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ElasticSearch是一个基于ApacheLucene构建的开源搜索服务器。它提供了一个可扩展的搜索解决方案，内置支持近实时搜索和多租户。
本书将教你如何构建一个快速、灵活、可扩展的搜索解决方案，通过建立自定义集群进入ElasticSearch的世界。通过学习数据索引和分析，你将掌握ElasticSearch的强大功能，包括如何搜索数据、如何扩大搜索范围，以及如何进行集群管理。
从建立自己的ElasticSearch集群开始，然后进行搜索并扩展搜索参数，你就可以创建一个完全自定义的搜索解决方案。在此基础上，你将进一步地学习ElasticSearch的查询API，以及如何使用强大的过滤和统计功能。在ElasticSearch旅程最后总结的一些章节，帮助读者控制和调整集群，学习分片分配、网关模式配置等知识。
本书是为希望利用ElasticSearch创建一个快速、灵活的搜索解决方案的开发者而撰写的。如果你正试图学习ElasticSearch或者希望变得更加精通，本书也同样适合。开始学习本书时你不需要知道关于ElasticSearch的任何知识，但知道一些数据库和查询的基本知识是
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| 內容簡介： |
本书基于ElasticSearch的0.2版本，覆盖了ElasticSearch各种功能和命令的应用，全面、详细地介绍了开源、分布式、RESTful，具有全文检索功能的搜索引擎ElasticSearch。
本书前两章着重介绍了ElasticSearch的基本功能和用法，包括ElasticSearch的安装和配置、REST API的使用方法，以及怎样使用Query DSL语句进行查询、过滤、排序等。接下来的4章是对ElasticSearch基本功能的扩展，主要介绍了如何使用统计功能来计算查询返回结果的聚集数据、如何实现自动补全功能、如何使用ElasticSearch的空间数据处理能力，以及如何使用预期搜索功能等。第7章介绍了ElasticSearch管理API的能力，如控制分片部署位置、操纵集群等功能。在第8章将学习到如何处理使用ElasticSearch过程中可能遇到的常见问题。
本书内容丰富、全面，基本概念的讲解细致、深入浅出。各种功能和命令的介绍，都配以实践操作和详细的代码。
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| 關於作者： |
Rafa Ku 是一位天生的团队领导者和软件开发者。他现在在Sematext Group公司做顾问和软件工程师，专注于开源技术，如Apache Lucene与Solr、ElasticSearch及Hadoop软件堆栈。从银行软件到电子商务产品，他在不同的软件公司有超过11年的从业经历。他主要专注于Java，但是对任何有助于简单、快速达到目标的工具或程序设计语言都保持开放态度。Rafa 还是solr.pl网站的创始人之一，在这里他试图和大家分享知识，帮助大家解决有关Solr和Lucene的问题。他还在世界各地的各种会议上做讲者，例如LuceneEurocon、Berlin Buzzwords及ApacheCon。
Rafa 从2002年起开启了他的Lucene之旅，但那时他并非对Lucene一见钟情。当他在2003年年底回到Lucene时，他改变了关于此框架的想法，看到了其在搜索技术方面的潜力。后来Solr出现了，事情就是这样的。在2010年中，他开始使用ElasticSearch。如今，Lucene、Solr、ElasticSearch和信息检索是他的主要兴趣所在。
Rafa 还是Apache Solr 3.1 Cookbook一书的作者，其升级版本Apache Solr 4 Cookbook由Packt Publishing公司出版。
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| 目錄：
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第1章 ElasticSearch集群入门
1.1 什么是ElasticSearch
1.1.1 索引
1.1.2 文档
1.1.3 文档类型
1.1.4 节点和集群
1.1.5 分片
1.1.6 副本
1.2 安装和配置ElasticSearch集群
1.3 目录结构
1.4 配置ElasticSearch
1.5 运行ElasticSearch
1.6 关闭ElasticSearch
1.7 作为系统服务运行ElasticSearch
1.8 基于REST API的数据操作
1.8.1 什么是REST
1.8.2 在ElasticSearch中存储数据
1.8.3 创建新文档
1.8.4 检索文档
1.8.5 更新文档
1.8.6 删除文档
1.9 手工创建索引与配置映射
1.9.1 索引
1.9.2 文档类型
1.9.3 索引操作
1.9.4 模式映射
1.10 动态映射和模板
1.10.1 类型确定机制
1.10.2 动态映射
1.10.3 模板
1.11 路由选择的重要性
1.11.1 如何进行索引
1.11.2 搜索是如何工作的
1.11.3 路由选择
1.11.4 routing参数
1.11.5 _routing字段
1.12 索引别名及其用途
1.12.1 别名的定义
1.12.2 创建别名
1.12.3 修改别名
1.12.4 两种命令的组合
1.12.5 获得所有的别名
1.12.6 过滤别名
1.12.7 别名和路由选择
1.13 本章小结
第2章 搜索数据
2.1 查询和索引的过程
2.2 本章案例使用的映射
2.3 查询ElasticSearch
2.3.1 简单查询
2.3.2 分页和结果规模
2.3.3 返回版本号
2.3.4 限制结果分数
2.3.5 指定返回字段
2.3.6 使用script_fields
2.3.7 选择合适的搜索类型（高级选项）
2.3.8 指定搜索执行的位置（高级选项）
2.4 基本查询
2.4.1 term查询
2.4.2 terms查询
2.4.3 match查询
2.4.4 multi_match查询
2.4.5 query_string查询
2.4.6 field查询
2.4.7 ids查询
2.4.8 prefix查询
2.4.9 fuzzy_like_this查询
2.4.10 fuzzy_like_this_field查询
2.4.11 fuzzy查询
2.4.12 match_all查询
2.4.13 wildcard查询
2.4.14 more_like_this查询
2.4.15 more_like_this_field查询
2.4.16 range查询
2.4.17 查询重写
2.5 过滤查询结果
2.5.1 使用过滤器
2.5.2 range过滤器
2.5.3 exists过滤器
2.5.4 missing过滤器
2.5.5 script过滤器
2.5.6 type过滤器
2.5.7 limit过滤器
2.5.8 ids过滤器
2.5.9 其他功能
2.5.10 bool、and、or和not过滤器
2.5.11 过滤器的命名
2.5.12 过滤器的缓存
2.6 复合查询
2.6.1 bool查询
2.6.2 boosting查询
2.6.3 constant_score查询
2.6.4 indices查询
2.6.5 custom_filters_score查询
2.6.6 custom_boost_factor查询
2.6.7 custom_score查询
2.7 数据排序
2.7.1 默认排序
2.7.2 选择用于排序的字段
2.7.3 指定缺失字段的行为
2.7.4 动态标准
2.7.5 排序归类和不同国家的字符
2.8 使用脚本
2.8.1 脚本中可用的对象
2.8.2 MVEL
2.8.3 其他语言
2.8.4 脚本库
2.8.5 本地代码
2.9 本章小结
第3章 扩展结构与搜索
3.1 索引非平面数据
3.1.1 数据
3.1.2 对象
3.1.3 数组
3.1.4 映射
3.1.5 开启还是关闭动态映射
3.1.6 向ElasticSearch发送映射文件
3.2 利用额外的内部信息扩展索引结构
3.2.1 标识符字段
3.2.2 _type字段
3.2.3 _all字段
3.2.4 _source字段
3.2.5 _boost字段
3.2.6 _index字段
3.2.7 _size字段
3.2.8 _timestamp字段
3.2.9 _ttl字段
3.3 高亮
3.3.1 高亮功能入门
3.3.2 字段配置
3.3.3 底层实现
3.3.4 配置HTML标签
3.3.5 控制高亮片段
3.3.6 全局与局部设置
3.3.7 仅显示匹配字段
3.4 自动补全
3.4.1 prefix查询
3.4.2 edgeNGram
3.4.3 统计
3.5 处理文件
3.6 地理信息
3.6.1 为空间搜索准备映射
3.6.2 示例数据
3.6.3 示例查询
3.6.4 geo_bounding_box过滤器
3.6.5 限定距离
3.7 本章小结
第4章 搜索优化
4.1 为什么文档被检索到
4.1.1 理解字段分析过程
4.1.2 解释查询
4.2 用加权查询影响得分
4.2.1 什么是权值（boost）
4.2.2 在查询中使用权值
4.2.3 修改打分
4.3 什么时候索引时加权有意义
4.3.1 在输入数据中定义字段加权
4.3.2 在输入数据中对文档加权
4.3.3 在映射中定义加权
4.4 具有相同含义的词
4.4.1 同义词（synonym）过滤器
4.4.2 定义同义词规则
4.4.3 查询时或索引时同义词扩展
4.5 搜索不同语言的内容
4.5.1 为什么我们需要对语言区分处理
4.5.2 如何处理多种语言
4.5.3 检测文档的语言
4.5.4 示例文档
4.5.5 映射
4.5.6 查询
4.6 使用跨度查询
4.6.1 什么是跨度
4.6.2 span_term查询
4.6.3 span_first查询
4.6.4 span_near查询
4.6.5 span_or查询
4.6.6 span_not查询
4.6.7 性能考虑
4.7 本章小结
第５章 组合索引、分析和搜索
5.1 索引树形结构
5.2 利用更新API修改索引结构
5.2.1 映射
5.2.2 添加一个新字段
5.2.3 修改字段
5.3 使用嵌套对象
5.4 使用父子关系
5.4.1 映射和索引
5.4.2 查询
5.4.3 父子关系和过滤
5.4.4 性能考虑
5.5 从其他系统获取数据：river
5.5.1 我们需要什么和river是什么
5.5.2 安装和配置river
5.6 批量索引以加快索引过程
5.6.1 如何准备数据
5.6.2 索引数据
5.6.3 是否有可能更快
5.7 本章小结
第6章 搜索之外
6.1 统计
6.1.1 文档结构
6.1.2 返回结果
6.1.3 query统计
6.1.4 filter统计
6.1.5 terms统计
6.1.6 range统计
6.1.7 histogram统计
6.1.8 statistical统计
6.1.9 terms_stats统计
6.1.10 geo_distance统计
6.1.11 过滤统计结果
6.1.12 统计计算范围
6.1.13 统计计算的内存考虑
6.2 相似（More Like This）
6.2.1 示例数据
6.2.2 发现相似文档
6.3 反查
6.3.1 准备反查器
6.3.2 深入学习
6.4 本章小结
第7章 管理集群
7.1 监控集群状态与健康状况
7.1.1 集群健康API
7.1.2 索引统计API
7.1.3 状态API
7.1.4 节点信息API
7.1.5 节点状态API
……
第8章 问题处理
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| 內容試閱：
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推荐序
Cool，这是国内第一本介绍ElasticSearch的书！
电子工业出版社邀请我来为这本书作序，非常荣幸也非常惭愧。本人最近2年掉“创业坑”里面不能自拔，每天忙碌于各种琐事，为ElasticSearch社区所做贡献实在不多。
在讨论组中，经常有人跟我抱怨：ElasticSearch的中文资料实在是太少了，官方的文档不完整。还有很多人说英文的文档看起来太费劲了。我曾经尝试将官方的guide翻译成中文，但无奈工作繁忙且精力有限，翻译了几个章节，然后就没有然后了。本书的出版，对于广大ElasticSearch爱好者来说绝对是一个喜讯，相信本书的出版对于ElasticSearch的进一步普及也会带来很好的帮助。
这本书非常适合初学者阅读和参考。作者先从介绍常用API的使用开始，由浅入深，随着后面的不断深入，不仅详细介绍了ElasticSearch的各种搜索特性和查询语法（ElasticSearch真的很强大啊），而且对性能优化和集群管理也做了很多细致的介绍。书中不仅介绍了在使用ElasticSearch过程中可能会遇到的各种问题及相对应的解决办法，更难能可贵的是还给出了出现这些问题的原因及其背后的原理。相信就算是对搜索及ElasticSearch有过一定了解的同学也能在这本书里面学到很多东西。
本人接触ElasticSearch不多不少也有4个年头了，亲眼见证了这个产品的飞速发展。ElasticSearch已经从最初的分布式搜索引擎发展成为如今大数据时代下杰出的实时数据分析的解决方案。ElasticSearch旗下的产品线也在不断地丰富、完善，越来越多的公司和个人都开始考虑使用ElasticSearch作为其用于搭建企业搜索和数据分析工具的首选。可以说ElasticSearch的前景一片光明。而我本人对于ElasticSearch的作者ShayBanon也是非常敬佩的。我接触ElasticSearch比较早，那个时候ElasticSearch还刚release没多久，遇到使用上的各种问题都能在IRC聊天室或者邮件组里面很快得到Shay的飞速响应和耐心解答。另外，ElasticSearch的很多设计理念现在看来都是很先进的并且还在一直不断地进步，真心很“赞”。
这本书针对ElasticSearch的版本是0.20.2。无奈ElasticSearch版本更新太快，尤其是1.0以后，ElasticSearch推出了很多新的功能，如aggregation、snapshot等，但也有一些旧功能的废除，甚至还有一些API的变动。这些在本书中可能都没有涉及；不过不要紧，版本变化不可避免，书也很难做到同步，有问题多去社区交流就好了。：）
Medcl，ElasticSearch中文社区发起人，目前在医树网负责后端及运维工作
译者序
大数据时代已经到来，数据规模正在以前所未有的速度迅速增长。Lucene是许多互联网公司的标准搜索引擎，但无法在一个合理的时间内存储和检索如此海量的数据，因而不适合大数据和云计算环境。计算机体系结构在数据存储和搜索方面要求具备强大的水平扩展性，而ElasticSearch致力于改变这一现状。ElasticSearch因其自身快速、灵活和可扩展的特点在大数据时代得到了迅速的发展。开发的软件只要换上新一代的搜索引擎搜索数据，即可获得性能上的突飞猛进。ElasticSearch提供了非常优秀的可扩展框架，以支持大数据程序设计的需求。
ElasticSearch是一个基于Lucene内核构建的，具有开源、分布式、RESTful等特点的搜索引擎，能够实时搜索，稳定并且可靠。本书全面丰富地介绍了ElasticSearch搜索引擎。无论你是需要全文搜索、结构化数据的实时统计，还是两者的结合，本书都会帮助你了解其中最基本的概念，从最基本的操作开始学习。然后，逐渐开始探索更加复杂的高级功能，如过滤、统计、高亮、反查等。
本书特色鲜明，作者在介绍ElasticSearch时，仿佛是在跟朋友谈论家常，娓娓道来，基本概念的讲解细致、深入浅出。各种功能和命令的介绍，都配以实践操作和详细的代码，把ElasticSearch的魅力展现得淋漓尽致。
本书的翻译工作经过精心的组织，整个过程得到大批专业人士的帮助。在交付出版社之前，译者团队经过全书的讨论、初译、初核、再译、再核，审校等6个环节。其中，柳厅文和时金桥分别负责第1~2章和第3章的翻译，对保证本书的翻译质量起到了重要作用；张浩亮翻译了第4~5章；徐菲翻译了第6~8章。特别感谢郭莉主任，她应邀审校了全部译文，提出了很多中肯的改进意见。本书在交到出版社之后，又得到电子工业出版社的大力帮助，他们的工作专业而细致，让人敬佩。另外，还要感谢西安交通大学的李烨同学、电子科技大学的李全刚同学、中国科学院信息工程研究所的亚静同学等，他们参与了本书部分内容的翻译、整理，以及本书代码的实验验证。如果没有这么多人的辛勤奉献，这本中译本很难如期呈现。
关于作者
Rafa＆#322;Ku＆#263;是一位天生的团队领导者和软件开发者。他现在在SematextGroup公司做顾问和软件工程师，专注于开源技术，如ApacheLucene与Solr、ElasticSearch及Hadoop软件堆栈。从银行软件到电子商务产品，他在不同的软件公司有超过11年的从业经历。他主要专注于Java，但是对任何有助于简单、快速达到目标的工具或程序设计语言都保持开放态度。Rafa＆#322;还是solr.pl网站的创始人之一，在这里他试图和大家分享知识，帮助大家解决有关Solr和Lucene的问题。他还在世界各地的各种会议上做讲者，例如LuceneEurocon、BerlinBuzzwords及ApacheCon。
Rafa＆#322;从2002年起开启了他的Lucene之旅，但那时他并非对Lucene一见钟情。当他在2003年年底回到Lucene时，他改变了关于此框架的想法，看到了其在搜索技术方面的潜力。后来Solr出现了，事情就是这样的。在2010年中，他开始使用ElasticSearch。如今，Lucene、Solr、ElasticSearch和信息检索是他的主要兴趣所在。
Rafa＆#322;还是ApacheSolr3.1Cookbook一书的作者，其升级版本ApacheSolr4Cookbook由PacktPublishing公司出版。
致谢
来自Rafa＆#322;Ku＆#263;的致谢
你拿到的这本书对我来说是一个新的体验，尽管这并不是我写过的第一本书。当我们开始写作时，认为自己能够把所有我们想要的功能都写出来，但是在那个时候我们没有估计到ElasticSearch有多大、写作需要多少时间。最后，我们不得不对主题进行挑选，希望我们的选择是明智的，希望你能够发现本书对你的工作有所帮助。当我在描述一个功能时，我试图像我希望自己能够读到的那样把它写出来，所以我希望你能感到这些描述是有用的，是令人感兴趣的。
尽管把时钟拨回，我还是会这样做；但是写作本书的那段时间对我的家庭来说并不简单，尤其是这并不是我在那个时候唯一写作的书。在那个时候ApacheSolr4Cookbook一书也在更新。对此受苦最深的是我的夫人Agnes以及我们的两个可爱的孩子，我们的儿子Philip和我们的女儿Susanna。如果没有他们的耐心和理解，我是不可能写作此书的。同时，我也要感谢我的父母和Agnes的父母，感谢他们的支持和帮助。
我希望对所有参与到创建、发展以及维护ElasticSearch和Lucene项目的人表示感谢，感谢他们的工作和激情。没有他们，本书不可能写出来。
最后，我要给所有本书的编审人员一个大大的感谢。至少从我的角度来看，他们有益的建议和深刻见解使得本书变得更好。
再一次，感谢你们！
MarekRogoziński是一位拥有10年以上经验的软件架构师与顾问。他专攻基于开源项目的解决方案，如Solr和ElasticSearch。
他也是solr.pl网站的共同创始人之一，并在网站上发表有关Solr和Lucene库的信息和教程。
目前，他拥有Smartupz公司的CTO职位，这家公司是Discourse社交协作软件的生产商。
来自MarekRogoziński的致谢
这本书的写作是很辛苦的工作，但也是一个尝试新事物的好机会。看到随着时间的增长，越来越多的内容被创作出来，我也感受到ElasticSearch的内容是多么丰富，在有限的内容中描述出它的功能是多么困难。我希望在本书中选中的主题是最重要、最令人感兴趣的。
最大的感谢是给所有参与到Lucene和ElasticSearch开发的人们的。这真是一项伟大的工作。
我还想感谢此书的工作团队。我们顺利、迅速地完成了所有的筹备工作，这给我留下了深刻的印象。对于本书的编审，我要给他们特别的感谢，他们给我们提出了一长串的意见和建议。
最后也是最重要的，感谢我所有的朋友，那些劝我写书的朋友和那些本作品对他们来说是大大惊喜的朋友。
关于编审人员
RavindraBharathi在软件行业工作已经超过10年，涉及不同的领域，如教育、数字媒体营销广告、商业搜索及能源管理系统。他对搜索类应用有浓厚的兴趣，包括数据可视化、Mashup及仪表盘。
MatthewLeeHinman目前在为高可用
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