《一本书讲透Elasticsearch：原理、进阶与工程实践杨昌玉著》[82]百度网盘|亲测有效|pdf下载

产品特色

编辑推荐

（1）作者专业实力强劲：铭毅天下有10多年开发工作经验，7年深耕Elastic Stack，博客累计阅读量超1000万，主导过PB级数据存储与检索系统项目，累计项目经费超千万。
（1）众多Elastic大咖力荐：Elastic创始人Shay Banon、Elastic中文社区创始人Medcl、Wood大叔、张超、魏子珺等15位专家领衔推荐
（2）覆盖认证考试考点：作者拥有多年Elasticsearch培训及咨询经验，并成功指导近200人通过认证考试，并将专家认证考试全部考点融入本书，有效提高应试能力。
（3）内容体系完善：围绕Elasticsearch展开，覆盖基础知识、关联技术、核心能力及最佳实践，实战知识库检索系统、大数据可视化系统、日志系统等业务场景，并添加大量图解内容，使核心知识点更易被理解和吸收。
（4）实战性强：融入作者多年Elastic Stack实战开发、咨询经验，以及4年间与来自全球数百家企业的近2000名Elastic爱好者的实战经验，深呈现高质量实战内容。

内容简介

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。

作者简介

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。

目　　录

目　　录Contents
赞　誉
前　言
第一部分　Elastic Stack全局概览
第1章　Elastic Stack全景　2
1.1　Elasticsearch的过去、
现在和未来　3
1.1.1　Elasticsearch的过去　3
1.1.2　Elasticsearch的现在　5
1.1.3　Elasticsearch的未来　6
1.2　Elastic Stack组成　7
1.2.1　Elasticsearch概览　7
1.2.2　Logstash概览　8
1.2.3　Kibana概览　8

目　　录Contents 赞　誉 前　言 第一部分 　Elastic Stack全局概览 第1章　Elastic Stack全景　2 1.1　Elasticsearch的过去、 现在和未来　3 1.1.1　Elasticsearch的过去　3 1.1.2　Elasticsearch的现在　5 1.1.3　Elasticsearch的未来　6 1.2　Elastic Stack组成　7 1.2.1　Elasticsearch概览　7 1.2.2　Logstash概览　8 1.2.3　Kibana概览　8 1.2.4　Beats概览　9 1.3　Elastic Stack的应用场景　9 1.3.1　全文检索场景　10 1.3.2　日志分析场景　10 1.3.3　商业智能场景　10 1.4　Elasticsearch竞品分析　10 1.4.1　Apache Solr　11 1.4.2　Splunk　11 1.4.3　OpenSearch　11 1.4.4　Doris　12 1.4.5　ClickHouse　12 1.5　本章小结　13 第2章　Elasticsearch基础知识　14 2.1　搜索引擎基础知识　14 2.1.1　搜索引擎的目标　14 2.1.2　搜索引擎的核心要求　15 2.1.3　检索质量的评价指标　15 2.1.4　倒排索引　16 2.1.5　全文检索　18 2.2　Elasticsearch的核心概念　19 2.2.1　集群　20 2.2.2　节点　20 2.2.3　索引　20 2.2.4　分片　20 2.2.5　副本　21 2.2.6　文档　21 2.2.7　字段　22 2.2.8　映射　22 2.2.9　分词　23 2.3　本章小结　23 第3章　Elasticsearch集群部署　25 3.1　Elastic Stack集群部署 基础知识　25 3.1.1　集群部署平台及操作 系统的选型　26 3.1.2　集群部署的主要步骤　26 3.1.3　Elasticsearch集群堆 内存设置　27 3.1.4　Elasticsearch集群节点 角色划分　29 3.1.5　Elasticsearch集群核心 配置解读　35 3.2　Elasticsearch单节点集群与 Kibana的极简部署　37 3.2.1　Elasticsearch单节点 集群极简部署　37 3.2.2　Kibana极简部署　40 3.3　Elasticsearch单节点集群与 Kibana的自定义证书部署　42 3.3.1　Elasticsearch单节点 集群自定义证书部署　43 3.3.2　Kibana自定义证书部署　44 3.4　Elasticsearch多节点 集群部署　46 3.5　Kibana自带样例数据导入　47 3.6　本章小结　48 第二部分　Elasticsearch核心技术 第4章　Elasticsearch索引　52 4.1　索引的定义　52 4.1.1　类比关系型数据库看索引　52 4.1.2　索引定义的实现 53 4.2　索引操作　56 4.2.1　新增/创建索引　56 4.2.2　删除索引　57 4.2.3　修改索引　57 4.2.4　查询索引　58 4.3　索引别名　58 4.3.1　别名的定义　58 4.3.2　别名的实现　59 4.3.3　别名应用的常见问题　60 4.4　索引模板　62 4.4.1　索引模板的定义　62 4.4.2　索引模板的基础操作　64 4.4.3　动态模板实战　64 4.4.4　索引模板应用的常见问题　66 4.5　本章小结　66 第5章　Elasticsearch映射　68 5.1　映射的定义　68 5.1.1　认识映射　68 5.1.2　元字段　69 5.1.3　数据类型　69 5.1.4　映射类型　72 5.1.5　实战：映射创建后还 可以更新吗　75 5.2　Nested类型及应用　77 5.2.1　Nested类型的定义　77 5.2.2　Nested类型的操作　81 5.3　Join类型及应用　83 5.3.1　认识Join类型　83 5.3.2　Join类型基础实战　83 5.3.3　Join类型一对多实战　86 5.4　Flattened类型及应用　89 5.4.1　Elasticsearch字段膨胀问题　89 5.4.2　Flattened类型的产生背景　90 5.4.3　Flattened类型实战　91 5.4.4　Flattened类型的不足　94 5.5　多表关联设计　94 5.5.1　Elasticsearch 多表关联方案　94 5.5.2　多表关联方案对比　95 5.6　内部数据结构解读　96 5.6.1　数据存储的基础知识　96 5.6.2　倒排索引　96 5.6.3　正排索引　97 5.6.4　fielddata　98 5.6.5　_source字段　100 5.6.6　store字段　100 5.7　详解null_value　102 5.7.1　null_value的含义　 103 5.7.2　null_value使用的 注意事项　104 5.7.3　支持null_value的 核心字段　105 5.8　本章小结　106 第6章　Elasticsearch分词　108 6.1　认识分词　108 6.2　为什么需要分词　109 6.3　分词发生的阶段　109 6.3.1　写入数据阶段　109 6.3.2　执行检索阶段　109 6.4　分词器的组成　110 6.4.1　字符过滤　110 6.4.2　文本切分为分词　111 6.4.3　分词后再过滤　111 6.5　分词器的分类　112 6.6　特定业务场景的 自定义分词案例　113 6.6.1　实战问题拆解　113 6.6.2　实现方案　114 6.6.3　结果验证　115 6.7　Ngram自定义分词案例　116 6.7.1　实战问题拆解　 117 6.7.2　Ngram分词器定义　 118 6.7.3　Ngram分词实战　 119 6.7.4　Ngram分词选型的 注意事项　121 6.8　本章小结　121 第7章　Elasticsearch预处理　123 7.1　预处理定义　123 7.2　预处理器分类　125 7.3　预处理实现　125 7.4　预处理实战案例　126 7.4.1　字符串切分预处理　126 7.4.2　字符串转JSON格式　127 7.4.3　列表操作　128 7.4.4　enrich预处理　129 7.4.5　预处理实战的常见问题　137 7.5　本章小结　138 第8章　Elasticsearch文档　139 8.1　新增文档　140 8.1.1　文档ID　140 8.1.2　新增单个文档　140 8.1.3　新增批量文档　142 8.2　删除文档　143 8.2.1　单个文档删除　144 8.2.2　批量文档删除　144 8.3　修改/更新文档　145 8.3.1　更新文档的前置条件　145 8.3.2　单个文档部分更新　146 8.3.3　全部文档更新　148 8.3.4　批量文档更新　149 8.3.5　取消更新　150 8.4　reindex：迁移文档　151 8.4.1　reindex操作的 背景及定义　151 8.4.2 　同集群索引之间的 全量数据迁移　152 8.4.3　同集群索引之间基于 特定条件的数据迁移　152 8.4.4　不同集群索引之间的 数据迁移　154 8.4.5　查看及取消reindex任务　154 8.4.6　业务零掉线情况下的 数据迁移　155 8.5　本章小结　155 第9章　Elasticsearch脚本　156 9.1　认识Elasticsearch脚本　156 9.1.1　Elasticsearch脚本的背景　156 9.1.2　Painless脚本语言简介　157 9.2　Elasticsearch脚本的应用 场景和模板　158 9.3　Elasticsearch脚本实战　158 9.3.1　自定义字段　158 9.3.2　自定义评分　159 9.3.3　自定义更新　159 9.3.4　自定义reindex　160 9.3.5　自定义聚合　161 9.3.6　实战常见问题　162 9.4　本章小结　163 第10章　Elasticsearch检索　164 10.1　检索选型指南　164 10.1.1　Elasticsearch检索分类　165 10.1.2　精准匹配检索和全文 检索的本质区别　167 10.1.3　精准匹配检索详解　170 10.1.4　全文检索类型详解　179 10.1.5　组合检索类型详解　183 10.1.6　query和filter的区别　184 10.2　高亮、排序和分页　186 10.2.1　高亮　186 10.2.2　排序　188 10.2.3　分页　190 10.3　自定义评分　191 10.3.1　搜索结果相关度与 自定义评分的关系　191 10.3.2　控制Elasticsearch 相关度　192 10.3.3　计算相关度评分　192 10.3.4　影响相关度评分的 查询子句　193 10.3.5　自定义评分定义　193 10.4　检索模板　199 10.4.1　检索模板基础知识　199 10.4.2　检索模板实战问题及 解决方案　201 10.5　深度解读Elasticsearch 分页查询　206 10.5.1　from size查询　206 10.5.2　search_after查询　209 10.5.3　scroll查询　212 10.6　本章小结　214 第11章　Elasticsearch聚合　215 11.1　图解聚合　215 11.1.1　数据源　215 11.1.2　聚合分类　216 11.1.3　聚合应用场景　226 11.2　聚合后分页的新实现： 组合聚合　226 11.2.1　认识组合聚合　227 11.2.2　组合聚合的应用场景　230 11.2.3　组合聚合的核心功能　230 11.2.4　利用组合聚合进行 聚合后分页实战　231 11.3　通过子聚合求解环比问题　233 11.3.1　parent子聚合和sibling 子聚合详解　234 11.3.2　环比问题拆解　237 11.3.3　环比问题求解实现　237 11.3.4　bucket相关子聚合的 常见问题　239 11.4　Elasticsearch去重　240 11.4.1　去重需求分析　240 11.4.2　去重需求实现　240 11.5　本章小结　243 第12章　 Elasticsearch集群　245 12.1　冷热集群架构　245 12.1.1　认识冷热集群架构　245 12.1.2　冷热集群架构的 应用场景　246 12.1.3　冷热集群架构的优势　247 12.1.4　冷热集群架构实战　247 12.2　索引生命周期管理　249 12.2.1　认识索引生命周期　249 12.2.2　索引生命周期管理的 历史演变　249 12.2.3　索引生命周期管理的 基础知识　250 12.2.4　索引生命周期管理的 核心概念　255 12.2.5　索引生命周期管理实战： DSL命令行　256 12.2.6　索引生命周期管理实战：Kibana图形化界面　258 12.3　跨机房、跨机架部署　261 12.3.1　跨机房、跨机架 部署要求　261 12.3.2　跨机房、跨机架 部署实战　262 12.4　集群/索引的备份与恢复　264 12.4.1　常见的索引/ 集群的备份与恢复方案　264 12.4.2　Elasticsearch快照和 恢复功能　265 12.4.3　elasticdump迁移　268 12.5　快照生命周期管理　269 12.5.1　认识快照生命周期　270 12.5.2　快照生命周期管理实现　270 12.5.3　恢复快照　274 12.5.4　快照生命周期 管理的常见命令　275 12.5.5　通过Kibana图形化界面 进行快照生命周期管理　277 12.6　跨集群检索　279 12.6.1　跨集群检索定义　279 12.6.2　跨集群检索实战　279 12.6.3　跨集群检索优势　282 12.7　本章小结　282 第13章　Elasticsearch安全　284 13.1　集群安全基础　284 13.1.1　Elasticsearch如何 保障安全　284 13.1.2　Elasticsearch X-Pack 安全配置　286 13.1.3　设置或重置账号和密码　286 13.2　定义基于角色的访问控制　287 13.3　如何安全使用Elasticsearch 脚本　290 13.3.1　Elasticsearch安全原则　290 13.3.2　脚本类型细分　290 13.3.3　脚本分级限制　292 13.3.4　控制脚本的可用范围　293 13.4　本章小结　293 第14章　Elasticsearch运维　295 14.1　Elasticsearch集群监控的 维度及指标　295 14.1.1　5个重要监控维度　295 14.1.2　10个核心监控指标　302 14.2　集群故障排查及修复指南　302 14.2.1　集群健康状态的解读　303 14.2.2　如何定位红色或 黄色的索引　303 14.3　运维及故障诊断的常用命令　308 14.4　Elasticsearch监控指标 可视化　310 14.4.1　Elasticsearch监控的 前置条件　310 14.4.2　Metricbeat安装及Kibana 可视化　312 14.5　Elasticsearch日志　317 14.5.1　Elasticsearch日志基础 知识　317 14.5.2　最低级别日志能否输出 检索语句　319 14.5.3　Elasticsearch slowlog的 常见问题　319 14.6　本章小结　322 第三部分　Elasticsearch进阶指南 第15章　Elasticsearch核心 工作原理　326 15.1　Elasticsearch文档版本的 应用原理　326 15.1.1　文档版本控制机制的 产生背景　326 15.1.2　Elasticsearch文档 版本定义　327 15.1.3　Elasticsearch文档 版本冲突　328 15.1.4　常见的并发控制策略　331 15.1.5　如何解决或避免Elasticsearch文档版本冲突　332 15.2　Elasticsearch文档更新/ 删除的原理　336 15.2.1　更新/删除操作时文档 版本号的变化　337 15.2.2　文档删除、索引删除和 文档更新的本质　338 15.2.3　文档更新/删除的 常见问题　339 15.3　Elasticsearch写入的原理　341 15.3.1　Elasticsearch写入的核心 概念　342 15.3.2　Elasticsearch写入的实现 流程　343 15.3.3　Elasticsearch refresh和 flush操作　344 15.4　Elasticsearch段合并的原理　345 15.4.1　段的基础知识　345 15.4.2　什么是段合并　346 15.4.3　为什么要进行段合并　346 15.4.4　段合并的潜在问题　346 15.4.5　段合并问题的 优化建议　347 15.5　Elasticsearch检索的原理　347 15.6　本章小结　349 第16章　Elasticsearch性能优化　350 16.1　Elasticsearch性能指标　350 16.2　Elasticsearch通用的性能 优化建议　351 16.3　Elasticsearch写入优化　357 16.3.1　写入优化建议　357 16.3.2　写入过程监控　360 16.4　Elasticsearch检索优化　361 16.4.1　全量数据和大文档 处理的优化建议　361 16.4.2　数据建模层面的 优化建议　361 16.4.3　检索方法层面的 优化建议　363 16.4.4　性能优化的DSL 命令行　367 16.5　本章小结　370 第17章　Elasticsearch实战 “避坑”指南　372 17.1　Elasticsearch分片　372 17.1.1　常见分片问题　372 17.1.2　分片大小如何影响性能　373 17.1.3　分片及副本设置建议　373 17.2　25个核心Elasticsearch 默认值　375 17.2.1　参数类型以及静态参数和 动态参数的区别　375 17.2.2　6个Elasticsearch集群级别 参数的关键默认值　376 17.2.3　7个Elasticsearch索引级别 参数的关键默认值　377 17.2.4　4个Elasticsearch映射级别 参数的关键默认值　379 17.2.5　8个其他关键默认值　380 17.3　Elasticsearch线程池和队列　381 17.3.1　线程池简介　382 17.3.2　线程池类型　383 17.3.3　线程池的基础知识　383 17.3.4　队列的基础知识　384 17.3.5　线程池实战问题及 注意事项　388 17.4　Elasticsearch热点线程　389 17.4.1　热点线程简介　389 17.4.2　热点线程支持的参数　389 17.4.3　hot_threads API的 应用原理　390 17.4.4　hot_threads API的 返回结果　391 17.5　规划Elasticsearch集群规模 和容量　393 17.5.1　Elasticsearch基础架构　393 17.5.2　维系Elasticsearch 高性能的4种资源　394 17.5.3　集群规模和容量的 预估方法　395 17.6　Elasticsearch Java客户端 选型　398 17.6.1　官方Elasticsearch Java 客户端　398 17.6.2　非官方Elasticsearch Java 客户端　402 17.6.3　如何进行Elasticsearch Java 客户端选型　404 17.7　Elasticsearch缓存　404 17.7.1　Elasticsearch缓存分类　404 17.7.2　查询与清理缓存　408 17.8　Elasticsearch数据建模　409 17.8.1　为什么要进行数据建模　409 17.8.2　如何实现数据建模　411 17.9　利用JMeter进行Elasticsearch 性能测试　420 17.9.1　Elasticsearch性能测试 工具　420 17.9.2　JMeter部署与启动　421 17.9.3　关于JMeter性能测试的 4点认知　423 17.9.4　利用JMeter进行Elasticsearch 8.X性能测试　424 17.9.5　JMeter性能测试与优化 实战　428 17.10　本章小结　431 第四部分　Elasticsearch项目实战 第18章　Elasticsearch知识库 检索系统实战　434 18.1　知识库检索系统的 需求分析　434 18.2　知识库检索系统的 技术选型　435 18.2.1　OpenOffice　436 18.2.2　Tika　437 18.2.3　Ingest Attachment　438 18.2.4　FSCrawler　439 18.2.5　Python Flask　439 18.3　知识库检索系统的 技术架构　440 18.4　知识库检索系统的实现　441 18.4.1　FSCrawler使用 步骤详解　441 18.4.2　系统实现效果展示　443 18.4.3　数据统计可视化　445 18.5　本章小结　446 第19章　Elastic Stack大数据 可视化系统实战　447 19.1　大数据可视化系统的 需求分析　447 19.2　大数据可视化系统的 技术架构　447 19.3　大数据可视化系统的设计　448 19.3.1　影评数据获取的可行性 分析　448 19.3.2　可分析的数据字段及其

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前　　言

Preface前　　言
为什么要写这本书
当今社会，人工智能（AI）和大数据技术日新月异，大量数据的产生、分析和应用已经成为各个行业及各个领域的核心工作。对TB甚至PB级别的大数据进行处理和检索的业务需求不断增加，使得企业及个人对高效的数据处理和检索工具的需求越来越迫切。Elastic Stack提供了一系列强大而灵活的数据分析和检索工具，受到广泛关注。
然而，在市场上现有的关于Elastic Stack的书籍中，笔者发现了一些不足之处。首先，很多国外翻译书籍过度依赖旧版本Elasticsearch，如Elasticsearch 1.X、2.X、5.X等，导致部分案例不再适用，给读者的实际操作带来困难。其次，无论国内还是国外的书籍，都过于关注API，而忽略了实战场景和原理解读，使得读者缺乏对原理的深刻理解，遇到问题时无法独立思考解决，也难以建立完整的知识体系。这类书只能“授人以鱼”，不能“授人以渔”。

Preface前　　言 为什么要写这本书 当今社会，人工智能（AI）和大数据技术日新月异，大量数据的产生、分析和应用已经成为各个行业及各个领域的核心工作。对TB甚至PB级别的大数据进行处理和检索的业务需求不断增加，使得企业及个人对高效的数据处理和检索工具的需求越来越迫切。Elastic Stack提供了一系列强大而灵活的数据分析和检索工具，受到广泛关注。 然而，在市场上现有的关于Elastic Stack的书籍中，笔者发现了一些不足之处。首先，很多国外翻译书籍过度依赖旧版本Elasticsearch，如Elasticsearch 1.X、2.X、5.X等，导致部分案例不再适用，给读者的实际操作带来困难。其次，无论国内还是国外的书籍，都过于关注API，而忽略了实战场景和原理解读，使得读者缺乏对原理的深刻理解，遇到问题时无法独立思考解决，也难以建立完整的知识体系。这类书只能“授人以鱼”，不能“授人以渔”。 与此同时，尽管借助近期热门的ChatGPT等大模型AI工具，我们可以在一定程度上提高对Elasticsearch的学习效率，但这些工具仍存在局限，例如：知识更新滞后，无法及时提供最新版本Elasticsearch的相关知识；提供的内容体系不够系统和完整；基于实战经验的内容不足，难以提供针对实际问题的解决方案；交互性有限，不能有效地解答切身问题；缺乏个性化的学习路径。 本书旨在弥补这些书籍和工具的能力欠缺，实现以下目标。 以实战为核心：结合项目和产品开发实战场景，透彻讲解概念，深入解读相关原理。 建立完整知识体系：对技术点进行深入剖析和旁征博引，以实现更高级的“授人以渔”的目标。 适用于各层次读者：在提高Elasticsearch初学者的认知的同时满足中高级读者的进阶需求。 此外，本书将关注主流的Elasticsearch 8.X版本，确保读者在实际操作中不会遇到版本上的困难。 从宏观和社会责任角度出发，本书力求解决行业现有问题，为Elastic Stack技术的普及和应用贡献力量。 读者对象 本书面向不同层次的Elastic Stack学习者和从业者，为各类读者提供翔实、丰富的内容。以下是本书的主要读者对象。 Elastic Stack初学者、初级开发/运维工程师 本书致力于帮助初学者及初级工程师全面掌握Elastic Stack尤其是Elasticsearch的技术体系。本书详尽介绍了Elasticsearch的核心概念、应用场景以及问题解决能力，通过阅读本书，初级工程师将能迅速上手部署日志分析或全文检索环境，并应对开发和运维过程中可能遇到的挑战。 中级开发/运维工程师 具备一定Elastic Stack基础的中级工程师，可通过本书巩固基础知识，并深入探究Elasticsearch的底层原理。在项目或产品实战中，中级工程师可借助本书加强自身认知，规避实际开发和运维过程中不必要的弯路。同时，本书全面覆盖了Elasticsearch认证考试的关键考点，有助于中级开发/运维工程师顺利通过Elastic认证（ECE认证）专家考试。 Elastic Stack发烧友、资深开发/运维工程师和架构师 本书深入剖析了Elasticsearch的底层架构、原理及最佳实践，以帮助资深工程师和架构师更高效地运用所学知识，提升项目实践能力。另外，通过本书，这部分读者能将理论知识与实战经验融会贯通，更好地应用于实际项目之中。 总之，本书旨在为各阶段的Elastic Stack学习者和实践者提供专业、系统、实用的内容，以帮助他们提升技能水平、拓宽知识视野，为进一步的学习和应用奠定坚实基础。 本书特色 1）融入丰富的实战经验：本书融入了笔者8年以上的 Elastic Stack实战开发、咨询经验（累计项目经费超过1000万元），以及4年间来自全球数百家企业的近2000名Elastic爱好者的实战经验，深入探讨技术本质，呈现了有用、有价值的高质量内容。 2）辅以大量的图解：在讲解透彻的前提下，本书添加了大量图解内容，使核心知识点更易被读者理解和吸收。 3）全面覆盖Elastic认证考试的考点：本书覆盖了Elastic认证考试的所有考点，且基于笔者所积累的宝贵考试经验编写而成（笔者已成功带领近150位工程师通过Elastic认证专家考试，占国内总通过人数的一半以上），能有效助力各层次读者建立Elasticsearch体系化认知。 4）提供实战项目：本书涵盖3个实战项目，以实践巩固基础原理，助力读者迅速将技能应用到企业实战环境中。 5）作者资历深厚：作者拥有多年架构、开发实战经验，长期活跃于Elastic中文社区、CSDN等平台，具有累计阅读量超1000万博客和近2000人的付费社群，在行业内具有较高的知名度和影响力。 如何阅读本书 本书分为四大部分，共20章，全面讲解了Elastic Stack技术体系，深入剖析了Elasticsearch的基础概念、核心技术、进阶知识以及实战案例，让读者真正掌握其原理及实现。 第一部分　Elastic Stack全局概览 这一部分（第1～3章）对Elastic Stack技术体系进行全局性探讨，涉及Elasticsearch的演进历程、Elastic Stack的各个组成部分及主要应用场景，并且将Elasticsearch与其主要竞争对手进行比较。然后，讨论搜索引擎的基础知识，并初步探索了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。

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一本书讲透Elasticsearch：原理、进阶与工程实践 杨昌玉 著

一本书讲透Elasticsearch：原理、进阶与工程实践杨昌玉著