Elasticsearch实战 - (EPUB全文下载)

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版权信息
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内容提要
序
译者序
译者简介
前言
资源与支持
致谢
关于本书
关于封面插图
第一部分
第1章 Elasticsearch介绍
1.1 用Elasticsearch解决搜索问题
1.1.1 提供快速查询
1.1.2 确保结果的相关性
1.1.3 超越精确匹配
1.2 探索典型的Elasticsearch使用案例
1.2.1 将Elasticsearch作为主要的后端系统
1.2.2 将Elasticsearch添加到现有的系统
1.2.3 将Elasticsearch和现有工具一同使用
1.2.4 Elasticsearch的主要特性
1.2.5 扩展Lucene的功能
1.2.6 在Elasticsearch中组织数据
1.2.7 安装Java语言
1.2.8 下载并启动Elasticsearch
1.2.9 验证是否工作
1.3 小结
第2章 深入功能
2.1 理解逻辑设计：文档、类型和索引
2.1.1 文档
2.1.2 类型
2.1.3 索引
2.2 理解物理设计：节点和分片
2.2.1 创建拥有一个或多个节点的集群
2.2.2 理解主分片和副本分片
2.2.3 在集群中分发分片
2.2.4 分布式索引和搜索
2.3 索引新数据
2.3.1 通过cURL索引一篇文档
2.3.2 创建索引和映射类型
2.3.3 通过代码样例索引文档
2.4 搜索并获取数据
2.4.1 在哪里搜索
2.4.2 回复的内容
2.4.3 如何搜索
2.4.4 通过ID获取文档
2.5 配置Elasticsearch
2.5.1 在elasticsearch.yml中指定集群的名称
2.5.2 通过logging.yml指定详细日志记录
2.5.3 调整JVM设置
2.6 在集群中加入节点
2.6.1 启动第二个节点
2.6.2 增加额外的节点
2.7 小结
第3章 索引、更新和删除数据
3.1 使用映射来定义各种文档
3.1.1 检索和定义映射
3.1.2 扩展现有的映射
3.2 用于定义文档字段的核心类型
3.2.1 字符串类型
3.2.2 数值类型
3.2.3 日期类型
3.2.4 布尔类型
3.3 数组和多字段
3.3.1 数组
3.3.2 多字段
3.4 使用预定义字段
3.4.1 控制如何存储和搜索文档
3.4.2 识别文档
3.5 更新现有文档
3.5.1 使用更新API
3.5.2 通过版本来实现并发控制
3.6 删除数据
3.6.1 删除文档
3.6.2 删除索引
3.6.3 关闭索引
3.6.4 重新索引样本文档
3.7 小结
第4章 搜索数据
4.1 搜索请求的结构
4.1.1 确定搜索范围
4.1.2 搜索请求的基本模块
4.1.3 基于请求主体的搜索请求
4.1.4 理解回复的结构
4.2 介绍查询和过滤器DSL
4.2.1 match查询和term过滤器
4.2.2 常用的基础查询和过滤器
4.2.3 match查询和term过滤器
4.2.4 phrase_prefix查询
4.3 组合查询或复合查询
4.3.1 bool查询
4.3.2 bool过滤器
4.4 超越match和过滤器查询
4.4.1 range查询和过滤器
4.4.2 prefix查询和过滤器
4.4.3 wildcard查询
4.5 使用过滤器查询字段的存在性
4.5.1 exists过滤器
4.5.2 missing过滤器
4.5.3 将任何查询转变为过滤器
4.6 为任务选择最好的查询
4.7 小结
第5章 分析数据
5.1 什么是分析
5.1.1 字符过滤
5.1.2 切分为分词
5.1.3 分词过滤器
5.1.4 分词索引
5.2 为文档使用分析器
5.2.1 在索引创建时增加分析器
5.2.2 在Elasticsearch的配置中添加分析器
5.2.3 在映射中指定某个字段的分析器
5.3 使用分析API来分析文本
5.3.1 选择一个分析器
5.3.2 通过组合即兴地创建分析器
5.3.3 基于某个字段映射的分析
5.3.4 使用词条向量API来学习索引词条
5.4 分析器、分词器和分词过滤器
5.4.1 内置的分析器
5.4.2 分词器
5.4.3 分词过滤器
5.5 N元语法、侧边N元语法和滑动窗口
5.5.1 一元语法过滤器
5.5.2 二元语法过滤器
5.5.3 三元语法过滤器
5.5.4 设置min_gram和max_gram
5.5.5 侧边N元语法过滤器
5.5.6 N元语法的设置
5.5.7 滑动窗口分词过滤器
5.6 提取词干
5.6.1 算法提取词干
5.6.2 使用字典提取词干
5.6.3 重写分词过滤器的词干提取
5.7 小结
第6章 使用相关性进行搜索
6.1 Elasticsearch的打分机制
6.1.1 文档打分是如何运作的
6.1.2 词频
6.1.3 逆文档频率
6.1.4 Lucene评分公式
6.2 其他打分方法
Okapi BM25
6.3 boosting
6.3.1 索引期间的boosting
6.3.2 查询期间的boosting
6.3.3 跨越多个字段的查询
6.4 使用“解释”来理解文档是如何被评分的
解释一篇文档不匹配的原因
6.5 使用查询再打分来减小评分操作的性能影响
6.6 使用function_score来定制得分
6.6.1 weight函数
6.6.2 合并得分
6.6.3 field_value_factor函数
6.6.4 脚本
6.6.5 随机
6.6.6 衰减函数
6.6.7 配置选项
6.7 尝试一起使用它们吧
6.8 使用脚本来排序
6.9 字段数据
6.9.1 字段数据缓存
6.9.2 字段数据用在哪里
6.9.3 管理字段数据
6.10 小结
第7章 使用聚集来探索数据
7.1 理解聚集的具体结构
7.1.1 理解聚集请求的结构
7.1.2 运行在查询结果上的聚集
7.1.3 过滤器和聚集
7.2 度 ............

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