深入理解Elasticsearch(原书第3版)

Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，具有现代、快速、分布式、可扩展、容错等优点。Elasticsearch借助了Apache Lucene的能力，让你拥有更强的把控力，可以索引海量数据，并进行搜索。本书先简单回顾基本知识，然后详细讲述Elasticsearch的中级和高级功能，比如查询、索引、搜索和修改数据。此外，还介绍许多高级概念，包括聚合、索引控制、分片、复制和集群等。本书也会介绍Elasticsearch的监控和管理模块，包括备份和恢复。你将了解在特定的场景下，如何扩展Elasticsearch集群并提升它的性能。书中还会演示如何在Elasticsearch中创建分析插件。通过阅读本书，你将学到：理解Apache Lucene和Elasticsearch 5的设计与架构。使用和配置Apache Lucene 6的默认文本评分机制。在用Elasticsearch处理关系型数据时如何避免遇到陷阱。如何根据不同的用例选择合适的查询，并使用脚本模块，包括新的默认脚本语言Painless。探索扩展生产集群的正确方法，提升Elasticsearch的性能。管理Elasticsearch的搜索、索引和聚合特性。开发自己的Elasticsearch插件，扩展Elasticsearch的功能。

本书是一本Elasticsearch进阶实践指南。面向Elasticsearch的中高级读者，从设计原理、部署调优、高级特性、扩展开发等方面系统且深入地阐释Elasticsearch涉及的工具、方法、原则和很好实践，帮助你全面提升技能，高效管理和使用Elasticsearch。
全书共12章。第1章介绍Elasticsearch基本概念及新特性；第2章讲解新的默认评分算法BM25和Elasticsearch各种查询功能；第3章讲解多匹配控制、二次评分、函数评分等查询方法，同时介绍新的默认脚本语言Painless；第4章讨论在Elasticsearch中进行数据建模的不同方法，以及用于数据分析的Elasticsearch聚合模块；第5章介绍提升用户搜索体验的一些方法；第6章重点介绍Elasticsearch的分布式索引架构；第7章详细讨论Apache Lucene的评分细节、存储机制等；第8章介绍与管理Elasticsearch相关的内容；第9章介绍ingest节点和联盟搜索；第10章介绍性能提升方法并给出一些调优建议；第11章介绍Elasticsearch插件开发方法；第12章介绍Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats等组件。

译者序
前言
致谢
作者简介
审阅者简介
第1章 回顾Elasticsearch与演进历史 1
1.1 Apache Lucene简介 1
1.1.1 更深入地了解Lucene索引 2
1.1.2 Elasticsearch概览 7
1.2 Elasticsearch 5.x介绍 8
1.2.1 Elasticsearch新特性简介 9
1.2.2 Elasticsearch的演进 10
1.2.3 2.x到5.x的变化 14
1.3 小结 16
第2章 查询DSL进阶 17
2.1 Lucene的新默认文本评分机制——BM25 17
2.1.1 理解准确率与召回率 18
2.1.2 回顾TF-IDF 18
2.1.3 BM25与TF-IDF有什么不同 21
2.2 查询DSL重构 22
2.3 为任务选择合适的查询 22
2.3.1 查询方式分类 22
2.3.2 使用示例 27
2.3.3 查询DSL的其他重要变化 36
2.4 查询改写 37
2.4.1 前缀查询示例 37
2.4.2 回到Apache Lucene 39
2.4.3 查询改写的属性 40
2.5 查询模板 43
2.5.1 引入查询模板 43
2.5.2 Mustache模板引擎 45
2.6 小结 49
第3章 不只是文本搜索 50
3.1 多匹配控制 50
3.2 多匹配类型 51
3.2.1 很好字段匹配 51
3.2.2 跨字段匹配 54
3.2.3 最多字段匹配 55
3.2.4 短语匹配 56
3.2.5 带前缀的短语匹配 56
3.3 用函数得分查询控制分数 57
3.4 函数得分查询下的内嵌函数 58
3.4.1 weight函数 58
3.4.2 字段值因子函数 59
3.4.3 脚本评分函数 60
3.4.4 衰变函数——linear、exp和gauss 60
3.5 查询二次评分 61
3.6 二次评分查询的结构 62
3.7 Elasticsearch脚本 66
3.7.1 语法 66
3.7.2 Elasticsearch各版本中脚本的变化 66
3.8 新的默认脚本语言Painless 67
3.8.1 用Painless写脚本 67
3.8.2 示例 69
3.8.3 用脚本为结果排序 71
3.8.4 按多个字段排序 72
3.9 Lucene表达式 73
3.9.1 基础知识 73
3.9.2 一个例子 73
3.10 小结 75
第4章 数据建模与分析 76
4.1 Elasticsearch中的数据建模方法 76
4.2 管理Elasticsearch中的关系型数据 77
4.2.1 对象类型 77
4.2.2 嵌套文档 80
4.2.3 父子关系 82
4.2.4 其他可选方案 84
4.2.5 数据反范式的例子 84
4.3 用聚合做数据分析 85
4.3.1 Elasticsearch 5.0的快速聚合 85
4.3.2 重温聚合 86
4.3.3 一类新的聚合：矩阵聚合 93
4.4 小结 96
第5章 改善用户搜索体验 97
5.1 改正用户拼写错误 97
5.1.1 测试数据 98
5.1.2 深入技术细节 99
5.2 suggester 99
5.2.1 在_search端点下使用suggester 99
5.2.2 term suggester 103
5.2.3 phrase suggester 105
5.2.4 completion suggester 113
5.3 实现自己的自动完成功能 117
5.4 处理同义词 120
5.4.1 为同义词搜索准备settings 120
5.4.2 格式化同义词 121
5.4.3 同义词扩展与收缩 122
5.5 小结 123
第6章 分布式索引架构 125
6.1 配置示例的多节点集群 125
6.2 选择合适数量的分片和副本 127
6.2.1 分片和预分配 127
6.2.2 预分配的正面例子 128
6.2.3 多分片与多索引 128
6.3 路由 129
6.3.1 分片和数据 129
6.3.2 测试路由功能 130
6.3.3 在索引过程中使用路由 132
6.3.4 路由实战 132
6.3.5 查询 134
6.3.6 别名 136
6.3.7 多值路由 137
6.4 分片分配控制 137
6.4.1 部署意识 138
6.4.2 确定每个节点允许的总分片数 142
6.4.3 确定每台物理服务器允许的总分片数 143
6.5 查询执行偏好 146
6.5.1 preference参数 146
6.5.2 使用查询执行偏好的例子 148
6.6 将数据切分到多个路径中 148
6.7 索引与类型——创建索引的改进方法 148
6.8 小结 149
第7章 底层索引控制 150
7.1 改变Apache Lucene的评分方式 150
7.2 可用的相似度模型 151
7.3 为每个字段配置相似度模型 151
7.4 相似度模型配置 152
7.5 选择默认的相似度模型 153
7.6 选择合适的目录实现——store模块 156
7.7 存储类型 156
7.8 准实时、提交、更新及事务日志 158
7.8.1 索引更新及更新提交 159
7.8.2 更改默认的刷新时间 159
7.8.3 事务日志 160
7.8.4 实时读取 161
7.9 控制段合并 162
7.9.1 Elasticsearch合并策略的变化 163
7.9.2 配置tiered合并策略 163
7.9.3 合并调度 164
7.9.4 强制合并 165
7.10 理解Elasticsearch缓存 166
7.10.1 节点查询缓存 166
7.10.2 分片查询缓存 166
7.10.3 字段数据缓存 168
7.10.4 使用circuit breaker 168
7.11 小结 169
第8章 管理Elasticsearch 170
8.1 Elasticsearch的节点类型 170
8.1.1 数据节点 171
8.1.2 主节点 171
8.1.3 Ingest节点 171
8.1.4 部落节点 172
8.1.5 协调节点/客户端节点 172
8.2 发现和恢复模块 172
8.2.1 发现模块的配置 173
8.2.2 网关和恢复模块的配置 177
8.2.3 索引恢复API 179
8.3 使用对人类友好的Cat API 182
8.3.1 Cap API的基础知识 183
8.3.2 使用Cat API 184
8.4 备份 186
8.4.1 快照API 187
8.4.2 在文件系统中保存备份 187
8.4.3 在云中保存备份 189
8.5 快照恢复 193
8.6 小结 196
第9章 数据转换与联盟搜索 197
9.1 用ingest节点在Elasticsearch里对数据进行预处理 197
9.1.1 使用ingest管道 198
9.1.2 处理管道中的错误 202
9.1.3 使用ingest处理器 204
9.2 联盟搜索 208
9.2.1 测试集群 208
9.2.2 建立部落节点 209
9.2.3 通过部落节点读取数据 211
9.2.4 主节点级别的读操作 212
9.2.5 通过部落节点写入数据 213
9.2.6 主节点级别的写操作 213
9.2.7 处理索引冲突 213
9.2.8 屏蔽写操作 215
9.3 小结 215
第10章 提升性能 216
10.1 查询验证与分析器 216
10.1.1 在执行前就验证代价大的查询 217
10.1.2 获得详细查询执行报告的查询分析器 219
10.1.3 关于查询分析用途的思考 221
10.2 热点线程 222
10.2.1 热点线程的使用说明 222
10.2.2 热点线程API的响应 223
10.3 扩展Elasticsearch集群 224
10.3.1 垂直扩展 224
10.3.2 水平扩展 225
10.3.3 在高负载的场景下使用Elasticsearch 231
10.4 用shrink和rollover API高效管理基于时间的索引 242
10.4.1 shrink API 243
10.4.2  rollover API 244
10.5 小结 246
第11章 开发Elastisearch插件 247
11.1 创建Apache Maven的项目架构 247
11.1.1 了解基础知识 248
11.1.2 Maven Java项目的结构 248
11.2 创建自定义REST行为插件 252
11.2.1 设定 252
11.2.2 实现细节 252
11.2.3 测试阶段 256
11.2.4 检验REST行为插件是否工作正常 257
11.3 创建自定义分析插件 258
11.3.1 实现细节 258
11.3.2 测试自定义分析插件 262
11.4 小结 264
第12章 介绍Elastic Stack 5.0 265
12.1 Elastic Stack 5.0简介 265
12.2 介绍Logstash、Beats和Kibana 266
12.2.1 使用Logstash 266
12.2.2 引入Beats作为数据传输器 271
12.2.3 使用Kibana 273
12.3 小结 282