Elasticsearch核心知识篇(1)
课程内容介绍
核心知识篇(重点)
课程特点
（1）使用最新Elasticsearch 5.2版本讲解，深入浅出ES核心工作原理
（2）涵盖Elasticsearch所有核心知识点，系统化，体系完整详细，有一定深度，包括完整Java开发示范
（2-1）全面的知识体系，包括了工作原理，文档管理，索引管理，搜索，聚合分析，分词，数据建模，Java API等知识
（2-2）知识足够深入和细节，完全秒杀市面上已有的书籍和视频，比如index,segment,merge原理，乐观锁并发控制，索引别名与零停机，相关度评分算法与定制，近似聚合算法，doc values与fielddata机制原理，父子关系数据建模，Java API执行scroll search等各种复杂操作，等等
（3）全程每讲必练，大量的案例实战和上机实验，实战出真知，实战中学知识，包含一个实战项目，运用学到的知识，开发一个小型门户网站的搜索引擎和数据分析系统，运用ES几乎所有的核心知识
（4）可以掌握es所有核心知识点，理解es核心原理，而且能够熟练动手操作所有学到的知识和功能，并且能够掌握ES集群的基本部署，并且基于Java开发一个适用于中小型企业的搜索引擎以及数据分析系统，达到学完即可上手到中小型项目中使用的程度
高手进阶篇(重点)
课程特点
（1）使用最新Elasticsearch 5.2版本讲解
（2）包含市面上几乎没有的所有Elasticsearch高级知识点：包含地理位置搜索与聚合分析，term vector，suggester search，搜索模板定制，query执行剖析，数十种最全面的聚合分析，span query，shard分配定制，es插件开发，等高级的知识点
（3）全程每讲必练，大量的案例实战和上机实验
（4）包含一个复杂实战项目，运用学到的知识，开发一个复杂的基于地理位置的智能餐厅app的搜索引擎和数据分析系统，运用ES从核心篇到高级篇的所有高阶知识点
（5）可以掌握es从核心到高阶的所有知识点，掌握完整的有深度的es知识体系，同时能够动手操作所有的知识点和功能，最后通过项目实战，能够在中小型公司中，基于Java开发一个可以基于地理位置进行搜索的高级搜索引擎，以及使用复杂聚合操作进行分析的高级实时数据分析系统
大型集群运维优化篇
课程特点
（1）最全面的Elasticsearch运维、管理、调优、故障处理的知识体系：企业级监控体系的搭建，企业级集群部署，集群日常管理策略，集群版本升级方案，集群基准压测方案，集群数据的备份和恢复，系统核心配置参数，性能调优方案，故障处理方案
（2）全程每讲必练，大量上机实验，所有的运维、管理、部署、优化，全部上机实验
（3）从零开始，逐步搭建出一个大型可扩展、高性能、监控体系完善、管理体系健全的分布式集群
（4）可以开发复杂的es搜索/分析系统之外，还可以掌握在任何一个公司里，从零开始搭建一个分布式的大型es集群，并制定完善的监控，运维，管理，优化等方案
大型项目架构篇
课程特点
（1）涵盖Elasticsearch目前最核心的两个应用领域，垂直搜索引擎，实时数据分析
（2）开发出2个企业级的大型复杂项目，是完全真实的大型企业项目，电商搜索引擎，电商实时数据分析平台
（2-1）大型电商搜索引擎，包括了真正复杂的大型企业，大型项目的商业级搜索引擎架构，包括了检索、数据更新、排序、分词、query分析等各个核心模块，同时架构上实现了复杂的缓存机制，热启动机制，防雪崩机制，自动降级高可用机制，等等
（2-2）大型电商实时数据分析平台，完整、复杂而且大型的电商数据分析，包括了完善的数据分析指标体系（运营指标，流量指标，销售转化指标，客户价值指标，商品指标，营销指标，风险控制指标，市场竞争指标），一站式构建出复杂的，企业级的，电商领域数据分析平台
（2-3）之所以要单独拉出一篇做大型项目实战，是因为，之前几篇讲的项目，多是架构较为简单，业务也不复杂的项目，主要适用于中小型公司，而且那两个项目主要是集中在运用ES的技术本身来开发出需要的功能来（搜索/分析）。这一篇讲解的项目，重点是采用大公司的大型复杂项目作为背景，让同学可以掌握基于ES技术的大型项目架构能力，达到架构师的水平。比如说大型电商搜索引擎，主要运用ES来实现，但是ES之外还有大型系统的复杂架构需要讲解。还有大型的电商实时数据分析平台，主要特点是业务繁琐而且复杂，需要基于ES构建出大型的数据分析平台架构。 （3）在之前课程中掌握了es的企业级集群运维管理，复杂搜索引擎和数据分析引用开发的技术基础之上，现在可以运用所学知识，结合电商的领域知识，开发出业务真实而且复杂的，大型的搜索、分析等电商系统以及相关架构，彻底掌握运用ES和ELK相关技术栈在中大型企业中，开发大型项目架构的经验和能力
ELK深入浅出篇
课程特点
（1）电商系统日志检索平台，采用ELK技术栈，会详细讲解logstash和kibana两个技术，包括logstash的插件机制，监控方案，大规模扩展方案，升级方案，性能调优方案，kibana的可视化展现方案，同时讲解如何使用ELK技术栈开发出大规模日志存储与检索平台
（2）最后，需要真正深入重点讲解logstash和kibana两门技术，并结合ES技术，采用ELK技术栈，实现大型企业级的日志采集和检索平台。
（3）可以彻底精通ELK技术栈，并能够使用ELK技术栈快速搭建日志检索平台，以及数据可视化平台
Elasticsearch核心知识篇(2)
什么是搜索？
百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象） 百度 = 搜索，这是不对的
垂直搜索（站内搜索）
-
互联网的搜索：
电商网站，招聘网站，新闻网站，各种app -
IT系统的搜索：
OA软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理，员工管理- 搜索“张三”，“张三儿”，“张小三”；
- 有个电商网站，卖家，后台管理系统，搜索“牙膏”，订单，“牙膏相关的订单”
搜索，就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你要搜索的关键字，然后就期望找到这个关键字相关的有些信息
如果用数据库做搜索会怎么样？
做软件开发的话，或者对IT、计算机有一定的了解的话，都知道，数据都是存储在数据库里面的，比如说电商网站的商品信息，招聘网站的职位信息，新闻网站的新闻信息，等等吧。所以说，很自然的一点，如果说从技术的角度去考虑，如何实现如说，电商网站内部的搜索功能的话，就可以考虑，去使用数据库去进行搜索。
- 如果用数据库做搜索会怎么样?
1、比方说，每条记录的指定字段的文本，可能会很长，比如说“商品描述”字段的长度，有长达数千个，甚至数万个字符，这个时候，每次都要对每条记录的所有文本进行扫描，懒判断说，你包不包含我指定的这个关键词（比如说“牙膏”）
2、还不能将搜索词拆分开来，尽可能去搜索更多的符合你的期望的结果，比如输入“生化机”，就搜索不出来“生化危机”
缺点使用简单的言语进行总结：
- 数据量较大，搜索性能不高
- 不能拆分词，进行匹配，搜索的准确性比较低
用数据库来实现搜索，是不太靠谱的。通常来说，性能会很差的。
什么是全文检索和Lucene？
（1）全文检索，倒排索引
理解：
- 倒排索引(通过输入词条进行分词，在词语后面关联词条，通过搜索词语，即可找到对应的词条)
- 数据库不太好用的原因：数据库词条100万，进行全表搜索，而且需要全面匹配(虽然有模糊匹配，耗费时间更长)，微微不符合，就不能将数据提取出来，及其耗费时间
- 通过倒排索引，将100万词条进行分词，分开词的数量1000万，我们进行搜索，搜索到第一个满足条件的词，即可停止，找到词语关联的词条，当成结果进行返回，数据检索速度快，同时找到即可停止(早停)，所以搜索整体的时间非常快
（2）lucene，就是一个jar包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包括各种算法。我们就用java开发的时候，引入lucene jar，然后基于lucene的api进行去进行开发就可以了。用lucene，我们就可以去将已有的数据建立索引，lucene会在本地磁盘上面，给我们组织索引的数据结构。另外的话，我们也可以用lucene提供的一些功能和api来针对磁盘上的索引数据，进行搜索
什么是Elasticsearch？
（1）图解分析
演化的过程：
lucene其实就是已经能够完成所有的倒排索引和数据检索的过程，但是服务只是针对于单机的，我们可以进行扩展，到多机上，形成分布式的结构，但是彼此的机器之间无关联，我们还要写调度的程序去控制分布式的lucene的数据存储和数据检索，以及维护分词在分布式上的运用，还要保证数据的不丢失和高可用性，都是lucene亟待解决的问题
Elasticsearch恰好解决上面的所有问题(
简述，理解即可)
- Elasticsearch中的各个shard 其实就是带有特殊功能的lucene，可以完成倒排索引，数据检索的基本功能
- Elasticsearch还有主从结构primary-shard和replicated-shard:保证了数据不会丢失，同时负载均衡
- Elasticsearch还是分布式的结构，解决了数据量大，机器的扩展的问题；同时解决了不同的lucene调度的问题
- Elasticsearch封装了更多的高级功能，可支持更复杂的搜索，聚合分析等传统数据库的数据分析的功能
