egghead
Проект egghead.io представляет огромный выбор курсов и скринкастов для разработчиков любого уровня и профессии.
Продолжительность
1 ч 38 мин
Категория
ДругоеКоличество уроков
20 Видео
Дата добавления
20 июн. 2019 г., 20:42
Язык
Английский
Дата обновления
29 апр. 2026 г., 03:35
Курс «Начало работы с Elasticsearch» поможет вам быстро и уверенно освоить базовые принципы работы с одной из самых популярных систем полнотекстового поиска. Материал подается практично и понятно, чтобы вы могли сразу применять полученные знания в реальных проектах.
О чем этот курс
Курс знакомит вас с ключевыми концепциями Elasticsearch и показывает, как эффективно использовать его для хранения данных, поиска по ним и оптимизации производительности приложения.
Основные темы, которые вы изучите
- Архитектура Elasticsearch и особенности распределенной системы.
- Индексы, типы и маппинги — создание и настройка структур данных.
- CRUD-операции — добавление, обновление, поиск и удаление документов.
- Полнотекстовый поиск и использование встроенного анализатора.
- Продвинутые поисковые запросы, включая bool-запросы и агрегирования.
- Мониторинг и производительность — отслеживание состояния кластера и устранение проблем.
Практическая часть курса
В курсе используется Simpsons dataset — удобный и содержательный набор данных, включающий эпизоды, персонажей и реплики из сериала «Симпсоны». Такая база позволяет:
- тренироваться на реальной структуре данных;
- создавать индексы и настраивать маппинги под разные типы документов;
- выполнять сложные поисковые запросы;
- наглядно понимать, как Elasticsearch анализирует и хранит данные.
Материалы курса
В репозитории доступны примеры, датасет и дополнительный код, который поможет вам повторять задания и экспериментировать:
https://github.com/rekibnikufesin/elasticsearch-intro/tree/master
Чему вы научитесь к концу курса
- Создавать и настраивать индексы под задачи вашего приложения.
- Писать эффективные поисковые запросы и понимать их влияние на результаты.
- Предупреждать проблемы производительности благодаря мониторингу кластера.
- Применять лучшие практики хранения данных в Elasticsearch.
Почему этот курс полезен
Материал ориентирован на разработчиков и аналитиков, которые хотят быстро освоить Elasticsearch и внедрить его в свой стек. После прохождения курса вы получите уверенные навыки работы с системой и сможете использовать её преимущества в реальных проектах.
- Урок 1.00:03:37Get data from Elasticsearch by id using http
- Урок 2.00:05:11Get data from Elasticsearch by id using the Elasticsearch npm client
- Урок 3.00:04:49Add data to Elasticsearch
- Урок 4.00:06:08Update data in Elasticsearch
- Урок 5.00:04:16Search for data in Elasticsearch using the _search endpoint
- Урок 6.00:02:02Paginate through search results in Elasticsearch
- Урок 7.00:04:21Search Elasticsearch using Query Parameters
- Урок 8.00:03:50Search for data in Elasticsearch using queryDSL language
- Урок 9.00:06:26Search for data in Elasticsearch using full text search
- Урок 10.00:12:30Perform analytics using Elasticsearch aggregation queries
- Урок 11.00:04:30Create an index using the Elasticsearch API
- Урок 12.00:02:18Create an alias for an Elasticsearch index
- Урок 13.00:01:20Close and open an Elasticsearch index
- Урок 14.00:01:23Delete an index using the Elasticsearch API
- Урок 15.00:09:44Create a type and map in an index
- Урок 16.00:08:14Bulk import data into Elasticsearch
- Урок 17.00:07:50Monitor Elasticsearch cluster health and status with the _cat API
- Урок 18.00:02:35Understand the role of JVM heap in Elasticsearch performance
- Урок 19.00:02:41Monitor Elasticsearch cluster health and status with the _cluster and _nodes APIs
- Урок 20.00:04:21Reindex data from an existing Elasticsearch index
Автор - egghead
Комментарии
Unfortunately repo is a bit outdated, so you have to change docker-compose.yml to make it work. Another issue is that ES has updated package & API, so bulk operation to add `simpsons_script_lines.csv` fails, because ElasticSearch doesn't allow to add so much data (~35Mb) at once.