这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程，全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识，旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景，同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。
本书共20章，分为4大部分：
第一部分Elastic Stack全局概览：主要讨论Elastic Stack的重要组成部分与应用场景，以及Elasticsearch的独特优势。同时，初步探索搜索引擎的基础知识及Elasticsearch的核心概念，如集群、节点、索引等。最后，详细介绍Elasticsearch单节点、多节点集群部署以及Kibana部署等内容。
第二部分Elasticsearch核心技术：从底层原理和实现方法两个层面切入，深入解读索引、映射、分词、数据预处理、文档、脚本、检索、聚合、集群、安全和运维等核心技术。
第三部分Elasticsearch进阶指南：主要讨论Elasticsearch各关键操作的基本原理、性能优化方案及实战“避坑”指南等进阶话题。不仅对文档版本冲突及并发控制策略，以及更新/删除、写入、段合并、检索等常见操作实现提供了解决方案，还从通用、写入、检索3个维度提供了性能优化建议，并且讨论了分片、线程池和队列、热点线程、集群规划、客户端选型、缓存、数据建模、性能测试等热点技术，提供了Elasticsearch的应用场景和优化方法，为企业级实战保驾护航。
第四部分Elasticsearch项目实战：带领读者实战Elasticsearch的三大核心业务场景——知识库检索系统、大数据可视化系统、日志系统，融会贯通理论知识和实践技能。

杨昌玉（铭毅天下），10多年工作经验的高级工程师，擅长大数据存储和检索。
曾任职于上市公司、科研院所等，主导过PB级数据存储与检索系统项目，拥有多年Elasticsearch培训及咨询经验。
Elastic认证专家、Elasticsearch中国合作培训讲师、Elasticsearch 中文社区2018年、2023年杰出贡献奖（排名Top5）获得者、阿里云MVP （大数据领域最有价值专家）、CSDN博客专家（排名Top150）CSDN 2020年度优秀创作者。
博客累计阅读量超1000万，并被阿里云、腾讯云、华为云、360doc、51CTO等知名媒体平台全量转载，在CSDN 2013年及2016年的博客征文大赛中获特等奖。
“死磕Elasticsearch”知识星球发起人，拥有近2000名付费用户。“铭毅天下Elasticsearch”公众号及博客总计拥有近5万名关注者。成功指导近200人通过Elastic认证专家考试。

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前言
第一部分 Elastic Stack全局概览
第1章 Elastic Stack全景
1.1 Elasticsearch的过去、现在和未来
1.1.1 Elasticsearch的过去
1.1.2 Elasticsearch的现在
1.1.3 Elasticsearch的未来
1.2 Elastic Stack组成
1.2.1 Elasticsearch概览
1.2.2 Logstash概览
1.2.3 Kibana概览
1.2.4 Beats概览
1.3 Elastic Stack的应用场景
1.3.1 全文检索场景
1.3.2 日志分析场景
1.3.3 商业智能场景
1.4 Elasticsearch竞品分析
1.4.1 Apache Solr
1.4.2 Splunk
1.4.3 OpenSearch
1.4.4 Doris
1.4.5 ClickHouse
1.5 本章小结
第2章 Elasticsearch基础知识
2.1 搜索引擎基础知识
2.1.1 搜索引擎的目标
2.1.2 搜索引擎的核心要求
2.1.3 检索质量的评价指标
2.1.4 倒排索引
2.1.5 全文检索
2.2 Elasticsearch的核心概念
2.2.1 集群
2.2.2 节点
2.2.3 索引
2.2.4 分片
2.2.5 副本
2.2.6 文档
2.2.7 字段
2.2.8 映射
2.2.9 分词
2.3 本章小结
第3章 Elasticsearch集群部署
3.1 Elastic Stack集群部署基础知识
3.1.1 集群部署平台及操作系统的选型
3.1.2 集群部署的主要步骤
3.1.3 Elasticsearch集群堆内存设置
3.1.4 Elasticsearch集群节点角色划分
3.1.5 Elasticsearch集群核心配置解读
3.2 Elasticsearch单节点集群与Kibana的极简部署
3.2.1 Elasticsearch单节点集群极简部署
3.2.2 Kibana极简部署
3.3 Elasticsearch单节点集群与Kibana的自定义证书部署
3.3.1 Elasticsearch单节点集群自定义证书部署
3.3.2 Kibana自定义证书部署
3.4 Elasticsearch多节点集群部署
3.5 Kibana自带样例数据导入
3.6 本章小结
第二部分 Elasticsearch核心技术
第4章 Elasticsearch索引
4.1 索引的定义
4.1.1 类比关系型数据库看索引
4.1.2 索引定义的实现
4.2 索引操作
4.2.1 新增/创建索引
4.2.2 删除索引
4.2.3 修改索引
4.2.4 查询索引
4.3 索引别名
4.3.1 别名的定义
4.3.2 别名的实现
4.3.3 别名应用的常见问题
4.4 索引模板
4.4.1 索引模板的定义
4.4.2 索引模板的基础操作
4.4.3 动态模板实战
4.4.4 索引模板应用的常见问题
4.5 本章小结
第5章 Elasticsearch映射
5.1 映射的定义
5.1.1 认识映射
5.1.2 元字段
5.1.3 数据类型
5.1.4 映射类型
5.1.5 实战：映射创建后还可以更新吗
5.2 Nested类型及应用
5.2.1 Nested类型的定义
5.2.2 Nested类型的操作
5.3 Join类型及应用
5.3.1 认识Join类型
5.3.2 Join类型基础实战
5.3.3 Join类型一对多实战
5.4 Flattened类型及应用
5.4.1 Elasticsearch字段膨胀问题
5.4.2 Flattened类型的产生背景
5.4.3 Flattened类型实战
5.4.4 Flattened类型的不足
5.5 多表关联设计
5.5.1 Elasticsearch多表关联方案
5.5.2 多表关联方案对比
5.6 内部数据结构解读
5.6.1 数据存储的基础知识
5.6.2 倒排索引
5.6.3 正排索引
5.6.4 fielddata
5.6.5 _source字段
5.6.6 store字段
5.7 详解null_value
5.7.1 null_value的含义
5.7.2 null_value使用的注意事项
5.7.3 支持null_value的核心字段
5.8 本章小结
第6章 Elasticsearch分词
6.1 认识分词
6.2 为什么需要分词
6.3 分词发生的阶段
6.3.1 写入数据阶段
6.3.2 执行检索阶段
6.4 分词器的组成
6.4.1 字符过滤
6.4.2 文本切分为分词
6.4.3 分词后再过滤
6.5 分词器的分类
6.6 特定业务场景的自定义分词案例
6.6.1 实战问题拆解
6.6.2 实现方案
6.6.3 结果验证
6.7 Ngram自定义分词案例
6.7.1 实战问题拆解
6.7.2 Ngram分词器定义
6.7.3 Ngram分词实战
6.7.4 Ngram分词选型的注意事项
6.8 本章小结
第7章 Elasticsearch预处理
7.1 预处理定义
7.2 预处理器分类
7.3 预处理实现
7.4 预处理实战案例
7.4.1 字符串切分预处理
7.4.2 字符串转JSON格式
7.4.3 列表操作
7.4.4 enr