Съдържание и теми, включени в курса
1. Въведение в Elasticsearch
- Какво е Elasticsearch?
- Приложения на Elasticsearch
- Архитектура на Elasticsearch
- Компоненти на Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
- Инсталиране и стартиране на Elasticsearch с контейнери
- Разглеждане на REST API
2. Разбиране на индекси и документи
- Документи и JSON структура
- Индекси и организиране на данните
- Шардове (shards) и реплики
- Концепции за живот на индекса
- Създаване, обновяване и изтриване на индекси
- CRUD операции върху документи
3. Писане на заявки за търсене
- Преглед на Query DSL
- Заявки Match
- Заявки Term
- Булеви заявки
- Диапазонни заявки
- Търсене с префикс, wildcard и неясност (fuzzy)
- Пагинация и сортиране
- Филтриране срещу заявяване
4. Извършване на текстов анализ
- Основи на пълнотекстовото търсене
- Анализатори
- Токенизатори
- Символни филтри
- Токенни филтри
- Езикови анализатори
- Персонализирани анализатори
- Подобряване на релевантността на търсенето
5. Определяне на мапингания (Mappings)
- Динамични мапингания
- Изрични мапингания
- Типове данни за полета
- Вложени и обектни полета
- Датумни и числови полета
- Най-добри практики за мапингания
- Безопасно обновяване на мапингания
6. Разширяване на търсенията
- Търсене в множество полета
- Мульти-мач заявки (Multi-match queries)
- Фразово търсене
- Маркиране на резултатите от търсене
- Увеличаване на значимостта на търсенето (Search boosting)
- Заявки за функция scoring
- Шаблони за търсене
7. Разбиране на разпределения модел
- Архитектура на кластера
- Узли и роли
- Основни и реплики шардове
- Здраве на кластера
- Разпределение на данните
- Устойчивост при грешки
- Концепции за висока наличност
8. Манипулиране на резултатите от търсене
- Стратегии за пагинация
- Филтриране на източник (Source filtering)
- Групиране на полета
- Скриптирани полета
- Техники за сортиране
- Маркиране на резултатите от търсене
- Оптимизиране на отговорите от търсене
9. Агрегации и аналитика
- Метрични агрегации
- Ковашни агрегации (Bucket aggregations)
- Тръбопроводни агрегации (Pipeline aggregations)
- Статистически изчисления
- Хистограми
- Дата агрегации
- Създаване на аналитични заявки
- Производителност на агрегациите
10. Обработка на връзки между данни
- Обектни полета
- Вложени документи
- Връзка родител-дете
- Стратегии за денормализация
- Избор на подходящ модел за данни
- Заявяване на свързани данни
11. Интегриране на Elasticsearch с приложения
- Интеграция чрез REST API
- Библиотеки на клиента на Elasticsearch
- Индесиране на данни от приложението
- Bulk API
- API за търсене
- Обработка на грешки
- Най-добри практики за интеграция
12. Оптимизация на производителността
- Ефективни стратегии за индесиране
- Оптимизиране на заявки
- Групово индесиране (Bulk indexing)
- Интервали за обновяване
- Кеширане
- Управление на паметта
- Мониторинг на производителността
13. Мониторинг и отстраняване на неизправности
- Мониторинг на здравето на кластера
- Статистики за индекси
- Диагностика на бавни заявки
- Чести проблеми при индесиране
- Решаване на проблеми в кластера
- Концепции за резервно копие и снапшоти
- Логироване и диагностика
14. Практическа работилница и обобщение
- Създаване на приложимо за търсене приложение
- Проектиране на индекси и мапингания
- Реализиране на пълнотекстово търсене
- Създаване на агрегации и аналитика
- Оптимизиране на производителността при търсене
- Преглед на ключовите концепции
- Въпроси и отговори
- Най-добри практики и следващи стъпки
Изисквания
- Опит в софтуерната разработка.
- Знанства на работа с командния ред.
- Няма нужда от предишен опит с Elasticsearch.
Целева аудитория
- Софтуерни разработчици
Отзиви от участници (7)
Много знания.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Курс - Elasticsearch for Developers
Машинен превод
Тренер с голямо знание и упражнения част
Kamil Romankiewicz - Inter Cars S.A.
Курс - Elasticsearch for Developers
Машинен превод
- изпълнение на предварително подготвената обучаща среда - достатъчни примери и теми в съответствие с нуждите
Blazej - Kyndryl Wroclaw
Курс - Elasticsearch for Developers
Машинен превод
Ми ми хареса, че получихме обща прегледна информация за Elastic и научихме много неща, които могат да се приложат в текущия проект на първия ден. Ми хареса също, че разгледахме кода на текущия проект с кодова ревизия и споменахме улучшения или/и неща за мислене или обсъждане в проекта на втория ден. Ми хареса, че обучението ми даде добър основен позиция, за да продължа да се удръжвам в Elastic Search.
Mattias Hansson - Chalmers Tekniska Hogskola AB
Курс - Elasticsearch for Developers
Машинен превод
Съдържанието е актуално и прицелено
Qiniso Mdletshe - Quidco
Курс - Elasticsearch for Developers
Машинен превод
Изпълняването на упражненията. Наистина се забавях всеки момент от praktikata.
Warren Stephen - Quidco
Курс - Elasticsearch for Developers
Машинен превод
Марцин точно зная което говори и имаше надлежна дълбока опит с инструментите. Той отговори на всички наши въпроси и направи някои изключително важни препоръки, към които можем да започнем да работим за бъдещите проекти и приложения.
Conor Glasman - Quidco
Курс - Elasticsearch for Developers
Машинен превод