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深入理解ElasticSearch
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1.2.3 ElasticSearch的工作流程

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2022-01-25 02:20:43
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  • 译者序
  • 前言
  • 评审者简介
  • 第1章 ElasticSearch简介
    • 1.1 Apache Lucene简介
      • 1.1.1 熟悉Lucene
      • 1.1.2 Lucene的总体架构
      • 1.1.3 分析你的数据
      • 1.1.4 Lucene查询语言
    • 1.2 ElasticSearch简介
      • 1.2.1 ElasticSearch的基本概念
      • 1.2.2 ElasticSearch架构背后的关键概念
      • 1.2.3 ElasticSearch的工作流程
    • 1.3 小结
  • 第2章 查询DSL进阶
    • 2.1 Apache Lucene默认评分公式解释
      • 2.1.1 何时文档被匹配上
      • 2.1.3 ElasticSearch如何看评分
    • 2.2 查询改写
      • 2.2.1 前缀查询范例
      • 2.2.2 回顾Apache Lucene
      • 2.2.3 查询改写的属性
    • 2.3 二次评分
      • 2.3.1 理解二次评分
      • 2.3.2 范例数据
      • 2.3.4 二次评分查询的结构
      • 2.3.5 二次评分参数配置
      • 2.3.6 小结
    • 2.4 批量操作
      • 2.4.1 批量取
      • 2.4.2 批量查询
    • 2.5 排序
      • 2.5.1 基于多值字段的排序
      • 2.5.2 基于多值geo字段的排序
      • 2.5.3 基于嵌套对象的排序
    • 2.6 数据更新API
      • 2.6.1 简单字段更新
      • 2.6.2 使用脚本按条件更新
      • 2.6.3 使用更新API创建或删除文档
    • 2.7 使用过滤器优化查询
      • 2.7.1 过滤器与缓存
      • 2.7.2 词项查找过滤器
    • 2.8 ElasticSearch切面机制中的过滤器与作用域
      • 2.8.1 范例数据
      • 2.8.2 切面计算和过滤
      • 2.8.3 过滤器作为查询的一部分
      • 2.8.4 切面过滤器
      • 2.8.5 全局作用域
    • 2.9 小结
  • 第3章 底层索引控制
    • 3.1 改变Apache Lucene的评分方式
      • 3.1.1 可用的相似度模型
      • 3.1.2 为每字段配置相似度模型
    • 3.2 相似度模型配置
      • 3.2.1 选择默认的相似度模型
      • 3.2.2 配置被选用的相似度模型
    • 3.3 使用编解码器
      • 3.3.1 简单使用范例
      • 3.3.2 工作原理解释
      • 3.3.3 可用的倒排表格式
      • 3.3.4 配置编解码器
    • 3.4 准实时、提交、更新及事务日志
      • 3.4.1 索引更新及更新提交
      • 3.4.2 事务日志
      • 3.4.3 准实时读取
    • 3.5 深入理解数据处理
      • 3.5.1 输入并不总是进行文本分析
      • 3.5.2 范例的使用
      • 3.5.3 索引期更换分词器
      • 3.5.4 搜索时更换分析器
      • 3.5.5 陷阱与默认分析
    • 3.6 控制索引合并
      • 3.6.1 选择正确的合并策略
      • 3.6.2 合并策略配置
      • 3.6.3 调度
    • 3.7 小结
  • 第4章 分布式索引架构
    • 4.1 选择合适的分片和副本数
      • 4.1.1 分片和过度分配
      • 4.1.2 一个过度分配的正面例子
      • 4.1.3 多分片与多索引
      • 4.1.4 副本
    • 4.2 路由
      • 4.2.2 测试路由功能
      • 4.2.3 索引时使用路由
      • 4.2.4 别名
    • 4.3 调整默认的分片分配行为
      • 4.3.1 分片分配器简介
      • 4.3.2 even_shard分片分配器
      • 4.3.3 balanced分片分配器
      • 4.3.4 自定义分片分配器
      • 4.3.5 裁决者
    • 4.4 调整分片分配
      • 4.4.1 部署意识
      • 4.4.2 过滤
      • 4.4.3 运行时更新分配策略
      • 4.4.4 确定每个节点允许的总分片数
      • 4.4.5 更多的分片分配属性
    • 4.5 查询执行偏好
    • 4.6 应用我们的知识
      • 4.6.1 基本假定
      • 4.6.2 配置
      • 4.6.3 变化来了
    • 4.7 小结
  • 第5章 管理ElasticSearch
    • 5.1 选择正确的目录实现-存储模块
    • 5.2 发现模块的配置
      • 5.2.2 亚马逊EC2发现
      • 5.2.3 本地网关
      • 5.2.4 恢复配置
    • 5.3 索引段统计
      • 5.3.1 segments API简介
      • 5.3.2 索引段信息的可视化
    • 5.4 理解ElasticSearch缓存
      • 5.4.2 字段数据缓存
      • 5.4.3 清除缓存
    • 5.5 小结
  • 第6章 故障处理
    • 6.1 了解垃圾回收器
      • 6.1.1 Java内存
      • 6.1.2 处理垃圾回收问题
    • 6.1.3 在类UNIX系统中避免内存交换
      • 6.2.1 控制IO节流
      • 6.2.2 配置
    • 6.3 用预热器提升查询速度
      • 6.3.1 为什么使用预热器
      • 6.3.2 操作预热器
    • 6.3.3 测试预热器
      • 6.4.1 澄清热点线程API的用法误区
      • 6.4.2 热点线程API的响应信息
    • 6.5 现实场景
      • 6.5.1 越来越差的性能
      • 6.5.2 混杂的环境和负载不平衡
      • 6.5.3 我的服务器出故障了
    • 6.6 小结
  • 第7章 改善用户搜索体验
    • 7.1 改正用户拼写错误
      • 7.1.1 测试数据
      • 7.1.2 深入技术细节
      • 7.1.3 completion suggester
    • 7.2 改善查询相关性
      • 7.2.1 数据
      • 7.2.2 改善相关性的探索之旅
    • 7.3 小结
  • 第8章 ElasticSearch Java API
    • 8.1 ElasticSearch Java API简介
    • 8.2 代码
      • 8.3.1 成为ElasticSearch节点
    • 8.4 API剖析
    • 8.5 CRUD操作
      • 8.5.2 索引文档
      • 8.5.4 删除文档
    • 8.6 ElasticSearch查询
      • 8.6.1 准备查询请求
      • 8.6.2 构造查询
      • 8.6.3 分页
      • 8.6.4 排序
      • 8.6.5 过滤
      • 8.6.6 切面计算
      • 8.6.7 高亮
      • 8.6.9 计数
      • 8.6.10 滚动
    • 8.7 批量执行多个操作
      • 8.7.1 批量操作
      • 8.7.2 根据查询删除文档
      • 8.7.3 Multi GET
      • 8.7.4 Multi Search
    • 8.8 Percolator
    • 8.9 explain API
    • 8.10 构造JSON格式的查询和文档
    • 8.11 管理API
      • 8.11.1 集群管理API
      • 8.11.2 索引管理API
    • 8.12 小结
  • 第9章 开发ElasticSearch插件
    • 9.1 建立Apache Maven项目结构
      • 9.1.1 了解基本知识
      • 9.1.3 POM的理念
      • 9.1.4 运行构建过程
      • 9.1.5 引入Maven装配插件
    • 9.2 创建一个自定义river插件
      • 9.2.1 实现细节
      • 9.2.2 测试river
    • 9.3 创建自定义分析插件
      • 9.3.1 实现细节
    • 9.4 小结
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