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Elasticsearch核心技术与实战

共100讲 · 约1000分钟
16516
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01 | 课程介绍
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02 | 内容综述及学习建议
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03 | Elasticsearch简介及其发...
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05 | Elasticsearch的安装与...
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07 | 在Docker容器中运行Elas...
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18 | Dynamic Mapping和常见...
19 | 显式Mapping设置与常见参...
20 | 多字段特性及Mapping中配...
21 | Index Template和Dynami...
22 | Elasticsearch聚合分析简...
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...
28 | 单字符串多字段查询:Dis...
29 | 单字符串多字段查询:Mult...
30 | 多语言及中文分词与检索
31 | Space Jam,一次全文搜索...
32 | 使用Search Template和In...
33 | 综合排序:Function Scor...
34 | Term&Phrase Suggester
35 | 自动补全与基于上下文的提...
36 | 配置跨集群搜索
37 | 集群分布式模型及选主与脑...
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...
42 | 排序及Doc Values&Field...
43 | 分页与遍历:From, Siz...
44 | 处理并发读写操作
45 | Bucket & Metric聚合分...
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...
49 | 对象及Nested对象
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51 | Update By Query &...
52 | Ingest Pipeline & Pa...
53 | Elasticsearch数据建模实...
54 | Elasticsearch数据建模最...
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...
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Elasticsea...
64 | 在公有云上管理与部署Elas...
65 | 生产环境常用配置与上线清...
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...
69 | 提升集群写性能
70 | 提升进群读性能
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...
74 | 一些运维的相关建议
75 | 使用Shrink与Rollover AP...
76 | 索引全生命周期管理及工具...
77 | Logstash入门及架构介绍
78 | 利用JDBC插件导入数据到El...
79 | Beats介绍
80 | 使用Index Pattern配置数...
81 | 使用Kibana Discover探索...
82 | 基本可视化组件介绍
83 | 构建Dashboard
84 | 用Monitoring和Alerting监...
85 | 用APM进行程序性能监控
86 | 用机器学习实现时序数据的...
87 | 用机器学习实现时序数据的...
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Elasticsea...
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 & Enrichm...
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...
100 | 结束语
本节摘要
展开

精选留言(5)

  • 2019-10-15
    "_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 ?
  • 2019-10-14
    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。
    展开
  • 2019-10-14
    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
            }
          ]
        }
      }
    }
    展开
  • 2019-09-21
    aggregation——分组+聚合的作用范围和排序,这些脚本的使用官网会没有?不过,我们好像没写这么复杂😁
  • 2019-08-19
    老师,这一段在官方文档哪个位置,在aggregation里面没有找到,可以提供一下么,谢谢~