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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当前播放: 92 | 搭建你的电影搜索服务
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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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WING
谢谢老师的回答,继续上一个问题。老师在上一个问题中说能做分页,跳页,只是文档数量大时性能有问题。解决这个性能问题有什么方法吗?像某东某宝他们的商品搜索结果的分页跳页都很快,他们是如何解决这个性能问题的,老师能讲解一下吗?万分感谢

作者回复: 我记得我有在一节课程中演示过google的深度分页,当你在url里面构造一个页数很大的值。google是会直接报错的。 一般情况下,你搜索一个关键词,在京东淘宝上你也不会去查看几百页以后的内容。一般用户只会关心相关性高的前几页(最多前几十页吧)所以只要不是很大的from数值就不会有大的问题。所以性能不会有问题。 如果你必须持续的将内容读取,数据量又很大。可以了解一下scroll API,我在某节视频中也有相关的介绍。

2020-02-16
WING
老师,我看到老师在介绍app search那一小节里,有一幅图是有分页的(有count,有跳页),这个是怎么实现的,老师能讲解一下吗?因为网上看到很多文章说elasticsearch做count,跳页这种深度分页有很大的性能问题。另外我看京东商城的搜索也是可以对结果集进行复杂的排序,分页,跳页。老师能否讲解一下这个原理?

作者回复: 分页的思路和数据库的分页是一样的。算出文档总数,然后再设置每一页现实的文档总数,然后就是按照所在的页码下标去做显示。 api中你可以通过设置from和size来指定你的query。 不是说不能做分页,而是说如果结果集很大,显示页数太多的数据。可能会性能不好。

2020-02-12
Geek_mengban
视频中,在app search后台提升指定两篇电影的相关度,原理是啥?
2021-09-07
1
cicoding
java集成的demo就好了
2019-12-29
1
十一点就贼困
老师好 我想问个关于Reference UI的问题 我看Reference UI默认的是模糊查询,但我实际使用时想用term查询,请问应该在哪里可以设置或者在哪里改写代码呢?
2020-03-15
tomws
demo中的提升算分 实际在es后面是按什么实现的?
2019-10-22
1
Cybertrunk
哇,都没人了吗?这么好玩的东东,竟然没人关注。
2019-10-18
1
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