Schulungsübersicht
1. Einführung in Elasticsearch
- Was ist Elasticsearch?
- Anwendungsfälle für Elasticsearch
- Elasticsearch-Architektur
- Komponenten des Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
- Installation und Ausführung von Elasticsearch mit Containern
- Erkundung der REST-API
2. Verständnis von Indizes und Dokumenten
- Dokumente und JSON-Struktur
- Indizes und Datenorganisation
- Shards und Replikate
- Konzepte des Index-Lebenszyklus
- Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Indizes
- CRUD-Operationen für Dokumente
3. Schreiben von Suchanfragen
- Übersicht über die Query DSL
- Match-Anfragen
- Term-Anfragen
- Boolesche Anfragen
- Bereichsanfragen
- Vorsatz-, Wildcard- und Fuzzy-Suchen
- Paginierung und Sortierung
- Filterung versus Abfrage
4. Durchführung von Textanalysen
- Grundlagen der Volltextsuche
- Analyse-Funktionen (Analyzers)
- Tokenizer
- Zeichenfilter
- Token-Filter
- Sprachspezifische Analyser
- Benutzerdefinierte Analyser
- Verbesserung der Suchrelevanz
5. Definition von Mappings
- Dynamische Mappings
- Explizite Mappings
- Feld-Datentypen
- Geschachtelte und Objektfelder
- Datum- und numerische Felder
- Best Practices für Mappings
- Sicheres Aktualisieren von Mappings
6. Erweiterung der Suche
- Mehrfeldsuche
- Multi-Match-Anfragen
- Phrasensuche
- Hervorheben von Suchergebnissen
- Such-Boosting
- Function Score-Anfragen
- Suchvorlagen
7. Verständnis des verteilten Modells
- Cluster-Architektur
- Knoten und Rollen
- Primäre und Replikat-Shards
- Cluster-Gesundheit
- Datenverteilung
- Fault Tolerance (Fehlertoleranz)
- Konzepte der hohen Verfügbarkeit
8. Manipulation von Suchergebnissen
- Paginierungsstrategien
- Quellfilterung
- Feld-Zusammenfassung (Field Collapsing)
- Skriptfelder
- Sortierverfahren
- Hervorheben von Suchergebnissen
- Optimierung von Suchantworten
9. Aggregationen und Analysen
- Metriken-Aggregationen
- Eimer-Aggregationen (Bucket Aggregations)
- Pipeline-Aggregationen
- Statistische Berechnungen
- Histogramme
- Datum-Aggregationen
- Aufbau analytischer Anfragen
- Performance von Aggregationen
10. Umgang mit Datenbeziehungen
- Objektfelder
- Geschachtelte Dokumente
- Eltern-Kind-Beziehungen
- Strategien zur Denormalisierung
- Auswahl des richtigen Datenmodells
- Abfrage verwandter Daten
11. Integration von Elasticsearch in Anwendungen
- Integration über die REST-API
- Elasticsearch-Client-Bibliotheken
- Indizierung von Anwendungsdaten
- Bulk API
- Such-APIs
- Fehlerbehandlung
- Best Practices für die Integration
12. Leistungsoptimierung
- Effiziente Indizierungsstrategien
- Anfrageoptimierung
- Bulk-Indizierung
- Refresh-Intervalle
- Caching
- Speicherverwaltung
- Leistungsüberwachung
13. Überwachung und Fehlersuche
- Überwachung der Cluster-Gesundheit
- Index-Statistiken
- Diagnose langsamer Anfragen
- Häufige Probleme bei der Indizierung
- Lösung von Cluster-Problemen
- Konzepte für Backup und Snapshots
- Logging und Diagnose
14. Praxisworkshop und Zusammenfassung
- Erstellung einer durchsuchbaren Anwendung
- Design von Indizes und Mappings
- Implementierung der Volltextsuche
- Erstellung von Aggregationen und Analysen
- Optimierung der Suchleistung
- Durchsicht der wichtigsten Konzepte
- Fragen und Antworten
- Best Practices und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Softwareentwicklung.
- Vertrautheit mit der Kommandozeile.
- Keine Vorkenntnisse in Elasticsearch sind erforderlich.
Zielgruppe
- Softwareentwickler
Erfahrungsberichte (7)
Viel Wissen.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurs - Elasticsearch for Developers
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Trainer großes Wissen und Übungen teil
Kamil Romankiewicz - Inter Cars S.A.
Kurs - Elasticsearch for Developers
Maschinelle Übersetzung
- Leistung der vorbereiteten Schulungsumgebung - angemessene Beispiele und Themen gemäß den Anforderungen
Blazej - Kyndryl Wroclaw
Kurs - Elasticsearch for Developers
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Ich habe es geschätzt, dass wir einen allgemeinen Überblick über Elastic erhalten haben und viele praktische Anwendungen für das aktuelle Projekt kennengelernt haben, schon am ersten Tag. Mir hat auch gefallen, dass wir den aktuellen Projektcodem im Rahmen einer Code-Review durchgegangen sind und Verbesserungsvorschläge sowie Punkte zur Diskussion oder zum weiteren Nachdenken angesprochen haben, am zweiten Tag. Ich schätze, dass die Schulung mir eine gute Grundlage gegeben hat, um mich weiter mit Elasticsearch zu beschäftigen.
Mattias Hansson - Chalmers Tekniska Hogskola AB
Kurs - Elasticsearch for Developers
Maschinelle Übersetzung
Der Inhalt ist relevant und prägnant.
Qiniso Mdletshe - Quidco
Kurs - Elasticsearch for Developers
Maschinelle Übersetzung
Die Übungen durchführen. Ich habe die praktischen Teile wirklich genossen.
Warren Stephen - Quidco
Kurs - Elasticsearch for Developers
Maschinelle Übersetzung
Marcin wusste genau, wovon er sprach und hatte praktische tiefgehende Erfahrungen mit den Tools. Er hatte Antworten auf alle unsere Fragen und machte einige wirklich starke Empfehlungen, die wir für zukünftige Projekte und Anwendungen umsetzen können.
Conor Glasman - Quidco
Kurs - Elasticsearch for Developers
Maschinelle Übersetzung