Elasticsearch: pesquisando e analisando os seus dados

Conteúdo Detalhado

1. Introdução ao ElasticSearch

   • A complexidade da busca
   • Engine de busca
   • Lucene e análise de dados na Nuvem
   • Instalando o ElasticSearch
   • O plugin Kopf
   • Primeiras interações com ElasticSearch
   • O que aprendemos?

2. Índices, tipos, shards e replicas

   • O nosso projeto
   • Analogia entre ElasticSearch e um banco de dados relacional
   • Entendendo HEAD e GET
   • Os métodos DELETE, POST e PUT
   • Shards e Réplicas
   • O que aprendemos?

3. A API _search

   • Buscas com campo _all
   • Buscas com parâmetros
   • Definindo a quantidade de resultados
   • O que aprendemos?

4. Mapeamento de tipos

   • Tipos predefinidos
   • Inferência de tipos
   • Tipos suportados no ElasticSearch
   • O que aprendemos?

5. Quebrando os textos com Analyzers

   • Full-text search e analyzers
   • Analyzers existentes
   • Utilizando a API _analyze
   • Recriando nosso índice com analyzers
   • Índice invertidos
   • O que aprendemos?

6. Analyzers com Sinônimos

   • Interagindo com sinônimos
   • Refinando nossos sinônimos
   • Criando índice com sinônimos
   • O que aprendemos?

7. Adicionando sinônimos ao nosso catálogo

   • Identificando os termos que precisamos
   • Mais sinônimos
   • O que aprendemos?

8. Carregando dados no ElasticSearch

   • Juntando tudo o que aprendemos
   • Multi-campos
   • Criando nosso índice
   • Usando a API _bulk
   • Inserindo muitos dados
   • O que aprendemos?

9. Kibana para visualização de dados

   • Instalando o Kibana
   • O index Kibana no Elasticsearch
   • Registrando nosso índice
   • Kibana Discover tab
   • O que aprendemos?

10. Agregando e visualizando nossos dados

    • Entendendo as agregações
    • Map-Reduce com Elasticsearch
    • Usando buckets
    • Criando Visualizações e Dashboards
    • Métrica Count
    • Usando Pie Chart
    • Criando Bar Chart
    • Montando o Dashboard
    • O que aprendemos?