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罗刚 著

图书标签:

• Elasticsearch
• Lucene
• 全文检索
• 大数据
• 搜索引擎
• 实战
• 开发
• 技术
• 数据分析
• 信息检索

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：YL12729

商品编码：23316491989

Elasticsearch大数据搜索引擎+

从Lucene到Elasticsearch全文检索实战

作 译 者：罗刚

 

出版时间：2018-01    千 字 数：364

 

版    次：01-01    页    数：228

 

开    本：16开

 

装    帧：

 

I S B N ：9787121332333     

 

换    版：

 

所属分类：科技 >> 计算机 >> 编程语言

 

纸质书定价：￥49.0

 

Elasticsearch搜索集群系统在生产和生活中发挥着越来越重要的作用。本书介绍了Elasticsearch的使用、原理、系统优化与扩展应用。本书用例子说明了Java、Python、Scala和PHP的编程API，其中在Java搜索界面实现上，介绍了使用Spring实现微服务开发。为了扩展Elasticsearch的功能，本书以中文分词和英文文本分析为例介绍了插件开发方法。本书介绍了使用Elasticsearch作为数据管理平台的日志监控与分析方法，介绍了使用OCR从图像中提取文本以及问答式搜索的开发方法。

 

 

 

第1章  使用Elasticsearch    1

 

1.1  基本概念    1

 

1.2  安装    2

 

1.3  搜索集群    5

 

1.4  创建索引    6

 

1.5  使用Java客户端接口    9

 

1.5.1  创建索引    11

 

1.5.2  增加、删除与修改数据    14

 

1.5.3  分析器    16

 

1.5.4  数据导入    17

 

1.5.5  通过摄取快速导入数据    17

 

1.5.6  索引库结构    17

 

1.5.7  查询    18

 

1.5.8  区间查询    22

 

1.5.9  排序    23

 

1.5.10  分布式搜索    23

 

1.5.11  过滤器    24

 

1.5.12  高亮显示    24

 

1.5.13  分页    25

 

1.5.14  通过聚合实现分组查询    26

 

1.5.15  文本列的聚合    27

 

1.5.16  遍历数据    28

 

1.5.17  索引文档    29

 

1.5.18  Percolate    29

 

1.6  RESTClient    30

 

1.6.1  使用摄取    31

 

1.6.2  代码实现摄取    33

 

1.7  使用Jest    33

 

1.8  Python客户端    37

 

1.9  Scala客户端    40

 

1.10  PHP客户端    43

 

1.11  SQL支持    44

 

1.12  本章小结    48

 

第2章  开发插件    49

 

2.1  搜索中文    49

 

2.1.1  中文分词原理    49

 

2.1.2  中文分词插件原理    51

 

2.1.3  开发中文分词插件    53

 

2.1.4  中文AnalyzerProvider    55

 

2.1.5  字词混合索引    57

 

2.2  搜索英文    60

 

2.2.1  句子切分    60

 

2.2.2  标注词性    62

 

2.3  使用测试套件    64

 

2.4  本章小结    68

 

第3章  管理搜索集群    69

 

3.1  节点类型    69

 

3.2  管理集群    69

 

3.3  写入权限控制    70

 

3.4  使用X-Pack    71

 

3.5  快照    72

 

3.6  Zen发现机制    73

 

3.7  联合搜索    74

 

3.8  缓存    74

 

3.9  本章小结    75

 

第4章  源码分析    76

 

4.1  Lucene源码分析    76

 

4.1.1  Ivy管理依赖项    76

 

4.1.2  源码结构介绍    76

 

4.2  Gradle    77

 

4.3  Guice    77

 

4.4  Joda-Time    79

 

4.5  Transport    80

 

4.6  线程池    80

 

4.7  模块    80

 

4.8  Netty    81

 

4.9  分布式    81

 

4.10  本章小结    82

 

第5章  搜索相关性    83

 

5.1  BM25检索模型    83

 

5.1.1  使用BM25检索模型    86

 

5.1.2  参数调优    86

 

5.2  学习评分    86

 

5.2.1  基本原理    87

 

5.2.2  准备数据    87

 

5.2.3  Elasticsearch学习排名    89

 

5.3  本章小结    91

 

第6章  搜索引擎用户界面    92

 

6.1  JSP实现搜索界面    92

 

6.1.1  用于显示搜索结果的自定义标签    93

 

6.1.2  使用Listlib    98

 

6.1.3  实现翻页    100

 

6.2  使用Spring实现的搜索界面    102

 

6.2.1  实现REST搜索界面    102

 

6.2.2  REST API中的HTTP PUT    104

 

6.2.3  Spring-data-elasticsearch    106

 

6.2.4  Spring HATEOAS    112

 

6.3  实现搜索接口    113

 

6.3.1  编码识别    113

 

6.3.2  布尔搜索    116

 

6.3.3  搜索结果排序    116

 

6.4  实现相似文档搜索    117

 

6.5  实现AJAX搜索联想词    119

 

6.5.1  估计查询词的文档频率    119

 

6.5.2  搜索联想词总体结构    119

 

6.5.3  服务器端处理    120

 

6.5.4  浏览器端处理    125

 

6.5.5  拼音提示    127

 

6.5.6  部署总结    127

 

6.5.7  Suggester    128

 

6.6  推荐搜索词    129

 

6.6.1  挖掘相关搜索词    130

 

6.6.2  使用多线程计算相关搜索词    132

 

6.7  查询意图理解    133

 

6.7.1  拼音搜索    133

 

6.7.2  无结果处理    133

 

6.8  集成其他功能    134

 

6.8.1  拼写检查    134

 

6.8.2  分类统计    135

 

6.8.3  相关搜索    141

 

6.8.4  再次查找    144

 

6.8.5  搜索日志    144

 

6.9  查询分析    146

 

6.9.1  历史搜索词记录    146

 

6.9.2  日志信息过滤    147

 

6.9.3  信息统计    148

 

6.9.4  挖掘日志信息    150

 

6.9.5  查询词意图分析    150

 

6.10  部署网站    150

 

6.10.1  部署到Web服务器    151

 

6.10.2  防止攻击    152

 

6.11  本章小结    156

 

第7章 OCR文字识别    157

 

7.1  Tesseract    157

 

7.2  使用TensorFlow识别文字    161

 

7.3  OpenCV    164

 

7.3.1  预处理    166

 

7.3.2  文字区域提取    169

 

7.3.3  纠正偏斜    171

 

7.3.4  Linux环境支持    172

 

7.4  JavaCV    172

 

7.5  本章小结    174

 

第8章 问答式搜索    176

 

8.1  生成表示语义的代码    176

 

8.2  信息整合    181

 

8.2.1  实体对齐    181

 

8.2.2  编辑距离    181

 

8.2.3  Jaro-Winkler距离    187

 

8.2.4  比较器    189

 

8.2.5  Cleaner    189

 

8.2.6  运行过程    190

 

8.2.7  遗传算法调整参数    192

 

8.3  自动问答    193

 

8.3.1  问句处理器    193

 

8.3.2  自动发现答案    198

 

8.4  本章小结    199

 

第9章 Elastic系统监控    201

 

9.1  Logstash    201

 

9.1.1  使用Logstash    201

 

9.1.2  插件    203

..

书名：从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战

 

出版社： 清华大学出版社

 

ISBN：9787302483069

 

版次：1

 

包装：平装

 

开本：16开

 

出版时间：2017-11-01

 

用纸：纯质纸

 

页数：317

 

字数：525000

 

定价：79

 

 

本书循序渐进介绍了信息检索、布尔检索、向量空间模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架构、Lucene创建索引、Lucene查询、Lucene项目实战、Elasticsearch安装与配置、Elasticsearch插件安装、REST API数据操作、映射与模板、索引别名、Elasticsearch基本和搜索、Elasticsearch同步数据库、Elasticsearch集群管理、项目实战等内容。阅读本书，读者能够掌握信息检索的核心概念，应用Lucene库处理全文检索业务，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法与技巧。

本书基于Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0进行讲解，技术先进，示例丰富，适合想学习信息检索技术的初学者和相关专业的大学生、研究生学习，也很适合大数据及云计算平台构建人员以及有一定基础的IT开发人员使用。

 

 

 

 

第1章  信息检索模型 1

 

1.1  信息检索概述 1

 

1.1.1  信息过载 1

 

1.1.2  信息检索定义 2

 

1.1.3  信息检索常用术语 3

 

1.1.4  信息检索系统 4

 

1.2  分词算法 5

 

1.2.1  分词算法概述 5

 

1.2.2  词典匹配分词法 6

 

1.2.3  语义理解分词法 6

 

1.2.4  词频统计分词法 7

 

1.3  倒排索引 7

 

1.4  布尔检索模型 9

 

1.5  tf-idf权重计算 11

 

1.6  向量空间模型 13

 

1.7  概率检索模型 16

 

1.7.1  贝叶斯决策理论 17

 

1.7.2  二值独立模型 18

 

1.7.3  Okapi BM25模型 20

 

1.7.4  BM25F模型 20

 

1.8  本章小结 21

 

第2章  Lucene开发入门 22

 

2.1  Lucene概述 22

 

2.1.1  Lucene简介 22

 

2.1.2  Lucene特点 22

 

2.1.3  Lucene架构 23

 

2.2  Lucene开发准备 25

 

2.2.1  下载Lucene文件库 25

 

2.2.2  工程中引入Lucene 26

 

2.2.3  下载Luke 27

 

2.2.4  下载IK分词工具 28

 

2.2.5  工程搭建 29

 

2.3  Lucene分词详解 30

 

2.3.1  Lucene分词系统 30

 

2.3.2  分词器测试 31

 

2.3.3  IK分词器配置 34

 

2.3.4  中文分词器对比 36

 

2.3.5  扩展停用词词典 38

 

2.3.6  扩展自定义词典 38

 

2.4  Lucene索引详解 40

 

2.4.1  Lucene字段类型 40

 

2.4.2  索引文档示例 41

 

2.4.3  Luke中查看索引 46

 

2.4.4  索引的删除 48

 

2.4.5  索引的更新 49

 

2.5  Lucene查询详解 50

 

2.5.1  搜索入门 51

 

2.5.2  多域搜索（MultiFieldQueryParser） 52

 

2.5.3  词项搜索（TermQuery） 53

 

2.5.4  布尔搜索（BooleanQuery） 53

 

2.5.5  范围搜索（RangeQuery） 54

 

2.5.6  前缀搜索（PrefixQuery） 55

 

2.5.7  多关键字搜索（PhraseQuery） 55

 

2.5.8  模糊搜索（FuzzyQuery） 55

 

2.5.9  通配符搜索（WildcardQuery） 56

 

2.6  Lucene查询高亮 56

 

2.7  Lucene新闻高频词提取 58

 

2.7.1  问题提出 58

 

2.7.2  需求分析 58

 

2.7.3  编程实现 58

 

2.8  本章小结 61

 

第3章  Lucene文件检索项目实战 62

 

3.1  需求分析 62

 

3.2  架构设计 63

 

3.3  文本内容抽取 64

 

3.3.1  Tika简介 64

 

3.3.2  Tika下载 64

 

3.3.3  搭建工程 65

 

3.3.4  内容抽取 66

 

3.3.5  自动解析 68

 

3.4  工程搭建 71

 

3.5  索引文档 72

 

3.6  查询界面 75

Elasticsearch 深度解析与大规模应用实践 本书旨在为读者提供一套全面、深入的 Elasticsearch 大数据搜索引擎技术解析与实战指南。不同于市面上泛泛而谈的入门教程，本书将重点关注 Elasticsearch 的核心原理、高级特性以及在大规模生产环境下的应用部署与优化。我们将从底层数据结构出发，逐步揭示 Elasticsearch 如何实现高效的索引、查询和聚合，并辅以大量实际案例，引导读者掌握从零开始构建、优化和维护一个高性能、高可用的 Elasticsearch 集群。 第一部分：Elasticsearch 核心原理与数据模型 这一部分将深入剖析 Elasticsearch 的基石——Lucene。我们将详细介绍 Lucus 的倒排索引（Inverted Index）原理，这是实现高效全文检索的关键。读者将理解词项（Term）、词典（Dictionary）、文档频率（Document Frequency）、词频（Term Frequency）等概念如何构建起检索的基础。接着，我们将探讨 Elasticsearch 如何在此基础上构建其分布式架构。 Lucene 剖析： 倒排索引的构建： 从文本的索引过程开始，讲解词语的提取、标准化（分词、大小写转换、同义词处理等）以及如何生成倒排列表。我们将重点介绍 Lucene 的 Lucene Index Writer 如何高效地创建和更新索引。 文档存储与检索： 了解 Lucene 如何存储文档以及如何通过倒排列表快速定位包含特定词项的文档。我们将讲解 Term Query、Boolean Query 等基本查询的底层实现。 索引优化技术： 深入探讨 Lucene 的段（Segment）概念，以及合并（Merge）操作如何影响查询性能和存储效率。我们将分析 DocValues 的作用，它如何为排序和聚合提供高效支持。 内存管理与缓存： 介绍 Lucene 的内存结构，包括 FST（Finite State Transducer）用于词典存储，以及各种缓存（如 Filter Cache, Query Cache）如何加速检索。 Elasticsearch 的分布式架构： 节点（Node）与集群（Cluster）： 理解 Elasticsearch 集群的概念，包括主节点（Master Node）、数据节点（Data Node）、协调节点（Coordinating Node）等不同角色的职责。 分片（Shard）与副本（Replica）： 详细讲解分片机制如何实现数据的水平扩展，以及副本如何保证数据的可用性和容错性。我们将探讨分片策略（如时间分片、ID 分片）的选择对性能的影响。 索引（Index）与类型（Type）的演进： 梳理 Elasticsearch 索引和类型在不同版本中的演变，重点介绍 7.x 版本后类型（Type）的移除及其背后的原因，以及如何通过映射（Mapping）来定义文档结构。 分布式协调与脑裂（Split Brain）问题： 深入解析 Elasticsearch 的分布式协调机制，如 Zen Discovery 和新的 Raft 算法（在 7.x 及之后版本中），并详细讲解如何避免和解决脑裂问题。 数据流转与路由（Routing）： 讲解文档是如何被路由到具体分片上的，以及如何通过自定义路由来优化查询性能。 Elasticsearch 数据模型与映射（Mapping）： 文档（Document）与字段（Field）： 理解 Elasticsearch 中的基本数据单位——文档，以及文档的结构化表示——字段。 数据类型（Data Types）： 详细介绍 Elasticsearch 支持的各种数据类型，如字符串（text, keyword）、数值（integer, long, float, double）、日期（date）、布尔（boolean）、对象（object）、嵌套（nested）等，并分析它们在索引和查询时的差异。 映射（Mapping）的定义与管理： 学习如何通过手动或自动映射来定义索引的字段类型、分析器（Analyzer）等属性。我们将讲解动态映射（Dynamic Mapping）的机制和潜在问题，以及如何进行映射的更新。 分析器（Analyzer）深入： 这是全文检索的核心。我们将详细介绍标准分析器（Standard Analyzer）、空格分析器（Whitespace Analyzer）、单字分析器（Simple Analyzer）等，并重点讲解中文分词器（如 IK, Jieba）的原理和使用。读者将学会如何自定义分析器，以满足特定业务场景的需求。 第二部分：Elasticsearch 高级查询与聚合 在掌握了基础原理后，本部分将带领读者深入探索 Elasticsearch 强大的查询和聚合能力，这些是构建复杂搜索和数据分析应用的关键。 查询 DSL（Domain Specific Language）深度指南： 查询类型详解： 详细讲解各种查询类型的用法和适用场景，包括： 匹配查询（Match Queries）： match, match_phrase, multi_match 等。 精确匹配查询（Term-Level Queries）： term, terms, range, exists, prefix, wildcard, regexp 等。 组合查询（Compound Queries）： bool, constant_score, function_score 等。 地理位置查询（Geo Queries）： geo_distance, geo_bounding_box, geo_polygon 等。 脚本查询（Script Queries）： 使用 Painless 脚本进行自定义查询逻辑。 评分（Scoring）机制： 深入理解 TF-IDF 和 BM25 等相关性评分算法，以及如何通过 `function_score` 和权重来调整查询结果的排序。 过滤（Filtering）与查询（Querying）的区别： 明确过滤（用于排除或包含，不影响评分）和查询（用于计算相关性评分）的本质区别，以及它们在 `bool` 查询中的配合使用。 排序（Sorting）： 学习如何对查询结果进行多字段排序，以及如何使用 `_score` 和自定义脚本进行排序。 分页（Pagination）： 掌握 `from` 和 `size` 的基本分页方式，以及更高效的 `scroll` API 和 `search_after` API 在处理大量数据时的应用。 强大的聚合（Aggregations）功能： 聚合基础： 理解聚合的本质是根据特定字段对文档进行分组和统计。 桶（Buckets）与指标（Metrics）： 掌握如何创建不同的桶来分组数据，以及如何在每个桶内计算指标。 常用聚合类型： Term 聚合： 按字段值分组，例如按用户 ID、商品类别统计。 Range 聚合： 按数值范围分组，例如按年龄段、价格区间统计。 Date Histogram 聚合： 按日期/时间间隔分组，例如按天、按月、按年统计。 Histogram 聚合： 按数值间隔分组。 Filters 聚合： 使用多个过滤器进行分组。 嵌套聚合： 学习如何在已经分组的桶内进行二次聚合，实现更复杂的分析。 指标聚合： sum, avg, min, max, cardinality： 计算字段的总和、平均值、最小值、最大值、唯一值数量。 stats, extended_stats： 提供更全面的统计信息。 percentiles, percentiles_rank： 计算百分位数。 Pipeline 聚合： 介绍如何将一个聚合的结果作为另一个聚合的输入，实现更高级的计算，如移动平均（Moving Average）、求和（Sum Bucket）等。 地理位置聚合： geo_bounds, geo_centroid, geo_distance 等。 第三部分：Elasticsearch 大规模应用与性能优化 这一部分将聚焦于 Elasticsearch 在实际生产环境中的挑战，包括集群管理、性能调优、高可用性保障以及与其他系统的集成。 集群管理与维护： 索引生命周期管理（ILM）： 学习如何配置 ILM 策略来自动化索引的管理，如滚动（Rollover）、删除（Delete）、热-温-冷（Hot-Warm-Cold）架构等，以优化存储成本和查询性能。 快照与恢复（Snapshot and Restore）： 讲解如何配置和使用快照功能来备份和恢复 Elasticsearch 数据，保障数据安全。 监控与告警： 介绍 Elasticsearch 的内置监控工具（如 X-Pack Monitoring 或 Stack Monitoring）以及如何与 Prometheus、Grafana 等第三方工具集成，实现集群状态的可视化和异常告警。 升级与迁移： 提供 Elasticsearch 集群升级和数据迁移的实践指导，包括注意事项和常用策略。 性能调优实战： 硬件选型与配置： 讨论 CPU、内存、磁盘（SSD 的重要性）、网络等硬件对 Elasticsearch 性能的影响，并提供配置建议。 JVM 参数调优： 讲解 JVM 堆大小、垃圾回收器（如 G1GC）等关键参数的配置，以优化内存使用和 GC 性能。 索引优化： 映射优化： 避免使用 `text` 类型进行过滤和聚合，合理使用 `keyword`。 分片策略： 根据数据量和查询模式选择合适的分片数量。 刷新间隔（Refresh Interval）： 调整刷新间隔以平衡实时性和索引性能。 合并策略（Merge Policy）： 理解和调整合并策略以优化段的合并效率。 禁用不必要的特性： 如 `_all` 字段、`norms` 等。 查询优化： 使用 Filter 上下文： 尽量将过滤条件放入 `filter` 子句，以利用缓存。 避免使用通配符查询（Wildcard Query）作为前缀： 尤其是对大量词项进行前缀匹配。 合理使用 `script`： 脚本查询通常比原生查询慢，谨慎使用。 优化聚合查询： 限制返回的桶数量，使用 `shard_size` 等参数。 内存与缓存优化： 调整文件系统缓存，合理配置 `indices.memory.index_buffer_size` 等参数。 高可用性与容错： 集群规划： 合理配置节点数量、主节点投票数（`discovery.zen.minimum_master_nodes` 或 `cluster.initial_master_nodes`），以防止脑裂。 副本策略： 根据业务重要性配置合适的副本数量。 跨可用区部署： 讲解如何在不同可用区部署节点以实现容错。 断路器（Circuit Breakers）： 理解断路器的作用，以及如何配置断路器以防止资源耗尽。 与其他系统的集成： ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）： 详细讲解 ELK Stack 在日志管理、实时分析等场景下的应用，包括 Logstash 的输入、过滤、输出插件，以及 Kibana 的数据可视化和仪表板构建。 Kafka 集成： 讲解如何使用 Kafka 作为消息队列，实现数据的高吞吐量摄入和削峰填谷。 应用集成： 如何在 Java、Python 等语言中使用 Elasticsearch 客户端库进行数据读写和搜索。 数据同步： 讲解如何将关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）的数据同步到 Elasticsearch，以及常用的同步工具（如 Logstash JDBC Input, Debezium）。 第四部分：全文检索进阶与实践案例 本部分将结合实际业务场景，深入探讨全文检索的进阶技术，并提供一系列具有代表性的实践案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 高级文本分析与定制： 同义词（Synonyms）： 如何配置和使用同义词列表，提高搜索的召回率。 停用词（Stopwords）： 理解停用词的作用，并学习如何自定义停用词列表。 词形还原（Stemming）与词形提取（Lemmatization）： 讲解这些技术如何将词语的不同形式归一化，提高搜索匹配度。 自定义分词器（Custom Analyzer）： 详细指导读者如何根据特定领域（如医疗、金融）的需求，组合不同的 Tokenizer、Token Filter 来创建自己的分析器。 多语言搜索： 探讨针对不同语言（如中文、英文）的搜索策略和分词器选择。 相关性排序与优化（Relevance Tuning）： 理解评分的局限性： 哪些场景下，基于 TF-IDF/BM25 的评分可能无法满足业务需求。 使用 `function_score` 的高级技巧： 结合字段值、地理位置、时间衰减等多种因素进行自定义评分。 学习排序（Learning to Rank）： 简要介绍机器学习在提升搜索相关性方面的应用。 A/B 测试： 如何通过 A/B 测试来评估不同的搜索算法和排序策略。 实际案例分析： 大规模日志搜索与分析平台： 如何使用 ELK Stack 构建一个高可用、高性能的日志平台，实现海量日志的实时存储、搜索和可视化。 电商商品搜索与推荐： 讲解如何设计商品索引的映射，优化商品搜索的相关性，并利用 Elasticsearch 的聚合功能进行商品筛选和分类。 企业内部知识库搜索： 如何构建一个高效的知识库搜索系统，支持复杂的查询和文档内容的检索。 实时数据监控与预警系统： 如何利用 Elasticsearch 进行指标数据的收集、分析和告警。 内容推荐系统基础： 探讨如何利用 Elasticsearch 的搜索能力作为推荐系统的基石，例如基于用户行为的日志分析来挖掘潜在兴趣。 通过以上章节的学习，读者将不仅能够深入理解 Elasticsearch 的工作原理，更能掌握在大规模场景下构建、优化和维护高性能 Elasticsearch 集群的实战技能，从而在数据驱动的业务中发挥 Elasticsearch 的最大价值。本书内容力求严谨、深入，辅以丰富的图示和代码示例，旨在成为读者在大数据搜索引擎领域的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直觉得自己对全文检索的理解还停留在比较浅显的层面，就像是只看到了一个高效的搜索引擎的“结果”，但对其“过程”却知之甚少。而这本“2册 Elasticsearch大数据搜索引擎+从Lucene到全文检索实战”，光是书名就透露出一种“解剖麻雀”的深入探索精神。我对Lucene这个名字早已耳闻，知道它是许多搜索引擎的底层技术支撑，但具体是如何实现的，尤其是在处理大量文本数据时的性能优化策略，一直是我心中的一个谜团。更不用说Elasticsearch了，这个在当下大数据和实时搜索领域炙手可热的工具，它的强大功能背后究竟隐藏着怎样的设计哲学？我特别想知道书中是如何将Lucene的原理与Elasticsearch的实际应用完美结合的，例如，书中会详细解释Elasticsearch的集群管理、索引设计、分片和副本的配置策略吗？它会教会我如何编写高效的查询语句，如何进行复杂的聚合分析，甚至是如何优化搜索的相关性评分，以满足各种刁钻的业务需求吗？

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字就让我眼前一亮，“2册 Elasticsearch大数据搜索引擎+从Lucene到全文检索实战”。单是这个名字，就足以勾起我对大数据和搜索引擎领域的好奇心。我一直对信息检索背后的技术原理深感兴趣，尤其是在海量数据面前，如何高效、准确地找到所需信息，这其中蕴含的智慧和挑战，总让我着迷。Lucene作为全文检索的基石，而Elasticsearch作为其重要的衍生和封装，二者的结合无疑是现代信息检索领域的核心技术。我期待这本书能像一个技艺精湛的向导，带领我深入探索Lucene的底层运作机制，理解倒排索引、词项向量等关键概念，然后循序渐进地，将这些基础知识转化为构建强大Elasticsearch集群的实践经验。我尤其好奇书中会如何讲解Elasticsearch的分布式架构，以及如何在面对PB级别的数据时，依然能保持低延迟、高吞吐量的查询性能。这本书的“实战”二字，更是让我心生期待，理论与实践相结合，才能真正掌握这项技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字——“2册 Elasticsearch大数据搜索引擎+从Lucene到全文检索实战”——瞬间抓住了我对技术深度和广度的双重追求。我对全文检索的理解，更多的是停留在“结果论”，知道它能快，能准，但背后的“机理”却模糊不清。Lucene，这个名字在很多技术圈内都有着举足轻重的地位，但其具体的内部运作方式，如索引构建、查询解析、评分机制等，我一直缺乏系统性的认识。而Elasticsearch，作为当下大数据时代炙手可热的搜索引擎，我对它在处理PB级别数据时的性能表现、集群的伸缩性、以及如何实现近乎实时的搜索能力，充满了疑问。我特别希望这本书能够从Lucene的底层原理出发，详细讲解其核心概念和算法，然后将这些理论知识迁移到Elasticsearch的层面，深入探讨Elasticsearch的架构设计、分布式特性、以及各种高级功能的实现细节。我期望这本书不仅仅是技术的罗列，更是一种思维的引导，能够帮助我理解“为什么”这样设计，“如何”才能更好地利用这些技术来解决实际的大数据搜索问题。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对信息检索技术充满了好奇，尤其是当它涉及到“大数据”和“搜索引擎”这样的大规模应用时。“2册 Elasticsearch大数据搜索引擎+从Lucene到全文检索实战”这个书名，就像是为我量身定做的一把钥匙，能够打开通往这个神秘领域的大门。Lucene，作为全文检索的基石，其内部机制对我来说一直是个谜，比如它如何高效地对海量文本进行索引，又如何在毫秒级的时间内完成搜索？而Elasticsearch，作为Lucene的强大衍生物，它在分布式架构、实时搜索、海量数据处理等方面的能力，更是让我赞叹不已。我迫切地想知道，这本书会如何一步步地揭示Lucene的奥秘，从最基础的倒排索引到复杂的查询优化，然后又如何将这些原理巧妙地应用于Elasticsearch中，从而构建出强大而灵活的大数据搜索引擎。我期待书中能够有大量的实战案例，能够指导我如何从零开始搭建一个能够应对实际业务需求的Elasticsearch集群，并且掌握各种高级特性，比如聚合分析、地理位置搜索、文本分析等等。

评分☆☆☆☆☆

刚看到“2册 Elasticsearch大数据搜索引擎+从Lucene到全文检索实战”这本书的书名，我脑海中立马浮现出无数个关于大数据处理和信息搜索的场景。我曾尝试过自己搭建一些简单的搜索功能，但面对日益增长的数据量，性能瓶颈和复杂性很快就让我望而却步。因此，我非常渴望通过这本书，能够系统地学习Elasticsearch这个强大的搜索引擎是如何工作的。我尤其期待书中能够深入讲解Lucene的原理，比如它如何建立索引，如何实现快速的文本匹配，以及在海量数据的情况下，如何保证搜索的速度和精度。同时，作为Elasticsearch的“实战”指南，我希望它能提供非常详尽的步骤和案例，从环境搭建、集群配置，到数据导入、索引优化，再到各种查询和聚合操作的实现，最好能覆盖到常见的业务场景，比如日志分析、电商搜索、文档检索等等。这本书的“2册”配置，也让我感觉内容会非常充实，足以满足我对这个领域的深入探索。