Elasticsearch 核心技术与实战
阮一鸣
eBay Pronto 平台技术负责人
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新⼈⾸单¥68
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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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(12)

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Geek__风雨
1、query和filter,是先选定数据范围,在聚合桶; 2、post_filter对聚合桶没影响,桶是全部返回,只对查询结果进行过滤返回 3、global的作用是覆盖掉query的查询作用
2020-05-09
15
喻茂
post_filter 有点像mysql中的having
2021-05-30
1
Cybertrunk
Post_filter那个例子没达到预期的结果啊?并没有把Dev Manager作为一个单独的桶返回。从Query的Result看,post_filter 没起作用。 # query: POST employees/_search { "size": 0, "aggs": { "job_cnt": { "terms": { "field": "job.keyword" } } }, "post_filter": { "match": { "job.keyword" : "Dev Manager" } } } #Result { "took" : 1, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 0, "relation" : "eq" }, "max_score" : null, "hits" : [ ] }, "aggregations" : { "job_cnt" : { "doc_count_error_upper_bound" : 0, "sum_other_doc_count" : 0, "buckets" : [ { "key" : "Java Programmer", "doc_count" : 7 }, { "key" : "Javascript Programmer", "doc_count" : 4 }, { "key" : "QA", "doc_count" : 3 }, { "key" : "DBA", "doc_count" : 2 }, { "key" : "Web Designer", "doc_count" : 2 }, { "key" : "Dev Manager", "doc_count" : 1 }, { "key" : "Product Manager", "doc_count" : 1 } ] } } }
2019-10-14
1
1
黄在在同学
老师,如果想过滤 composite 聚合 的数据,有办法处理吗? 课程上为啥没讲composite 聚合?
2021-11-01
小狐狸的帽子
java api默认的AggregationBuilders.terms(“by_age”).field("age")自动拼接了order里面的_key节点 报错怎么办啊 "reason": { "type": "aggregation_execution_exception", "reason": "Invalid term-aggregator order path [_key]. Unknown aggregation [_key]" } "aggregations": { "by_ age": { "terms": { "field": "age", "size": 10, "min_doc_count": 1, "shard_min_doc_count": 0, "show_term_doc_count_error": false, "order": [{ "_count": "desc" }, { "_key": "asc" }] }, "aggregations": { "age_sum ": { "sum": { "field": "age" } } } } }
2020-09-08
海盗船长
请问老师,在使用聚合的情况下,什么时候使用query,什么时候使用filter?
2020-06-01
1
喵喵喵
打卡~
2020-04-19
Geek_10ef4d
学到了很多 谢谢
2020-04-02
Cybertrunk
"_key" 和 "_count" 是什么形式的操作,感觉很骚啊 ?用于指代结果集中的 key 和 doc_count吗 ?
2019-10-15
3
Cybertrunk
现在留言不是实时发布了吗? 刚刚留言说有问题,现在原因找到了,多加个一个size: 0,。但是发现这个聚合很没有意思,用下面简单的query就能达到同样效果。 # query GET employees/_search { "query": { "match": { "job.keyword": "Dev Manager" } } } # result { "took" : 2, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 2, "relation" : "eq" }, "max_score" : 2.1747518, "hits" : [ { "_index" : "employees", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_score" : 2.1747518, "_source" : { "name" : "Underwood", "age" : 41, "job" : "Dev Manager", "gender" : "male", "salary" : 50000 } }, { "_index" : "employees", "_type" : "_doc", "_id" : "21", "_score" : 2.1747518, "_source" : { "name" : "Underwood2", "age" : 42, "job" : "Dev Manager", "gender" : "male", "salary" : 60000 } } ] } } 我期望达到的效果是:结果中只有"Dev Manager"job类型的,按terms分桶的数据。 比如: { "key" : "Dev Manager", "doc_count" : 1 } 这个才是我期望的聚合后再对结果进行post_filter的效果,相当于对结果集再做处理,但不知道ES是不是这样设计的。或者应该用pipeline达到我想要的结果。
2019-10-14
1
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