Elasticsearch fejlesztőknek Képzés

1. Bevezetés az Elasticsearchba

• Mi az Elasticsearch?
• Elasticsearch felhasználási esetek
• Elasticsearch architektúra
• Az Elastic verem komponensei (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
• Elasticsearch telepítése és futtatása konténerben
• A REST API felfedezése

2. Az indexek és dokumentumok megértése

• Dokumentumok és JSON struktúra
• Indexek és adatrendszer
• Szállók és replikák
• Index életciklus fogalmai
• Indexek létrehozása, frissítése és törlése
• Dokumentumok CRUD műveletei

3. Keresési lekérdezések írása

• A Query DSL áttekintése
• Megegyezés alapú lekérdezések (Match queries)
• Kulcs alapú lekérdezések (Term queries)
• Logikai (Boolean) lekérdezések
• Tartomány alapú lekérdezések (Range queries)
• Egyezők, wildcard és fuzzy keresések
• Szövegek lapozása és rendezése
• Szűrés és lekérdezés közötti különbség

4. Szövegelemzés elvégzése

• A teljes szöveges keresés alapjai
• Elemzők (Analyzers)
• Szavalkotók (Tokenizers)
• Karakter szűrők
• Szószűrők
• Nyelves elemzők
• Egyedi elemzők
• A keresés relevanciájának javítása

5. Térképezések (Mappings) definiálása

• Dinamikus térképezések
• Kizárólagos (Explicit) térképezések
• Térképmező típussok
• Beágyazott és objektum mezők
• Dátum és numerikus mezők
• A legjobb gyakorlatok a térképezésben
• Biztonságos térképezések frissítése

6. Keresések kiterjesztése

• Több mezővel keresés
• Több egyezés alapú lekérdezések (Multi-match queries)
• Frase-alapú keresések
• A keresési eredmények kiemelése
• A keresés erősségének növelése (Boosting)
• Funkció alapú pontozású lekérdezések
• Keresési sablonok

7. Az elosztott modell megértése

• Klaszter architektúra
• Csomópontok és szerepek
• Elsődleges és másodlagos szállók (Primary and replica shards)
• Klaszter állapota
• Adatmegosztás
• Hibátűrő képesség
• A magas rendelkezésre állás fogalmai

8. A keresési eredmények manipulálása

• Lapozási stratégiák
• Forrás szűrés
• Mező összefűzés (Field collapsing)
• Script mezők
• Rendezési technikák
• A keresési eredmények kiemelése
• A keresési válaszok optimalizálása

9. Agregációk és analitika

• Mérték agregációk
• Kosár alapú aggregációk
• Folyamat aggregációk
• Statisztikai számítások
• Histogramok
• Dátum aggregációk
• Analitikai lekérdezések készítése
• Agregációs teljesítmény

10. Az adatkapcsolatok kezelése

• Objektum mezők
• Beágyazott dokumentumok
• Szülő-gyermek kapcsolatok
• Dénormálási stratégiák
• A megfelelő adattípus kiválasztása
• Kapcsolódó adatokra vonatkozó lekérdezések

11. Az Elasticsearch alkalmazásokba integrálása

• REST API integráció
• Elasticsearch kliens könyvtárak
• Alkalmazás adatainak indexelése
• Tömeges (Bulk) API
• Keresési API-k
• Hibakezelés
• Integrációs legjobb gyakorlatok

12. Teljesítményoptimalizálás

• Hatékony indexelési stratégiák
• Lekérdezések optimalizálása
• Tömeges indexelés
• Frissítési intervallumok
• Gyorsítótárak
• Emlékezet kezelése
• Teljesítmény figyelése

13. Figyelés és hibaelhárítás

• A klaszter állapotának figyelése
• Index statisztikák
• Lassú lekérdezések diagnosztizálása
• Gyakori indexelési problémák
• Klaszter problémák megoldása
• Mentés és pillanatkép (Snapshot) fogalmai
• Naplózás és diagnosztika

14. Gyakorlati munkarész és összefoglaló

• Kereshető alkalmazás kidolgozása
• Indexek és térképezések tervezése
• Teljes szöveges keresés implementálása
• Agregációk és analitikák létrehozása
• A keresési teljesítmény optimalizálása
• Főbb fogalmak áttekintése
• Kérdések és válaszok
• Legjobb gyakorlatok és következő lépések