从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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姚攀 著

图书标签:

• Lucene
• Elasticsearch
• 全文检索
• 搜索
• 信息检索
• Java
• 大数据
• 开发
• 技术
• 实战

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302483069

版次：1

商品编码：12278156

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：纯质纸

页数：317

字数：525000

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：信息检索技术的初学者 IT开发人员

腾讯、阿里巴巴、百度、京东等诸多一线互联网公司正大力推进Elasticsearch的使用场景

《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》以丰富的实例着重介绍了Elasticsearch的方方面面，可帮助读者快速应用Lucene库处理全文检索业务，掌握使用Elasticsearch搭建分布式搜索引擎的方法与技巧。
《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》是编者在信息检索、Lucene和Elasticsearch学习、实际项目实践过程中的心得体会和经验总结。本书从原理到实践，涉及的内容包括信息检索的核心概念、Lucene架构、使用Lucene创建索引和索引查询、Elasticsearch入门、Elasticsearch基本搜索、Elasticsearch高级搜索、Elasticsearch Java API、Elasticsearch同步数据库、Elasticsearch集群管理、Lucene与Elasticsearch项目实战等。、

针对初级开发者，可以通过本书提供的众多实例入手，循序渐进，由点到面地进行学习；另外，《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》的每个实例都提供了可执行程序与详尽的代码注解，从而有效降低学习门槛，提高学习效率。

对于有编程经验的开发者通过学习本书,可以用Lucene和Elasticsearch解决工作中的问题，增强业务处理能力，实现独立开发信息检索系统的目标。

内容简介

《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》循序渐进介绍了信息检索、布尔检索、向量空间模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架构、Lucene创建索引、Lucene查询、Lucene项目实战、Elasticsearch安装与配置、Elasticsearch插件安装、REST API数据操作、映射与模板、索引别名、Elasticsearch基本和高级搜索、Elasticsearch同步数据库、Elasticsearch集群管理、项目实战等内容。

阅读《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》，读者能够掌握信息检索的核心概念，应用Lucene库处理全文检索业务，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法与技巧。
《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》基于Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0进行讲解，技术先进，示例丰富

适合想学习信息检索技术的初学者和相关专业的大学生、研究生学习，也很适合大数据及云计算平台构建人员以及有一定基础的IT开发人员使用。

作者简介

姚攀：中国科学院大学硕士，擅长j2ee开发，对搜索引擎技术有浓厚的兴趣和较深入研究，有丰富的Lucene和ElasticSearch开发经历和项目经验，活跃于CSDN社区，目前在一家公司做ES搜索业务开发。

内页插图

目录

目 录

第1章 信息检索模型 1

1.1 信息检索概述 1

1.1.1 信息过载 1

1.1.2 信息检索定义 2

1.1.3 信息检索常用术语 3

1.1.4 信息检索系统 4

1.2 分词算法 5

1.2.1 分词算法概述 5

1.2.2 词典匹配分词法 6

1.2.3 语义理解分词法 6

1.2.4 词频统计分词法 7

1.3 倒排索引 7

1.4 布尔检索模型 9

1.5 tf-idf权重计算 11

1.6 向量空间模型 13

1.7 概率检索模型 16

1.7.1 贝叶斯决策理论 17

1.7.2 二值独立模型 18

1.7.3 Okapi BM25模型 20

1.7.4 BM25F模型 20

1.8 本章小结 21

第2章 Lucene开发入门 22

2.1 Lucene概述 22

2.1.1 Lucene简介 22

2.1.2 Lucene特点 22

2.1.3 Lucene架构 23

2.2 Lucene开发准备 25

2.2.1 下载Lucene文件库 25

2.2.2 工程中引入Lucene 26

2.2.3 下载Luke 27

2.2.4 下载IK分词工具 28

2.2.5 工程搭建 29

2.3 Lucene分词详解 30

2.3.1 Lucene分词系统 30

2.3.2 分词器测试 31

2.3.3 IK分词器配置 34

2.3.4 中文分词器对比 36

2.3.5 扩展停用词词典 38

2.3.6 扩展自定义词典 38

2.4 Lucene索引详解 40

2.4.1 Lucene字段类型 40

2.4.2 索引文档示例 41

2.4.3 Luke中查看索引 46

2.4.4 索引的删除 48

2.4.5 索引的更新 49

2.5 Lucene查询详解 50

2.5.1 搜索入门 51

2.5.2 多域搜索（MultiFieldQueryParser） 52

2.5.3 词项搜索（TermQuery） 53

2.5.4 布尔搜索（BooleanQuery） 53

2.5.5 范围搜索（RangeQuery） 54

2.5.6 前缀搜索（PrefixQuery） 55

2.5.7 多关键字搜索（PhraseQuery） 55

2.5.8 模糊搜索（FuzzyQuery） 55

2.5.9 通配符搜索（WildcardQuery） 56

2.6 Lucene查询高亮 56

2.7 Lucene新闻高频词提取 58

2.7.1 问题提出 58

2.7.2 需求分析 58

2.7.3 编程实现 58

2.8 本章小结 61

第3章 Lucene文件检索项目实战 62

3.1 需求分析 62

3.2 架构设计 63

3.3 文本内容抽取 64

3.3.1 Tika简介 64

3.3.2 Tika下载 64

3.3.3 搭建工程 65

3.3.4 内容抽取 66

3.3.5 自动解析 68

3.4 工程搭建 71

3.5 索引文档 72

3.6 查询界面 75

3.7 文件检索 77

3.8 结果展示 80

3.9 本章小结 85

第4章 从Lucene到Elasticsearch 86

4.1 Elasticsearch概述 86

4.1.1 诞生过程 86

4.1.2 流行度分析 88

4.1.3 架构解读 89

4.1.4 优点 89

4.1.5 应用场景 90

4.1.6 核心概念 92

4.1.7 对比RDMS 94

4.1.8 文档结构 94

4.2 安装Elasticsearch 95

4.2.1 安装Java 96

4.2.2 下载Elasticsearch 97

4.2.3 启动Elasticsearch 97

4.2.4 后台运行Elasticsearch 99

4.2.5 关闭Elasticsearch 99

4.2.6 基本配置 100

4.3 中文分词器配置 101

4.3.1 IK分词器安装 101

4.3.2 扩展本地词库 102

4.3.3 配置远程词库 103

4.4 Head插件使用指南 105

4.4.1 Head插件的安装 105

4.4.2 Head插件的使用 107

4.5 REST命令 109

4.5.1 CURL工具 110

4.5.2 Kibana Dev Tools 111

4.6 本章小结 112

第5章 Elasticsearch集群入门 113

5.1 索引管理 113

5.1.1 新建索引 113

5.1.2 更新副本 115

5.1.3 读写权限 115

5.1.4 查看索引 116

5.1.5 删除索引 117

5.1.6 索引的打开与关闭 118

5.1.7 复制索引 118

5.1.8 收缩索引 119

5.1.9 索引别名 120

5.2 文档管理 123

5.2.1 新建文档 123

5.2.2 获取文档 125

5.2.3 更新文档 127

5.2.4 查询更新 129

5.2.5 删除文档 129

5.2.6 查询删除 130

5.2.7 批量操作 130

5.2.8 版本控制 133

5.2.9 路由机制 136

5.3 映射详解 137

5.3.1 映射分类 137

5.3.2 动态映射 138

5.3.3 日期检测 140

5.3.4 静态映射 141

5.3.5 字段类型 142

5.3.6 元字段 156

5.3.7 映射参数 162

5.3.8 映射模板 180

5.4 本章小结 181

前言/序言

前 言

我们正处在一个大数据时代，大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、无法用传统的方法进行处理的数据。相信很多人听说过目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop，Hadoop的发起人之一是大名鼎鼎的Doug Cutting。早在Hadoop诞生之前，Doug Cutting已经用Java实现了第一个提供全文文本搜索的开源函数库 Lucene。Lucene自2000年发布第一个开源版本以来，在开源社区引起了很大的反响，为广大开发者提供了研发全文检索系统的利器。Lucene作为Apache的顶级项目，有大量研发人员贡献源码，经过十几年的发展，目前Lucene已经十分成熟，可以说Lucene是当今最先进、最高效的全功能开源搜索引擎工具包。但Lucene只是一个全文检索类库，Elasticsearch是一个建立在Lucene基础上的实时的分布式搜索引擎，2010年由Shay Bano发布。相比于Lucene，Elasticsearch功能更加强大，使用更加方便。

站在巨人的肩膀上，入门搜索技术并不困难，本书为入门Lucene、Elasticsearch而生。本书首先介绍信息检索领域中的一些基本理论，也就是Lucene的数学模型，之后介绍如何使用Lucene库构建全文检索系统，最后介绍Elasticsearch。本书按照从数学模型到入门基础再到项目实战的思路来编写，数学模型让读者知其然也知其所以然，入门基础是理论到实际应用的必经之路，项目实战则是为了学以致用。书中的每一部分都力图简明扼要，使用大量实例和代码，为读者能够快速掌握全文检索技术扫除障碍。将全文检索领域中的一些知识和项目经验分享给大家，是笔者写作本书的初衷。

本书结构

本书从逻辑上可划分为三部分。

第一部分（第1章），主要介绍信息过载、信息检索、倒排索引、布尔模型、tf-idf、向量空间模型、概率检索模型等信息检索领域的基础知识。

第二部分（第2和3章），介绍如何使用Lucene开发全文检索系统。

第2章主要介绍Lucene的基础知识，内容包括Lucene的特点、Lucene架构、Luke的使用、IK分词器配置、扩展词库和远程词库的配置、Lucene的多种分词器、索引的构建方法、检索文档以及实现检索关键词高亮的方法。

第3章是Lucene项目实战部分，介绍如何使用Lucene构建一个文件检索系统，内容包括项目的整体设计、使用Tika做信息抽取、索引的构建、用户查询界面的设计与实现、用户查询处理、搜索结果展示等内容。

第三部分（第4~11章），主要介绍Elasticsearch分布式搜索引擎的相关技术。

第4章是Elasticsearch简介，内容包括Elasticsearch与Lucene的关系、Elasticsearch的整体架构、核心概念、在企业中的应用案例、流行度趋势、Elasticsearch的安装、中文分词配置以及相关插件的安装与使用。

第5章是Elasticsearch集群入门，主要内容包括索引管理、文档管理和映射详解。

第6章介绍Elasticsearch的搜索功能，主要内容包括搜索机制的解读、全文查询、词项查询、复合查询、嵌套查询、位置查询、特殊查询、搜索高亮和排序。

第7章介绍Elasticsearch的聚合分析功能。

第8章介绍如何使用Elasticsearch Java API做二次开发。

第9章介绍Elasticsearch集群管理的相关知识点，包括脑裂问题、集群规划、索引规划、分布式集群的搭建方法以及如何查看集群的监控信息。

第10章是Elasticsearch整合MySQL项目实战部分，通过实现对MySQL中的数据进行全文检索这一需求，贯穿了MySQL、JDBC、Elasticsearch Java API以及Java Web的相关知识，使读者了解在实际的项目开发中使用Elasticsearch做全文搜索的方法。

第11章介绍Elasticsearch和Hadoop大数据平台交互的方法。

学习本书的预备知识

Java基础

首先要配置好Java开发环境。不论是学习Lucene还是Elasticsearch都需要安装好Java环境，Elasticsearch的运行要求JDK版本最低为1.7，建议使用JDK 1.8及以上版本。鉴于Java的跨平台特性，对操作系统没有要求，在Windows、Linux、Mac OS X系统上都可以运行Elasticsearch。除此之外，读者需要掌握Java基础知识。

Java Web开发技术

在项目实战中需要用到Java Web的相关技术，建议读者在阅读本书之前掌握HTML、CSS、JSP等基础知识，掌握Java Web项目的部署和运行。

本书使用的软件版本

本书基于Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0进行讲解，集成开发环境为Eclipse 4.6.1。

读者对象

在校学生

如果你是正在大学校园里修读计算机科学相关专业的大学生，也许你正在选修程序设计语言，课程结束了你发现自己只能写出命令行下黑白屏显示的小程序，你也许很期待学到更多的技术做出实际的项目，那么本书就是为你准备的。书中的项目使用的是Java语言，除了Lucene和Elasticsearch的使用之外，还穿插了Java SE、Java Web的相关技术。

Java程序开发者

如果你是已经参加工作的Java程序开发者，想要掌握全文检索相关技术却不知道从哪里入手，需要处理企业中的全文检索业务却没有思路，你也许听说过Lucene或Elasticsearch，但是不知道怎样快速入门，那么本书可以作为入门全文检索、学习Lucene和Elasticsearch开发技术的参考书。

搜索引擎研发人员

如果你是搜索引擎研发者，本书中的实际案例和相关知识点可以作为参考资料，比如信息检索模型理论基础、文档信息抽取、Lucene应用案例、Elasticsearch Java API、Elasticsearch集群管理等。希望能以本书为媒介和大家共同探讨和交流。

源代码下载

源代码下载地址：http://pan.baidu.com/s/1slHRM5f（注意区分数字和英文字母的大 小写）

勘误与交流

限于笔者水平和写作时间有限，不可避免地会有些疏漏之处，欢迎大家通过电子邮件等方式批评指正。

笔者的邮箱：ucasyp@163.com

笔者的博客：blog.csdn.net/napoay

致谢

本书能够顺利出版要感谢很多单位和个人。首先要感谢笔者的家人，他们对笔者学业的支持和生活的照顾使笔者没有后顾之忧，全身心投入到本书的写作当中。

感谢北京博瑞开源有限公司，公司给笔者提供了宝贵的实习机会，本书的很多知识点都来源于实际项目，是在解决实际问题过程中的经验总结，感谢公司董事长李小翔先生、架构师黄超对笔者的指导和帮助。

感谢马玉鹏老师、郎睿师兄、张港红博士、CSDN博主周程（blog.csdn.net/fxsdbt520）、秦雪箭、宗鹏、陆风光在本书写作过程中的帮助和支持。

感谢清华大学出版社给了笔者一次和大家分享技术、交流学习的机会，感谢王金柱编辑在本书出版过程的辛勤付出。

姚 攀

2017年10月9日

驾驭海量信息：构建高效、智能的文本检索系统 在信息爆炸的时代，如何从浩如烟海的文本数据中快速、精准地提取所需信息，成为一项至关重要的能力。无论是搜索引擎、内容管理系统、日志分析，还是智能客服、文本挖掘，其核心都离不开强大的文本检索技术。本书并非对特定技术栈的流水账式介绍，而是深入剖析文本检索背后的核心原理、关键技术以及实战应用，旨在帮助读者构建真正高效、智能、可扩展的文本检索系统。 一、 检索的基石：文本处理与索引构建 要实现高效的文本检索，首先必须理解文本是如何被计算机理解和处理的。本书将带您穿越文本预处理的重重关卡。 文本的“语言”：分词与词法分析 分词的艺术： 中文分词的复杂性远超英文，我们不仅会介绍基于词典、基于统计（如隐马尔可夫模型HMM）、基于深度学习（如BiLSTM-CRF）等主流分词方法，还会深入探讨如何针对不同业务场景选择合适的分词器，以及如何构建和优化自定义词典，以应对特定领域的专业术语、人名、地名等。 标准化与规范化： 大小写转换、数字替换、标点符号处理、同义词替换（如“电脑”与“计算机”）、近义词识别，这些看似微小的步骤，却能极大地提升检索的准确率。我们将详细阐述这些技术如何协同工作，将非结构化的文本转化为机器易于处理的标准化形式。 停用词的哲学： “的”、“是”、“在”等高频词汇，虽然在日常交流中不可或缺，但在检索时往往会引入噪声，降低效率。本书将探讨停用词的识别、移除策略，以及如何根据业务需求灵活调整停用词列表，找到效率与准确率的平衡点。 文本的“指纹”：倒排索引的奥秘 从正排到倒排： 我们将从最基础的正排索引概念出发，逐步引向全文检索的核心——倒排索引。清晰地展示一个文档集合如何被转化为一个高效的“词语->文档列表”的映射关系。 倒排列表的构建与优化： 掌握倒排列表的结构，包括文档ID、词频（Term Frequency, TF）、位置信息（Position Information）等。我们将深入讨论如何优化倒排列表的存储，例如采用整数压缩（如Variable Byte Encoding, VByte, Sinewave）来减小索引体积，以及如何通过位图（Bitmap）等数据结构加速查找。 词项词典（Term Dictionary）： 倒排索引的另一半是词项词典，它存储了所有唯一的词项及其指向倒排列表的指针。我们将探讨词典的存储方式（如FST, Trie树）及其对检索速度的影响。 增量索引与实时更新： 在动态变化的业务场景下，如何快速地更新索引至关重要。本书将介绍增量索引的原理，以及如何实现近乎实时的数据同步，确保检索结果的时效性。 二、 检索的灵魂：查询理解与匹配算法 仅仅构建出索引，离高效检索还有一步之遥。如何理解用户的意图，并将用户的查询转化为高效的索引查找，是检索系统的核心挑战。 用户意图的解码：查询解析与扩展 布尔模型与短语查询： 从最简单的布尔查询（AND, OR, NOT）到更复杂的短语查询（“精确匹配”），我们将解析不同的查询操作符如何映射到倒排索引的逻辑运算。 模糊匹配与相似度查询： 用户输入可能存在拼写错误，或者需要查找意思相近的内容。本书将介绍编辑距离（Levenshtein distance）、Jaccard相似度等算法，以及它们如何在检索中应用，实现对拼写错误或变体的容忍。 同义词与词干提取（Stemming/Lemmatization）： 进一步提升检索的召回率，我们需要理解用户查询中的同义词，并将其扩展到相关的词语。例如，查询“跑步”时，也应匹配到“跑”或“奔跑”等。我们将探讨不同语言环境下词干提取和词形还原的方法。 查询重写与个性化： 针对用户习惯、历史行为，甚至上下文信息，对用户查询进行智能重写，以提供更相关的搜索结果。 匹配的艺术：评分与排序 信息检索模型： 评分是检索系统的核心，它决定了哪些文档最符合用户的查询。我们将深入探讨经典的TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 模型，理解词频、逆文档频率如何量化一个词项在文档中的重要性。 概率模型： 介绍BM25 (Best Matching 25) 模型，这是当前广泛应用的、更精细化的基于概率的检索模型，它在TF-IDF的基础上考虑了文档长度、平均文档长度等因素，显著提升了排序精度。 向量空间模型与语义检索： 随着深度学习的发展，向量空间模型（VSM）及其变体（如Word2Vec, GloVe, BERT embeddings）正成为趋势。我们将探讨如何将文本向量化，并通过计算向量间的余弦相似度来实现更深层次的语义匹配，从而超越关键词匹配的局限。 排序优化： 除了核心的评分模型，我们还将讨论如何结合文档的发布时间、点击率、用户画像等多种因素，进行多维度排序，以满足复杂业务需求。 三、 架构的智慧：构建可扩展、高可用的检索系统 当数据量级达到PB级别，或者需要支撑亿级并发查询时，单机部署已无法满足需求。本书将聚焦于构建大规模、高可用的文本检索系统架构。 分布式系统的设计哲学： 分片（Sharding）与复制（Replication）： 如何将海量数据分散存储在多台服务器上（分片），以及如何通过数据副本（复制）来提高系统的容错性和查询吞吐量。 负载均衡（Load Balancing）： 如何将用户的查询请求均匀地分配到各个节点，避免单点过载。 集群管理与容错： 介绍集群管理器的作用，以及如何处理节点故障、网络分区等异常情况，确保系统的持续可用性。 架构模式与最佳实践： 索引设计： 针对不同类型的数据（日志、文档、商品等），如何设计最优的索引结构，包括分片策略、副本数、刷新间隔（Refresh Interval）等。 查询路由： 如何将用户的查询请求路由到包含相关数据的分片上，实现高效的分布式查询。 结果聚合： 如何将来自不同分片的查询结果进行合并、排序和去重，最终呈现给用户。 监控与调优： 深入讲解如何通过日志分析、性能指标（如QPS, Latency, CPU/Memory Usage）来监控系统状态，并进行性能调优，例如通过调整JVM参数、索引设置、查询语句等。 四、 实战的进阶：特定场景与高级应用 理论与模型是基础，但真正的价值在于将其应用于解决实际问题。本书将深入探讨不同场景下的检索挑战与解决方案。 日志检索与分析： 海量日志的处理： 如何构建一个能够承载TB甚至PB级别日志数据的检索系统。 实时性要求： 如何实现日志数据的近乎实时索引与检索。 告警与异常检测： 如何利用检索能力，结合模式匹配、统计分析，实现对日志中异常事件的快速发现和告警。 电商搜索： 商品搜索优化： 如何处理商品的多样化属性（如品牌、规格、颜色），构建多维度、精细化的商品搜索。 个性化推荐： 如何结合用户行为数据，实现千人千面的个性化商品推荐。 搜索纠错与联想： 如何提升用户搜索体验，减少因输入错误导致的搜索失败。 文本挖掘与知识图谱： 信息抽取： 如何利用检索能力，结合NLP技术，从非结构化文本中抽取实体、关系、事件等结构化信息。 语义搜索与问答系统： 如何构建能够理解用户自然语言问题，并从海量文本中提取准确答案的系统。 舆情监控与分析： 如何通过检索技术，实时监控网络上的热门话题、用户情绪，为决策提供支持。 五、 总结与展望 本书并非终点，而是起点。文本检索技术日新月异，深度学习、图计算等前沿技术正不断渗透其中，为检索系统带来了前所未有的可能性。我们将对当前主流技术的发展趋势进行展望，并鼓励读者在掌握核心原理的基础上，不断探索和创新，构建更加智能、强大的文本检索解决方案，驾驭信息洪流，释放数据价值。

评分☆☆☆☆☆

这本《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》给我的感觉，更像是一次深入的“解剖课”，让我有机会一窥全文检索技术的内部奥秘。作者以非常细致的笔触，从 Lucene 的基本构建块开始，一步步剖析了全文检索的核心机制。我尤其对书中关于倒排索引是如何构建的讲解印象深刻，那些关于词项、文档、位置信息的关联，仿佛在我脑海中构建了一个清晰的图像。理解了 Lucene 的工作原理，再去看 Elasticsearch 又是如何在这个基础上进行封装和扩展的，就变得顺理成章。书中对于 Elasticsearch 在分布式架构、数据分片、副本机制以及集群管理方面的介绍，都非常到位，并且能够结合 Lucene 的特性进行解读，让我能够从更宏观的角度理解整个系统的设计思路。我注意到作者在讲解过程中，并没有回避一些技术细节，反而将其作为重点来阐述，这对于真正想要掌握这项技术的读者来说，无疑是极大的福音。这本书不仅教会了我如何使用 Elasticsearch，更让我理解了其背后的“为什么”，这对于我日后进行更深入的开发和优化，提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正掌握一项技术，就必须理解它的根基。而这本《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》恰恰满足了我的这个需求。作者并没有急于展示 Elasticsearch 的各种炫酷功能，而是将我们带回到了 Lucene 的世界。通过对 Lucene 核心概念，例如倒排索引、词项字典、文档向量等内容的深入讲解，我才真正理解了全文检索的底层原理。这种“追本溯源”的学习方式，让我对后续学习 Elasticsearch 拥有了更加扎实的基础。书中对不同分词策略的比较分析，对索引性能优化的技巧，以及对查询语言的细致解读，都给我留下了深刻的印象。特别是在处理复杂查询、模糊搜索、相关性排序等方面，作者提供的实践指导非常有价值。我喜欢书中这种严谨的学术态度，但同时又不失工程实践的落地性。它就像一位经验丰富的老师，耐心地引导我一步步走入全文检索的殿堂，让我能够理解 Elasticsearch 为什么能够提供如此强大的搜索能力，以及如何才能更有效地利用它。对于任何想要深入理解全文检索技术，而不是仅仅停留在API调用的开发者来说，这本书无疑是开启一段精彩旅程的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一直对全文检索这个领域有些敬畏，感觉它既神秘又强大。收到这本《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》时，我抱着学习的心态，但很快就被书中深入浅出的讲解所折服。作者并没有直接跳到 Elasticsearch 的高级功能，而是循序渐进地从 Lucene 这个基础框架讲起，这对我来说至关重要。理解了 Lucene 的核心概念，再去看 Elasticsearch 的各种组件，就如同拆解积木一样，一切都变得清晰起来。书中对索引构建的细节，如分词器的选择、索引优化策略，都进行了非常详尽的阐述，这对于保证搜索的准确性和效率有着决定性的影响。我特别欣赏作者在讲解过程中穿插的实际案例和代码示例，这使得抽象的技术概念变得具体可行，让我可以边学边练，快速掌握核心要点。此外，书中对于 Elasticsearch 的分布式架构、集群管理、高可用性等方面的介绍，也为我构建更具扩展性和鲁棒性的搜索服务奠定了坚实的基础。总而言之，这本书是我在全文检索领域的一次“顿悟”，它不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这么做”，这对于一个开发者来说，价值是无法衡量的。

评分☆☆☆☆☆

这是一本绝对值得深入研读的书籍，尽管我才刚刚翻开，就被它宏大的技术视野和精妙的编排所吸引。作者似乎是一位经验丰富的老兵，将那些看似遥不可及的底层原理，用一种通俗易懂却又不失严谨的方式娓娓道来。我尤其喜欢其中对于 Lucene 内部运作机制的细致剖析，那些关于倒排索引、文档结构、词项字典的讲解，简直就像是在解剖一个精密的机器，让我这个初学者也能窥见其核心的逻辑。书中对于性能优化的探讨也让我眼前一亮，从分片到副本，再到查询的优化策略，都为我们这些希望构建高性能搜索系统的开发者提供了宝贵的参考。我迫不及待地想要探索 Elasticsearch 在此基础上的演进，尤其是它如何将 Lucene 的强大能力封装得如此易于使用，并提供了如此丰富的分布式特性。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的启迪，让我开始重新审视“搜索”这个概念，以及背后蕴含的巨大潜力。对于任何一个对信息检索技术感兴趣的开发者来说，这无疑是一本不可错过的入门和进阶指南，甚至对于一些经验丰富的技术人员，也能从中获得新的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次从底层到上层的技术溯源之旅。作者非常有远见地将 Lucene 作为起点，带领读者深入理解了全文检索最核心的原理。对于我来说，理解倒排索引的构建过程、词项的存储方式，以及文档与词项之间的关联，是理解整个搜索机制的关键。书中对于 Lucene 的 API 和数据结构的讲解，非常详尽，让我能够清晰地看到数据是如何被索引和检索的。在此基础上，作者又将目光转向了 Elasticsearch，阐述了它如何基于 Lucene 构建了一个强大的分布式搜索平台。我尤其欣赏书中对于 Elasticsearch 的集群管理、数据同步、故障转移等方面进行的系统性介绍，这些内容对于构建稳定可靠的搜索服务至关重要。而且，作者在讲解过程中，常常会穿插一些实际应用场景的分析，这使得抽象的技术概念变得更加生动和易于理解。总的来说，这本书为我打开了一个全新的视野，让我不再仅仅满足于调用现成的 API，而是能够更深入地理解全文检索技术的本质，并能够灵活运用它来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

清华大学的《tensorflow深度学习应用实践》，看了目录就知道且实是我需要的书，赞一个

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新技术，新书，希望可以说明白！

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不错 书很好 希望读完能有帮助

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很实用，讲解的比较清楚，不需要太多基础。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，入门学elasticsearch挺好的，天咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯啦咯

评分☆☆☆☆☆

物美价廉，书本都是正版的