，为我提供了宝贵的经验和思路。书中关于商品搜索、推荐系统以及个性化搜索的案例分析，让我看到了Elasticsearch在电商领域的巨大潜力。我尤其关注书中关于搜索结果的过滤、排序和分面导航的设计。通过分面导航，用户可以方便地按照品牌、价格、分类等维度来缩小搜索范围，极大地提升了购物的便捷性。书中还详细介绍了如何利用Elasticsearch的聚合功能来构建复杂的推荐算法，比如基于用户浏览历史和购买行为的协同过滤。此外，书中对Elasticsearch在高并发场景下的性能优化和负载均衡的策略，也为我设计可扩展的电商搜索架构提供了重要的参考。这本书的优点在于，它不仅提供了技术细节，更重要的是，它结合了业务场景，让我能够将技术与实际需求紧密地结合起来。它是一本能够帮助我解决实际问题，并提升我工作效率的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我在金融行业从事数据分析工作，经常需要处理大量的交易数据、市场数据和客户数据。数据的快速检索、高效分析以及实时的风险监控，是我工作的核心挑战。《Elasticsearch实战》这本书，为我打开了一扇新的大门。书中关于时间序列数据分析和模式识别的章节，让我印象深刻。我了解到如何利用Elasticsearch来存储和分析大量的金融时间序列数据，比如股票价格、外汇汇率等，并从中发现交易模式和市场趋势。书中还介绍了如何利用Elasticsearch进行异常检测，比如发现可疑的交易行为或潜在的欺诈活动，这对于金融风险控制至关重要。此外，书中对Elasticsearch与Kibana的整合，以及如何构建交互式的数据仪表板，让我能够更直观地展示分析结果，并与团队成员进行高效的沟通。这本书的优点在于，它不仅讲解了Elasticsearch的技术细节，更重要的是，它深入到了金融行业的应用场景，让我能够学以致用，解决实际问题。它为我提供了一个强大的工具，让我能够更有效地进行数据分析和风险管理。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在数据分析和搜索领域摸爬滚打的从业者，我对能够深入剖析Elasticsearch底层原理和实战技巧的书籍一直有着强烈的渴求。最近有幸翻阅了《Elasticsearch实战》，不得不说，这本书的确是一股清流。它没有泛泛地介绍Elasticsearch是什么，而是直击痛点，从安装配置的每一个细节，到集群的搭建和优化，再到数据索引、搜索、聚合等核心功能的讲解，都力求详尽。我尤其欣赏书中对分布式系统特性的深入探讨，比如分片、副本的原理，以及它们在保证高可用性和可伸缩性方面所扮演的关键角色。书中对于如何选择合适的分片数和副本数，如何处理节点故障，如何进行数据迁移和扩容，都提供了非常实用的指导。此外，它还详细介绍了Elasticsearch在实际业务场景中的应用，例如日志分析、全文搜索、实时监控等，并提供了相应的案例分析，让读者能够更好地理解如何在真实环境中运用Elasticsearch解决问题。这本书的语言风格也比较接地气，没有过多的理论堆砌，更多的是通过清晰的图示和代码示例来帮助读者理解复杂的概念。对于我这种需要不断学习新知识以应对快速变化的技术环境的人来说，这本《Elasticsearch实战》无疑为我提供了一本不可多得的参考指南。它不仅让我对Elasticsearch有了更全面的认识，也为我日后的工作提供了坚实的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何从海量文本数据中提取有价值的信息充满兴趣，而Elasticsearch正是实现这一目标的强大工具。《Elasticsearch实战》这本书，为我提供了深入了解文本搜索和自然语言处理技术的途径。书中关于全文搜索的原理，包括分词、词条化、索引构建等过程，都进行了非常详尽的阐述。我尤其喜欢书中关于搜索语法和查询优化的部分，它让我能够更精细地控制搜索结果，并提高搜索的效率。此外，书中还介绍了如何利用Elasticsearch来进行语义搜索，以及如何结合机器学习模型来提升搜索的准确性和相关性，这对我来说非常有吸引力。我了解到，通过合理地设计字段映射和选择合适的分析器，可以极大地提高文本搜索的性能和质量。这本书的优点在于，它不仅提供了技术层面的指导，更重要的是，它激发了我对文本数据处理和信息检索的进一步探索。它是一本能够让我不断学习和成长的书籍。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在DevOps领域摸爬滚打了多年的工程师，我见证了Elasticsearch在日志管理、监控和安全分析等方面的巨大潜力。当我拿到《Elasticsearch实战》这本书时，我立刻被它内容的前瞻性和实用性所吸引。书中对于ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）的整合和应用进行了详尽的阐述，特别是Logstash的各种插件和数据处理能力，以及Kibana的可视化和仪表板构建功能，都给我留下了深刻的印象。我特别欣赏书中关于日志分析的案例，它展示了如何利用Elasticsearch从海量的日志数据中提取有用的信息，比如错误追踪、性能瓶颈分析和安全事件的审计。书中还介绍了如何将Elasticsearch与Ansible、Docker等工具结合，实现自动化部署和管理，这对于我这样一个高度重视效率的DevOps工程师来说，具有极高的价值。这本书的优点在于，它不仅关注Elasticsearch本身，更注重它在整个技术栈中的作用，以及如何与其他组件协同工作，从而构建一个完整的解决方案。它为我提供了一个全新的视角来理解和应用Elasticsearch，让我对未来的工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

知识系统，适合入门ES。但书中ES版本1.X在2019年看来非常低，而且本书偏理论，实践性不够强。想要更多增强ES实践技能需要看其他文档。

评分☆☆☆☆☆

翻译略渣

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入门推荐

评分☆☆☆☆☆

小部分章节，所做项目暂时不会涉及，暂时草草翻过。书籍对应的 Elasticsearch 版本为 1.4.x - 2.x，API 和特性与当前主流版本 6.x 以及最新版本 7.x 有某些地方不一样。好在查询 API 方面变化不大，也可以结合代码仓库 6.x 分支查看代码，还是很适合做参考指南来看。总的来说，是本很不错的书，详细解释了 Elasticsearch 内部的多种机制和原理，对每种功能和应用场景，都实际操作了 API 进行演示和说明。描述清晰到位，希望作者能够出新版。

评分☆☆☆☆☆

还算国内翻译得不错的一本书了