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: 18 | Dynamic Mapping和常见字段类型
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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
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全部留言(36)

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 莎瓦迪卡
老师你好,想问一下怎么决定是仅用es存储还是数据库存储然后同步es上来?以及哪些数据适合用es来实现搜索功能而不用数据库查询?最后一个问题,数据库删除记录怎么同步es?

作者回复: 如果有全文搜索的需求。或者有统计分析的需求,都可以用es作为存储。数据可以在数据库里保存一份,定期同步到es中。然后对一些全文搜索的,对应es实现。 数据库和es同步可以考虑使用logstash的jdbc connector。只需要配置就可以实现增量同步。对于你说的物理删除的记录如何同步es,在logstash中不支持这个功能。但是你可以通过为数据增加isDeleted字段的方式。标记成删除状态。同步到es后 再用程序分别删除。

2019-07-09
2
10
志鑫
请问老师,mongodb同步到es,有推荐的成熟技术方案么? 老师可以介绍一下大厂,将不同数据源,不仅仅是mysql,同步数据到es都是用什么方案?谢谢! 我尝试了几个方案,都有各自的问题,最后写程序实现的 方案1 logstash-input-mongo,这个plugin最近一次更新是2017年,我在es7版本下试验失败 方案2 通过阿里的mongoshake(这是用于异地通过oplog同步mongo,不是专用于写入es的),修改mongoshake源码改变消息格式,写入kafka,在logstash-input-kafka,可行,但比较折腾 方案3 logstash-input-jdbc,需要通过mongo的aggregate方式输出,转换_id的ObjectId类型为字符串,增量同步是个问题。 方案4,手写代码,用的golang,设置seed,然后读mongo游标方式,bulk写入es。 这件事,我研究了一周,最后放弃前3个方案,改为手写代码,代码量也不大。 老师可以介绍一下大厂,将不同数据源,不仅仅是mysql,同步数据到es都是用什么方案?谢谢!

作者回复: 谢谢你的分享。每个方案都各有利弊。我们这里通过先写入kafka以及自己写代码实现的相对更多一些。

2019-11-16
8
5
Pengzhi
老师,您好,我在验证dynamic mapping的时候发现,如果把dynamic改为false后,做_search的quary操作,如果是要match新加的字段是match不到的,但是如果是用match_all是可以查出来的。

作者回复: 设置为false,会存储在source中。但是不支持对这个字段的搜索。 match_all是查出全部。更准的说是获取全部文档。所以,你的测试是正确的

2019-07-24
3
5
石头剪刀布
老师好。 首先想说,kibana Dev tools可以使用 # 开头来注释,这样就不会像老师使用 // 来注释但是报错了。 然后,如果mapping的dynamic设置成了false,然后新写了字段数据进来,可以使用更改mapping使用update by query来使得新增的字段重新被索引https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-update-by-query.html#picking-up-a-new-property

作者回复: 嗯,关于注释,我的repo里之前已经改成了# 第二个,你的理解完全正确,谢谢你的comments

2019-08-29
3
霍云Obsidian
老师,是只有字符串文本字段进行倒排索引,还是像数值型 日期类型 都有倒排索引

作者回复: 只要index设置成true就有。设置成false,就无法被搜索。 text会分词,其它的不做分词处理而已。

2019-08-03
2
2
小鱼
老师,请问mapping中keywod的子field是用来干什么的?

作者回复: 可用来做term查询的精确匹配或者是用来做terms aggregation

2019-07-07
2
wangdexing
我看了什么是mapping定义 部分 "一个Mapping属于一个索引的Type 每个文档都属于一个Type 一个Type有一个Mapping定义" 我感觉 es7.0 以前 没有废弃Type的时候 index 是不是对应的是数据库的database,Type对应的是table 不知道理解的对不对。 还有 被索引的字段 是不是一定在mapping中,在mapping中的字段可以设置成不被索引.

作者回复: 理解正确

2019-07-19
1
清风
es做数据同步搭配什么比较好呢

作者回复: 可以考虑logstash

2019-07-10
1
这题忒难
老师,您好,,这个课程Demo,我怎么打不开了,提示404.

作者回复: 是github的文件无法找到?

2019-12-02
3
MAX
老师,mapping会吧JSON文档映射成Lucene所需的扁平格式是什么意思呢?主要是不理解 Lucene所需的扁平格式。是指什么格式?

作者回复: 扁平指的是不像json那样 具有层级结构

2019-09-14
2
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