Plan du cours
1. Introduction à Elasticsearch
- Qu'est-ce qu'Elasticsearch ?
- Cas d'utilisation d'Elasticsearch
- Architecture d'Elasticsearch
- Composants de la stack Elastic (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
- Installation et exécution d'Elasticsearch avec des conteneurs
- Exploration de l'API REST
2. Compréhension des indices et des documents
- Documents et structure JSON
- Indices et organisation des données
- Shards (segmentations) et réplicas
- Concepts du cycle de vie des indices
- Création, mise à jour et suppression d'indices
- Opérations CRUD pour les documents
3. Rédaction de requêtes de recherche
- Aperçu du Query DSL
- Requêtes Match
- Requêtes Term
- Requêtes Booléennes
- Requêtes de plage (Range queries)
- Recherches par préfixe, joker et floues
- Pagination et tri
- Filtrage versus interrogation
4. Réalisation de l'analyse de texte
- Fondamentaux de la recherche en plein texte (full-text search)
- Analyzers
- Tokenizers
- Filtres de caractères
- Filtres de tokens
- Analyzers linguistiques
- Analyzers personnalisés
- Amélioration de la pertinence de la recherche
5. Définition des mappings
- Mappings dynamiques
- Mappings explicites
- Types de champs
- Champs imbriqués (Nested) et objets
- Champs de date et numériques
- Bonnes pratiques pour les mappings
- Mise à jour sécurisée des mappings
6. Expansion de vos recherches
- Recherche multi-champs
- Requêtes Multi-match
- Recherches par phrase
- Mise en surbrillance des résultats de recherche
- Boosting de recherche
- Requêtes de score fonctionnel (Function score queries)
- Modèles de recherche
7. Compréhension du modèle distribué
- Architecture du cluster
- Nœuds et rôles
- Shards primaires et réplicas
- Santé du cluster
- Distribution des données
- Tolérance aux pannes
- Concepts de haute disponibilité
8. Manipulation des résultats de recherche
- Stratégies de pagination
- Filtrage de la source (Source filtering)
- Réduction de champs (Field collapsing)
- Champs de script
- Techniques de tri
- Mise en surbrillance des résultats de recherche
- Optimisation des réponses de recherche
9. Agrégations et analytique
- Agrégations métriques
- Agrégations par bucket
- Agrégations de pipeline
- Calculs statistiques
- Historigrammes (Histograms)
- Agrégations de dates
- Construction de requêtes analytiques
- Performance des agrégations
10. Gestion des relations entre données
- Champs d'objets
- Documents imbriqués (Nested documents)
- Relations parent-enfant
- Stratégies de dénormalisation
- Choix du bon modèle de données
- Interrogation des données liées
11. Intégration d'Elasticsearch avec des applications
- Intégration via l'API REST
- Bibliothèques clientes Elasticsearch
- Indexation des données applicatives
- API Bulk
- APIs de recherche
- Gestion des erreurs
- Bonnes pratiques d'intégration
12. Optimisation des performances
- Stratégies d'indexation efficaces
- Optimisation des requêtes
- Indexation en lot (Bulk indexing)
- Intervalles de rafraîchissement
- Mise en cache
- Gestion de la mémoire
- Surveillance des performances
13. Surveillance et dépannage
- Surveillance de la santé du cluster
- Statistiques d'indices
- Diagnostic des requêtes lentes
- Problèmes courants d'indexation
- Résolution des problèmes de cluster
- Concepts de sauvegarde et de snapshot
- Journalisation et diagnostics
14. Atelier pratique et résumé
- Construction d'une application consultable
- Conception des indices et mappings
- Mise en œuvre de la recherche en plein texte
- Création d'agrégations et d'analytique
- Optimisation des performances de recherche
- Revue des concepts clés
- Questions et réponses
- Bonnes pratiques et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en développement logiciel.
- Familiarité avec la ligne de commande.
- Aucune expérience précédente avec Elasticsearch n'est requise.
Audience cible
- Développeurs logiciels
Nos clients témoignent (7)
Beaucoup de connaissances.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Formation - Elasticsearch for Developers
Traduction automatique
Formateur avec de grandes connaissances et une partie d'exercices
Kamil Romankiewicz - Inter Cars S.A.
Formation - Elasticsearch for Developers
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- performance de l'environnement de formation préparé - exemples et sujets adéquats conformes aux besoins
Blazej - Kyndryl Wroclaw
Formation - Elasticsearch for Developers
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J'ai aimé que nous ayons eu une vue d'ensemble générale sur Elasticsearch et que nous ayons appris beaucoup de choses applicables au projet en cours le premier jour. J'ai également apprécié que nous ayons passé en revue le code du projet en cours avec une revue de code, mentionnant des améliorations ou des points à réfléchir ou à discuter dans le projet le deuxième jour. J'aime que la formation m'ait donné une bonne base pour continuer à approfondir Elasticsearch.
Mattias Hansson - Chalmers Tekniska Hogskola AB
Formation - Elasticsearch for Developers
Traduction automatique
Le contenu est pertinent et concis
Qiniso Mdletshe - Quidco
Formation - Elasticsearch for Developers
Traduction automatique
Faire les exercices. J'ai vraiment apprécié les travaux pratiques.
Warren Stephen - Quidco
Formation - Elasticsearch for Developers
Traduction automatique
Marcin savait exactement de quoi il parlait et avait une expérience approfondie et pratique des outils. Il a répondu à toutes nos questions et a fait des recommandations solides que nous pourrions commencer à mettre en œuvre dans le cadre de futurs projets et utilisations.
Conor Glasman - Quidco
Formation - Elasticsearch for Developers
Traduction automatique
