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elasticsearch
是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。 　　replicas 　　代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。 　　recovery 　　代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复
Elasticsearch中同时实现对某一字段的精确查询和模糊查询的方法
"untouched": {
"type": "string",
"index": "not_analyzed"
} 利用"muti_field"类型可以对同一个字段实现模糊查询和精确查询。 source.strain.name字段可以用来进行模糊查询。 source.strain.untouched字段可以用来进行精确查询，由于没有对字段进行解析，所以还可以对字段进行分类统计的工作，即elasticsearch中的facet功能。
Elasticsearch - 搜索引擎入门
": "value",
}HEAD方法可以用来检查文档是否存在，加上-i参数获取反馈头文件。另外，在查询字符串中带上pretty参数，Elasticsearch就可以得到优美打印的更加易于识别的JSON结果。 _source 字段不会执行优美打印，它的样子取决于我们录入的样子。 全文搜索 一项在传统数据库很难实现的功能。 我们将会搜索所有喜欢rock climbing的员工： GET /megacorp/employee/_search
"query" : {
ELK：kibana使用的lucene查询语法
kibana在ELK阵营中用来查询展示数据 elasticsearch构建在Lucene之上，过滤器语法和Lucene相同 kibana4官方演示页面 全文搜索 在搜索栏输入login，会返回所有字段值中包含login的文档 使用双引号包起来作为一个短语搜索 "like Gecko" 字段 也可以按页面左侧显示的字段搜索 限定字段全文搜索：field:value 精确搜索：关键字加上双引号 filed:"value" http.code:404 搜索http状态码为404的文档 字段本身是否
分布式搜索引擎Elasticsearch安装配置
的ApacheLucene索引，称为分片（shard）。每个分片可以被存储在集群的不同节点上。当需要查询一个由多个分片构成的索引时，Elasticsearch将该查询发送到每个相关的分片，并将结果合并。这些过程对具体应用而言是透明的，无须知道分片的存在。 副本 为了提高查询的吞吐量或实现高可用性，可以启用分片副本功能。副本分片是对原始分片的一个精确拷贝，原始分片被称为主分片。对索引的所有修改操作都直接作用在主分片上，每个主分片可以有零个或者多个副本分片。当主分片丢失时（如存储数据的服务器不可用时），集群
[Elasticsearch] 全文搜索 (三) - match查询和bool查询的关系，提升查询子句
，boost设为2并不会让最终的_score加倍。 相反，新的_score会在适用了boost后被归一化(Normalized)。每种查询都有自己的归一化算法(Normalization Algorithm)，算法的细节超出了本书的讨论范围。但是能够说一个高的boost值会产生一个高的_score。 如果你在实现你自己的不基于TF/IDF的相关度分值模型并且你需要对提升过程拥有更多的控制，你可以使用function_score查询，它不通过归一化步骤对文档的boost进行操作。 在下一章中，我们会介绍其它的用于合并查询的方法，多字段查询(Multifield Search)。但是，首先让我们看看查询的另一个重要特定：文本分析(Text Analysis)。
设置为test-node2，总之必须和之前配置值不同。
两台es服务同时起来，因为配置文件中均默认cluster.name=elasticsearch，所以这两台机器自动构建成一个集群，集群名字为elasticsearch。
3、elasticsearchservicewrapper安装
(注：用yum方式安装后可通过命令添加elasticsearch到开机启动服务，可不用该插件，其它方式可用)
这个是对elasticsearch执行命令
elasticsearch的研究与使用（四）Query
user和message ); Bool Query 条件查询 BoolQuery 需要由一个或者多个条件查询组成 must：必须出现的值，相当于Sql中的AND must_not：不能出现的值，相当于SQL中的AND NOT should：should中可能包含多个条件， 至少匹配一个
过滤数据：height必须为60，height1不能为30，user为linda或payne IDs Query QueryBuilder qb = idsQuery().ids(“1”, “2”); 其中参数1和2为文档id Fuzz Like This Query 模糊查询 关键词搜索默认匹配所有字段，搜索后根据打分的高低进行排序 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
分布式搜索elasticsearch java API 之（五）------搜索
查询（BoolQuery），其对应lucene本身的BooleanQuery，可以通过must、should、mustNot方法对QueryBuilder进行组合，形成多条件查询。 qb3构造了一个过滤查询，就是在TermQuery的基础上添加一个过滤条件RangeFilter，这个范围过滤器将限制查询age字段大于等于23，小于等于54的结果。除了这三个，elasticsearch还支持很多种类的查询方式，迟点写个介绍。 构造好了Query就要传到elasticsearch里面进行查询，下面
MySQL单表多字段模糊查询解决方法
存在于三个字段中的任意一个或者多个，但又要求三个字段必须包含所有的关键词。如果分别对每个字段进行模糊匹配，是没法实现所需的要求，由此想到两种方法： 在插入记录的同时，将需要进行多字段模糊查询的字段合并成一个字串并加入到一个新的字段中，然后对这个新字段进行模糊查询。 使用全文检索，但是这需要用到中文分词或者将汉字转化为拼音（拆分汉字是不可行的，MySQL默认FT最小字节为4），而且并不利于今后的维护。 在网上爬了两天，对此问题的处理都没有找到满意的解决方法，最后在《MySQL权威指南》中翻到了
Elasticsearch与Solr 选型
的功能，需要使用JAVA，并且在程序中集成Lucene。需要很多的学习了解，才能明白它是如何运行的，Lucene确实非常复杂。 Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎，但是在使用它做全文搜索时，只需要使用统一开发好的API即可，而不需要了解其背后复杂的Lucene的运行原理。 当然Elasticsearch并不仅仅是Lucene这么简单，它不但包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作: 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。 实时分析的分布式搜索引擎。 可以
Elasticsearch基础教程
curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/1/_update?pretty' -d '
"script" : "ctx._source.age += 5"
在上面的例子中，ctx._source指向当前要被更新的文档。
注意，在写作本文时，更新操作只能一次应用在一个文档上。将来，Elasticsearch将提供同时更新符合指定查询条件的多个
Elasticsearch基础教程
curl -XPOST 'localhost:9200/customer/external/1/_update?pretty' -d '
"script" : "ctx._source.age += 5"
在上面的例子中，ctx._source指向当前要被更新的文档。
注意，在写作本文时，更新操作只能一次应用在一个文档上。将来，Elasticsearch将提供同时更新符合指定查询条件的多个
Elasticsearch基础教程
" : "ctx._source.age += 5"
在上面的例子中，ctx._source指向当前要被更新的文档。
注意，在写作本文时，更新操作只能一次应用在一个文档上。将来，Elasticsearch将提供同时更新符合指定查询条件的多个文档的功能（类似于SQL的UPDATE-WHERE语句）。
删除文档是相当直观的。以下的例子展示了我们怎样删除ID为2的文档
JEECG - 基于代码生成器的J2EE智能开发框架 续四: 查询条件SQL生成器设计思路
追加查询条件
特点：实现了"模糊查询" ,"包含查询" , "不匹配查询"等SQL匹配功能;
实现方法：页面仅仅追加一个查询字段，后台不需要写任何代码，查询功能自动实现;
查询条件SQL生成器 [查询规则] 要求：页面查询字段，需跟Action中Page的字段对应一致，后台不需写代码自动生成SQL，追加查询条件;
默认生成的查询条件是全匹配;
查询匹配方式分类： [1].全匹配查询：查询数据没有特殊格式，默认为全匹配查询 [2].模糊查询：
大数据下的日志--ElasticSearch部分（一）--初识
上。将来，Elasticsearch将提供同时更新符合指定查询条件的多个文档的功能（类似于SQL的UPDATE-WHERE语句）。
删除文档是相当直观的。以下的例子展示了我们怎样删除ID为2的文档：
curl -XDELETE 'localhost:9200/customer/external/2?pretty'
我们也能够一次删除符合某个查询条件的多个文档。以下的例子展示了如何删除名字中包含“John”的所有
[Elasticsearch] 控制相关度 (一) - 相关度分值计算背后的理论
，或者被称为相似度算法，将多个因素综合起来为没份文档产生一个相关度_score。在本章中，我们来讨论一下其中的一些变化的部分以及如何控制它们。 当然相关度并不只和全文查询相关；它也许会将结构化数据考虑在内。我们可能在寻找一个拥有某些卖点(空调，海景，免费的WiFi)的度假旅店。那么当某个度假旅店拥有的卖点越多，那么它也就越相关。或者我们希望除全文搜索本身的相关度外，同时将时间的远近，价格，流行度或者距离这类因素也考虑在内。 以上这些设想都是可以实现的，得益于ES中强大的分值计算功能。 我们首先会从理论角度
概述：Elasticsearch 在这个教程里，我们将要去看一下Elasticsearch 并且如何在PHP中使用它。Elasticsearch 是一个基于Apache Lucene的开源的搜索服务。你可以使用它实现更快的全文检索或者别的复杂查询。它也有REST服务，允许我们方便的发布一些增，删，查，改的请求。 安装Elasticsearch 这个指南里呈现的是在Debian操作系统下安装的说明。 To install Elasticsearch we first need
初探Elasticsearch
由于项目需要，最近需要学习以下Elasticsearch（本身支持全文检索与模糊查询，这个就与传统的DB区分开来，另一个可选方案是solr）的学习，抽了几个小时时间看了一下，发现确实不错。由于Linux在单位（部署的时候确实是有一些环境变量的问题），懒得开VPN了，所以就从笔记本尝试了以下。 ElasticSearch集成了传统数据库的精确查找与现代化搜索引擎的查找需求，所以从一定程度可以实现对资源的一种全文搜索与精确搜索的结合，该方案可以应用在常见的站内搜索，资源匹配，甚至构建自己的搜索引擎
初探Elasticsearch
由于项目需要，最近需要学习以下Elasticsearch（本身支持全文检索与模糊查询，这个就与传统的DB区分开来，另一个可选方案是solr）的学习，抽了几个小时时间看了一下，发现确实不错。由于Linux在单位（部署的时候确实是有一些环境变量的问题），懒得开VPN了，所以就从笔记本尝试了以下。 ElasticSearch集成了传统数据库的精确查找与现代化搜索引擎的查找需求，所以从一定程度可以实现对资源的一种全文搜索与精确搜索的结合，该方案可以应用在常见的站内搜索，资源匹配，甚至构建自己的搜索引擎
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var cpro_id = "u1888441";elasticsearchhead模糊查询_中华文本库
elasticsearch5.0安装head插件_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。elasticsearch5.0需要单独安装head插件,个人在安装过程做了总结和梳理!...
高负载的模糊性查询操作,需要少 比较结论 设置模糊查询的规则,另外...ElasticSearch Head:一个开源的ElasticSearch前端工具,其支持索引 创建、文件浏览...
七、结构化查询 1.请求体查询 要点:GET /_search { &from&: 30, &size&..._head插件对elasticsear... 暂无评价 4页 1下载券 喜欢此文档的还喜欢
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35 3.8.1. elasticsearch-head ......千万次的查询“ StumbleUpon ”Elasticsearch 是 StumbleUpon 的关键部件,它每天为社区提供百万次的推荐服务“ StumbleUpon...
利用ElasticSearch和Redis检索和存储十亿信息_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料...到图像响应类型的差别也随处可见,他们需要 能够快速地直接从 12 亿文档中查询...
索引并查询一个文档 现在让我们放一些东西到customer索引中。首先要知道的是,为了索引一个文档,我们必须告诉Elasticsearch这个文档要到这个索引的哪个类型(type)下。 ...
分布式搜索 elasticsearch java API 之(四)---删除索引数 据分类:搜索引擎 Elasticsearch 14:502359 人阅读评论(0)收藏举报 apijavaquerytwitter 文档 ...
(num_of_primary_shards) 07 Read的实现原理 查询阶段(Query Phase) 获取阶段(Fetch Phase) 08 结束语 conclusion 概述: ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务...
Elasticsearch 局部更新_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。Elasticsearch, 局部...&params&:{ &count&:1 } } 注:以上执行在 curl 下失败,在 head 中成功...
# out of memory 错误避免过于频繁的查询时集群假死 # 1.设置 es 的缓存类型...默认值是 40% #indices.breaker.request.overhead:同上,也是 elasticsearch 在...系统-hibernate的关系映射和无关系型数据库
作者：用户
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hibernate的关系映射和无关系型数据库小白问个问题：在hibernate中有多对一、一对一、一对多、多对多这样的关系，只要在hbm.xml文件中配置了，那么去生产数据表的时候就会给表创建外键这个
hibernate的关系映射和无关系型数据库
小白问个问题：
在hibernate中有多对一、一对一、一对多、多对多这样的关系，只要在hbm.xml文件中配置了，那么去生产数据表的时候就会给表创建外键
这个很好理解，但是我目前在中，我发现很多成熟的系统数据库并没有外键，而且架构师提倡不用外键来管理，这样hibernate的关系设计是不是就不符合现在系统设计得需要了？
在数据库里可以不设主键或者外键来使用hibernate进行逻辑上的关联。架构师不提倡是因为在对数据库进行增删改的时候，可能出现脏数据。
现在关系型数据库用的领域还是很多，hibernate不会不符合的。不过对于一些中小型的系统，建议使用ibatis,较之hibernate用起来比较灵活，入门也快。
hibernate比较适合大型的项目，建议深入了解hibernate后再进行使用。
【云栖快讯】青年们，一起向代码致敬，来寻找第83行吧，云栖社区邀请大神彭蕾、多隆、毕玄、福贝、点评Review你的代码，参与互动者将选取50位精彩回复赠送“向代码致敬”定制T恤1件，最终成为“多隆奖”的小伙伴还将获得由阿里巴巴提供的“多隆奖”荣誉证书和奖杯。&&
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云服务器9.9元/月，大学必备Elasticsearch顶尖高手系列-组合套餐
Elasticsearch顶尖高手系列-组合套餐
《Elasticsearch顶尖高手系列-组合套餐》是由龙果学院金牌讲师：中华石杉，主讲的《+两套课程组合而成
来啦！本次针对已经购买了该组合套餐课程的学员，将会免费升级Elasticsearch生产集群运维与优化的内容。在学习过后，同学们完全可以有能力在自己公司搭建和部署生产级别的集群，同时对生产集群进行包括备份、恢复、版本升级、索引管理、module深入、ingest node部署、集群监控、性能优化等相关的工作。
温馨提示：本页面仅作为购买支付页面，详细课程目录和免费试看章节请点击以下基础篇或高级篇对应的课程链接进入查看。如购买该套餐课程，请支付成功后，联系客服开通对应的每一季课程即可马上观看学习。官方客服QQ：
课程基于Elasticsearch最新版本，5.2版本，由浅入深一点一点的细致剖析和展开讲解，绝不让大家遗漏任何有用的知识点，尽量做到，课程知识体系完整，系统化，有广度，而且也有深度。
在中，主要讲解Elasticsearch的核心原理、document的管理技术、基础的搜索技术、基础的索引管理技术以及基础的Java API使用。通过快速入门篇的学习，我们已经可以在公司中简单搭建一个两三个节点的Elasticsearch小集群，然后基于我们学到的技术，开发一些简单的中小型的搜索以及数据分析的项目。比如基于document管理技术将公司内MySQL库中的一些数据写入elasticsearch中，然后基于简单的搜索技术去开发一个非常简单的支持全文检索的搜索引擎，基于简单的聚合分析技术开发一些非常简单的数据分析应用。
在中，我们将会更加深入地学习各种高阶的技术：
1、在“深度探秘搜索技术”中，我们非常深入、系统而且细致地剖析和实战演练了各种高阶的搜索技术；
2、在“彻底掌握IK中文分词”中，我们全面演示了如何基于IK中文分词器来构造一个中文搜索引擎；
3、在“深入聚合数据分析”中，我们讲解了各种常见的、高阶的数据分析功能；
4、在“数据建模实战”中，我们深入剖析了如何对包含有各种关联关系的数据结构进行建模，以及针对这种复杂的数据模型进行搜索和分析；
5、在“elasticsearch高手进阶”中，我们深入讲解了es的各种高手级掌握的技术；
6、最后在“熟练掌握ES Java API”中，我们全面演练了核心的Java API如何开发
本套组合套餐课程内容大纲
课程观看地址：
课程介绍 第02节
用大白话告诉你什么是Elasticsearch 第03节
Elasticsearch的功能、适用场景以及特点介绍 第04节
手工画图剖析Elasticsearch核心概念：NRT、索引、分片、副本等 第05节
在windows上安装和启动Elasticseach 第06节
快速入门案例实战之电商网站商品管理：集群健康检查，文档CRUD 第07节
快速入门案例实战之电商网站商品管理：多种搜索方式 第08节
快速入门案例实战之电商网站商品管理：嵌套聚合，下钻分析，聚合分析 第09节
手工画图剖析Elasticsearch的基础分布式架构 第10节
shard&replica机制再次梳理以及单node环境中创建index图解 第11节
图解2个node环境下replica shard是如何分配的 第12节
图解横向扩容过程，如何超出扩容极限，以及如何提升容错性 第13节
图解Elasticsearch容错机制：master选举，replica容错，数据恢复 第14节
初步解析document的核心元数据以及图解剖析index创建反例 第15节
分布式文档系统-document id的手动指定与自动生成两种方式解析 第16节
分布式文档系统-document的_source元数据以及定制返回结果解析 第17节
分布式文档系统-document的全量替换、强制创建以及图解lazy delete机制 第18节
分布式文档系统-深度图解剖析Elasticsearch并发冲突问题 第19节
分布式文档系统-深度图解剖析悲观锁与乐观锁两种并发控制方案 第20节
分布式文档系统-图解Elasticsearch内部如何基于_version进行乐观锁并发控制 第21节
分布式文档系统-上机动手实战演练基于_version进行乐观锁并发控制 第22节
分布式文档系统-上机动手实战演练基于external version进行乐观锁并发控制 第23节
分布式文档系统-图解partial update实现原理以及动手实战演练 第24节
分布式文档系统-上机动手实战演练基于groovy脚本进行partial update 第25节
分布式文档系统-图解partial update乐观锁并发控制原理以及相关操作讲解 第26节
分布式文档系统-上机动手实战演练mget批量查询api 第27节
分布式文档系统_上机动手实战演练bulk批量增删改 第28节
分布式文档系统_阶段性总结以及什么是distributed document store 第29节
分布式文档系统_深度图解剖析document数据路由原理 第30节
分布式文档系统_document增删改内部原理图解揭秘 第31节
分布式文档系统_图解写一致性原理以及quorum机制深入剖析 第32节
分布式文档系统_document查询内部原理图解揭秘 第33节
分布式文档系统_bulk api的奇特json格式与底层性能优化关系大揭秘 第34节
初识搜索引擎_search结果深入解析（search timeout机制揭秘） 第35节
初识搜索引擎_multi-index&multi-type搜索模式解析以及搜索原理初步图解 第36节
初识搜索引擎_分页搜索以及deep paging性能问题深度图解揭秘 第37节
初识搜索引擎_快速掌握query string search语法以及_all metadata原理揭秘 第38节
初识搜索引擎_用一个例子告诉你mapping到底是什么 第39节
初识搜索引擎_精确匹配与全文搜索的对比分析 第40节
初识搜索引擎_倒排索引核心原理快速揭秘 第41节
初识搜索引擎_分词器的内部组成到底是什么，以及内置分词器的介绍 第42节
初识搜索引擎_query string的分词以及mapping引入案例遗留问题的大揭秘 第43节
初识搜索引擎_什么是mapping再次回炉透彻理解 第44节
初识搜索引擎_mapping的核心数据类型以及dynamic mapping 第45节
初识搜索引擎_手动建立和修改mapping以及定制string类型数据是否分词 第46节
初识搜索引擎_mapping复杂数据类型以及object类型数据底层结构大揭秘 第47节
初识搜索引擎_search api的基础语法介绍 第48节
初识搜索引擎_快速上机动手实战Query DSL搜索语法 第49节
初识搜索引擎_filter与query深入对比解密：相关度，性能 第50节
初识搜索引擎_上机动手实战常用的各种query搜索语法 第51节
初识搜索引擎_上机动手实战多搜索条件组合查询 第52节
初识搜索引擎_上机动手实战如何定位不合法的搜索以及其原因 第53节
初识搜素引擎_上机动手实战如何定制搜索结果的排序规则 第54节
初识搜索引擎_解密如何将一个field索引两次来解决字符串排序问题 第55节
初识搜索引擎_相关度评分TF&IDF算法独家解密 第56节
初识搜索引擎_内核级知识点之doc value初步探秘 第57节
初识搜索引擎_分布式搜索引擎内核解密之query phase 第58节
初识搜索引擎_分布式搜索引擎内核解密之fetch phase 第59节
初识搜索引擎_搜索相关参数梳理以及bouncing results问题解决方案 第60节
初识搜索引擎_上机动手实战基于scoll技术滚动搜索大量数据 第61节
索引管理_快速上机动手实战创建、修改以及删除索引 第62节
索引管理_快速上机动手实战修改分词器以及定制自己的分词器 第63节
索引管理_内核级知识点：深入探秘type底层数据结构 第64节
索引管理_mapping root object深入剖析 第65节
索引管理_定制化自己的dynamic mapping策略 第66节
索引管理_复杂上机实验：基于scoll+bulk+索引别名实现零停机重建索引 第67节
内核原理探秘_倒排索引组成结构以及其索引可变原因揭秘 第68节
内核原理探秘_深度图解剖析document写入原理（buffer，segment，commit） 第69节
内核原理探秘_优化写入流程实现NRT近实时（filesystem cache，refresh） 第70节
内核原理探秘_继续优化写入流程实现durability可靠存储（translog，flush） 第71节
内核原理探秘_最后优化写入流程实现海量磁盘文件合并（segment merge，optimize） 第72节
Java API初步使用_员工管理案例：基于Java实现员工信息的增删改查 第73节
Java API初步使用_员工管理案例：基于Java对员工信息进行复杂的搜索操作 第74节
Java API初步使用_员工管理案例：基于Java对员工信息进行聚合分析
高手进阶篇：
课程观看地址：
结构化搜索_IT技术论坛案例背景介绍 第02节
结构化搜索_在案例中实战使用term filter来搜索数据 第03节
结构化搜索_filter执行原理深度剖析（bitset机制与caching机制） 第04节
结构化搜索_在案例中实战基于bool组合多个filter条件来搜索数据 第05节
结构化搜索_在案例中实战使用terms搜索多个值以及多值搜索结果优化 第06节
结构化搜索_在案例中实战基于range filter来进行范围过滤 第07节
深度探秘搜索技术_在案例中体验如何手动控制全文检索结果的精准度 第08节
深度探秘搜索技术_基于term+bool实现的multiword搜索底层原理剖析 第09节
深度探秘搜索技术_基于boost的细粒度搜索条件权重控制 第10节
深度探秘搜索技术_多shard场景下relevance score不准确问题大揭秘 第11节
深度探秘搜索技术_案例实战基于dis_max实现best fields策略进行多字段搜索 第12节
深度探秘搜索技术_案例实战基于tie_breaker参数优化dis_max搜索效果 第13节
深度探秘搜索技术_案例实战基于multi_match语法实现dis_max+tie_breaker 第14节
深度探秘搜索技术_基于multi_match+most fiels策略进行multi-field搜索 第15节
深度探秘搜索技术_使用most_fields策略进行cross-fields search弊端大揭秘 第16节
深度探秘搜索技术_使用copy_to定制组合field解决cross-fields搜索弊端 第17节
深度探秘搜索技术_使用原生cross-fiels技术解决搜索弊端 第18节
深度探秘搜索技术_在案例实战中掌握phrase matching搜索技术 第19节
深度探秘搜索技术_基于slop参数实现近似匹配以及原理剖析和相关实验 第20节
深度探秘搜索技术_混合使用match和近似匹配实现召回率与精准度的平衡 第21节
深度探秘搜索技术_使用rescoring机制优化近似匹配搜索的性能 第22节
深度探秘搜索技术_实战前缀搜索、通配符搜索、正则搜索等技术 第23节
深度探秘搜索技术_实战match_phrase_prefix实现search-time搜索推荐 第24节
深度探秘搜索技术_实战通过ngram分词机制实现index-time搜索推荐 第25节
深度探秘搜索技术_深入揭秘TF&IDF算法以及向量空间模型算法 第26节
深度探秘搜索技术_深入揭秘lucene的相关度分数算法 第27节
深度探秘搜索技术_实战掌握四种常见的相关度分数优化方法 第28节
深度探秘搜索技术_实战用function_score自定义相关度分数算法 第29节
深度探秘搜索技术_实战掌握误拼写时的fuzzy模糊搜索技术 第30节
彻底掌握IK中文分词_上机动手实战IK中文分词器的安装和使用 第31节
彻底掌握IK中文分词_IK分词器配置文件讲解以及自定义词库实战 第32节
彻底掌握IK中文分词_修改IK分词器源码来基于mysql热更新词库 第33节
深入聚合数据分析_bucket与metric两个核心概念的讲解 第34节
深入聚合数据分析_家电卖场案例以及统计哪种颜色电视销量最高 第35节
深入聚合数据分析_实战bucket+metric：统计每种颜色电视平均价格 第36节
深入聚合数据分析_bucket嵌套实现颜色+品牌的多层下钻分析 第37节
深入聚合数据分析_掌握更多metrics：统计每种颜色电视最大最小价格 第38节
深入聚合数据分析_实战hitogram按价格区间统计电视销量和销售额 第39节
深入聚合数据分析_实战date hitogram之统计每月电视销量 第40节
深入聚合数据分析_下钻分析之统计每季度每个品牌的销售额 第41节
深入聚合数据分析_搜索+聚合：统计指定品牌下每个颜色的销量 第42节
深入聚合数据分析_global bucket：单个品牌与所有品牌销量对比 第43节
深入聚合数据分析_过滤+聚合：统计价格大于1200的电视平均价格 第44节
深入聚合数据分析_bucket filter：统计牌品最近一个月的平均价格 第45节
深入聚合数据分析_排序：按每种颜色的平均销售额降序排序 第46节
深入聚合数据分析_颜色+品牌下钻分析时按最深层metric进行排序 第47节
深入聚合数据分析_易并行聚合算法，三角选择原则，近似聚合算法 第48节
深入聚合数据分析_cardinality去重算法以及每月销售品牌数量统计 第49节
深入聚合数据分析_cardinality算法之优化内存开销以及HLL算法 第50节
深入聚合数据分析_percentiles百分比算法以及网站访问时延统计 第51节
深入聚合数据分析_percentiles rank以及网站访问时延SLA统计 第52节
深入聚合数据分析_基于doc value正排索引的聚合内部原理 第53节
深入聚合数据分析_doc value机制内核级原理深入探秘 第54节
深入聚合数据分析_string field聚合实验以及fielddata原理初探 第55节
深入聚合数据分析_fielddata内存控制以及circuit breaker断路器 第56节
深入聚合数据分析_fielddata filter的细粒度内存加载控制 第57节
深入聚合数据分析_fielddata预加载机制以及序号标记预加载 第58节
深入聚合数据分析_海量bucket优化机制：从深度优先到广度优先 第59节
数据建模实战_关系型与document类型数据模型对比 第60节
数据建模实战_通过应用层join实现用户与博客的关联 第61节
数据建模实战_通过数据冗余实现用户与博客的关联 第62节
数据建模实战_对每个用户发表的博客进行分组 第63节
数据建模实战_对文件系统进行数据建模以及文件搜索实战 第64节
数据建模实战_基于全局锁实现悲观锁并发控制 第65节
数据建模实战_基于document锁实现悲观锁并发控制 第66节
数据建模实战_基于共享锁和排他锁实现悲观锁并发控制 第67节
数据建模实战_基于nested object实现博客与评论嵌套关系 第68节
数据建模实战_对嵌套的博客评论数据进行聚合分析 第69节
数据建模实战_研发中心管理案例以及父子关系数据建模 第70节
数据建模实战_根据员工信息和研发中心互相搜索父子数据 第71节
数据建模实战_对每个国家的员工兴趣爱好进行聚合统计 第72节
数据建模实战_祖孙三层数据关系建模以及搜索实战 第73节
elasticsearch高手进阶_基于term vector深入探查数据的情况 第74节
elasticsearch高手进阶_深入剖析搜索结果的highlight高亮显示 第75节
elasticsearch高手进阶_使用search template将搜索模板化 第76节
elasticsearch高手进阶_基于completion suggest实现搜索提示 第77节
elasticsearch高手进阶_使用动态映射模板定制自己的映射策略 第78节
elasticsearch高手进阶_学习使用geo point地理位置数据类型 第79节
elasticsearch高手进阶_酒店o2o搜索案例以及搜索指定区域内的酒店 第80节
elasticsearch高手进阶_实战搜索距离当前位置一定范围内的酒店 第81节
elasticsearch高手进阶_统计当前位置每个距离范围内有多少家酒店 第82节
熟练掌握ES Java API_client集群自动探查以及汽车零售店案例背景 第83节
熟练掌握ES Java API_基于upsert实现汽车最新价格的调整 第84节
熟练掌握ES Java API_基于mget实现多辆汽车的配置与价格对比 第85节
熟练掌握ES Java API_基于bulk实现多4S店销售数据批量上传 第86节
熟练掌握ES Java API_基于scroll实现月度销售数据批量下载 第87节
熟练掌握ES Java API_基于search template实现按品牌分页查询模板 第88节
熟练掌握ES Java API_对汽车品牌进行全文检索、精准查询和前缀搜索 第89节
熟练掌握ES Java API_对汽车品牌进行多种条件的组合搜索 第90节
熟练掌握ES Java API_基于地理位置对周围汽车4S店进行搜索 第91节
熟练掌握ES Java API_如何自己尝试API以掌握所有搜索和聚合的语法 第92节
快速入门篇以及高手进阶篇课程总结，以及后续阶段课程介绍
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