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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*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　理解精确率与召回率 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　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 18