Elasticsearch技术解析与实战 计算机与互联网 书籍|5044676 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱林 著

图书标签:

• Elasticsearch
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• 全文检索
• Lucene
• 数据分析
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• 技术
• 计算机
• 互联网

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111553274

商品编码：11672582814

丛书名： 数据分析与决策技术丛书

出版时间：2017-01-01

书[0名0]：	Elasticsearch技术解析与实战|5044676
图书定价：	79元
图书作者：	朱林
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111553274
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

朱林，资深开发人员，有16年开发经验，11年安全产[0品0]开发经验，对安全技术、日志分析有较深的研究。于2013年创立南京赛克蓝德网络科技有限公司，公司专注于安全产[0品0]的开发，目前主要开发的产[0品0]是赛克蓝德日志分析软件。

内容简介

Elasticsearch是一个强[0大0]的搜索引擎，提供了近实时的索引、搜索、分析功能。本书作者根据自己多年的开发经验，总结了使用和开发Elasticsearch的实战经验。本书全面介绍Elasticsearch系统结构与功能配置，以及实际应用案例，包括工具、方[0法0]、原则和佳实践。主要内容包括Elasticsearch基本概念与配置，索引的基本概念、管理与设置，架构设计中的字段、对象、映射，搜索中的结构、各种查询方式，聚合中的数字聚合、桶聚合、管道聚合，集群中的监控方式、配置案例，分析模块中的中文分词器、过滤器，高级设置中的关键点，监控与安全方面的技巧，ELK综合示例等。不管你是全文检索和Elasticsearch的初[0学0]者，还是Elasticsearch用户，你都能从书中获益。

目录

前言 [0第0]1章　Elasticsearch入门1 1.1　Elasticsearch是什么1 1.1.1　Elasticsearch的历[0史0]2 1.1.2　相关产[0品0]3 1.2　全文搜索3 1.2.1　Lucene介绍4 1.2.2　Lucene倒排索引4 1.3　基础[0知0]识6 1.3.1　Elasticsearch术语及概念6 1.3.2　JSON介绍10 1.4　安装配置12 1.4.1　安装Java12 1.4.2　安装Elasticsearch12 1.4.3　配置13 1.4.4　运行15 1.4.5　停止17 1.4.6　作为服务17 1.4.7　版本升级19 1.5　对外接口21 1.5.1　API约定22 1.5.2　REST介绍25 1.5.3　Head插件安装26 1.5.4　创建库27 1.5.5　插入数据28 1.5.6　修改文档28 1.5.7　查询文档29 1.5.8　删除文档29 1.5.9　删除库30 1.6　Java接口30 1.6.1　Java接口说明30 1.6.2　创建索引文档33 1.6.3　增加文档34 1.6.4　修改文档35 1.6.5　查询文档35 1.6.6　删除文档35 1.7　小结36 [0第0]2章　索引37 2.1　索引管理37 2.1.1　创建索引37 2.1.2　删除索引39 2.1.3　获取索引39 2.1.4　打开/关闭索引40 2.2　索引映射管理41 2.2.1　增加映射41 2.2.2　获取映射44 2.2.3　获取字段映射45 2.2.4　判断类型是否存在46 2.3　索引别[0名0]46 2.4　索引配置51 2.4.1　更新索引配置51 2.4.2　获取配置52 2.4.3　索引分析52 2.4.4　索引模板54 2.4.5　复制配置55 2.4.6　重建索引56 2.5　索引监控60 2.5.1　索引统计60 2.5.2　索引分片62 2.5.3　索引恢复63 2.5.4　索引分片存储64 2.6　状态管理64 2.6.1　清除缓存64 2.6.2　索引刷新64 2.6.3　冲洗65 2.6.4　合并索引65 2.7　文档管理66 2.7.1　增加文档66 2.7.2　更新删除文档69 2.7.3　查询文档73 2.7.4　多文档操作76 2.7.5　索引词频率80 2.7.6　查询更新接口83 2.8　小结87 [0第0]3章　映射88 3.1　概念88 3.2　字段数据类型90 3.2.1　核心数据类型91 3.2.2　复杂数据类型96 3.2.3　地理数据类型100 3.2.4　专门数据类型106 3.3　元字段108 3.3.1　_[0all0]字段109 3.3.2　_field_names字段109 3.3.3　_id字段110 3.3.4　_index字段110 3.3.5　_meta字段111 3.3.6　_parent字段111 3.3.7　_routing字段112 3.3.8　_source字段114 3.3.9　_type字段115 3.3.10　_uid字段115 3.4　映射参数116 3.4.1　analyzer参数116 3.4.2　boost参数118 3.4.3　coerce参数119 3.4.4　copy_to参数120 3.4.5　doc_values参数121 3.4.6　dynamic参数122 3.4.7　enabled参数122 3.4.8　fielddata参数123 3.4.9　format参数126 3.4.10　geohash参数128 3.4.11　geohash_precision参数129 3.4.12　geohash_prefix参数130 3.4.13　ig[0no0]re_above参数131 3.4.14　ig[0no0]re_malformed参数131 3.4.15　include_in_[0all0]参数132 3.4.16　index参数133 3.4.17　index_options参数133 3.4.18　lat_lon参数134 3.4.19　fields参数135 3.4.20　[0no0]rms参数136 3.4.21　null_value参数137 3.4.22　 [p1o1s] ition_increment_gap参数137 3.4.23　precision_step参数138 3.4.24　properties参数138 3.4.25　search_analyzer参数139 3.4.26　similarity参数140 3.4.27　store参数141 3.4.28　term_vector参数141 3.5　动态映射142 3.5.1　概念142 3.5.2　_default_映射143 3.5.3　动态字段映射143 3.5.4　动态模板145 3.5.5　重写默认模板148 3.6　小结148 [0第0]4章　搜索149 4.1　深入搜索149 4.1.1　搜索方式149 4.1.2　重新[0评0]分153 4.1.3　滚动查询请求155 4.1.4　隐藏内容查询158 4.1.5　搜索相关函数161 4.1.6　搜索模板164 4.2　查询DSL167 4.2.1　查询和过滤的区别167 4.2.2　全文搜索168 4.2.3　字段查询179 4.2.4　复合查询183 4.2.5　连接查询188 4.2.6　地理查询190 4.2.7　跨度查询197 4.2.8　高亮显示200 4.3　简化查询203 4.4　小结206 [0第0]5章　聚合207 5.1　聚合的分类207 5.2　度量聚合209 5.2.1　平均值聚合209 5.2.2　基数聚合211 5.2.3　[0大0]值聚合213 5.2.4　小值聚合214 5.2.5　和聚合214 5.2.6　值计数聚合215 5.2.7　统计聚合215 5.2.8　百分比聚合215 5.2.9　百分比分级聚合216 5.2.10　高命中排行聚合217 5.2.11　脚本度量聚合217 5.2.12　地理边界聚合221 5.2.13　地理重心聚合222 5.3　分组聚合223 5.3.1　子聚合224 5.3.2　直方图聚合226 5.3.3　日期直方图聚合230 5.3.4　时间范围聚合233 5.3.5　范围聚合234 5.3.6　过滤聚合235 5.3.7　多重过滤聚合236 5.3.8　空值聚合238 5.3.9　嵌套聚合239 5.3.10　采样聚合240 5.3.11　重要索引词聚合242 5.3.12　索引词聚合245 5.3.13　总体聚合251 5.3.14　地理点距离聚合251 5.3.15　地理散列网格聚合253 5.3.16　IPv4范围聚合255 5.4　管道聚合257 5.4.1　平均分组聚合259 5.4.2　移动平均聚合261 5.4.3　总和分组聚合262 5.4.4　总和累计聚合262 5.4.5　[0大0]分组聚合264 5.4.6　小分组聚合265 5.4.7　统计分组聚合266 5.4.8　百分位分组聚合268 5.4.9　差值聚合269 5.4.10　分组脚本聚合273 5.4.11　串行差分聚合275 5.4.12　分组选择器聚合276 5.5　小结277 [0第0]6章　集群管理278 6.1　集群节点监控278 6.1.1　集群健康值278 6.1.2　集群状态279 6.1.3　集群统计280 6.1.4　集群任务管理280 6.1.5　待定集群任务281 6.1.6　节点信息281 6.1.7　节点统计282 6.2　集群分片迁移283 6.3　集群节点配置284 6.3.1　主节点285 6.3.2　数据节点286 6.3.3　客户端节点286 6.3.4　部落节点287 6.4　节点发现287 6.4.1　主节点选举288 6.4.2　故障检测288 6.5　集群平衡配置289 6.5.1　分片分配设置289 6.5.2　基于磁盘的配置290 6.5.3　分片智能分配291 6.5.4　分片配置过滤292 6.5.5　其他集群配置293 6.6　小结293 [0第0]7章　索引分词器294 7.1　分词器的概念294 7.2　中文分词器298 7.3　插件300 7.3.1　插件管理301 7.3.2　插件安装301 7.3.3　插件清单302 7.4　小结304 [0第0]8章　高级配置305 8.1　网络相关配置305 8.1.1　本地网关配置305 8.1.2　HTTP配置306 8.1.3　网络配置307 8.1.4　传输配置308 8.2　脚本配置310 8.2.1　脚本使用311 8.2.2　脚本配置313 8.3　快照和恢复配置318 8.4　线程池配置324 8.5　索引配置326 8.5.1　缓存配置326 8.5.2　索引碎片分配329 8.5.3　合并332 8.5.4　相似模块332 8.5.5　响应慢日志监控333 8.5.6　存储335 8.5.7　事务日志336 8.6　小结337 [0第0]9章　告警、监控和[0权0]限管理338 9.1　告警338 9.1.1　安装338 9.1.2　结构339 9.1.3　示例352 9.1.4　告警输出配置354 9.1.5　告警管理355 9.2　监控356 9.2.1　安装356 9.2.2　配置357 9.3　[0权0]限管理360 9.3.1　工作原理361 9.3.2　用户认证361 9.3.3　角色管理366 9.3.4　综合示例368 9.4　小结369 [0第0]10章　ELK应用370 10.1　Logstash370 10.1.1　配置371 10.1.2　插件管理374 10.2　Kibana配置377 10.2.1　Discover379 10.2.2　Visualize381 10.2.3　Dashboard383 10.2.4　Settings386 10.3　综合示例387 10.4　小结390 附录　Elasticsearch 5.0的特性与改进391

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包含Elasticsearch 5新功能，凝聚了作者多年开发经验，分布式[0大0]数据全文搜索与数据挖掘 bibei 工具。

《深入理解分布式搜索：Elasticsearch核心原理与高级应用》 这是一本专为开发者、系统工程师、数据分析师以及对大规模数据检索与分析技术感兴趣的读者量身打造的深度技术指南。 在信息爆炸的时代，如何高效、准确地从海量数据中检索出所需信息，已成为衡量一个系统能力的关键指标。Elasticsearch，作为业界领先的分布式搜索与分析引擎，凭借其强大的全文检索能力、灵活的数据建模以及卓越的横向扩展性，已成为构建现代搜索解决方案、日志分析平台、实时监控系统以及大数据应用不可或缺的核心技术。 本书并非简单罗列Elasticsearch的API和功能，而是致力于带您深入 Elasticsearch 的底层设计，剖析其核心原理，并结合丰富的实战案例，展示如何利用 Elasticsearch 解决实际业务中的复杂问题。我们相信，真正掌握一项技术，关键在于理解其“为什么”和“如何做”，而非仅仅停留在“是什么”的层面。 本书内容梗概： 第一部分：Elasticsearch核心基石——构建高效检索的理论基础 1. 分布式系统概览与搜索技术的演进： 简要回顾分布式系统的基本概念，包括一致性、容错性、伸缩性等。 梳理搜索引擎技术的发展历程，从传统的倒排索引到现代的分布式搜索框架，理解Elasticsearch的诞生背景和技术优势。 探讨全文检索的核心机制：词项（Term）、倒排索引（Inverted Index）、词典（Dictionary）等概念的精妙之处，以及它们如何协同工作实现快速查找。 2. Elasticsearch架构深度解析： 节点（Node）与集群（Cluster）： 深入理解Elasticsearch集群的组成，不同类型的节点（Master-eligible, Data, Ingest, Coordinating等）在集群中的职责和协作关系。 分片（Shard）与副本（Replica）： 核心概念的深入理解。我们将详细阐述分片的分配策略、分片在数据存储和查询中的作用，以及副本如何保障数据的可用性和提高查询吞吐量。 索引（Index）与类型（Type）的演变： 讲解 Elasticsearch 索引的结构，以及从旧版本到新版本中类型（Type）的移除和演进，理解文档（Document）在索引中的存储方式。 数据流转： 追踪一个文档从写入到被索引、可搜索的全过程，包括分片分配、路由（Routing）机制、刷写（Flush）与合并（Merge）操作，以及这些过程对性能的影响。 3. Elasticsearch的核心组件与数据模型： 文档（Document）与JSON： 理解 Elasticsearch 的基本数据单元——文档，以及其以 JSON 格式存储的灵活性。 字段（Field）与映射（Mapping）： 深入剖析 Elasticsearch 的映射机制，包括动态映射与手动映射的优劣。我们将详细讲解各种数据类型（String, Numeric, Date, Boolean, Object, Nested, Geo, IP等）的特性、适用场景以及它们在索引时的内部表示。 分析器（Analyzer）： 全文检索的关键。我们将深入讲解标准分析器、语言分析器（如中文分词）以及自定义分析器的构成，包括分词器（Tokenizer）、分词过滤器（Token Filter）和字符过滤器（Character Filter）。理解不同分析器如何影响检索的准确性和召回率。 第二部分：Elasticsearch实战进阶——构建高效、可靠的搜索系统 4. 索引管理与性能优化： 索引创建与生命周期管理： 掌握创建索引的最佳实践，包括设置分片数、副本数、映射等。讲解 Index Lifecycle Management (ILM) 如何自动化索引的管理，如滚动、收缩、删除等，以适应不断增长的数据。 分片策略与路由优化： 深入探讨如何根据业务需求选择合适的分片数量，避免过少或过多的分片带来的问题。讲解自定义路由（Custom Routing）在特定场景下的应用，以及其对数据局部性（Locality）的影响。 写入性能优化： 优化数据写入速度，包括批量操作（Bulk API）、刷新间隔（Refresh Interval）、副本同步策略等。 查询性能优化： 提高查询响应速度的各种策略，包括查询缓存、分片查询优化、避免深度分页、使用 `_source` 字段过滤、以及合理利用过滤器（Filter Context）和评分查询（Query Context）。 段合并（Segment Merging）与内存控制： 理解段合并对磁盘IO和查询性能的影响，以及如何通过配置优化合并策略。讲解 JVM 内存管理，特别是堆（Heap）和非堆（Non-Heap）内存的配置，以及文件系统缓存（File System Cache）的作用。 5. 高级查询与聚合： 强大的查询DSL： 掌握 Elasticsearch Query DSL 的强大之处。从基础的 `match`、`term` 查询，到更复杂的 `bool` 查询（must, filter, should, must_not），`range`、`prefix`、`wildcard`、`regexp` 查询，以及 `fuzzy` 查询。 近实时搜索与精确匹配： 理解近实时搜索（NRT）的含义，以及如何通过 `refresh` API 控制数据可见性。探讨精确匹配（Exact Match）与全文检索的区别，以及何时使用 `term` 查询。 地理位置搜索（Geo Search）： 利用 Elasticsearch 的地理位置数据类型和查询，实现基于位置的搜索，如查找附近的点、地理围栏等。 聚合（Aggregations）深度探索： Elasticsearch 的聚合功能是其强大的分析能力的重要体现。我们将详细讲解各种类型的聚合，包括： 桶聚合（Bucket Aggregations）： `terms`、`range`、`date_histogram`、`geo_distance`、`ip_range` 等，用于将文档分组。 指标聚合（Metric Aggregations）： `avg`、`sum`、`min`、`max`、`cardinality`、`percentiles`、`stats` 等，用于计算分组内的统计指标。 管道聚合（Pipeline Aggregations）： 用于对聚合结果进行进一步处理和分析，如 `moving_avg`、`bucket_sort` 等。 嵌套（Nested）与父子（Parent-Child）关系： 深入理解如何在 Elasticsearch 中处理复杂的关系型数据，以及它们对查询和聚合的影响。 6. Elasticsearch集群管理与高可用： 集群健康状态与监控： 理解集群状态（Green, Yellow, Red）的含义，学会使用 Elasticsearch 的监控 API 和工具（如 Kibana, X-Pack Monitoring）来监控集群的健康、性能和资源使用情况。 高可用性设计： 讲解副本（Replica）在保证数据可用性方面的作用。探讨 Master 节点选举机制，以及如何配置多个 Master 节点来防止单点故障。 集群升级与迁移： 提供 Elasticsearch 集群升级的策略和注意事项，以及数据迁移的方案。 安全性（Security）： 讲解 Elasticsearch 的安全特性，包括用户认证、角色访问控制（RBAC）、TLS/SSL 加密通信等，确保数据安全。 第三部分：Elasticsearch在实际场景中的应用与扩展 7. 日志分析与ELK Stack： ELK Stack 介绍： 详细阐述 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成的强大日志分析解决方案。 Logstash 数据处理流程： 讲解 Logstash 的输入（Input）、过滤器（Filter）和输出（Output）插件，如何从各种来源采集日志，进行格式化、清洗、富化，并最终索引到 Elasticsearch。 Kibana 可视化探索： 演示如何使用 Kibana 创建仪表盘（Dashboard）、探索数据、生成图表，从而直观地监控系统状态、分析用户行为、发现潜在问题。 实战案例： 构建一个完整的日志分析系统，用于存储、搜索和分析 Web 服务器日志、应用日志等。 8. 搜索引擎解决方案： 构建网站搜索： 从零开始，讲解如何为网站创建全文搜索功能，包括数据爬取、索引构建、查询优化和用户界面集成。 电商搜索优化： 针对电商场景，讲解如何处理商品属性、品牌、价格等，实现精准的商品搜索、筛选和排序。 企业内部搜索： 如何为企业内部文档、知识库、邮件等构建统一的搜索入口。 9. 其他高级应用场景： 实时数据分析与监控： 利用 Elasticsearch 的快速检索和聚合能力，构建实时监控仪表盘，例如网络流量监控、用户行为分析等。 机器学习与异常检测： 介绍 Elasticsearch 的机器学习功能，如何训练模型检测数据中的异常模式。 与其他系统的集成： 探讨 Elasticsearch 与 Kafka、Spark、Hadoop 等大数据生态系统的集成方式。 学习本书，您将能够： 深刻理解 Elasticsearch 的工作原理： 告别“知其然，不知其所以然”，真正掌握 Elasticsearch 的底层逻辑。 设计与优化高性能的 Elasticsearch 集群： 能够根据业务需求，合理规划集群架构，优化索引和查询性能。 熟练运用 Elasticsearch 进行复杂的数据检索与分析： 掌握 DSL 的高级用法，实现强大的搜索和聚合功能。 构建可靠、可扩展的搜索与分析解决方案： 能够独立设计并实现包括日志分析、网站搜索等在内的各种应用场景。 解决在实际项目中遇到的 Elasticsearch 相关技术难题。 本书内容翔实，案例丰富，从基础概念到高级技巧，层层递进，旨在帮助读者建立起坚实的 Elasticsearch 技术功底。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获益匪浅，将 Elasticsearch 的强大能力转化为实际的业务价值。 本书适合的读者： 后端开发者： 需要在应用中集成搜索功能，对数据检索性能有要求的开发者。 系统工程师/运维工程师： 负责 Elasticsearch 集群的部署、管理、监控和故障排除。 数据分析师/数据科学家： 利用 Elasticsearch 进行数据探索、模式识别和可视化分析。 技术架构师： 在设计分布式系统时，需要考虑数据检索与分析组件选型的技术人员。 对大规模数据处理与检索技术感兴趣的研究者和学生。 加入我们，一起踏上 Elasticsearch 的深度探索之旅，解锁海量数据的价值！

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它能够将Elasticsearch这样一个庞大而复杂的技术体系，拆解成易于理解的模块，并辅以大量的实践指导。作为一名长期在数据分析领域摸爬滚打的工程师，我对搜索和数据检索有着非常浓厚的兴趣。过去，我对Elasticsearch的了解主要停留在其作为搜索引擎的功能，但这本书让我看到了它更广泛的应用场景和更深厚的内涵。作者在书中详细介绍了Elasticsearch在日志分析、安全信息和事件管理（SIEM）、商业智能（BI）等领域的应用，并提供了具体的实战方案。尤其是在讲解聚合（Aggregation）功能时，作者花了很大的篇幅，从简单的计数、求和，到复杂的桶聚合（bucket aggregation）和指标聚合（metric aggregation），再到嵌套聚合的实现，提供了非常详尽的讲解和丰富的案例。这让我意识到，Elasticsearch不仅仅是一个搜索工具，更是一个强大的数据分析平台。书中关于“如何设计有效的搜索查询”以及“如何通过分析理解用户行为”的章节，更是为我提供了很多启发。作者在讲解时，并没有仅仅停留在技术层面，而是结合了业务需求，让我能够更好地理解技术的价值所在。这本书的结构安排，从宏观到微观，从理论到实践，都做得非常出色，是一本值得反复阅读和借鉴的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，给我留下了深刻的印象。它并非按照简单的主题罗列，而是层层递进，从基础概念的引入，到高级特性的讲解，再到实际应用中的常见问题分析，整个流程设计得非常合理。开篇就构建了一个宏观的视角，让我们对Elasticsearch的定位和优势有一个整体的认识，然后逐步深入到它的内部机制。令我惊喜的是，作者并没有回避Elasticsearch的一些“坑”和注意事项，反而在书中专门辟出章节来讲解，例如数据节点和主节点的职责区分，分片和副本的策略选择，以及如何避免常见的性能陷阱。这些内容对于想要在生产环境中部署和管理Elasticsearch的开发者来说，无疑是无价之宝。书中在解释诸如“如何处理大量的写入请求”、“如何优化搜索的响应时间”、“如何进行高效的数据聚合”等问题时，都提供了详细的解决方案和实操指南，并且会给出不同方案的优缺点分析，让我能够根据自己的实际场景做出最佳选择。更值得称赞的是，作者在穿插讲解概念时，没有生硬地插入代码示例，而是将代码融入到具体的场景分析中，使得代码的学习和理解更加自然，也更容易将其应用到实际开发中。这本书让我感觉，作者真正站在用户的角度，去思考用户在使用过程中可能遇到的难题，并尽力提供最全面、最实用的帮助。

评分☆☆☆☆☆

一本让我眼前一亮的书！作为一名刚入行不久的后端工程师，在工作中经常会接触到搜索功能的需求，而Elasticsearch无疑是业界的标杆。我之前一直是通过零散的文档和博客来学习，总是感觉碎片化，缺乏系统性。这本书就像一座桥梁，将那些零散的知识点串联了起来，构建起一个完整、清晰的学习路径。它不仅仅停留在API的讲解，更深入地剖析了Elasticsearch的核心原理，比如倒排索引的构建、分词器的作用、查询的优化等等，这些深层次的理解对于我这种希望“知其然，更知其所以然”的学习者来说，简直是雪中送炭。作者在描述一些复杂概念时，也运用了大量的图示和比喻，让原本枯燥的技术变得生动有趣，很容易理解。比如，在解释集群的伸缩性和高可用性时，作者用了一个非常形象的类比，让我瞬间就明白了不同节点之间的协作关系。而且，书中还提供了很多实际操作的案例，从环境搭建到简单的索引创建，再到复杂的查询和聚合，每一步都指导得非常细致，让我能够边学边练，快速上手。尤其是在处理一些性能瓶颈的场景时，书中给出的调优建议和实战技巧，对我解决实际工作中的问题提供了非常宝贵的思路。这本书的价值，在于它真正能够帮助读者从“会用”走向“精通”，建立起对Elasticsearch的深刻认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受是“干货满满，逻辑清晰”。它没有那些华而不实的理论堆砌，而是专注于Elasticsearch的核心技术和实际应用。从我个人的学习体验来看，这本书的编排顺序非常符合逻辑。它首先建立了对Elasticsearch的整体认知，然后逐步深入到各个核心组件，比如索引、搜索、聚合、分析等。作者在讲解每一个概念时，都尽可能地用通俗易懂的语言，配合直观的图示，帮助读者快速理解。特别是一些底层机制的讲解，比如Lucene的工作原理，分词器的类型及其适用场景，以及Elasticsearch的内存管理和磁盘IO优化策略，这些内容对于我这种对底层技术原理比较感兴趣的开发者来说，非常有吸引力。而且，书中还穿插了许多非常实用的技巧，比如如何利用Elasticsearch进行日志分析、度量指标收集，以及如何构建一个简单的电商搜索场景。这些案例的讲解，让我能够将学到的知识与实际工作联系起来，提升了学习的实操性和有效性。最让我印象深刻的是，作者并没有止步于基础功能的讲解，还触及了Elasticsearch的集群管理、监控和故障排查等运维层面的内容，这对于一个希望能够全面掌握Elasticsearch技术的开发者来说，是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对搜索技术的理解上升到了一个全新的维度。我一直认为，做一个优秀的搜索功能，不仅仅是调用一个API那么简单，背后涉及到很多复杂的算法和数据结构。这本书恰好满足了我对这些深层原理的好奇心。作者在讲解Elasticsearch的核心优势——“分布式、近实时、可伸缩”时，并不是简单地陈述这些特性，而是深入剖析了它们是如何实现的。比如，关于“分布式”的讲解，它详细阐述了集群、节点、分片、副本等概念，以及它们之间如何协同工作，如何保证数据的均衡分布和高可用性。关于“近实时”的特性，作者解释了刷新（refresh）和合并（merge）机制，让我们明白为什么搜索结果能够如此快速地获得更新。此外，书中关于索引设计和查询优化的章节，更是让我受益匪浅。作者详细讲解了Mapping的设计原则、字段类型的选择，以及如何通过合理的索引结构来提升搜索效率。在查询优化方面，更是提供了多种策略，包括查询重写、缓存、过滤器的使用等等，这些内容对于我解决实际工作中遇到的查询性能问题，提供了非常直接有效的指导。这本书不仅仅是技术手册，更是一本关于如何构建高效、稳定搜索系统的思想指南。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，快递师傅不错

评分☆☆☆☆☆

还没看，应该不错。

评分☆☆☆☆☆

物流很慢～书还是可以的

评分☆☆☆☆☆

包装还行，书边稍微有点损点，文艺听清楚，时候初学者

评分☆☆☆☆☆

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