01. ♥ElasticSearch知识体系详解♥

# 01. ♥ElasticSearch知识体系详解♥

# 知识体系

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首先,我们通过学习ElasticSearch的概念基础,了解Elastic Stack生态和场景方案。

然后,搭建ElasticSearch和Kibana,进而从查询和聚合的角度入门学习。

入门后,需要从两大方面深入ElasticSearch常用功能:第一方面是索引 管理;第二方面是查询聚合

  • ES详解 - 索引:索引管理详解
    • 了解基本使用后,我们从索引操作的角度看看如何对索引进行管理。
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    • 前文介绍了索引的一些操作,特别是手动创建索引,但是批量和脚本化必然需要提供一种模板方式快速构建和管理索引,这就是本文要介绍的索引模板(Index Template),它是一种告诉Elasticsearch在创建索引时如何配置索引的方法。为了更好的复用性,在7.8中还引入了组件模板。
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    • 在查询中会有多种条件组合的查询,在ElasticSearch中叫复合查询。它提供了5种复合查询方式:bool query(布尔查询)boosting query(提高查询)constant_score(固定分数查询)dis_max(最佳匹配查询)function_score(函数查询)
  • ES详解 - 查询:DSL查询之全文搜索详解
    • DSL查询极为常用的是对文本进行搜索,我们叫全文搜索,本文主要对全文搜索进行详解。
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    • DSL查询另一种极为常用的是对词项进行搜索,官方文档中叫"term level"查询,本文主要对term level搜索进行详解。
  • ES详解 - 聚合:聚合查询之Bucket聚合详解
    • 除了查询之外,最常用的聚合了,ElasticSearch提供了三种聚合方式: 桶聚合(Bucket Aggregation)指标聚合(Metric Aggregation)管道聚合(Pipline Aggregation),本文主要介绍桶聚合(Bucket Aggregation)。
  • ES详解 - 聚合:聚合查询之Metric聚合详解
    • 前文主要讲了 ElasticSearch提供的三种聚合方式之桶聚合(Bucket Aggregation),本文主要讲讲指标聚合(Metric Aggregation)。
  • ES详解 - 聚合:聚合查询之Pipline聚合详解
    • 前文主要讲了 ElasticSearch提供的三种聚合方式之指标聚合(Metric Aggregation),本文主要讲讲管道聚合(Pipeline Aggregation)。

进一步进阶,了解并深入ElasticSearch底层的原理等。

最后,学习ElasticSearch实践,大厂经验,运维,资料等。