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[美] 拉斐尔·酷奇 等 著，张世武 译

图书标签:

• Elasticsearch
• 搜索
• 全文检索
• 分布式
• 数据分析
• 索引
• 集群
• 开发
• 实战
• 性能优化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111524168

版次：1

商品编码：11857434

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 云计算与虚拟化技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：250

编辑推荐

　　

　　资深软件开发专家、架构师撰写，系统且深入阐释ElasticSearch涉及的工具、方法、原则和实践

　　深入剖析ElasticSearch应用过程中遇到的各个层面的问题，涉及分布式索引机制、系统监控及性能优化、用户体验改善、Java API应用，以及自定义插件开发

内容简介

　　

　　资深软件开发专家、架构师撰写，系统且深入阐释ElasticSearch涉及的工具、方法、原则和实践，深入剖析ElasticSearch应用过程中遇到的各个层面的问题，涉及分布式索引机制、系统监控及性能优化、用户体验改善、Java API应用，以及自定义插件开发等，能为工程师与架构师快速提高ElasticSearch水平提供有效指导。

　　本书共9章，第1章介绍Apache Lucene的工作方式、ElasticSearch的基本概念以及ElasticSearch的工作机制；第2章描述Lucene评分机制、如何进行查询重写，以及ElasticSearch的批处理API和如何使用过滤器来优化查询；第3章描述如何修改Lucene评分，如何使用不同的倒排索引格式来改变索引字段的结构；第4章阐述如何选择恰当的索引分片、路由工作机制、索引分片机制；第5章介绍如何为具体应用选择正确的目录实现，同时阐述发现、网关、恢复模块及其配置方式，以及调优ElasticSearch的缓存机制；第6章介绍JVM垃圾收集的工作原理、重要性以及如何调优；第7章介绍帮助修正查询中的拼写错误以及构建高效的自动完成机制——查询建议，还展示如何通过使用不同查询类型和ElasticSearch的其他功能来提高查询相关性；第8章重点阐释ElasticSearch的JAVA API；第9章通过演示如何开发你自己的河流和语言处理插件来介绍ElasticSearch的插件开发。

作者简介

　　Rafa· Ku，资深软件开发专家，现任Sematext集团公司咨询专家及软件工程师。他专注于Apache Lucene、Solr、ElasticSearch、Hadoop stack等开源技术，拥有超过11年的软件研发经验。他还是solr.pl网站的联合创始人，该网站致力于帮助人们解决Solr、Lucene的相关问题。

　　Marek Rogozińskis，资深软件架构师和咨询师，拥有超过10年的行业从业经验，专注基于开源搜索引擎（如Solr、ElasticSearch等）的解决方案及大数据分析技术（如Hadoop、HBase、Twitter Storm等）。他是solr.pl网站的联合创始人，除本书外，还著有《ElasticSearch Server》。

精彩书评

　　

　　ElasticSearch是一个优秀的开源分布式搜索引擎，同时有良好的社区和商业支持。对于中小型的垂直搜索引擎，ElasticSearch是一个不错的选择。本书是一本ElasticSearch的进阶教材，深入剖析DSL、索引控制、分布式实现、系统运维等高级内容，特别适合深入研究ElasticSearch。

　　—— 徐川　明星衣橱CTO，前雅虎高级工程师
　　
　　

　　ElasticSearch的出现，让开源搜索产品真正进入分布式时代。本书是一本不可多得的关于ElasticSearch的著作，既对ElasticSearch的全文索引、IR模型、分布式机制有深入剖析，又有生动翔实的示例，能帮助读者快速提升在该领域的技术水平。

　　—— 高剑林　腾讯（架构平台部）资深技术专家
　　
　　

　　除了用于搜索，ElasticSearch也是日志存储、离线数据分析挖掘的利器。本书深入浅出，案例丰富，在信息检索模型、准实时搜索、分布式架构、系统优化等诸多方面都有精彩的论述。

　　—— 李伟博士　微软（bing）数据挖掘组高级工程师
　　
　　

　　很高兴看到《Mastering ElasticSearch》中文版面市，本书对ElasticSearch的分布式系统架构、系统调优有较深入的探讨，是一本进阶的好读物，其中一些系统设计思维对于文件系统研发人员也是有所裨益的。

　　—— 许加强　前IBM(GPFS)资深工程师
　　
　　

　　尽管ElasticSearch是一个开源搜索产品，它在百度也被广泛应用。目前已经覆盖到20多个业务线。这本书针对性较强，既不乏典型实例，也有一定的理论深度。非常适合进阶用户阅读。

　　—— 陈铁兵　百度网页搜索部高级工程师

目录

译者序
前言
致谢
作者简介
评审者简介
第1章　ElasticSearch简介1
1.1　Apache Lucene简介1
1.1.1　熟悉Lucene2
1.1.2　Lucene的总体架构2
1.1.3　分析你的数据3
1.1.4　Lucene查询语言4
1.2　ElasticSearch简介6
1.2.1　ElasticSearch的基本概念7
1.2.2　ElasticSearch架构背后的关键概念8
1.2.3　ElasticSearch的工作流程9
1.3　小结13
第2章　查询DSL进阶14
2.1　Apache Lucene默认评分公式解释14
2.1.1　何时文档被匹配上15
2.1.2　TF/IDF评分公式15
2.1.3　ElasticSearch如何看评分16
2.2　查询改写17
2.2.1　前缀查询范例17
2.2.2　回顾Apache Lucene19
2.2.3　查询改写的属性20
2.3　二次评分21
2.3.1　理解二次评分21
2.3.2　范例数据21
2.3.3　查询22
2.3.4　二次评分查询的结构22
2.3.5　二次评分参数配置23
2.3.6　小结24
2.4　批量操作24
2.4.1　批量取24
2.4.2　批量查询26
2.5　排序27
2.5.1　基于多值字段的排序28
2.5.2　基于多值geo字段的排序28
2.5.3　基于嵌套对象的排序30
2.6　数据更新API31
2.6.1　简单字段更新31
2.6.2　使用脚本按条件更新32
2.6.3　使用更新 API创建或删除文档33
2.7　使用过滤器优化查询33
2.7.1　过滤器与缓存34
2.7.2　词项查找过滤器36
2.8　ElasticSearch切面机制中的过滤器与作用域40
2.8.1　范例数据40
2.8.2　切面计算和过滤41
2.8.3　过滤器作为查询的一部分42
2.8.4　切面过滤器44
2.8.5　全局作用域45
2.9　小结47
第3章　底层索引控制48
3.1　改变Apache Lucene的评分方式48
3.1.1　可用的相似度模型49
3.1.2　为每字段配置相似度模型49
3.2　相似度模型配置50
3.2.1　选择默认的相似度模型51
3.2.2　配置被选用的相似度模型52
3.3　使用编解码器53
3.3.1　简单使用范例53
3.3.2　工作原理解释54
3.3.3　可用的倒排表格式55
3.3.4　配置编解码器56
3.4　准实时、提交、更新及事务日志58
3.4.1　索引更新及更新提交59
3.4.2　事务日志60
3.4.3　准实时读取62
3.5　深入理解数据处理62
3.5.1　输入并不总是进行文本分析62
3.5.2　范例的使用65
3.5.3　索引期更换分词器67
3.5.4　搜索时更换分析器68
3.5.5　陷阱与默认分析68
3.6　控制索引合并68
3.6.1　选择正确的合并策略69
3.6.2　合并策略配置70
3.6.3　调度72
3.7　小结73
第4章　分布式索引架构74
4.1　选择合适的分片和副本数74
4.1.1　分片和过度分配75
4.1.2　一个过度分配的正面例子75
4.1.3　多分片与多索引76
4.1.4　副本76
4.2　路由76
4.2.1　分片和数据77
4.2.2　测试路由功能77
4.2.3　索引时使用路由80
4.2.4　别名83
4.2.5　多个路由值83
4.3　调整默认的分片分配行为84
4.3.1　分片分配器简介84
4.3.2　even_shard 分片分配器84
4.3.3　balanced分片分配器85
4.3.4　自定义分片分配器85
4.3.5　裁决者86
4.4　调整分片分配88
4.4.1　部署意识89
4.4.2　过滤91
4.4.3　运行时更新分配策略92
4.4.4　确定每个节点允许的总分片数93
4.4.5　更多的分片分配属性96
4.5　查询执行偏好97
4.6　应用我们的知识99
4.6.1　基本假定99
4.6.2　配置100
4.6.3　变化来了104
4.7　小结105
第5章　管理ElasticSearch106
5.1　选择正确的目录实现-存储模块106
5.2　发现模块的配置109
5.2.1　Zen发现109
5.2.2　亚马逊EC2发现111
5.2.3　本地网关114
5.2.4　恢复配置115
5.3　索引段统计116
5.3.1　segments API简介116
5.3.2　索引段信息的可视化118
5.4　理解ElasticSearch缓存119
5.4.1　过滤器缓存119
5.4.2　字段数据缓存121
5.4.3　清除缓存126
5.5　小结127
第6章　故障处理129
6.1　了解垃圾回收器129
6.1.1　Java内存130
6.1.2　处理垃圾回收问题131
6.1.3　在类UNIX系统中避免内存交换135
6.2　关于I/O调节136
6.2.1　控制IO节流136
6.2.2　配置136
6.3　用预热器提升查询速度138
6.3.1　为什么使用预热器138
6.3.2　操作预热器138
6.3.3　测试预热器141
6.4　热点线程144
6.4.1　澄清热点线程API的用法误区145
6.4.2　热点线程API的响应信息145
6.5　现实场景146
6.5.1　越来越差的性能146
6.5.2　混杂的环境和负载不平衡148
6.5.3　我的服务器出故障了149
6.6　小结150
第7章　改善用户搜索体验151
7.1　改正用户拼写错误151
7.1.1　测试数据152
7.1.2　深入技术细节152
7.1.3　completion suggester168
7.2　改善查询相关性172
7.2.1　数据172
7.2.2　改善相关性的探索之旅174
7.3　小结188
第8章　ElasticSearch Java API189
8.1　ElasticSearch Java API简介189
8.2　代码190
8.3　连接到集群191
8.3.1　成为ElasticSearch节点191
8.3.2　使用传输机连接方式192
8.3.3　选择合适的连接方式193
8.4　API剖析194
8.5　CRUD操作195
8.5.1　读取文档195
8.5.2　索引文档197
8.5.3　更新文档199
8.5.4　删除文档201
8.6　ElasticSearch查询203
8.6.1　准备查询请求203
8.6.2　构造查询203
8.6.3　分页206
8.6.4　排序207
8.6.5　过滤207
8.6.6　切面计算208
8.6.7　高亮209
8.6.8　查询建议209
8.6.9　计数210
8.6.10　滚动211
8.7　批量执行多个操作211
8.7.1　批量操作211
8.7.2　根据查询删除文档212
8.7.3　Multi GET212
8.7.4　Multi Search212
8.8　Percolator213
8.9　explain API214
8.10　构造JSON格式的查询和文档214
8.11　管理API216
8.11.1　集群管理API216
8.11.2　索引管理API219
8.12　小结226
第9章　开发ElasticSearch插件227
9.1　建立Apache Maven项目结构227
9.1.1　了解基本知识228
9.1.2　Maven Java项目的结构228
9.1.3　POM的理念228
9.1.4　运行构建过程229
9.1.5　引入Maven装配插件230
9.2　创建一个自定义river插件232
9.2.1　实现细节232
9.2.2　测试river238
9.3　创建自定义分析插件240
9.3.1　实现细节240
9.3.2　测试自定义分析插件247
9.4　小结249

前言/序言

　　欢迎来到ElasticSearch的世界。通过阅读本书，我们将带你接触与ElasticSearch紧密相关的各种话题。本书会从介绍Apache Lucene及ElasticSearch的基本概念开始。即使读者熟悉这些知识，简略的介绍也是很有必要的，掌握背景知识对于全面理解集群构建、索引文档、搜索这些操作背后到底发生了什么至关重要。

　　之后，读者将学习Lucene的评分过程是如何工作的，如何影响评分，以及如何让ElasticSearch选择不同的评分算法。本书也将介绍什么是查询重写以及进行查询重写的原因。除此之外，本书还将介绍如何修改查询来影响ElasticSearch的缓存功能以及如何最大限度地使用缓存。

　　接着你将学习索引控制的相关知识：如何通过设置不同的倒排表格式（posting format）来改变索引字段的写入模式；索引的段合并机制和段合并的重要性，以及如何调整段合并来适应应用场景；深入探讨索引分片（shard）的分配机制、路由机制，以及当数据量、查询量日渐增长时的应对策略。

　　当然本书也不会遗漏垃圾收集的相关内容，包括垃圾收集的工作原理、触发时间以及如何调整垃圾收集的行为。此外，本书也将涉及ElasticSearch状态诊断的介绍，例如，描述系统段合并状况，ElasticSearch在高级API背后是如何工作以及如何限制I/O操作的。然而，本书并不仅限于讨论ElasticSearch的底层机制，同时也涵盖了如何改进用户搜索体验，例如处理拼写检查，高效地输入自动提示以及如何改进查询等内容。

　　除了前面介绍的那些，本书还将指导读者熟悉ElasticSearch的Java API，并演示它的使用方法，其中不仅包含CRUD（增删查改）等基本功能，同时也包含集群、索引的维护与操作等高级功能。最后，读者将通过开发一个用于数据索引的自定义river插件，以及一个在检索期和索引期用于数据分析的自定义分析插件来深入了解ElasticSearch的扩展机制。

　　本书主要内容第1章介绍Apache Lucene的工作方式，以及ElasticSearch的基本概念，并演示Elastic-Search的内部工作机制。

　　第2章描述Lucene评分过程是如何工作的，为什么要进行查询重写，以及查询二次评分（rescore）是如何工作的。除此之外，还将介绍ElasticSearch的批处理API，以及如何使用过滤器（filter）来优化查询。

　　第3章描述如何修改Lucene评分，并使用不同的倒排索引格式来改变索引字段的结构。此外还会介绍ElasticSearch的准实时搜索和索引，事务日志的使用，理解索引的段合并以及如何调整段合并来适应应用场景。

　　第4章介绍以下技术：如何选择恰当的索引分片及复制（replicas）数量，路由是如何工作的，索引分片机制是如何工作的以及如何影响分片行为。同时还介绍ElasticSearch如何进行系统初始配置，以及当数据量和查询量急剧增长时如何调整系统配置。

　　第5章介绍如何为具体应用选择正确的目录（directory）实现，什么是发现（Discovery）、网关（Gateway）、恢复（Recovery）模块，如何配置这些模块，以及有哪些令人困扰的疑难点。最后介绍如何通过ElasticSearch来查看索引段信息，以及如何进行ElasticSearch缓存机制的调优。

　　第6章介绍JVM垃圾收集的工作原理和重要意义，以及如何对它进行调优。同时还介绍如何控制ElasticSearch的I/O操作数量，什么是预热器（warmer）以及如何使用它，最后介绍如何诊断ElasticSearch中的问题。

　　第7章介绍查询建议（suggester），它能帮助修正查询中的拼写错误以及构建高效的自动完成（autocomplete）机制。除此之外，将通过实际的案例展示如何使用不同查询类型和ElasticSearch的其他功能来提高查询相关性。

　　第8章覆盖ElasticSearch的Java API，不仅包括一些基本API，诸如连接到ElasticSearch集群、单条索引或批量索引、检索文档等，而且涵盖ElasticSearch暴露的一些用于控制集群的API。

　　第9章通过演示如何开发你自己的河流（river）和语言处理（language）插件来介绍ElasticSearch的插件开发。

　　阅读本书的必备资源本书基于ElasticSearch 0.90.x版本，所有范例代码均能在该版本下正常运行。除此之外，读者需要一个能发送HTTP请求的命令行工具，如curl，该工具在绝大多数操作系统上是可用的。请记住，本书的所有范例都使用了curl，如果读者想使用其他工具，请注意检查请求的格式从而保证所选择的工具能正确解析它。

　　除此之外，为了运行第8章和第9章的范例，要求已安装JDK，并且需要一个编辑器来开发相关代码（或者类似Eclipse的Java IDE）。书中这两章都使用Apache Maven进行代码的管理与构建。

　　本书的目标读者本书的目标读者是那些虽然熟悉ElasticSearch基本概念但又想深入了解其本身，同时也对Apache Lucene、JVM垃圾收集感兴趣的ElasticSearch用户和发烧友。除此之外，想了解如何改进查询相关性，如何使用ElasticSearch Java API，如何编写自定义插件的读者，也会发现本书的趣味性和实用性。

　　如果你是ElasticSearch的初学者，对查询和索引这些基本概念都不熟悉，那么你会发现本书的绝大多数章节难以理解，因为这些内容假定读者已经具备了相关背景知识。这种情况下，建议参考Packt出版社上一本关于ElasticSearch的图书《ElasticSearch Server》。

　　客户支持亲爱的读者，请随时浏览http://www.elasticsearchserverbook.com，这里列出了本书最新的勘误表，以及相关的扩展阅读。

　　范例代码下载如果读者通过http://www.packtpub.com账号购买了Packt图书，可直接在本网站下载范例代码。如果你采用了其他购买方式，可登录http://www.packtpub.com/support并注册账号，我们将通过E-mail将代码发送给你。

　　Acknowledgements 致　　谢Rafa Ku的致谢本书正是我在完成《ElasticSearch Server》一书以后的下一个写作目标。幸运的是，我顺利实现了这个目标。我并不想逐一介绍所有主题，而是精选了一部分来阐述和分享我所了解的知识。与《ElasticSearch Server》类似，我也不会在本书中囊括所有的主题，毕竟很多小细节并不是那么重要（这依赖具体的使用案例），因此会忽略这部分内容。尽管如此，我还是希望读者能轻松获取所有ElasticSearch、Apache Lucene的相关知识细节，并能轻松快速地掌握感兴趣的知识。

　　在此，我想感谢我的家庭，我在电脑屏幕前全身心投入本书写作的那些日日夜夜里，他们表现出极大的耐心，他们是我最坚强的后盾。

　　同样也要感谢Sematext所有的同事，尤其是Otis，感谢他为我付出时间，并让我深刻认识到Sematext是一个非常适合我的公司。

　　最后，非常诚挚地感谢所有ElasticSearch、Lucene项目的创建者和开发者，感谢他们杰出的工作和对开源项目的热情。没有他们，就没有本书的诞生，没有他们，开源搜索引擎就不会有现在这种活力。再次感谢！

　　Marek Rogoziński的致谢像往常一样，撰写本书是件非常艰巨的任务。这本书不仅涉及更多的高级话题，同时ElasticSearch的代码也在随时改进。ElasticSearch的开发速度并不会变缓，可以毫不夸张地说，每天都会有新东西呈现。请记住，本书是前一本著作的补充和延续，因此，这意味着我们会忽略上一本著作中已经涉及的内容，并补充该书遗漏的内容。现在看看你是否会成功吧！感谢大家。

　　感谢ElasticSearch、Lucene及所有相关产品的创建者。

　　同时也要感谢本书的写作和出版团队。尤其要感谢帮助检查错误、校稿、消除表达歧义的伙伴们。

　　最后，感谢在本书写作期间给予我坚定支持的所有的朋友。

《分布式搜索与实时分析：揭秘现代数据驱动的引擎》 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速、准确地提取有价值的信息，成为企业和开发者面临的重大挑战。本书并非聚焦于某一特定工具的深层内部机制，而是放眼于构建和管理一个高效、可扩展的分布式搜索与实时分析系统所涉及的方方面面。它将带您走进一个由底层原理、系统设计、应用策略和前沿趋势构成的宏大图景，帮助您理解和驾驭现代数据驱动的核心能力。 第一部分：分布式搜索基石与核心概念 在深入探讨系统设计之前，我们需要牢固掌握分布式搜索的基石。本部分将首先梳理分布式系统的基本原理，包括一致性、可用性、分区容错性（CAP理论）等概念，以及它们在数据存储和检索中的意义。您将了解为何简单的单机搜索已无法满足现代业务需求，以及分布式架构的必然性。 接着，我们将深入理解索引这一核心概念。这并非仅限于数据结构，而是探讨如何将非结构化、半结构化数据转化为机器可读、可检索的格式。我们将分析不同类型的索引策略，例如倒排索引（Inverted Index）的工作原理，以及它如何实现词语与文档之间的快速关联。理解词条（Term）、文档（Document）、字段（Field）等基本单元，以及它们在索引构建过程中的角色至关重要。 此外，我们还会探讨分片（Sharding）和副本（Replication）这两个分布式系统的关键技术。分片是如何将庞大的数据集分散到不同的节点上，以实现水平扩展和并行处理的？副本又是如何确保数据的冗余和高可用性的？我们将详细解析这两种机制的协同工作，以及它们在负载均衡、故障恢复方面的作用。 最后，本部分将触及查询的艺术。从简单的关键词匹配到复杂的布尔查询、短语查询、模糊查询，再到范围查询和地理空间查询，我们将剖析不同查询类型的底层逻辑和性能考量。理解查询是如何被解析、优化，并最终转化为对索引的有效访问，是构建高效搜索系统的关键一步。 第二部分：构建强大的实时分析平台 实时分析是当今数据驱动决策的核心。本部分将超越简单的搜索功能，聚焦于如何构建一个能够实时摄取、处理和分析海量数据的平台。 我们将从数据摄取（Data Ingestion）的挑战入手。如何高效、可靠地将来自各种源头（日志文件、数据库、流式数据等）的数据接入到分析系统中？我们将探讨不同的摄入策略，包括批量导入、实时流处理（如消息队列的应用），以及数据预处理和清洗的重要性。 随后，我们将深入数据建模（Data Modeling）的艺术。在分析场景下，数据模型的设计直接影响到查询的效率和分析的深度。我们将讨论如何根据分析需求，设计合适的文档结构，并权衡数据冗余与查询性能。这包括理解字段映射（Field Mapping）的作用，以及如何选择合适的数据类型和分析器（Analyzer）来优化文本数据的索引和搜索。 实时聚合（Real-time Aggregation）是本部分的关键。我们不仅要搜索数据，更要从中洞察趋势和模式。我们将详细介绍各种聚合操作，如计数（Count）、求和（Sum）、平均值（Average）、最大/最小值（Max/Min）、以及更复杂的指标（Metrics）和桶（Buckets）操作。理解如何构建多层次的聚合查询，实现对数据的多维度分析，是发挥实时分析能力的关键。 此外，我们还会探讨时间序列数据（Time-Series Data）的特殊性。日志、监控指标、物联网传感器数据等都属于时间序列范畴。如何有效地存储、索引和查询海量时间序列数据，并进行趋势分析、异常检测，将是本部分的重点内容。 第三部分：系统设计、性能优化与运维实践 一个高效的分布式搜索与实时分析系统，离不开精心的系统设计和持续的性能优化。本部分将从架构设计、性能调优到日常运维，提供实用的指导。 我们将探讨分布式架构的演进。从单节点集群到多节点分布式集群，再到跨地域部署，我们将分析不同规模和复杂度的系统架构。理解节点角色的划分（如主节点、数据节点、协调节点等），以及它们之间的通信机制，是构建稳定系统的基础。 性能优化是永恒的主题。本部分将深入讲解影响系统性能的关键因素，包括索引优化（如合并策略、文档结构）、查询优化（如缓存机制、查询重写）、以及硬件配置（如CPU、内存、磁盘I/O）的选择。您将学习如何通过性能监控工具识别瓶颈，并采取针对性的优化措施。 数据生命周期管理也是不可忽视的一环。随着数据量的不断增长，如何有效地管理数据的存储、归档和删除，以控制成本和保持系统性能，将是重点讨论的内容。我们将介绍滚动索引（Rollover Index）、生命周期策略（Lifecycle Policies）等概念。 集群管理与高可用性是保障系统稳定运行的基石。本部分将涵盖集群的部署、配置、监控以及故障排除。我们将讨论如何处理节点故障、数据丢失等突发情况，并建立有效的备份和恢复策略。 第四部分：安全、可扩展性与前沿趋势 在现代应用中，数据安全和系统的可扩展性是企业级部署的关键考量。本部分将聚焦于这些方面，并展望未来的发展方向。 安全是构建信任的基石。我们将讨论如何实现用户认证、权限控制（Access Control）、数据加密（Encryption）等安全措施，以保护敏感数据免受未经授权的访问。 可扩展性是系统生命力的体现。我们不仅要考虑如何应对当前的数据量，更要为未来的增长预留空间。本部分将深入探讨水平扩展（Horizontal Scaling）的策略，以及如何设计一个能够平滑应对流量和数据增长的系统。 最后，我们将展望分布式搜索与实时分析领域的未来趋势。这可能包括更智能的查询优化技术、更强大的机器学习集成、更高效的数据压缩算法、以及在边缘计算场景下的应用等。通过了解这些前沿动态，您可以为未来的系统设计和技术选型做好准备。 本书旨在为您提供一个全面、深入的视角，帮助您理解和构建现代分布式搜索与实时分析系统。无论您是数据工程师、搜索工程师、分析师，还是对大数据技术感兴趣的开发者，都能从中获益。您将不仅仅学会操作某个工具，更能理解其背后的原理，掌握构建和优化强大数据驱动引擎的关键能力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名对 Elasticsearch 抱有极大兴趣，但又苦于没有系统学习路径的开发者来说，这本书无疑是及时雨。它不像其他入门书籍那样，只停留在 API 的介绍，而是真正地将我带入了 Elasticsearch 的“灵魂深处”。我特别欣赏作者在讲解数据模型设计时的严谨性。他不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是阐述了“为什么这么做”背后的逻辑。例如，在关于 mapping 的设计部分，他详细地解释了不同字段类型（如 text, keyword, numeric, date）的内部存储和索引方式，以及它们对查询性能和存储空间的影响。他强调了避免过度设计，并根据实际查询需求来选择最合适的 mapping，这避免了我们在实际工作中可能遇到的“甜蜜的陷阱”。此外，作者还花费了大量的篇幅来讲解 Elasticsearch 的集群管理和容错机制，包括节点角色、分片分配、选举机制等。这对于我们理解 Elasticsearch 的稳定性和可用性至关重要。让我感觉，作者真的是站在一个全局的视角，将 Elasticsearch 的方方面面都进行了深刻的剖析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，采用深邃的蓝色调，中央醒目的“深入理解Elasticsearch”几个字，字体选择粗犷有力，仿佛预示着将带领读者踏上一段探索Elasticsearch核心奥秘的旅程。我是在一次技术交流会上偶然得知这本书的，当时几位资深的开发者都在推荐，说这本书对理解Elasticsearch的底层原理有着不可替代的作用。我是一名在实际工作中频繁使用Elasticsearch的工程师，虽然日常 CRUD 操作不成问题，但对于一些性能瓶颈和优化技巧，总感觉隔靴搔痒，难以深入。我一直渴望能有一本真正能解答我心中疑惑的书，而不是泛泛而谈的入门教程。当看到这本书的标题时，我便被深深吸引。从“深入理解”这四个字，我能感受到作者的野心，也寄托了我对技术提升的期望。我希望这本书能够不仅仅停留在 API 的讲解，而是能够剖析 Elasticsearch 的架构设计，揭示其背后的数据存储、索引构建、搜索查询、分布式协调等机制。例如，我一直对 Elasticsearch 的倒排索引是如何构建和维护的感到好奇，文档的更新和删除又会对索引产生怎样的影响？在分布式环境中，分片和副本是如何协同工作的？查询时，又是如何进行高效的检索和排序的？这些都是我渴望在这本书中找到答案的关键点。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像一位经验丰富的导师，在你迷茫的时候，伸出援手，指引你前进的方向。我是在一次项目遇到 Elasticsearch 性能瓶颈时，抱着试一试的心态购买了这本书。当时，我们的大规模数据查询响应缓慢，甚至出现超时的情况。我尝试了各种网上的优化方案，但效果都不尽如人意。翻阅此书后，我才恍然大悟。作者在关于“ Lucene 核心原理”的部分，详细讲解了倒排索引的构建过程，以及词项（term）的存储和检索机制。他用图文并茂的方式，展示了文档如何被分解为词项，以及这些词项如何被组织成一个个倒排列表。让我印象深刻的是，作者还深入剖析了不同类型的查询（如 term query, match query, fuzzy query）在 Lucene 底层是如何被解析和执行的，以及它们各自的性能开销。这让我明白了为什么我们的某些查询会特别慢，原来是查询的类型和数据本身的特性相互作用的结果。这本书不仅教会我“是什么”，更教会我“为什么”，让我能够从根本上理解问题，而不是仅仅停留在表面的现象。

评分☆☆☆☆☆

初读此书，我立刻被作者那种娓娓道来的叙述风格所折服。他没有采用枯燥的技术术语堆砌，而是通过生动的比喻和生活化的场景，将复杂的概念一一呈现。例如，在讲解 Elasticsearch 的分布式特性时，作者巧妙地将节点比作“小镇上的居民”，而索引则像是“村庄的图书馆”。每个节点都有自己的职责，它们通过“信息互通”的方式来保证数据的完整性和可用性。这种讲解方式，大大降低了理解门槛，让我这个非科班出身的技术人员也能轻松地跟上作者的思路。我尤其喜欢作者在介绍索引优化时，那种庖丁解牛般的分析。他没有简单地罗列一些配置参数，而是深入到索引的生命周期，从创建、更新到查询，每一个环节都进行了细致的剖析。他讲解了如何通过合理的分片策略来提升查询性能，如何通过优化 mapping 来减少存储空间并加快检索速度，甚至还提到了如何利用 .NET SDK 来实现更高效的批量操作。这些内容，对我日常工作中遇到的性能问题提供了非常有价值的指导，让我看到了解决问题的新的方向。

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这本书的价值，远远超出了我的预期。我原本以为它只是一本技术手册，但读完之后，我才发现它更像是一部 Elasticsearch 的“史诗”。作者不仅讲解了 Elasticsearch 的技术原理，还融入了其发展历程和社区的演变。他通过回顾 Elasticsearch 发展过程中遇到的技术挑战，以及社区是如何通过创新来解决这些挑战的，让我对这项技术有了更深的敬畏之情。例如，在讲解 Elasticsearch 的聚合（aggregations）功能时，作者并没有简单地列举各种聚合类型，而是追溯了 Elasticsearch 在处理复杂统计分析需求时的技术演进，以及它是如何通过优化的数据结构和算法来高效地完成这些计算的。我尤其喜欢作者在讲解“搜索调优”那一章节时，那种系统性的思维方式。他从查询的入口开始，一步步深入到索引层、 Lucene 层，甚至到 JVM 层，全方位地展示了可能影响搜索性能的因素，并提供了相应的调优策略。这让我感觉，自己仿佛也拥有了一双“火眼金睛”，能够洞察 Elasticsearch 内部的每一个细微之处。

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618大促期间，价格十分诱人

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还没看，大致翻了一下，不是自己想要的，都是基于http的讲解，没有开发内容

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在京东图书大促期间买的，实惠

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讲淹死的一本书写的很好。京东的语音输入识别不了英文，真是老虎

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不错的书，还没看，质量很好

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还可以还可以还可以还可以

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恍恍惚惚恍恍惚惚恍恍惚惚哈哈

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书挺不错的，赶在做活动上买了，以后会多来看看，多读书

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背着你会有时间再看？