深入理解Elasticsearch（原書(shū)第3版）

譯者序
前言
致謝
作者簡(jiǎn)介
審閱者簡(jiǎn)介
第1章　回顧Elasticsearch與演進(jìn)歷史 1
11　Apache Lucene簡(jiǎn)介 1
111　更深入地了解Lucene索引 2
112　Elasticsearch概覽 7
12　Elasticsearch 5x介紹 8
121　Elasticsearch新特性簡(jiǎn)介 9
122　Elasticsearch的演進(jìn) 10
123　2x到5x的變化 14
13　小結(jié) 16
第2章　查詢(xún)DSL進(jìn)階 17
21　Lucene的新默認(rèn)文本評(píng)分機(jī)制——BM25 17
211　理解精確率與召回率 18
212　回顧TF-IDF 18
213　BM25與TF-IDF有什么不同 21
22　查詢(xún)DSL重構(gòu) 22
23　為任務(wù)選擇合適的查詢(xún) 22
231　查詢(xún)方式分類(lèi) 22
232　使用示例 27
233　查詢(xún)DSL的其他重要變化 36
24　查詢(xún)改寫(xiě) 37
241　前綴查詢(xún)示例 37
242　回到Apache Lucene 39
243　查詢(xún)改寫(xiě)的屬性 40
25　查詢(xún)模板 43
251　引入查詢(xún)模板 43
252　Mustache模板引擎 45
26　小結(jié) 49
第3章　不只是文本搜索 50
31　多匹配控制 50
32　多匹配類(lèi)型 51
321　最佳字段匹配 51
322　跨字段匹配 54
323　最多字段匹配 55
324　短語(yǔ)匹配 56
325　帶前綴的短語(yǔ)匹配 56
33　用函數(shù)得分查詢(xún)控制分?jǐn)?shù) 57
34　函數(shù)得分查詢(xún)下的內(nèi)嵌函數(shù) 58
341　weight函數(shù) 58
342　字段值因子函數(shù) 59
343　腳本評(píng)分函數(shù) 60
344　衰變函數(shù)——linear、exp和gauss 60
35　查詢(xún)二次評(píng)分 61
36　二次評(píng)分查詢(xún)的結(jié)構(gòu) 62
37　Elasticsearch腳本 66
371　語(yǔ)法 66
372　Elasticsearch各版本中腳本的變化 66
38　新的默認(rèn)腳本語(yǔ)言Painless 67
381　用Painless寫(xiě)腳本 67
382　示例 69
383　用腳本為結(jié)果排序 71
384　按多個(gè)字段排序 72
39　Lucene表達(dá)式 73
391　基礎(chǔ)知識(shí) 73
392　一個(gè)例子 73
310　小結(jié) 75
第4章　數(shù)據(jù)建模與分析 76
41　Elasticsearch中的數(shù)據(jù)建模方法 76
42　管理Elasticsearch中的關(guān)系型數(shù)據(jù) 77
421　對(duì)象類(lèi)型 77
422　嵌套文檔 80
423　父子關(guān)系 82
424　其他可選方案 84
425　數(shù)據(jù)反范式的例子 84
43　用聚合做數(shù)據(jù)分析 85
431　Elasticsearch 50的快速聚合 85
432　重溫聚合 86
433　一類(lèi)新的聚合：矩陣聚合 93
44　小結(jié) 96
第5章　改善用戶(hù)搜索體驗(yàn) 97
51　改正用戶(hù)拼寫(xiě)錯(cuò)誤 97
511　測(cè)試數(shù)據(jù) 98
512　深入技術(shù)細(xì)節(jié) 99
52　suggester 99
521　在_search端點(diǎn)下使用suggester 99
522　term suggester 103
523　phrase suggester 105
524　completion suggester 113
53　實(shí)現(xiàn)自己的自動(dòng)完成功能 117
54　處理同義詞 120
541　為同義詞搜索準(zhǔn)備settings 120
542　格式化同義詞 121
543　同義詞擴(kuò)展與收縮 122
55　小結(jié) 123
第6章　分布式索引架構(gòu) 125
61　配置示例的多節(jié)點(diǎn)集群 125
62　選擇合適數(shù)量的分片和副本 127
621　分片和預(yù)分配 127
622　預(yù)分配的正面例子 128
623　多分片與多索引 128
63　路由 129
631　分片和數(shù)據(jù) 129
632　測(cè)試路由功能 130
633　在索引過(guò)程中使用路由 132
634　路由實(shí)戰(zhàn) 132
635　查詢(xún) 134
636　別名 136
637　多值路由 137
64　分片分配控制 137
641　部署意識(shí) 138
642　確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)允許的總分片數(shù) 142
643　確定每臺(tái)物理服務(wù)器允許的總分片數(shù) 143
65　查詢(xún)執(zhí)行偏好 146
651　preference參數(shù) 146
652　使用查詢(xún)執(zhí)行偏好的例子 148
66　將數(shù)據(jù)切分到多個(gè)路徑中 148
67　索引與類(lèi)型——?jiǎng)?chuàng)建索引的改進(jìn)方法 148
68　小結(jié) 149
第7章　底層索引控制 150
71　改變Apache Lucene的評(píng)分方式 150
72　可用的相似度模型 151
73　為每個(gè)字段配置相似度模型 151
74　相似度模型配置 152
75　選擇默認(rèn)的相似度模型 153
76　選擇合適的目錄實(shí)現(xiàn)——store模塊 156
77　存儲(chǔ)類(lèi)型 156
78　準(zhǔn)實(shí)時(shí)、提交、更新及事務(wù)日志 158
781　索引更新及更新提交 159
782　更改默認(rèn)的刷新時(shí)間 159
783　事務(wù)日志 160
784　實(shí)時(shí)讀取 161
79　控制段合并 162
791　Elasticsearch合并策略的變化 163
792　配置tiered合并策略 163
793　合并調(diào)度 164
794　強(qiáng)制合并 165
710　理解Elasticsearch緩存 166
7101　節(jié)點(diǎn)查詢(xún)緩存 166
7102　分片查詢(xún)緩存 166
7103　字段數(shù)據(jù)緩存 168
7104　使用circuit breaker 168
711　小結(jié) 169
第8章　管理Elasticsearch 170
81　Elasticsearch的節(jié)點(diǎn)類(lèi)型 170
811　數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn) 171
812　主節(jié)點(diǎn) 171
813　Ingest節(jié)點(diǎn) 171
814　部落節(jié)點(diǎn) 172
815　協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)/客戶(hù)端節(jié)點(diǎn) 172
82　發(fā)現(xiàn)和恢復(fù)模塊 172
821　發(fā)現(xiàn)模塊的配置 173
822　網(wǎng)關(guān)和恢復(fù)模塊的配置 177
823　索引恢復(fù)API 179
83　使用對(duì)人類(lèi)友好的Cat API 182
831　Cap API的基礎(chǔ)知識(shí) 183
832　使用Cat API 184
84　備份 18