课程介绍

课程背景
在技术日新月异的今天，Elasticsearch作为Java主流搜索框架，出道十多年仍然稳坐C位，经久不衰，可见其非凡魅力，然而新手在学习Elasticsearch时，依然有几大拦路虎。
其中包括：
1. 核心概念：NRT、索引、分片、副本。
2. 最新版本：基于ElasticsearchRest Java API的增删改查。
3. 深度分页：基于scoll技术滚动搜索大量数据。
4. 动态迁移：基于scoll+bulk+索引别名实现零停机重建索引。
5. 内核原理探秘：写入流程实现NRT近实时（filesystem cache，refresh）。
6. 报表模块：基于kibana实现商品销量报表功能。
可惜市面上很多实战课程都是虚晃一枪，只能提供dEMO级别的案例，并不能全面而深入的解决问题。

课程介绍
为了助大家在实际开发中擒住这些拦路虎，在崎岖的面试之路上如履平地，儒猿技术团队特别推出了这个基于Elasticsearch的企业级电商搜索引擎实战延续RocketMQ实战专栏的风格，本专栏会继续带大家在真实云平台环境中边干边学，动手实操与技术学习两手抓，让大家对项目细节了如指掌。

课程亮点
一、 站在架构师视角，手把手带你完成互联网电商系统架构设计
二、 从零开始实战，带你夯实基础，一步步完成互联网电商系统的开发测试和升级，最后感受云平台真实流量的冲击
三、 技术理论和动手演练相结合的实战环节，带你跳出枯燥乏味的纯理论学习模式
四、 儒猿技术团队精心打磨Elasticsearch技术点和ELK技术栈相关实战流程

课程目录

/8-037-【儒猿】基于Elasticsearch的企业级电商搜索引擎实战/
│├─01_架构视角： 互联网电商系统之功能结构图梳理.pdf 1.6MB
│├─02_业务透视： 互联网电商系统之业务流程图梳理.pdf 151KB
│├─03_逻辑梳理： 互联网电商系统之逻辑架构图梳理.pdf 190.9KB
│├─04_服务部署： 互联网电商系统之服务端架构图梳理.pdf 209.7KB
│├─05_胸有成竹：一张图了解我们要做的项目.pdf 256.4KB
│├─06_秣马厉兵：基于目前主流的SPringboot进行项目初始化.pdf 823.3KB
│├─07_稳扎稳打：对互联网电商项目进行整体划分.pdf 382.3KB
│├─08_开门见山：对儒猿Elasticsearch实战云平台进行介绍和引入.pdf 270.7KB
│├─09_决胜千里：如何申请可弹性伸缩实战阿里云镜像环境.pdf 302.9KB
│├─10_环境搭建：Elasticsearch及Kibana环境搭建.pdf 328.8KB
│├─11_夯实基础：分布式搜索引擎Elasticsearch的核心原理介绍.pdf 448.4KB
│├─12_动手演练：基于Kibana实现Elasticsearch的CRUD操作.pdf 759.5KB
│├─13_技术选型：Elasticsearch的Java API有哪些？如何选型？.pdf 405.3KB
│├─14_引入依赖：整合Elasticsearch的Rest Client API到项目中.pdf 576.5KB
│├─15_案例实战：基于Rest Client API完成CRUD操作.pdf 1.2MB
│├─16_业务透视：电商系统之后台店铺模块的业务流程.pdf 243KB
│├─17_小试牛刀：基于MySQL关系型数据库完成店铺查询.pdf 942kB
│├─18_停下脚步：验证店铺查询的结果是否正确.pdf 451.7KB
│├─19_精益求精：如何解决亿级店铺MySQL查询性能太差问题？.pdf 226.1KB
│├─20_初识搜索引擎：Elasticsearch倒排索引及正排索引原理.pdf 560.3KB
│├─21_初识搜索引擎：什么是mAPPing？如何构建店铺的mAPPing？.pdf 231.3KB
│├─22_开动脑筋：如何将MySQL数据库中的数据同步至Elasticsearch中.pdf 385.9KB
│├─23_动手实战：使用Logstash数据收集引擎同步MySQL数据至Elasticsearch.pdf 290.9KB
│├─24_代码实战：基于分布式搜索引擎Elasticsearch优化查询.pdf 607KB
│├─25_阶段测试：测试基于Elasticsearch的店铺查询功能.pdf 1MB
│├─26_开动脑筋：如何在查询商品spu信息时显示商品sku信息？.pdf 277.8KB
│├─27_技术选型：Elasticsearch数据建模方式有哪些？如何选型.pdf 219.3KB
│├─28_代码实战：基于父子关系数据模型解决商品查询sku问题.pdf 968.1KB
│├─29_问题分析：如何解决海量商品数据父子关系查询性能低下问题？.pdf 235KB
│├─30_原理剖析：图解Elasticsearch数据路由原理.pdf 742.2kB
│├─31_内核原理：揭秘document文档增删改查内部原理.pdf 366.1KB
│├─32_代码实战：基于商品最新的mAPPing完成crud开发.pdf 1MB
│├─33_阶段测试：验证商品管理模块功能是否正常.pdf 541.5KB
│├─34_业务透视：后台商品自动上架的业务流程梳理.pdf 353.7KB
│├─35_技术挑战：如何实现商品自动上架功能？.pdf 200.2kB
│├─36_夯实基础：了解分布式任务调度平台xxl-job工作原理.pdf 712.8KB
│├─37_代码实战：基于xxl-job查询Elasticsearch实现商品自动上架功能.pdf 851.2kB
│├─38_阶段测试：验证跑job查Elasticsearch的方式商品自动上架功能是否正确.pdf 973KB
│├─39_深入思考：如何解决海量数据下分页查询性能太差问题？.pdf 506.9KB
│├─40_代码实战：基于Scroll技术解决分页查询性能太差问题.pdf 455.9KB
│├─41_阶段测试：验证Scroll深度分页的方式商品自动上架功能是否正确.pdf 991KB
│├─42_技术挑战：如何解决海量商品数据自动上架写入es性能太差问题？.pdf 306.4KB
│├─43_原理剖析：bulk api的奇特json格式与底层性能优化关系大揭秘.pdf 282.8KB
│├─44_代码实战：基于 bulk api优化商品自动上架功能.pdf 625.8KB
│├─45_阶段测试：验证下bulk api下商品自动上架功能是否正确.pdf 1016.4KB
│├─46_业务透视：对项目中的商品搜索自动补全的业务流程梳理.pdf 608KB
│├─47_技术挑战：如何实现用户输入商品后对搜索词的自动补全？.pdf 268.4KB
│├─48_技术挑战：Elasticsearch时代如何实现搜索的自动补全.pdf 185.7KB
│├─49_代码实战：基于Elasticsearch中wildcard api实现自动补全功能.pdf 471.9KB
│├─50_阶段测试：先验证一下模糊查询自动补全功能是否正确？.pdf 714.9KB
│├─51_开动脑筋：如何解决Elasticsearch中模糊查询性能太差问题？.pdf 267.5KB
│├─52_技术选型：常见的分词器有哪些？给商品配置IK中文分词器.pdf 192.1KB
│├─53_技术挑战：重建商品mAPPing后，如何进行数据迁移？.pdf 203.6KB
│├─54_动态迁移：基于索引别名技术实现不停服重建索引.pdf 739.4KB
│├─55_代码实战：基于suggest实现自动补全功能，提升系统性能.pdf 539.5KB
│├─56_阶段测试：回归测试suggest技术实现自动补全功能是否正确？.pdf 636.8KB
│├─57_深入思考：使用IK分词器时出现新的词语搜索不到如何解决？.pdf 222.5KB
│├─58_高阶实战：通过修改IK分词器源码结合MySQL实现词库的热更新.pdf 606.1KB
│├─59_业务透视：对项目中的商品搜索整体功能梳理.pdf 428.3KB
│├─60_代码实战：完成商品搜索后结果展示功能.pdf 595.7KB
│├─61_再接再厉：如何实现搜索商品价格范围查询功能？.pdf 317.5KB
│├─62_代码实战：基于range filter来实现商品价格筛选功能.pdf 281.1KB
│├─63_开动脑筋：如何统计每个商品的销售数据？.pdf 667.3KB
│├─64_代码实战：基于聚合查询统计商品的销量数据.pdf 540.9KB
│├─65_开动脑筋：如何实现商品按价格和销量排序的功能？.pdf 348.5KB
│├─66_代码实战：基于sort来实现按商品价格和销量排序的功能.pdf 581.5KB
│├─67_阶段测试：验证商品价格范围筛选和排序功能是否正确？.pdf 851KB
│├─68_技术挑战：如何实现商品搜索词高亮回显功能？.pdf 364.8KB
│├─69_披荆斩棘：基于自定义高亮标签实现回显功能.pdf 309.7KB
│├─70_开动脑筋：如何解决用户输错搜索词还要查询到商品的问题？.pdf 260.7KB
│├─71_代码实战：基于fuzzy模糊搜索技术实现商品自动纠错功能.pdf 1MB
│├─72_阶段测试：验证一下商品高亮回显和自动纠错功能是否正确？.pdf 966.1KB
│├─73_业务透视：订单业务流程梳理.pdf 1MB
│├─74_代码实战：完成用户下单和评价功能.pdf 779.7KB
│├─75_测试验证：验证一下用户下单，收货，评价功能是否正常.pdf 1.3MB
│├─76_问题引入：为什么订单更新后，查询订单结果还是旧数据？.pdf 317.4KB
│├─77_原理剖析：Elasticsearch近实时搜索的工作原理.pdf 241.3KB
│├─78_技术挑战：如何强制更新订单数据到Elasticsearch呢？.pdf 239.3KB
│├─79_代码实战：基于refresh技术强制更新订单数据.pdf 450.3KB
│├─80_阶段测试：验证一下订单更新后查询订单数据是否正确？.pdf 1.3MB
│├─81_业务透视：电商系统之订单查询功能流程梳理.pdf 600KB
│├─82_原理剖析：Elasticsearch match和term查询底层原理.pdf 571.6KB
│├─83_代码实战：基于match和term查询完成订单搜索功能.pdf 499.7KB
│├─84_阶段测试：验证一下系统订单查询功能是否正常？.pdf 1MB
│├─85_业务透视：电商系统之商品报表模块整体流程梳理.pdf 185.9KB
│├─86_稳扎稳打：聚合数据分析之bucket和metric核心概念介绍.pdf 164.8KB
│├─87_循序渐进：bucket嵌套实现店铺、spu、sku下钻分析.pdf 273.3KB
│├─88_代码实战：使用聚合技术实现统计商品销量、销售额的功能.pdf 775.6KB
│├─89_运筹帷幄：基于kibana的Visualize技术创建商品销量和销售额柱状图.pdf 1020.2kB
│├─90_决胜千里：基于kibana的dashboard报表面板整合分析图.pdf 540.7KB
│├─91_结业典礼：通过实战电商系统，你收获了哪些能力.pdf 275.5KB

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