Elasticsearch 核心技术与实战
阮一鸣
eBay Pronto 平台技术负责人
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课程目录
已完结/共 100 讲
第八章:保护你的数据 (3讲)
第十一章:索引生命周期管理 (2讲)
第十二章:用Logstash和Beats构建数据管道 (3讲)
第十三章:用Kibana进行数据可视化分析 (4讲)
实战1:电影搜索服务 (3讲)
实战2:Stackoverflow用户调查问卷分析 (3讲)
备战:Elastic认证 (5讲)
Elasticsearch 核心技术与实战
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当前播放: 17 | Query String&Simple Query String查询
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01 | 课程介绍
02 | 内容综述及学习建议
03 | Elasticsearch简介及其发展历史
04 | Elastic Stack家族成员及其应用场景
05 | Elasticsearch的安装与简单配置
06 | Kibana的安装与界面快速浏览
07 | 在Docker容器中运行Elasticsearch Kibana和Cerebro
08 | Logstash安装与导入数据
09 | 基本概念:索引、文档和REST API
10 | 基本概念:节点、集群、分片及副本
11 | 文档的基本CRUD与批量操作
12 | 倒排索引介绍
13 | 通过Analyzer进行分词
14 | Search API概览
15 | URI Search详解
16 | Request Body与Query DSL简介
17 | Query String&Simple Query String查询
18 | Dynamic Mapping和常见字段类型
19 | 显式Mapping设置与常见参数介绍
20 | 多字段特性及Mapping中配置自定义Analyzer
21 | Index Template和Dynamic Template
22 | Elasticsearch聚合分析简介
23 | 第一部分总结
24 | 基于词项和基于全文的搜索
25 | 结构化搜索
26 | 搜索的相关性算分
27 | Query&Filtering与多字符串多字段查询
28 | 单字符串多字段查询:Dis Max Query
29 | 单字符串多字段查询:Multi Match
30 | 多语言及中文分词与检索
31 | Space Jam,一次全文搜索的实例
32 | 使用Search Template和Index Alias查询
33 | 综合排序:Function Score Query优化算分
34 | Term&Phrase Suggester
35 | 自动补全与基于上下文的提示
36 | 配置跨集群搜索
37 | 集群分布式模型及选主与脑裂问题
38 | 分片与集群的故障转移
39 | 文档分布式存储
40 | 分片及其生命周期
41 | 剖析分布式查询及相关性算分
42 | 排序及Doc Values&Fielddata
43 | 分页与遍历:From, Size, Search After & Scroll API
44 | 处理并发读写操作
45 | Bucket & Metric聚合分析及嵌套聚合
46 | Pipeline聚合分析
47 | 作用范围与排序
48 | 聚合分析的原理及精准度问题
49 | 对象及Nested对象
50 | 文档的父子关系
51 | Update By Query & Reindex API
52 | Ingest Pipeline & Painless Script
53 | Elasticsearch数据建模实例
54 | Elasticsearch数据建模最佳实践
55 | 第二部分总结回顾
56 | 集群身份认证与用户鉴权
57 | 集群内部安全通信
58 | 集群与外部间的安全通信
59 | 常见的集群部署方式
60 | Hot & Warm架构与Shard Filtering
61 | 分片设计及管理
62 | 如何对集群进行容量规划
63 | 在私有云上管理Elasticsearch集群的一些方法
64 | 在公有云上管理与部署Elasticsearch集群
65 | 生产环境常用配置与上线清单
66 | 监控Elasticsearch集群
67 | 诊断集群的潜在问题
68 | 解决集群Yellow与Red的问题
69 | 提升集群写性能
70 | 提升集群读性能
71 | 集群压力测试
72 | 段合并优化及注意事项
73 | 缓存及使用Breaker限制内存使用
74 | 一些运维的相关建议
75 | 使用Shrink与Rollover API有效管理时间序列索引
76 | 索引全生命周期管理及工具介绍
77 | Logstash入门及架构介绍
78 | 利用JDBC插件导入数据到Elasticsearch
79 | Beats介绍
80 | 使用Index Pattern配置数据
81 | 使用Kibana Discover探索数据
82 | 基本可视化组件介绍
83 | 构建Dashboard
84 | 用Monitoring和Alerting监控Elasticsearch集群
85 | 用APM进行程序性能监控
86 | 用机器学习实现时序数据的异常检测(上)
87 | 用机器学习实现时序数据的异常检测(下)
88 | 用ELK进行日志管理
89 | 用Canvas做数据演示
90 | 项目需求分析及架构设计
91 | 将电影数据导入Elasticsearch
92 | 搭建你的电影搜索服务
93 | 需求分析及架构设计
94 | 数据Extract & Enrichment
95 | 构建Insights Dashboard
96 | Elastic认证介绍
97 | 考点梳理
98 | 集群数据备份
99 | 基于Java和Elasticseach构建应用
100 | 结课测试&结束语
本节摘要
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全部留言(21)

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小鱼
老师,你好,请问下,之前的demo中,为什么在一台机器上启动多个ES实例不需要设置为不同的端口?多个9200不冲突吗?

作者回复: dev 模式下,不写,会自动在一个区间内选择一个。你也可以指定端口启动

2019-07-05
4
10
小吴同学
老师, 我没太明白 这个query String 和 query match 有什么区别,在什么特定的场景下用?

作者回复: 其实在kibana的dev tool和自己编写程序时,query match的更为常见。query string只需要大概了解。方便在浏览器地址栏里调用,或者是在kibana的ui里就行查询

2020-03-17
4
水如天
老师,你好。我们的es的mapping大概有17w字段左右,es团队建议我们对其使用nest结构进行分组,说可以加快查找效率,请问是什么原理?

作者回复: 我不知道具体得上下文, 1.动态字段,如果是字段过多,会导致meta信息膨胀,在集群内传输,导致性能问题 2. 我猜是让你吧数据放到一个inne object中,使用key value的方式存储,因为会有一对多的关系,所以需要用nested object 确保查询能返回预期的结果

2019-07-05
2
4
恰饭哒
{ "query": { "query_string" : { "fields" : ["demograph_tags", "interest_tags"], "query" : "((Elder AND woman) AND service) and (edu AND health AND society and sports AND food and lifestyle AND finance)" } }, "from": 9000, "size": 200 } 和java api调用的返回的结果不一样为什么呢 MultiMatchQueryBuilder multiMatchQueryBuilder = QueryBuilders.multiMatchQuery("((Elder AND woman) AND service) and (edu AND health AND society and sports AND food and lifestyle AND finance)");

作者回复: 我没有看java类库,不知道这个multi match query是干什么用的。你需要查一下他对应的使用场景,看看使用是否正确。从名字上看对应的ES dsl里的multi fiels query。你需要查一下相关的算分策略如何进行配置。后续有讲解的。 对于你上面的查询,我有两个小建议,第一,能用DSL query 提供的查询,就尽可能少用lucene query。第二,你的查询from sizie的数字上显示分页比较深,可能会有潜在问题,搜索引擎中尽量少深度分页。

2019-07-12
3
3
码农Kevin亮
请问老师,课上演示的JSON脚本全是手工输入的吗?有没有一些工具辅助生成,比如可以辅助输入一些引号括号冒号,以及有些指令提示?

作者回复: 使用kibana的 dev tool 有代码的提示和自动完成的,我就是基于dev tool学的,不是一个个字符敲出来的。你可以研究一下dev tool里的一些快捷键

2019-09-24
2
℡人见人爱浩然君゜
老师你好: 我们学习了query match 和query string 那么请问我们什么时候使用query match? 什么时候使用query string呢? query string 和query match的在那种场景使用比较好?

作者回复: query string只是给大家简单介绍一下。实际工作中 query match用的更加多一些。query string的好处就是比较容易在浏览器中直接运行

2019-10-25
1
无笔秀才
老师你好,{ "size":10, "_source":[ "pools", "Cmsid", "Tag_names", "A_title" ], "query":{ "bool":{ "must":[ { "query_string":{ "default_field":"A_title", "query":"安踏 OR (安踏 AND 做空)" } } ] } } } 有这种符合预期的 "A_title": "做大业绩!安踏体育遭浑水做空" 还有这种不符合预期的。 "A_title": "安分守己踏踏实实做人才重要!" "A_title": "房子空间小,做踏踏米" 这种情况该怎么办?

作者回复: 你的这个需求应该引入一个好的分词器即可。 建议听一下后续的中文分词器。只要能分词成安踏和安踏体育,榻榻米和踏踏实实就不会被查询到。默认分词器会按中文的字进行切分,导致查询到了很多无关的内容

2019-07-17
1
jaynnay
query_string和simple query string有什么使用场景吗,感觉query就够了,不是很理解后面两张query的实际用途,仅仅是为了简化查询吗

作者回复: 后面两个使用确实不算很多。如果很熟悉lucene的查询语法,你可以使用它。 否则,我们会更多的使用es提供的query dsl

2019-07-15
1
zj
有哪几种查询方式呢?有点摸不着了

作者回复: 查询分URI查询和DSL查询两大类。 用DSL查询比较多。DSL查询有分term query,match query和一些复合查询。会在第二部分讲解

2019-07-12
1
GavinShang
老师好,query query_string simple_query_string 三者有什么区别 或者使用场景 ,后两者是否都能用第一个代替,如果能,后面两个有啥特别的吗。感谢老师分享

作者回复: 后面的灵活性降低了,但是更容易写。第一种灵活性最大,但是容易出错

2019-07-11
2
1
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