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最新版Elasticsearch调优搜索速度 PDF 下载
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主要内容：
Elastic 软件生态
Elasticsearch 相对于其他的搜索引擎最大的优势之一就是完整的产品矩阵和活跃的社区，
下图是 Elastic Stack 的产品矩阵。
产品矩阵中最核心的部分是 Elastic 大数据平台，也就是大家所熟知的 ELK（现在应该叫
ELKB）。其中：
Elasticsearch 是其中的搜索引擎，是整个 Elastic Stack 的核心所在，它底层使用 Lucene，
对外提供分布式的高可用，易扩展，近实时的数据存储和检索服务。
Logstash 是一个数据采集工具。在早期的 Elastic Stack 中起到数据采集，处理的作用，在
新的架构中，数据采集工作交给了更轻量级的 beat 来完成，Logstash 则更多地用在数据汇
聚，处理场景下。Logstash 提供了 200+的插件来支持各种各样的数据采集和数据场景，极
大地提高了 Elastic stack 在各种应用场景下的应用能力。
Beats 是一个轻量级的数据采集 agent，部署在数据采集端，所有的 beat 底层都基于
libbeat，并在其基础之上针对各种应用场景实现数据的采集和传输功能。目前除了官方提
供的 Filebeat，MetricBeat，PacketBeat 等之外，还有大量社区贡献的 beat，可以适应各种
数据采集场景的需要。
Kibana 是 ELK 中的数据可视化工具，提供了如 Discover(搜索)，DashBoard(仪表盘)，
DevTools(开发工具)，Monitoring(监控)，MachineLearning(机器学习)， SIEM(安全分析)，
Management(管理)等多种功能，极大地降低了 Elasticsearch 用户的使用门槛和操作复杂
度。
最新版 Elasticsearch 调优搜索速度 | 软件架构
4《Elasticsearch 7.x 从入门到精通》
国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括阿里、京东、百度、平安、携程、滴
滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米、vivo 等诸多知名公司。基于 Elasticsearch 的大
数据搜索平台，已经成为了众多企业的标配。
在用传统的关系数据库在处理千万级别，亿级别的数据查询时，为了性能的考虑通常会将
数据分表存储，比如 100 张表。当我们需要全局查询时，需要用 union 连接 100 张表做查
询，效率很低，一个查询语句往往要十几秒才能完成，是无法接受的。
Elasticsearch 技术专栏第 1-3 章，分别介绍了 Elasticsearch/Kibana/Metricbeat v7.3 的安装
配置。技术专栏从实战出发，通过理论讲解-环境搭建-项目案例实战，让初学者快速掌握
Elastic 技术栈。
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Elasticsearch 7.x 技术专栏。
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