查询亿级数据毫秒级返回！Elasticsearch 是如何做到的？|极客时间

搜索是现代软件必备的一项基础功能，而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。

它可以从海量数据中快速找到相关信息，在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DBRanking 的数据库评测中，Elasticsearch 在搜索引擎领域始终位列第一。

当你在 GitHub 上搜索时，Elasticsearch 可以实现代码级的搜索与高亮显示 ；当你在网上购物时，ES 可为你推荐喜欢的商品；当你下班打车回家时，ES 可以通过定位附近的乘客和司机，帮助平台优化调度。

Elasticsearch 还被广泛运用于大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。

它可以探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习，做到自动识别异常状况。

作为目前最流行的开源搜索引擎，ES 在全球的下载量已超过 3.5 亿次，腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米，vivo 等国内诸多知名公司都在使用 Elasticsearch。

如何深入理解，并高效使用 Elasticsearch ？

Elasticsearch 非常容易入手，具有开箱即用的特性，你可以在极短的时间内设置好开发环境，然后快速上手使用，继而在成百上千台服务器上实现 PB 级的数据处理。

虽然上手快，但要想做到深入理解并高效使用，可就没那么简单了，比如：

• 为什么我的数据查不到，明明是有的啊！

• 什么鬼？为什么是这几条数据出现在搜索结果的前几位？

• 生产环境我需要多少台机器，索引的分片数怎么样设置才是合理的？

• 应该关注哪些指标，才能保证集群健康高效地运行？

• 对于日志型应用，如何设置 Hot & Warm Architecture 节约成本，怎样管理和优化基于时间序列的索引数据，才能提高集群的整体性能？

• 为什么我的集群脑裂了？数据损坏后，怎样才能恢复？

其实，想要掌握 Elasticsearch，除了要理解其分布式架构的原理外，还要了解一些信息检索领域的知识和相关技巧。

我整理了一张 Elasticsearch 核心知识图谱，只有对每一个知识点仔细梳理并深入理解，才能解决工作中的实际问题。

所以，我和极客时间合作了这门视频课《Elasticsearch 核心技术与实战》，在课程中，我会用理论与实践相结合的方式、深入浅出地讲解 Elasticsearch。

只要你坚持学习，就可以掌握 ES 的基本概念和服务搭建，了解其背后的运行机制和常用技巧，并通过上手实战理解 ES 在实际项目中的应用。

近几年 ES 非常热门，所以去年 Elastic 公司推出了官方的 Elastic 工程师认证考试，需要考生在 3 个小时的线上考试中动手解决 12 个实际问题，就算有多年工作经验的老手都未必能通过，所以含金量非常高。

我们这门课覆盖了 Elastic 认证考试的全部考点，参加 Elastic 认证考试的同学，也可以将这门课作为参考教材，进行学习和知识要点的回顾。

我是谁

我是阮一鸣，eBay Pronto 平台技术负责人。我所负责的 Pronto 平台，管理了 ebay 内部上百个 ES 集群，数据规模超过了 4000 个节点。

这些集群在 ebay 的生产环境中，支撑了包括订单搜索，商品推荐，日志管理，风险控制，IT 运维，安全监控等不同领域的服务。

作为一名互联网行业的老兵，我已经从业近 20 年了，在大数据、云计算和性能优化方面积累了丰富的经验。同时，我也是一名连续创业者，创办过手机游戏公司、个性化音乐推荐与分享平台 8box。

我是如何讲解 Elasticsearch 的？

Elasticsearch 的产品迭代速度非常快，很多老的 API 都已经被废弃不再使用，搜索到的参数配置也大多发生了变化。

市面上的书籍和教程都是基于 5.x 甚至是 2.x 版本。而在课程中，我使用 Elasticsearch 最新的 7.1 版本进行教学。

所有 ES 最新版本的特性，在课程里都会有全面和直观地展现，比如：用机器学习进行异常检测；用 Canvas 展示数据；用索引的生命周期管理工具对索引进行优化等等。

课程大概分为 5 个部分：

1、初识 Elasticsearch：

Elasticsearch 核心概念、工作机制与应用场景；本地开发环境搭建；倒排索引的原理与 ES 中 Analysis 的具体细节；Mapping 设置和一些基本的 Search & Aggregation API。

2、深入了解 Elasticsearch：

理解 Elasticsearch 分布式架构的原理；相关性算分的原理；数据建模的最佳实践；深入搜索及聚合功能以提高搜索结果的相关度。

3、管理 Elasticsearch 集群：

集群的水平扩展、参数配置、性能优化、故障诊断。

4、利用 ELK 做大数据分析：

结合使用场景和数据，探索 Logstash、Kibana 的各项功能。

5、应用实战工作坊：

设计了电影搜索和 Stack Overflow 用户调查问卷的数据分析两个实战项目，通过上手实践，你可以巩固所学的知识点，并运用到实际项目中。

学习这门课需要什么基础？能获得什么？

这门课不仅适合有 ES 使用经验的人，也适合初学者。编程知识和和数据库的相关使用经验，会对你的学习有一定帮助，但并不是必须的。 我会从原理和基本概念出发，帮助新手在复杂的搜索世界里获得一个稳定的基础。

针对开发人员，搜索是一项被广泛需要的功能。在课程中，我会详细讲解相关的搜索概念在 Elasticsearch 中是如何对应和具体实现的。

最后，也许你是一名 Elasticsearch 的运维人员，管理了公司内部的 Elasticsearch 集群：上线前的如何进行容量规划，上线后如何保证这些集群在生产环境内稳定高效的运行，如何在凌晨识别出异常信号，及时发出告警，以避免灾难的发生。

这些问题，在课程中我都会给出相关的最佳实践。

开发人员、运维工程师、架构师、数据分析师、产品经理，都值得学习 Elastic Stack。因为在大数据时代，近实时的搜索和分析能力，会让你唯快不破，洞见未来。

结合课程中的练习和实践，我有把握你一定能学以致用，基于 Elasticsearch 构建出你自己的搜索和数据分析产品。

《Elasticsearch 核心技术与实战》

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