贯串Elasticsearch & Lucene：轻松开发高强全文检索搜寻引擎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　大资料时代的资讯检索技术
　　腾讯、阿里巴巴、百度、东京等一线互联网公司正大力推进Elasticsearch的使用场景，本书以丰富的实例介绍Elasticsearch，可帮助读者快速应用Lucene库处理全文检索业务，掌握使用Elasticsearch搭建分散式搜寻引擎的方法与技巧。

　　本书为入门Lucene、Elasticsearch
　　首先介绍资讯检索领域中一些基本理论，也就是Lucene的数学模型，之后介绍如何使用Lucene 函数库建置全文检索系统，最后介绍Elasticsearch。按照从数学模型到入门基础再到专案实战的想法来撰写，数学模型让读者知其然也知其所以然，入门基础是理论到实际应用的必经之路，专案实战则是为了学以致用。书中的每一部分都力图简明扼要，使用大量实例和程式，为读者能够快速掌握全文检索技术扫除障碍。

　　适用：学生、Java 程式开发者、搜寻引擎研发人员

本书特色

　　分散式搜寻分析系统／Java资讯检索函式库／高扩充性与可用性／强效资料处理

现代信息检索系统架构与实践：从基础理论到前沿应用 导论：复杂信息时代的检索挑战与解决方案 在当前信息爆炸的时代，如何高效、精准地从海量数据中提取所需信息，已成为衡量一个组织技术实力的关键指标。传统的基于关键词匹配的检索方法，已难以应对结构化、半结构化乃至非结构化数据带来的复杂查询需求。本书旨在深入探讨现代信息检索系统背后的核心原理、构建方法论，以及面向未来挑战的先进技术栈。我们将聚焦于构建一个健壮、可扩展且高性能的检索基础设施，而非局限于特定搜索引擎的实现细节。 本书将侧重于构建一个全面的、独立于任何单一搜索引擎产品的检索系统框架。 第一部分：信息检索的理论基石与模型演进 本部分将系统梳理信息检索（Information Retrieval, IR）学科的基础理论，为构建高效系统打下坚实的理论基础。 第一章：信息检索的数学基础与核心概念 本章将介绍支撑现代检索系统的数学模型，包括向量空间模型（Vector Space Model, VSM）的精确数学表达，概率模型（如BM25模型）的推导过程，以及如何通过这些模型对文档和查询进行量化表示。我们将详细分析TF-IDF、Okapi BM25等经典加权机制的优缺点，并探讨如何根据特定领域的数据特性调整这些权重参数。此外，还将深入讲解核心概念，如召回率（Recall）、精确率（Precision）、F-值（F-Measure）以及均值平均精度（MAP）等评估指标的计算方法与应用场景，确保读者能科学地评估检索系统的性能。 第二章：文本预处理与特征工程的艺术 高质量的检索依赖于高质量的输入数据。本章将聚焦于文本预处理流程中的关键技术。内容涵盖停用词处理、词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）的对比分析，以及针对多语言环境下的分词挑战（如中文、日文等）。重点讨论如何设计适应特定业务需求的特征工程管道，例如，如何有效地处理数字、日期、实体名称等非自然语言文本，以及如何利用领域知识构建自定义词典和同义词表，以提升检索的语义准确性。 第三章：查询理解与语义增强 仅仅匹配关键词是不够的。本章探讨如何深入理解用户查询背后的真实意图（Query Intent）。内容包括：查询扩展技术（如基于词典扩展、基于关联规则扩展），命名实体识别（NER）在查询阶段的应用，以及如何利用查询日志进行反馈学习，动态优化查询表示。我们将比较基于规则的、基于统计的以及基于深度学习的查询重写和意图分类方法，为系统提供更强的上下文感知能力。 第二部分：高性能分布式检索系统的架构设计 本部分将转向系统的工程实现层面，探讨如何设计一个能够应对PB级数据和高并发查询的分布式检索架构。 第四章：倒排索引的结构与优化 倒排索引是全文检索的核心数据结构。本章将详述倒排索引的构建流程、存储格式（如跳跃列表/Postings Lists的压缩技术）以及不同数据结构对查询性能的影响。重点内容包括：如何高效地合并和管理跨多个节点的索引片段，以及如何实现近乎实时的索引更新策略，同时保证高可用性。我们将分析各种压缩技术（如Delta编码、Variable Byte Encoding）如何在存储效率和解压速度之间取得平衡。 第五章：分布式检索的路由与协调 在大规模部署中，查询必须被高效地路由到正确的节点并聚合结果。本章详细讲解分布式系统的路由策略，包括基于哈希的、基于范围的以及混合路由机制。我们将探讨协调器（Coordinator Node）的角色，如何设计高效的聚合算法来快速合并来自不同分片的结果集，并处理跨节点数据一致性的挑战。此外，还将分析负载均衡技术在检索集群中的特殊应用。 第六章：性能调优与资源管理 构建一个快速的检索系统需要精细的性能调优。本章聚焦于I/O优化、内存管理和并发控制。内容包括：如何利用操作系统级的缓存机制，如何设计高效的内存池来管理查询处理过程中产生的临时数据结构，以及如何利用多线程和异步I/O模型来最大化硬件利用率。我们将讨论I/O瓶颈的识别方法，并介绍通过数据局部性优化来减少网络延迟的策略。 第三部分：面向未来的检索技术与应用拓展 本部分将目光投向信息检索领域的前沿发展，特别是深度学习和图计算如何赋能下一代检索系统。 第七章：深度学习在文本表示中的应用 本章深入探讨现代自然语言处理（NLP）技术如何重塑文本表示。我们将介绍词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的原理及其在检索中的应用。更重要的是，本章将详细解析Transformer架构及其衍生模型（如BERT、RoBERTa）在生成语义向量（Dense Vectors）方面的能力。我们将重点讨论如何将这些高维稠密向量用于最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS），以及如何构建混合检索系统（Sparse + Dense Retrieval）。 第八章：向量检索与近似最近邻（ANN）算法 随着深度学习模型的普及，向量检索已成为主流。本章专注于近似最近邻（ANN）算法的原理和实践。内容涵盖基于图的搜索结构（如HNSW）、基于量化的方法（如Product Quantization, PQ）以及基于树的索引结构。我们将对比这些ANN算法在查询延迟、召回率和内存占用方面的权衡，指导读者为特定应用场景选择最佳的向量索引技术。 第九章：多模态检索与知识图谱集成 现代应用往往涉及非文本数据。本章探讨如何将图像、音频等非结构化数据整合到统一的检索框架中，实现多模态搜索。同时，本章还将展示如何利用知识图谱（Knowledge Graph）来增强检索的逻辑推理能力。通过实体链接和关系查询，系统可以超越简单的文本匹配，提供基于事实和关系的答案，从而实现更高层次的语义交互。 结语：持续迭代与系统演进 信息检索技术永无止境。本书最后将概述评估、监控和持续集成/持续部署（CI/CD）在保持系统高性能和高可用性中的重要性。我们将讨论A/B测试在新功能部署中的应用，以及如何建立反馈闭环，使检索系统能够随着用户行为和数据分布的变化而自我优化。 本书面向有志于构建下一代高性能、高可扩展性信息检索系统的系统架构师、高级后端工程师以及对信息检索理论有深入兴趣的研究人员。本书假设读者具备扎实的编程基础和对分布式系统有基本了解，旨在提供一个全面、深入且实用的技术指南。

作者简介

姚攀

　　中国科学院大学硕士，擅长j2ee开发，对搜索引擎技术有浓厚的兴趣和较深入研究，有丰富的Lucene和ElasticSearch开发经历和项目经验，活跃于CSDN社区，目前在一家公司做ES搜索业务开发。
 

前言

CHAPTER 01 资讯检索模型
1.1 资讯检索概述
1.2 断词演算法
1.3 倒排索引
1.4 布林检索模型
1.5 tf-idf 加权计算
1.6 向量空间模型
1.7 机率检索模型
1.8 本章小结

CHAPTER 02 Lucene开发入门
2.1 Lucene概述
2.2 Lucene开发准备
2.3 Lucene断词详解
2.4 Lucene索引详解
2.5 Lucene查询详解
2.6 Lucene查询反白
2.7 Lucene新闻高频词分析
2.8 本章小结

CHAPTER 03 Lucene档案检索专案实战
3.1 需求分析
3.2 架构设计
3.3 文字内容取出
3.4 专案架设
3.5 索引文件
3.6 查询介面
3.7 档案检索
3.8 结果展示
3.9 本章小结

CHAPTER 04 从Lucene到Elasticsearch
4.1 Elasticsearch概述
4.2 安装Elasticsearch
4.3 中文断词器设定
4.4 Head外挂程式使用指南
4.5 REST指令
4.6 本章小结

CHAPTER 05 Elasticsearch丛集入门
5.1 索引管理
5.2 文件管理
5.3 对映详解
5.4 本章小结

CHAPTER 06 Elasticsearch搜索详解
6.1 搜索机制
6.2 全文查询
6.3 词项查询
6.4 复合查询
6.5 巢状结构查询
6.6 位置查询
6.7 特殊查询
6.8 搜索反白
6.9 搜索排序
6.10 本章小结

CHAPTER 07 聚合分析
7.1 指标聚合
7.2 桶聚合
7.3 本章小结

CHAPTER 08 Elasticsearch Java API
8.1 Java API简介
8.2 Maven依赖
8.3 依赖冲突
8.4 连接到丛集
8.5 索引管理
8.6 文件管理
8.7 搜索详解
8.8 聚合分析
8.9 丛集管理
8.10 本章小结

CHAPTER 09 丛集管理
9.1 丛集规划
9.2 索引规划
9.3 分散式丛集
9.4 Cat API
9.5 Cluster API
9.6 监控外挂程式
9.7 本章小结

CHAPTER 10 新闻搜索专案实战
10.1 需求分析
10.2 资料准备
10.3 资料汇入
10.4 查询介面
10.5 搜索新闻
10.6 结果展示
10.7 本章小结

CHAPTER 11 Elasticsearch For Hadoop
11.1 Hadoop基础
11.2 ES-Hadoop安装
11.3 从HDFS到Elasticsearch
11.4 从Elasticsearch到HDFS
11.5 本章小结

CHAPTER A 参考文献

 

前言

　　我们正处在一个大数据时代，大数据并不仅是指巨量资料，而更多的是指这些资料都是非结构化的、无法用传统的方法进行处理的资料。相信很多人听说过目前在云端运算和大数据领域里如日中天的Hadoop，Hadoop的发起人之一是大名鼎鼎的Doug Cutting。早在Hadoop诞生之前，Doug Cutting已经用Java实现了第一个提供全文文字搜索的开放原始码函数程式库Lucene。

　　Lucene自2000年发佈第一个开放原始码版本以来，在开放原始码社区引起了很大的回响，为广大开发者提供了研发全文检索系统的利器。Lucene作为Apache的顶级专案，有大量研发人员贡献原始程式，经过十几年的发展，目前Lucene已经十分成熟，可以说Lucene是当今最先进、最高效的全功能开放原始码搜寻引擎工具套件。但Lucene只是一个全文检索类别库，Elasticsearch是一个建立在Lucene基础上的即时的分散式搜寻引擎，2010年由Shay Bano发佈。相比于Lucene，Elasticsearch功能更加强大，使用更加方便。

　　站在巨人的肩膀上，入门搜索技术并不困难，本书为入门Lucene、Elasticsearch而生。首先介绍资讯检索领域中一些基本理论，也就是Lucene的数学模型，之后介绍如何使用Lucene函数库建置全文检索系统，最后介绍Elasticsearch。本书按照从数学模型到入门基础再到专案实战的想法来撰写，数学模型让读者知其然也知其所以然，入门基础是理论到实际应用的必经之路，专案实战则是为了学以致用。书中的每一部分都力图简明扼要，使用大量实例和程式，为读者能够快速掌握全文检索技术扫除障碍。将全文检索领域中的一些知识和专案经验分享给大家，是笔者写作本书的初衷。

　　✤ 本书结构
　　本书从逻辑上可划分为三部分。
　　第一部分（第1章）
　　主要介绍资讯超载、资讯检索、倒排索引、布林模型、tf-idf、向量空间模型、机率检索模型等资讯检索领域的基础知识。

　　第二部分（第2和3章）
　　介绍如何使用Lucene 开发全文检索系统。

　　■ 第2章主要介绍Lucene的基础知识，内容包含Lucene的特点、Lucene架构、Luke的使用、IK分词器设定、扩充词函数库和远端词函数库的设定、Lucene的多种分词器、索引的建置方法、检索文件以及实现检索关键字反白的方法。

　　■ 第3章是Lucene专案实战部分，介绍如何使用Lucene建置一个档案检索系统，内容包含专案的整体设计、使用Tika做资讯取出、索引的建置、使用者查询介面的设计与实现、使用者查询处理、搜索结果展示等内容。

　　第三部分（第4~11章）
　　主要介绍Elasticsearch分散式搜寻引擎的相关技术。

　　■ 第4章是Elasticsearch简介，内容包含Elasticsearch与Lucene的关系、Elasticsearch的整体架构、核心概念、在企业中的应用案例、流行度趋势、Elasticsearch的安装、中文分词设定以及相关外挂程式的安装与使用。

　　■ 第5章是Elasticsearch丛集入门，主要内容包含索引管理、文件管理和对映详解。

　　■ 第6章介绍Elasticsearch的搜索功能，主要内容包含搜索机制的解读、全文查询、词项查询、复合查询、巢状结构查询、位置查询、特殊查询、搜索反白和排序。

　　■ 第7章介绍Elasticsearch的聚合分析功能。

　　■ 第8章介绍如何使用Elasticsearch Java API做延伸开发。

　　■ 第9章介绍Elasticsearch丛集管理的相关基础知识，包含脑分裂问题、丛集规划、索引规划、分散式丛集的架设方法以及如何检视丛集的监控资讯。

　　■ 第10章是Elasticsearch整合MySQL专案实战部分，透过实现对MySQL中的资料进行全文检索这一需求，贯穿了MySQL、JDBC、Elasticsearch Java API以及Java Web的相关知识，让读者了解在实际的专案开发中使用Elasticsearch做全文检索搜寻的方法。

　　■ 第11章介绍Elasticsearch和Hadoop大数据平台互动的方法。

　　✤ 学习本书的预备知识
　　Java 基础
　　首先要设定好Java开发环境。不论是学习Lucene还是Elasticsearch都需要安装好Java环境，Elasticsearch的执行要求JDK版本最低为1.7，建议使用JDK 1.8及以上版本。鑑于Java的跨平台特性，对作业系统没有要求，在Windows、Linux、Mac OS X系统上都可以执行Elasticsearch。除此之外，读者需要掌握Java 基础知识。

　　Java Web 开发技术
　　在专案实战中需要用到Java Web的相关技术，建议读者在阅读本书之前掌握HTML、CSS、JSP等基础知识，掌握Java Web 专案的部署和执行。

　　✤ 本书使用的软体版本
　　本书基于Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0说明，整合式开发环境为Eclipse 4.6.1。

　　✤ 适合读者群
　　在校学生
　　如果你是正在修读电脑资讯相关科系的大学生，也许你正在选修程式语言，课程结束发现自己只能写出命令列下黑萤幕显示的小程式，你也许很期待学到更多的技术做出实际的专案，那么本书就是为你准备的。书中的专案使用的是Java语言，除了Lucene和Elasticsearch的使用之外，还穿插了Java SE、JavaWeb的相关技术。

　　Java程式开发者
　　如果你已是Java程式开发者，想要掌握全文检索相关技术却不知道从哪里入手，需要处理企业中的全文检索业务却没有想法，你也许听说过Lucene或Elasticsearch，但是不知道怎样快速入门，本书可以作为入门全文检索、学习Lucene和Elasticsearch开发技术的参考书。

　　搜寻引擎研发人员
　　如果你是搜寻引擎开发者，本书中的实际案例和相关基础知识可以作为参考资料，例如资讯检索模型理论基础、文件资讯取出、Lucene应用案例、Elasticsearch Java API、Elasticsearch丛集管理等。希望能以本书为媒介和大家共同探讨和交流。
 

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术原理有着强烈好奇心的开发者，总觉得在应用层的封装之下，隐藏着更值得探索的奥秘。Elasticsearch 和 Lucene 这两个名字，在我脑海中一直像一对神秘的搭档，它们共同支撑着现代互联网搜索的半壁江山，但具体是如何运作的，我一直没有一个系统性的认知。这次看到《贯串Elasticsearch & Lucene：轻松开发高强全文检索搜寻引擎》这本书，我感觉这正是我一直在寻找的“那本书”。我特别希望它能在深入剖析 Lucene 的底层机制上下功夫，例如，它会详细讲解 Lucene 的索引结构是怎样的吗？文档是如何被拆解成词项的？词项是如何被组织成倒排列表的？而 Elasticsearch 又是在 Lucene 的基础上增加了哪些“魔法”，让它变得如此强大和易用？例如，它的分布式架构是如何实现的？分片和副本的作用又是什么？更吸引我的是“轻松开发”这个关键词，它是否意味着书中会提供大量贴近实际开发的案例，涵盖从索引的创建、查询的编写，到结果的排序和聚合等各个方面？我更希望它能带领我理解，如何在实际项目中，根据不同的业务场景，选择合适的索引策略和查询方式，以达到“高强”的搜索性能。如果这本书能让我不仅知道“怎么做”，更能理解“为什么这么做”，那将是对我技术能力的一次巨大提升。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的后端工程师，我经常需要处理大规模数据的存储和检索问题。在过去的项目中，我曾尝试过各种搜索解决方案，但始终觉得在全文检索方面，尤其是面对海量非结构化数据时，总是有力不从心之感。Elasticsearch 和 Lucene 的组合，在业界享有盛誉，但要真正掌握它们，并将其发挥到极致，绝非易事。《贯串Elasticsearch & Lucene：轻松开发高强全文检索搜寻引擎》这本书的标题，无疑击中了我的痛点。我非常期待书中能够深入浅出地讲解 Lucene 的核心组件和工作流程，比如它会讲解 Lexer、Tokenizer、Filter 等文本处理的细节吗？以及 Term、Position、Offset 等概念如何影响搜索结果？更重要的是，我希望这本书能详细阐述 Elasticsearch 如何将 Lucene 的强大能力封装并扩展，使其具备分布式、可扩展、高可用的特性。我特别关注书中关于“高强”的定义，它是否意味着书中会提供关于索引优化、查询调优、性能监控等方面的实战技巧？例如，如何通过合理的 mapping 设计来提升查询效率？如何使用 query DSL 组合出更复杂的查询逻辑？又如何在集群层面进行扩容和容灾？我希望这本书能让我摆脱“知其然不知其所以然”的状态，真正成为一个能够自信地构建和维护高强度全文检索系统的开发者。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入技术江湖的开发者，对于各种时髦的技术名词总是充满了好奇。Elasticsearch 和 Lucene，这两个名字在我耳边嗡嗡作响，但它们到底是什么？有什么关系？又该如何使用？我一直感到一头雾水。《贯串Elasticsearch & Lucene：轻松开发高强全文检索搜寻引擎》这本书的标题，像一盏明灯，指引着我前进的方向。我希望能在这本书中找到答案。我最期待的是，这本书能够从最基础的概念开始讲起，用通俗易懂的语言解释什么是全文检索，为什么需要它，以及 Lucene 和 Elasticsearch 在其中扮演的角色。如果书中能有大量的图示和代码示例，那就更好了，这样我才能更好地理解抽象的概念。我希望它能告诉我，如何使用 Elasticsearch 来创建一个简单的搜索应用，如何添加数据，如何进行搜索，以及如何展示搜索结果。同时，我也希望这本书能为我描绘出“高强”搜索引擎的蓝图，让我知道在实际工作中，应该如何让我的搜索功能变得更快、更稳定、更强大。这本书的标题给我一种“授人以渔”的承诺，我渴望通过它，不仅学会使用工具，更能理解工具背后的原理，为我未来的技术之路打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，我曾多次面临构建高效搜索系统的挑战。传统的数据库 LIKE 查询在处理海量文本数据时显得力不从心，而全文检索引擎的引入则成为了必然。Elasticsearch 和 Lucene 的名字，早已在我心中占据了重要地位，但要真正驾驭它们，并构建出“高强”的搜索系统，却需要系统的知识体系和丰富的实战经验。《贯串Elasticsearch & Lucene：轻松开发高强全文检索搜寻引擎》这本书的出现，让我看到了实现这一目标的契机。我非常期待书中能对 Lucene 的内部机制进行深度剖析，例如，它会详细讲解倒排索引的构建、查询的执行计划生成、以及评分机制的演变吗？更重要的是，我希望这本书能清晰地阐述 Elasticsearch 如何基于 Lucene 构建起一个强大的分布式搜索平台，包括其集群管理、数据分片、副本机制、以及 RESTful API 的设计理念。我尤为关注书中关于“轻松开发”和“高强”的论述，是希望它能提供一套行之有效的开发模式，让开发者能够快速搭建起满足业务需求的搜索服务，同时又能通过精细化的调优，将搜索性能推向极致。这本书如果能帮助我理解从基础到进阶的全链路开发和优化过程，那么它无疑将成为我案头的必备参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题起得真是引人注目，"贯串Elasticsearch & Lucene：轻松开发高强全文检索搜寻引擎"，光看名字就让人觉得它会是一本非常有实操性、能解决实际问题的技术书籍。我一直以来在工作中都接触过不少搜索相关的需求，虽然也用过一些现成的搜索服务，但总觉得对于底层原理和优化之道了解得不够深入，遇到一些疑难杂症时，常常是束手无策。这本书的出现，让我看到了填补这一知识鸿沟的希望。我最期待的是它能清晰地阐述Lucene和Elasticsearch之间的关系，弄清楚它们各自的定位，以及如何协同工作。很多时候，我们只是被告知要用Elasticsearch，但对于它背后强大的Lucene引擎的了解却知之甚少，这就像只知道开车的品牌，却不了解发动机的原理。我希望这本书能从Lucene的基础概念讲起，比如倒排索引、词项、文档等核心概念，然后逐步过渡到Elasticsearch，解释Elasticsearch是如何在Lucene的基础上增加了分布式、高可用、易用性等特性的。我尤其关注书中关于“轻松开发”和“高强”这两个词的解读，是希望它能提供一些开箱即用的代码示例，还是能分享一些性能调优的秘诀，让我能够快速上手，并且构建出能够支撑高并发、大数据量的搜索系统。这本书的标题本身就暗示了它的深度和广度，我迫不及待地想看看它能否兑现这些承诺。