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: 42 | 排序及Doc Values&Fielddata
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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(7)

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yu
请问doc_values从打开变为关闭,需要重建索引么。已经建好了的,之后再设为关闭状态,是不是关闭之前的还在磁盘里。

作者回复: doc vaues是在创建时所产生,默认打开,关闭后可以对老的数据进行query then update的操作,更新索引

2019-08-14
三木禾
老师,能否明确说一下, search after 是如何解决深度分页的? 查询 990-1000,size=10 通过唯一排序值进行定位,是定谁的位, 能否从query +fetch 的角度详细阐述一下search after执行流程? 我觉得这节课特别含糊,就是照ppt念的
2019-08-10
8
12
ES的排序功能,支持单字段和多字段排序,版本不同实现上也有所差异,1.x之前是是字段数据排序,在jvm堆内存中搞,2.x之后是在磁盘上高。 发现评论越来越少啦!是都看不评论,还是还没看!😀我是简单会用,其原理都不懂,所以,必须加紧时间,时间不等人呀!
2019-09-21
3
抱团团长
请问老师,在查询时docvalue_fields指定一些字段,会在每个返回结果中多出一个feilds字段,里面包含之前指定字段的指。但是有个问题,为什么要用docvalue_fields,他能解决什么问题呢?是能提高效率吗? GET /_search { "query" : { "match_all": {} }, "docvalue_fields" : [ "my_ip_field", { "field": "my_keyword_field" }, { "field": "my_date_field", "format": "epoch_millis" } ] }
2019-09-23
2
yu
还有个问题,已经建好的索引,想去关闭会报错,应该怎样更新mapping正确关闭doc_values呢? 报错信息:Mapper for [demo1.raw] conflicts with existing mapping in other types:\n[mapper [demo1.raw] has different [doc_values] values] dsl语句: PUT xxxx/_mapping/_doc { "properties": { "demo1": { "type":"text", "fields": { "raw": { "type":"keyword", "doc_values":false } } } } } 现在的mapping: { "fapiao-20180703": { "mappings": { "fapiao": { "properties": { "demo1": { "type": "text", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } } } } } }
2019-08-14
2
1
鑫哥
有人说Doc Values就是正排索引,这个说法是对的吗
2023-02-01
HarryDu
老师,咨询下针对索引创建有什么标准建议吗?比如我是按一个环境一个索引还是按系统来建?按环境日志量太大,按系统建关联搜索又不好!
2021-06-21
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