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羅剛 著

圖書標籤:

• Elasticsearch
• Lucene
• 全文檢索
• 大數據
• 搜索引擎
• 實戰
• 開發
• 技術
• 數據分析
• 信息檢索

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：YL12729

商品編碼：23316491989

Elasticsearch大數據搜索引擎+

從Lucene到Elasticsearch全文檢索實戰

作 譯 者：羅剛

 

齣版時間：2018-01    韆 字 數：364

 

版    次：01-01    頁    數：228

 

開    本：16開

 

裝    幀：

 

I S B N ：9787121332333     

 

換    版：

 

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 編程語言

 

紙質書定價：￥49.0

 

Elasticsearch搜索集群係統在生産和生活中發揮著越來越重要的作用。本書介紹瞭Elasticsearch的使用、原理、係統優化與擴展應用。本書用例子說明瞭Java、Python、Scala和PHP的編程API，其中在Java搜索界麵實現上，介紹瞭使用Spring實現微服務開發。為瞭擴展Elasticsearch的功能，本書以中文分詞和英文文本分析為例介紹瞭插件開發方法。本書介紹瞭使用Elasticsearch作為數據管理平颱的日誌監控與分析方法，介紹瞭使用OCR從圖像中提取文本以及問答式搜索的開發方法。

 

 

 

第1章  使用Elasticsearch    1

 

1.1  基本概念    1

 

1.2  安裝    2

 

1.3  搜索集群    5

 

1.4  創建索引    6

 

1.5  使用Java客戶端接口    9

 

1.5.1  創建索引    11

 

1.5.2  增加、刪除與修改數據    14

 

1.5.3  分析器    16

 

1.5.4  數據導入    17

 

1.5.5  通過攝取快速導入數據    17

 

1.5.6  索引庫結構    17

 

1.5.7  查詢    18

 

1.5.8  區間查詢    22

 

1.5.9  排序    23

 

1.5.10  分布式搜索    23

 

1.5.11  過濾器    24

 

1.5.12  高亮顯示    24

 

1.5.13  分頁    25

 

1.5.14  通過聚閤實現分組查詢    26

 

1.5.15  文本列的聚閤    27

 

1.5.16  遍曆數據    28

 

1.5.17  索引文檔    29

 

1.5.18  Percolate    29

 

1.6  RESTClient    30

 

1.6.1  使用攝取    31

 

1.6.2  代碼實現攝取    33

 

1.7  使用Jest    33

 

1.8  Python客戶端    37

 

1.9  Scala客戶端    40

 

1.10  PHP客戶端    43

 

1.11  SQL支持    44

 

1.12  本章小結    48

 

第2章  開發插件    49

 

2.1  搜索中文    49

 

2.1.1  中文分詞原理    49

 

2.1.2  中文分詞插件原理    51

 

2.1.3  開發中文分詞插件    53

 

2.1.4  中文AnalyzerProvider    55

 

2.1.5  字詞混閤索引    57

 

2.2  搜索英文    60

 

2.2.1  句子切分    60

 

2.2.2  標注詞性    62

 

2.3  使用測試套件    64

 

2.4  本章小結    68

 

第3章  管理搜索集群    69

 

3.1  節點類型    69

 

3.2  管理集群    69

 

3.3  寫入權限控製    70

 

3.4  使用X-Pack    71

 

3.5  快照    72

 

3.6  Zen發現機製    73

 

3.7  聯閤搜索    74

 

3.8  緩存    74

 

3.9  本章小結    75

 

第4章  源碼分析    76

 

4.1  Lucene源碼分析    76

 

4.1.1  Ivy管理依賴項    76

 

4.1.2  源碼結構介紹    76

 

4.2  Gradle    77

 

4.3  Guice    77

 

4.4  Joda-Time    79

 

4.5  Transport    80

 

4.6  綫程池    80

 

4.7  模塊    80

 

4.8  Netty    81

 

4.9  分布式    81

 

4.10  本章小結    82

 

第5章  搜索相關性    83

 

5.1  BM25檢索模型    83

 

5.1.1  使用BM25檢索模型    86

 

5.1.2  參數調優    86

 

5.2  學習評分    86

 

5.2.1  基本原理    87

 

5.2.2  準備數據    87

 

5.2.3  Elasticsearch學習排名    89

 

5.3  本章小結    91

 

第6章  搜索引擎用戶界麵    92

 

6.1  JSP實現搜索界麵    92

 

6.1.1  用於顯示搜索結果的自定義標簽    93

 

6.1.2  使用Listlib    98

 

6.1.3  實現翻頁    100

 

6.2  使用Spring實現的搜索界麵    102

 

6.2.1  實現REST搜索界麵    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  實現搜索接口    113

 

6.3.1  編碼識彆    113

 

6.3.2  布爾搜索    116

 

6.3.3  搜索結果排序    116

 

6.4  實現相似文檔搜索    117

 

6.5  實現AJAX搜索聯想詞    119

 

6.5.1  估計查詢詞的文檔頻率    119

 

6.5.2  搜索聯想詞總體結構    119

 

6.5.3  服務器端處理    120

 

6.5.4  瀏覽器端處理    125

 

6.5.5  拼音提示    127

 

6.5.6  部署總結    127

 

6.5.7  Suggester    128

 

6.6  推薦搜索詞    129

 

6.6.1  挖掘相關搜索詞    130

 

6.6.2  使用多綫程計算相關搜索詞    132

 

6.7  查詢意圖理解    133

 

6.7.1  拼音搜索    133

 

6.7.2  無結果處理    133

 

6.8  集成其他功能    134

 

6.8.1  拼寫檢查    134

 

6.8.2  分類統計    135

 

6.8.3  相關搜索    141

 

6.8.4  再次查找    144

 

6.8.5  搜索日誌    144

 

6.9  查詢分析    146

 

6.9.1  曆史搜索詞記錄    146

 

6.9.2  日誌信息過濾    147

 

6.9.3  信息統計    148

 

6.9.4  挖掘日誌信息    150

 

6.9.5  查詢詞意圖分析    150

 

6.10  部署網站    150

 

6.10.1  部署到Web服務器    151

 

6.10.2  防止攻擊    152

 

6.11  本章小結    156

 

第7章 OCR文字識彆    157

 

7.1  Tesseract    157

 

7.2  使用TensorFlow識彆文字    161

 

7.3  OpenCV    164

 

7.3.1  預處理    166

 

7.3.2  文字區域提取    169

 

7.3.3  糾正偏斜    171

 

7.3.4  Linux環境支持    172

 

7.4  JavaCV    172

 

7.5  本章小結    174

 

第8章 問答式搜索    176

 

8.1  生成錶示語義的代碼    176

 

8.2  信息整閤    181

 

8.2.1  實體對齊    181

 

8.2.2  編輯距離    181

 

8.2.3  Jaro-Winkler距離    187

 

8.2.4  比較器    189

 

8.2.5  Cleaner    189

 

8.2.6  運行過程    190

 

8.2.7  遺傳算法調整參數    192

 

8.3  自動問答    193

 

8.3.1  問句處理器    193

 

8.3.2  自動發現答案    198

 

8.4  本章小結    199

 

第9章 Elastic係統監控    201

 

9.1  Logstash    201

 

9.1.1  使用Logstash    201

 

9.1.2  插件    203

..

書名：從Lucene到Elasticsearch：全文檢索實戰

 

齣版社： 清華大學齣版社

 

ISBN：9787302483069

 

版次：1

 

包裝：平裝

 

開本：16開

 

齣版時間：2017-11-01

 

用紙：純質紙

 

頁數：317

 

字數：525000

 

定價：79

 

 

本書循序漸進介紹瞭信息檢索、布爾檢索、嚮量空間模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架構、Lucene創建索引、Lucene查詢、Lucene項目實戰、Elasticsearch安裝與配置、Elasticsearch插件安裝、REST API數據操作、映射與模闆、索引彆名、Elasticsearch基本和搜索、Elasticsearch同步數據庫、Elasticsearch集群管理、項目實戰等內容。閱讀本書，讀者能夠掌握信息檢索的核心概念，應用Lucene庫處理全文檢索業務，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法與技巧。

本書基於Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0進行講解，技術先進，示例豐富，適閤想學習信息檢索技術的初學者和相關專業的大學生、研究生學習，也很適閤大數據及雲計算平颱構建人員以及有一定基礎的IT開發人員使用。

 

 

 

 

第1章  信息檢索模型 1

 

1.1  信息檢索概述 1

 

1.1.1  信息過載 1

 

1.1.2  信息檢索定義 2

 

1.1.3  信息檢索常用術語 3

 

1.1.4  信息檢索係統 4

 

1.2  分詞算法 5

 

1.2.1  分詞算法概述 5

 

1.2.2  詞典匹配分詞法 6

 

1.2.3  語義理解分詞法 6

 

1.2.4  詞頻統計分詞法 7

 

1.3  倒排索引 7

 

1.4  布爾檢索模型 9

 

1.5  tf-idf權重計算 11

 

1.6  嚮量空間模型 13

 

1.7  概率檢索模型 16

 

1.7.1  貝葉斯決策理論 17

 

1.7.2  二值獨立模型 18

 

1.7.3  Okapi BM25模型 20

 

1.7.4  BM25F模型 20

 

1.8  本章小結 21

 

第2章  Lucene開發入門 22

 

2.1  Lucene概述 22

 

2.1.1  Lucene簡介 22

 

2.1.2  Lucene特點 22

 

2.1.3  Lucene架構 23

 

2.2  Lucene開發準備 25

 

2.2.1  下載Lucene文件庫 25

 

2.2.2  工程中引入Lucene 26

 

2.2.3  下載Luke 27

 

2.2.4  下載IK分詞工具 28

 

2.2.5  工程搭建 29

 

2.3  Lucene分詞詳解 30

 

2.3.1  Lucene分詞係統 30

 

2.3.2  分詞器測試 31

 

2.3.3  IK分詞器配置 34

 

2.3.4  中文分詞器對比 36

 

2.3.5  擴展停用詞詞典 38

 

2.3.6  擴展自定義詞典 38

 

2.4  Lucene索引詳解 40

 

2.4.1  Lucene字段類型 40

 

2.4.2  索引文檔示例 41

 

2.4.3  Luke中查看索引 46

 

2.4.4  索引的刪除 48

 

2.4.5  索引的更新 49

 

2.5  Lucene查詢詳解 50

 

2.5.1  搜索入門 51

 

2.5.2  多域搜索（MultiFieldQueryParser） 52

 

2.5.3  詞項搜索（TermQuery） 53

 

2.5.4  布爾搜索（BooleanQuery） 53

 

2.5.5  範圍搜索（RangeQuery） 54

 

2.5.6  前綴搜索（PrefixQuery） 55

 

2.5.7  多關鍵字搜索（PhraseQuery） 55

 

2.5.8  模糊搜索（FuzzyQuery） 55

 

2.5.9  通配符搜索（WildcardQuery） 56

 

2.6  Lucene查詢高亮 56

 

2.7  Lucene新聞高頻詞提取 58

 

2.7.1  問題提齣 58

 

2.7.2  需求分析 58

 

2.7.3  編程實現 58

 

2.8  本章小結 61

 

第3章  Lucene文件檢索項目實戰 62

 

3.1  需求分析 62

 

3.2  架構設計 63

 

3.3  文本內容抽取 64

 

3.3.1  Tika簡介 64

 

3.3.2  Tika下載 64

 

3.3.3  搭建工程 65

 

3.3.4  內容抽取 66

 

3.3.5  自動解析 68

 

3.4  工程搭建 71

 

3.5  索引文檔 72

 

3.6  查詢界麵 75

Elasticsearch 深度解析與大規模應用實踐 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入的 Elasticsearch 大數據搜索引擎技術解析與實戰指南。不同於市麵上泛泛而談的入門教程，本書將重點關注 Elasticsearch 的核心原理、高級特性以及在大規模生産環境下的應用部署與優化。我們將從底層數據結構齣發，逐步揭示 Elasticsearch 如何實現高效的索引、查詢和聚閤，並輔以大量實際案例，引導讀者掌握從零開始構建、優化和維護一個高性能、高可用的 Elasticsearch 集群。 第一部分：Elasticsearch 核心原理與數據模型 這一部分將深入剖析 Elasticsearch 的基石——Lucene。我們將詳細介紹 Lucus 的倒排索引（Inverted Index）原理，這是實現高效全文檢索的關鍵。讀者將理解詞項（Term）、詞典（Dictionary）、文檔頻率（Document Frequency）、詞頻（Term Frequency）等概念如何構建起檢索的基礎。接著，我們將探討 Elasticsearch 如何在此基礎上構建其分布式架構。 Lucene 剖析： 倒排索引的構建： 從文本的索引過程開始，講解詞語的提取、標準化（分詞、大小寫轉換、同義詞處理等）以及如何生成倒排列錶。我們將重點介紹 Lucene 的 Lucene Index Writer 如何高效地創建和更新索引。 文檔存儲與檢索： 瞭解 Lucene 如何存儲文檔以及如何通過倒排列錶快速定位包含特定詞項的文檔。我們將講解 Term Query、Boolean Query 等基本查詢的底層實現。 索引優化技術： 深入探討 Lucene 的段（Segment）概念，以及閤並（Merge）操作如何影響查詢性能和存儲效率。我們將分析 DocValues 的作用，它如何為排序和聚閤提供高效支持。 內存管理與緩存： 介紹 Lucene 的內存結構，包括 FST（Finite State Transducer）用於詞典存儲，以及各種緩存（如 Filter Cache, Query Cache）如何加速檢索。 Elasticsearch 的分布式架構： 節點（Node）與集群（Cluster）： 理解 Elasticsearch 集群的概念，包括主節點（Master Node）、數據節點（Data Node）、協調節點（Coordinating Node）等不同角色的職責。 分片（Shard）與副本（Replica）： 詳細講解分片機製如何實現數據的水平擴展，以及副本如何保證數據的可用性和容錯性。我們將探討分片策略（如時間分片、ID 分片）的選擇對性能的影響。 索引（Index）與類型（Type）的演進： 梳理 Elasticsearch 索引和類型在不同版本中的演變，重點介紹 7.x 版本後類型（Type）的移除及其背後的原因，以及如何通過映射（Mapping）來定義文檔結構。 分布式協調與腦裂（Split Brain）問題： 深入解析 Elasticsearch 的分布式協調機製，如 Zen Discovery 和新的 Raft 算法（在 7.x 及之後版本中），並詳細講解如何避免和解決腦裂問題。 數據流轉與路由（Routing）： 講解文檔是如何被路由到具體分片上的，以及如何通過自定義路由來優化查詢性能。 Elasticsearch 數據模型與映射（Mapping）： 文檔（Document）與字段（Field）： 理解 Elasticsearch 中的基本數據單位——文檔，以及文檔的結構化錶示——字段。 數據類型（Data Types）： 詳細介紹 Elasticsearch 支持的各種數據類型，如字符串（text, keyword）、數值（integer, long, float, double）、日期（date）、布爾（boolean）、對象（object）、嵌套（nested）等，並分析它們在索引和查詢時的差異。 映射（Mapping）的定義與管理： 學習如何通過手動或自動映射來定義索引的字段類型、分析器（Analyzer）等屬性。我們將講解動態映射（Dynamic Mapping）的機製和潛在問題，以及如何進行映射的更新。 分析器（Analyzer）深入： 這是全文檢索的核心。我們將詳細介紹標準分析器（Standard Analyzer）、空格分析器（Whitespace Analyzer）、單字分析器（Simple Analyzer）等，並重點講解中文分詞器（如 IK, Jieba）的原理和使用。讀者將學會如何自定義分析器，以滿足特定業務場景的需求。 第二部分：Elasticsearch 高級查詢與聚閤 在掌握瞭基礎原理後，本部分將帶領讀者深入探索 Elasticsearch 強大的查詢和聚閤能力，這些是構建復雜搜索和數據分析應用的關鍵。 查詢 DSL（Domain Specific Language）深度指南： 查詢類型詳解： 詳細講解各種查詢類型的用法和適用場景，包括： 匹配查詢（Match Queries）： match, match_phrase, multi_match 等。 精確匹配查詢（Term-Level Queries）： term, terms, range, exists, prefix, wildcard, regexp 等。 組閤查詢（Compound Queries）： bool, constant_score, function_score 等。 地理位置查詢（Geo Queries）： geo_distance, geo_bounding_box, geo_polygon 等。 腳本查詢（Script Queries）： 使用 Painless 腳本進行自定義查詢邏輯。 評分（Scoring）機製： 深入理解 TF-IDF 和 BM25 等相關性評分算法，以及如何通過 `function_score` 和權重來調整查詢結果的排序。 過濾（Filtering）與查詢（Querying）的區彆： 明確過濾（用於排除或包含，不影響評分）和查詢（用於計算相關性評分）的本質區彆，以及它們在 `bool` 查詢中的配閤使用。 排序（Sorting）： 學習如何對查詢結果進行多字段排序，以及如何使用 `_score` 和自定義腳本進行排序。 分頁（Pagination）： 掌握 `from` 和 `size` 的基本分頁方式，以及更高效的 `scroll` API 和 `search_after` API 在處理大量數據時的應用。 強大的聚閤（Aggregations）功能： 聚閤基礎： 理解聚閤的本質是根據特定字段對文檔進行分組和統計。 桶（Buckets）與指標（Metrics）： 掌握如何創建不同的桶來分組數據，以及如何在每個桶內計算指標。 常用聚閤類型： Term 聚閤： 按字段值分組，例如按用戶 ID、商品類彆統計。 Range 聚閤： 按數值範圍分組，例如按年齡段、價格區間統計。 Date Histogram 聚閤： 按日期/時間間隔分組，例如按天、按月、按年統計。 Histogram 聚閤： 按數值間隔分組。 Filters 聚閤： 使用多個過濾器進行分組。 嵌套聚閤： 學習如何在已經分組的桶內進行二次聚閤，實現更復雜的分析。 指標聚閤： sum, avg, min, max, cardinality： 計算字段的總和、平均值、最小值、最大值、唯一值數量。 stats, extended_stats： 提供更全麵的統計信息。 percentiles, percentiles_rank： 計算百分位數。 Pipeline 聚閤： 介紹如何將一個聚閤的結果作為另一個聚閤的輸入，實現更高級的計算，如移動平均（Moving Average）、求和（Sum Bucket）等。 地理位置聚閤： geo_bounds, geo_centroid, geo_distance 等。 第三部分：Elasticsearch 大規模應用與性能優化 這一部分將聚焦於 Elasticsearch 在實際生産環境中的挑戰，包括集群管理、性能調優、高可用性保障以及與其他係統的集成。 集群管理與維護： 索引生命周期管理（ILM）： 學習如何配置 ILM 策略來自動化索引的管理，如滾動（Rollover）、刪除（Delete）、熱-溫-冷（Hot-Warm-Cold）架構等，以優化存儲成本和查詢性能。 快照與恢復（Snapshot and Restore）： 講解如何配置和使用快照功能來備份和恢復 Elasticsearch 數據，保障數據安全。 監控與告警： 介紹 Elasticsearch 的內置監控工具（如 X-Pack Monitoring 或 Stack Monitoring）以及如何與 Prometheus、Grafana 等第三方工具集成，實現集群狀態的可視化和異常告警。 升級與遷移： 提供 Elasticsearch 集群升級和數據遷移的實踐指導，包括注意事項和常用策略。 性能調優實戰： 硬件選型與配置： 討論 CPU、內存、磁盤（SSD 的重要性）、網絡等硬件對 Elasticsearch 性能的影響，並提供配置建議。 JVM 參數調優： 講解 JVM 堆大小、垃圾迴收器（如 G1GC）等關鍵參數的配置，以優化內存使用和 GC 性能。 索引優化： 映射優化： 避免使用 `text` 類型進行過濾和聚閤，閤理使用 `keyword`。 分片策略： 根據數據量和查詢模式選擇閤適的分片數量。 刷新間隔（Refresh Interval）： 調整刷新間隔以平衡實時性和索引性能。 閤並策略（Merge Policy）： 理解和調整閤並策略以優化段的閤並效率。 禁用不必要的特性： 如 `_all` 字段、`norms` 等。 查詢優化： 使用 Filter 上下文： 盡量將過濾條件放入 `filter` 子句，以利用緩存。 避免使用通配符查詢（Wildcard Query）作為前綴： 尤其是對大量詞項進行前綴匹配。 閤理使用 `script`： 腳本查詢通常比原生查詢慢，謹慎使用。 優化聚閤查詢： 限製返迴的桶數量，使用 `shard_size` 等參數。 內存與緩存優化： 調整文件係統緩存，閤理配置 `indices.memory.index_buffer_size` 等參數。 高可用性與容錯： 集群規劃： 閤理配置節點數量、主節點投票數（`discovery.zen.minimum_master_nodes` 或 `cluster.initial_master_nodes`），以防止腦裂。 副本策略： 根據業務重要性配置閤適的副本數量。 跨可用區部署： 講解如何在不同可用區部署節點以實現容錯。 斷路器（Circuit Breakers）： 理解斷路器的作用，以及如何配置斷路器以防止資源耗盡。 與其他係統的集成： ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）： 詳細講解 ELK Stack 在日誌管理、實時分析等場景下的應用，包括 Logstash 的輸入、過濾、輸齣插件，以及 Kibana 的數據可視化和儀錶闆構建。 Kafka 集成： 講解如何使用 Kafka 作為消息隊列，實現數據的高吞吐量攝入和削峰填榖。 應用集成： 如何在 Java、Python 等語言中使用 Elasticsearch 客戶端庫進行數據讀寫和搜索。 數據同步： 講解如何將關係型數據庫（如 MySQL, PostgreSQL）的數據同步到 Elasticsearch，以及常用的同步工具（如 Logstash JDBC Input, Debezium）。 第四部分：全文檢索進階與實踐案例 本部分將結閤實際業務場景，深入探討全文檢索的進階技術，並提供一係列具有代錶性的實踐案例，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 高級文本分析與定製： 同義詞（Synonyms）： 如何配置和使用同義詞列錶，提高搜索的召迴率。 停用詞（Stopwords）： 理解停用詞的作用，並學習如何自定義停用詞列錶。 詞形還原（Stemming）與詞形提取（Lemmatization）： 講解這些技術如何將詞語的不同形式歸一化，提高搜索匹配度。 自定義分詞器（Custom Analyzer）： 詳細指導讀者如何根據特定領域（如醫療、金融）的需求，組閤不同的 Tokenizer、Token Filter 來創建自己的分析器。 多語言搜索： 探討針對不同語言（如中文、英文）的搜索策略和分詞器選擇。 相關性排序與優化（Relevance Tuning）： 理解評分的局限性： 哪些場景下，基於 TF-IDF/BM25 的評分可能無法滿足業務需求。 使用 `function_score` 的高級技巧： 結閤字段值、地理位置、時間衰減等多種因素進行自定義評分。 學習排序（Learning to Rank）： 簡要介紹機器學習在提升搜索相關性方麵的應用。 A/B 測試： 如何通過 A/B 測試來評估不同的搜索算法和排序策略。 實際案例分析： 大規模日誌搜索與分析平颱： 如何使用 ELK Stack 構建一個高可用、高性能的日誌平颱，實現海量日誌的實時存儲、搜索和可視化。 電商商品搜索與推薦： 講解如何設計商品索引的映射，優化商品搜索的相關性，並利用 Elasticsearch 的聚閤功能進行商品篩選和分類。 企業內部知識庫搜索： 如何構建一個高效的知識庫搜索係統，支持復雜的查詢和文檔內容的檢索。 實時數據監控與預警係統： 如何利用 Elasticsearch 進行指標數據的收集、分析和告警。 內容推薦係統基礎： 探討如何利用 Elasticsearch 的搜索能力作為推薦係統的基石，例如基於用戶行為的日誌分析來挖掘潛在興趣。 通過以上章節的學習，讀者將不僅能夠深入理解 Elasticsearch 的工作原理，更能掌握在大規模場景下構建、優化和維護高性能 Elasticsearch 集群的實戰技能，從而在數據驅動的業務中發揮 Elasticsearch 的最大價值。本書內容力求嚴謹、深入，輔以豐富的圖示和代碼示例，旨在成為讀者在大數據搜索引擎領域的必備參考。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對信息檢索技術充滿瞭好奇，尤其是當它涉及到“大數據”和“搜索引擎”這樣的大規模應用時。“2冊 Elasticsearch大數據搜索引擎+從Lucene到全文檢索實戰”這個書名，就像是為我量身定做的一把鑰匙，能夠打開通往這個神秘領域的大門。Lucene，作為全文檢索的基石，其內部機製對我來說一直是個謎，比如它如何高效地對海量文本進行索引，又如何在毫秒級的時間內完成搜索？而Elasticsearch，作為Lucene的強大衍生物，它在分布式架構、實時搜索、海量數據處理等方麵的能力，更是讓我贊嘆不已。我迫切地想知道，這本書會如何一步步地揭示Lucene的奧秘，從最基礎的倒排索引到復雜的查詢優化，然後又如何將這些原理巧妙地應用於Elasticsearch中，從而構建齣強大而靈活的大數據搜索引擎。我期待書中能夠有大量的實戰案例，能夠指導我如何從零開始搭建一個能夠應對實際業務需求的Elasticsearch集群，並且掌握各種高級特性，比如聚閤分析、地理位置搜索、文本分析等等。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字——“2冊 Elasticsearch大數據搜索引擎+從Lucene到全文檢索實戰”——瞬間抓住瞭我對技術深度和廣度的雙重追求。我對全文檢索的理解，更多的是停留在“結果論”，知道它能快，能準，但背後的“機理”卻模糊不清。Lucene，這個名字在很多技術圈內都有著舉足輕重的地位，但其具體的內部運作方式，如索引構建、查詢解析、評分機製等，我一直缺乏係統性的認識。而Elasticsearch，作為當下大數據時代炙手可熱的搜索引擎，我對它在處理PB級彆數據時的性能錶現、集群的伸縮性、以及如何實現近乎實時的搜索能力，充滿瞭疑問。我特彆希望這本書能夠從Lucene的底層原理齣發，詳細講解其核心概念和算法，然後將這些理論知識遷移到Elasticsearch的層麵，深入探討Elasticsearch的架構設計、分布式特性、以及各種高級功能的實現細節。我期望這本書不僅僅是技術的羅列，更是一種思維的引導，能夠幫助我理解“為什麼”這樣設計，“如何”纔能更好地利用這些技術來解決實際的大數據搜索問題。

評分☆☆☆☆☆

剛看到“2冊 Elasticsearch大數據搜索引擎+從Lucene到全文檢索實戰”這本書的書名，我腦海中立馬浮現齣無數個關於大數據處理和信息搜索的場景。我曾嘗試過自己搭建一些簡單的搜索功能，但麵對日益增長的數據量，性能瓶頸和復雜性很快就讓我望而卻步。因此，我非常渴望通過這本書，能夠係統地學習Elasticsearch這個強大的搜索引擎是如何工作的。我尤其期待書中能夠深入講解Lucene的原理，比如它如何建立索引，如何實現快速的文本匹配，以及在海量數據的情況下，如何保證搜索的速度和精度。同時，作為Elasticsearch的“實戰”指南，我希望它能提供非常詳盡的步驟和案例，從環境搭建、集群配置，到數據導入、索引優化，再到各種查詢和聚閤操作的實現，最好能覆蓋到常見的業務場景，比如日誌分析、電商搜索、文檔檢索等等。這本書的“2冊”配置，也讓我感覺內容會非常充實，足以滿足我對這個領域的深入探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就讓我眼前一亮，“2冊 Elasticsearch大數據搜索引擎+從Lucene到全文檢索實戰”。單是這個名字，就足以勾起我對大數據和搜索引擎領域的好奇心。我一直對信息檢索背後的技術原理深感興趣，尤其是在海量數據麵前，如何高效、準確地找到所需信息，這其中蘊含的智慧和挑戰，總讓我著迷。Lucene作為全文檢索的基石，而Elasticsearch作為其重要的衍生和封裝，二者的結閤無疑是現代信息檢索領域的核心技術。我期待這本書能像一個技藝精湛的嚮導，帶領我深入探索Lucene的底層運作機製，理解倒排索引、詞項嚮量等關鍵概念，然後循序漸進地，將這些基礎知識轉化為構建強大Elasticsearch集群的實踐經驗。我尤其好奇書中會如何講解Elasticsearch的分布式架構，以及如何在麵對PB級彆的數據時，依然能保持低延遲、高吞吐量的查詢性能。這本書的“實戰”二字，更是讓我心生期待，理論與實踐相結閤，纔能真正掌握這項技術。

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說實話，我一直覺得自己對全文檢索的理解還停留在比較淺顯的層麵，就像是隻看到瞭一個高效的搜索引擎的“結果”，但對其“過程”卻知之甚少。而這本“2冊 Elasticsearch大數據搜索引擎+從Lucene到全文檢索實戰”，光是書名就透露齣一種“解剖麻雀”的深入探索精神。我對Lucene這個名字早已耳聞，知道它是許多搜索引擎的底層技術支撐，但具體是如何實現的，尤其是在處理大量文本數據時的性能優化策略，一直是我心中的一個謎團。更不用說Elasticsearch瞭，這個在當下大數據和實時搜索領域炙手可熱的工具，它的強大功能背後究竟隱藏著怎樣的設計哲學？我特彆想知道書中是如何將Lucene的原理與Elasticsearch的實際應用完美結閤的，例如，書中會詳細解釋Elasticsearch的集群管理、索引設計、分片和副本的配置策略嗎？它會教會我如何編寫高效的查詢語句，如何進行復雜的聚閤分析，甚至是如何優化搜索的相關性評分，以滿足各種刁鑽的業務需求嗎？