| Inhaltsverzeichnis | 5 |
| Einführung | 9 |
| Motivation | 9 |
| Geschichte von Elasticsearch | 9 |
| Ein erstes Beispiel | 11 |
| Anwendungsfälle | 13 |
| Wann Elasticsearch? | 14 |
| Über dieses Buch | 15 |
| Danksagung | 17 |
| Eine Suchanwendung entsteht | 19 |
| Die Beispielanwendung | 19 |
| Dokumente indizieren | 20 |
| Der invertierte Index | 24 |
| Über die Query-DSL zugreifen | 27 |
| Die Indizierung über das Mapping konfigurieren | 31 |
| Suchergebnisse sortieren und paginieren | 36 |
| Facetten für Suchergebnisse | 38 |
| Die Anwendung vereinfachen | 41 |
| Zusammenfassung | 43 |
| Textinhalte auffindbar machen | 45 |
| Analyzing und der invertierte Index | 45 |
| Sprachspezifische Verarbeitung durch Stemming | 48 |
| Teilbegriffe finden | 50 |
| Ähnliche Begriffe mit der Fuzzy-Query finden | 56 |
| Mit mehrsprachigen Inhalten arbeiten | 57 |
| Die Suche verbessern | 59 |
| Hervorheben von Suchbegriffen im Auszug | 65 |
| Autovervollständigung | 67 |
| Zusammenfassung | 72 |
| Relevanz verstehen und beeinflussen | 73 |
| Relevanz für die Nutzer | 73 |
| Berechnung der Relevanz | 74 |
| Einfluss von Abfragen auf die Relevanz | 77 |
| Relevanz durch Boosting beeinflussen | 82 |
| Funktionen zur Ergebnissortierung | 84 |
| Relevanz im verteilten System | 88 |
| Relevanz verstehen | 89 |
| Zusammenfassung | 90 |
| Daten indizieren | 91 |
| Indizierungsstrategien | 91 |
| Dokumente einzeln indizieren | 93 |
| Dokumente gesammelt indizieren | 95 |
| Externe Datenquellen anbinden | 97 |
| Partial Updates – Dokumente aktualisieren | 102 |
| Interna zur Indizierung | 104 |
| Zusammenfassung | 110 |
| Elasticsearch als verteiltes System | 111 |
| Shards und Replicas | 111 |
| Suche im verteilten System | 123 |
| Kommunikation im Cluster | 130 |
| Indizierung im verteilten System | 139 |
| Zusammenfassung | 140 |
| Daten modellieren | 141 |
| Einsatzfelder für Elasticsearch | 141 |
| Gestaltung der Indexstruktur | 144 |
| Mapping-Optionen | 150 |
| Beziehungen zwischen Dokumenten | 154 |
| Zusammenfassung | 159 |
| Daten aggregieren | 161 |
| Einführung | 161 |
| Aggregationen | 161 |
| Bucket-Aggregationen | 167 |
| Metric-Aggregationen | 171 |
| Aggregationen im Praxiseinsatz | 175 |
| Zusammenfassung | 178 |
| Zugriff auf Elasticsearch | 179 |
| Zwischenschicht zum Zugriff | 179 |
| Der Java-Client | 180 |
| Der JavaScript-Client | 184 |
| Client-Bibliotheken auswählen | 185 |
| Zusammenfassung | 186 |
| Elasticsearch in Produktion | 187 |
| Installation | 187 |
| Elasticsearch dimensionieren | 190 |
| Elasticsearch konifigurieren | 192 |
| Das Betriebssystem für Elasticsearch konfigurieren | 195 |
| Mapping-Optionen zur Kontrolle der gespeicherten Inhalte | 196 |
| Caches | 199 |
| Monitoring | 202 |
| Datensicherung | 205 |
| Zusammenfassung | 208 |
| Zentralisiertes Logging mit Elasticsearch | 209 |
| Warum zentralisiertes Logging? | 209 |
| Der ELK-Stack | 210 |
| Logstash | 210 |
| Kibana | 219 |
| Skalierbares Setup | 225 |
| Curator zur Indexverwaltung | 229 |
| Alternative zur Loganalyse: Graylog | 230 |
| Zusammenfassung | 235 |
| Ausblick | 237 |
| Daten neu indizieren | 241 |
| Neuindizierung ohne Änderungen | 242 |
| Neuindizierung mit Änderungen | 243 |
| Ausblick | 244 |
| Der Twitter-River | 245 |
| Literaturverzeichnis | 247 |
| Index | 259 |
| www.dpunkt.de | 0 |
