貫串Elasticsearch & Lucene：輕鬆開發高強全文檢索搜尋引擎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Elasticsearch
• Lucene
• 全文檢索
• 搜索引擎
• 開發
• 技術
• Java
• 信息檢索
• 數據分析
• 性能優化

　　大資料時代的資訊檢索技術
　　騰訊、阿裏巴巴、百度、東京等一綫互聯網公司正大力推進Elasticsearch的使用場景，本書以豐富的實例介紹Elasticsearch，可幫助讀者快速應用Lucene庫處理全文檢索業務，掌握使用Elasticsearch搭建分散式搜尋引擎的方法與技巧。

　　本書為入門Lucene、Elasticsearch
　　首先介紹資訊檢索領域中一些基本理論，也就是Lucene的數學模型，之後介紹如何使用Lucene 函數庫建置全文檢索係統，最後介紹Elasticsearch。按照從數學模型到入門基礎再到專案實戰的想法來撰寫，數學模型讓讀者知其然也知其所以然，入門基礎是理論到實際應用的必經之路，專案實戰則是為瞭學以緻用。書中的每一部分都力圖簡明扼要，使用大量實例和程式，為讀者能夠快速掌握全文檢索技術掃除障礙。

　　適用：學生、Java 程式開發者、搜尋引擎研發人員

本書特色

　　分散式搜尋分析係統／Java資訊檢索函式庫／高擴充性與可用性／強效資料處理

現代信息檢索係統架構與實踐：從基礎理論到前沿應用 導論：復雜信息時代的檢索挑戰與解決方案 在當前信息爆炸的時代，如何高效、精準地從海量數據中提取所需信息，已成為衡量一個組織技術實力的關鍵指標。傳統的基於關鍵詞匹配的檢索方法，已難以應對結構化、半結構化乃至非結構化數據帶來的復雜查詢需求。本書旨在深入探討現代信息檢索係統背後的核心原理、構建方法論，以及麵嚮未來挑戰的先進技術棧。我們將聚焦於構建一個健壯、可擴展且高性能的檢索基礎設施，而非局限於特定搜索引擎的實現細節。 本書將側重於構建一個全麵的、獨立於任何單一搜索引擎産品的檢索係統框架。 第一部分：信息檢索的理論基石與模型演進 本部分將係統梳理信息檢索（Information Retrieval, IR）學科的基礎理論，為構建高效係統打下堅實的理論基礎。 第一章：信息檢索的數學基礎與核心概念 本章將介紹支撐現代檢索係統的數學模型，包括嚮量空間模型（Vector Space Model, VSM）的精確數學錶達，概率模型（如BM25模型）的推導過程，以及如何通過這些模型對文檔和查詢進行量化錶示。我們將詳細分析TF-IDF、Okapi BM25等經典加權機製的優缺點，並探討如何根據特定領域的數據特性調整這些權重參數。此外，還將深入講解核心概念，如召迴率（Recall）、精確率（Precision）、F-值（F-Measure）以及均值平均精度（MAP）等評估指標的計算方法與應用場景，確保讀者能科學地評估檢索係統的性能。 第二章：文本預處理與特徵工程的藝術 高質量的檢索依賴於高質量的輸入數據。本章將聚焦於文本預處理流程中的關鍵技術。內容涵蓋停用詞處理、詞乾提取（Stemming）與詞形還原（Lemmatization）的對比分析，以及針對多語言環境下的分詞挑戰（如中文、日文等）。重點討論如何設計適應特定業務需求的特徵工程管道，例如，如何有效地處理數字、日期、實體名稱等非自然語言文本，以及如何利用領域知識構建自定義詞典和同義詞錶，以提升檢索的語義準確性。 第三章：查詢理解與語義增強 僅僅匹配關鍵詞是不夠的。本章探討如何深入理解用戶查詢背後的真實意圖（Query Intent）。內容包括：查詢擴展技術（如基於詞典擴展、基於關聯規則擴展），命名實體識彆（NER）在查詢階段的應用，以及如何利用查詢日誌進行反饋學習，動態優化查詢錶示。我們將比較基於規則的、基於統計的以及基於深度學習的查詢重寫和意圖分類方法，為係統提供更強的上下文感知能力。 第二部分：高性能分布式檢索係統的架構設計 本部分將轉嚮係統的工程實現層麵，探討如何設計一個能夠應對PB級數據和高並發查詢的分布式檢索架構。 第四章：倒排索引的結構與優化 倒排索引是全文檢索的核心數據結構。本章將詳述倒排索引的構建流程、存儲格式（如跳躍列錶/Postings Lists的壓縮技術）以及不同數據結構對查詢性能的影響。重點內容包括：如何高效地閤並和管理跨多個節點的索引片段，以及如何實現近乎實時的索引更新策略，同時保證高可用性。我們將分析各種壓縮技術（如Delta編碼、Variable Byte Encoding）如何在存儲效率和解壓速度之間取得平衡。 第五章：分布式檢索的路由與協調 在大規模部署中，查詢必須被高效地路由到正確的節點並聚閤結果。本章詳細講解分布式係統的路由策略，包括基於哈希的、基於範圍的以及混閤路由機製。我們將探討協調器（Coordinator Node）的角色，如何設計高效的聚閤算法來快速閤並來自不同分片的結果集，並處理跨節點數據一緻性的挑戰。此外，還將分析負載均衡技術在檢索集群中的特殊應用。 第六章：性能調優與資源管理 構建一個快速的檢索係統需要精細的性能調優。本章聚焦於I/O優化、內存管理和並發控製。內容包括：如何利用操作係統級的緩存機製，如何設計高效的內存池來管理查詢處理過程中産生的臨時數據結構，以及如何利用多綫程和異步I/O模型來最大化硬件利用率。我們將討論I/O瓶頸的識彆方法，並介紹通過數據局部性優化來減少網絡延遲的策略。 第三部分：麵嚮未來的檢索技術與應用拓展 本部分將目光投嚮信息檢索領域的前沿發展，特彆是深度學習和圖計算如何賦能下一代檢索係統。 第七章：深度學習在文本錶示中的應用 本章深入探討現代自然語言處理（NLP）技術如何重塑文本錶示。我們將介紹詞嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）的原理及其在檢索中的應用。更重要的是，本章將詳細解析Transformer架構及其衍生模型（如BERT、RoBERTa）在生成語義嚮量（Dense Vectors）方麵的能力。我們將重點討論如何將這些高維稠密嚮量用於最近鄰搜索（Nearest Neighbor Search, NNS），以及如何構建混閤檢索係統（Sparse + Dense Retrieval）。 第八章：嚮量檢索與近似最近鄰（ANN）算法 隨著深度學習模型的普及，嚮量檢索已成為主流。本章專注於近似最近鄰（ANN）算法的原理和實踐。內容涵蓋基於圖的搜索結構（如HNSW）、基於量化的方法（如Product Quantization, PQ）以及基於樹的索引結構。我們將對比這些ANN算法在查詢延遲、召迴率和內存占用方麵的權衡，指導讀者為特定應用場景選擇最佳的嚮量索引技術。 第九章：多模態檢索與知識圖譜集成 現代應用往往涉及非文本數據。本章探討如何將圖像、音頻等非結構化數據整閤到統一的檢索框架中，實現多模態搜索。同時，本章還將展示如何利用知識圖譜（Knowledge Graph）來增強檢索的邏輯推理能力。通過實體鏈接和關係查詢，係統可以超越簡單的文本匹配，提供基於事實和關係的答案，從而實現更高層次的語義交互。 結語：持續迭代與係統演進 信息檢索技術永無止境。本書最後將概述評估、監控和持續集成/持續部署（CI/CD）在保持係統高性能和高可用性中的重要性。我們將討論A/B測試在新功能部署中的應用，以及如何建立反饋閉環，使檢索係統能夠隨著用戶行為和數據分布的變化而自我優化。 本書麵嚮有誌於構建下一代高性能、高可擴展性信息檢索係統的係統架構師、高級後端工程師以及對信息檢索理論有深入興趣的研究人員。本書假設讀者具備紮實的編程基礎和對分布式係統有基本瞭解，旨在提供一個全麵、深入且實用的技術指南。

作者簡介

姚攀

　　中國科學院大學碩士，擅長j2ee開發，對搜索引擎技術有濃厚的興趣和較深入研究，有豐富的Lucene和ElasticSearch開發經曆和項目經驗，活躍於CSDN社區，目前在一傢公司做ES搜索業務開發。
 

前言

CHAPTER 01 資訊檢索模型
1.1 資訊檢索概述
1.2 斷詞演算法
1.3 倒排索引
1.4 布林檢索模型
1.5 tf-idf 加權計算
1.6 嚮量空間模型
1.7 機率檢索模型
1.8 本章小結

CHAPTER 02 Lucene開發入門
2.1 Lucene概述
2.2 Lucene開發準備
2.3 Lucene斷詞詳解
2.4 Lucene索引詳解
2.5 Lucene查詢詳解
2.6 Lucene查詢反白
2.7 Lucene新聞高頻詞分析
2.8 本章小結

CHAPTER 03 Lucene檔案檢索專案實戰
3.1 需求分析
3.2 架構設計
3.3 文字內容取齣
3.4 專案架設
3.5 索引文件
3.6 查詢介麵
3.7 檔案檢索
3.8 結果展示
3.9 本章小結

CHAPTER 04 從Lucene到Elasticsearch
4.1 Elasticsearch概述
4.2 安裝Elasticsearch
4.3 中文斷詞器設定
4.4 Head外掛程式使用指南
4.5 REST指令
4.6 本章小結

CHAPTER 05 Elasticsearch叢集入門
5.1 索引管理
5.2 文件管理
5.3 對映詳解
5.4 本章小結

CHAPTER 06 Elasticsearch搜索詳解
6.1 搜索機製
6.2 全文查詢
6.3 詞項查詢
6.4 復閤查詢
6.5 巢狀結構查詢
6.6 位置查詢
6.7 特殊查詢
6.8 搜索反白
6.9 搜索排序
6.10 本章小結

CHAPTER 07 聚閤分析
7.1 指標聚閤
7.2 桶聚閤
7.3 本章小結

CHAPTER 08 Elasticsearch Java API
8.1 Java API簡介
8.2 Maven依賴
8.3 依賴衝突
8.4 連接到叢集
8.5 索引管理
8.6 文件管理
8.7 搜索詳解
8.8 聚閤分析
8.9 叢集管理
8.10 本章小結

CHAPTER 09 叢集管理
9.1 叢集規劃
9.2 索引規劃
9.3 分散式叢集
9.4 Cat API
9.5 Cluster API
9.6 監控外掛程式
9.7 本章小結

CHAPTER 10 新聞搜索專案實戰
10.1 需求分析
10.2 資料準備
10.3 資料匯入
10.4 查詢介麵
10.5 搜索新聞
10.6 結果展示
10.7 本章小結

CHAPTER 11 Elasticsearch For Hadoop
11.1 Hadoop基礎
11.2 ES-Hadoop安裝
11.3 從HDFS到Elasticsearch
11.4 從Elasticsearch到HDFS
11.5 本章小結

CHAPTER A 參考文獻

 

前言

　　我們正處在一個大數據時代，大數據並不僅是指巨量資料，而更多的是指這些資料都是非結構化的、無法用傳統的方法進行處理的資料。相信很多人聽說過目前在雲端運算和大數據領域裏如日中天的Hadoop，Hadoop的發起人之一是大名鼎鼎的Doug Cutting。早在Hadoop誕生之前，Doug Cutting已經用Java實現瞭第一個提供全文文字搜索的開放原始碼函數程式庫Lucene。

　　Lucene自2000年發佈第一個開放原始碼版本以來，在開放原始碼社區引起瞭很大的迴響，為廣大開發者提供瞭研發全文檢索係統的利器。Lucene作為Apache的頂級專案，有大量研發人員貢獻原始程式，經過十幾年的發展，目前Lucene已經十分成熟，可以說Lucene是當今最先進、最高效的全功能開放原始碼搜尋引擎工具套件。但Lucene隻是一個全文檢索類彆庫，Elasticsearch是一個建立在Lucene基礎上的即時的分散式搜尋引擎，2010年由Shay Bano發佈。相比於Lucene，Elasticsearch功能更加強大，使用更加方便。

　　站在巨人的肩膀上，入門搜索技術並不睏難，本書為入門Lucene、Elasticsearch而生。首先介紹資訊檢索領域中一些基本理論，也就是Lucene的數學模型，之後介紹如何使用Lucene函數庫建置全文檢索係統，最後介紹Elasticsearch。本書按照從數學模型到入門基礎再到專案實戰的想法來撰寫，數學模型讓讀者知其然也知其所以然，入門基礎是理論到實際應用的必經之路，專案實戰則是為瞭學以緻用。書中的每一部分都力圖簡明扼要，使用大量實例和程式，為讀者能夠快速掌握全文檢索技術掃除障礙。將全文檢索領域中的一些知識和專案經驗分享給大傢，是筆者寫作本書的初衷。

　　✤ 本書結構
　　本書從邏輯上可劃分為三部分。
　　第一部分（第1章）
　　主要介紹資訊超載、資訊檢索、倒排索引、布林模型、tf-idf、嚮量空間模型、機率檢索模型等資訊檢索領域的基礎知識。

　　第二部分（第2和3章）
　　介紹如何使用Lucene 開發全文檢索係統。

　　■ 第2章主要介紹Lucene的基礎知識，內容包含Lucene的特點、Lucene架構、Luke的使用、IK分詞器設定、擴充詞函數庫和遠端詞函數庫的設定、Lucene的多種分詞器、索引的建置方法、檢索文件以及實現檢索關鍵字反白的方法。

　　■ 第3章是Lucene專案實戰部分，介紹如何使用Lucene建置一個檔案檢索係統，內容包含專案的整體設計、使用Tika做資訊取齣、索引的建置、使用者查詢介麵的設計與實現、使用者查詢處理、搜索結果展示等內容。

　　第三部分（第4~11章）
　　主要介紹Elasticsearch分散式搜尋引擎的相關技術。

　　■ 第4章是Elasticsearch簡介，內容包含Elasticsearch與Lucene的關係、Elasticsearch的整體架構、核心概念、在企業中的應用案例、流行度趨勢、Elasticsearch的安裝、中文分詞設定以及相關外掛程式的安裝與使用。

　　■ 第5章是Elasticsearch叢集入門，主要內容包含索引管理、文件管理和對映詳解。

　　■ 第6章介紹Elasticsearch的搜索功能，主要內容包含搜索機製的解讀、全文查詢、詞項查詢、復閤查詢、巢狀結構查詢、位置查詢、特殊查詢、搜索反白和排序。

　　■ 第7章介紹Elasticsearch的聚閤分析功能。

　　■ 第8章介紹如何使用Elasticsearch Java API做延伸開發。

　　■ 第9章介紹Elasticsearch叢集管理的相關基礎知識，包含腦分裂問題、叢集規劃、索引規劃、分散式叢集的架設方法以及如何檢視叢集的監控資訊。

　　■ 第10章是Elasticsearch整閤MySQL專案實戰部分，透過實現對MySQL中的資料進行全文檢索這一需求，貫穿瞭MySQL、JDBC、Elasticsearch Java API以及Java Web的相關知識，讓讀者瞭解在實際的專案開發中使用Elasticsearch做全文檢索搜尋的方法。

　　■ 第11章介紹Elasticsearch和Hadoop大數據平颱互動的方法。

　　✤ 學習本書的預備知識
　　Java 基礎
　　首先要設定好Java開發環境。不論是學習Lucene還是Elasticsearch都需要安裝好Java環境，Elasticsearch的執行要求JDK版本最低為1.7，建議使用JDK 1.8及以上版本。鑑於Java的跨平颱特性，對作業係統沒有要求，在Windows、Linux、Mac OS X係統上都可以執行Elasticsearch。除此之外，讀者需要掌握Java 基礎知識。

　　Java Web 開發技術
　　在專案實戰中需要用到Java Web的相關技術，建議讀者在閱讀本書之前掌握HTML、CSS、JSP等基礎知識，掌握Java Web 專案的部署和執行。

　　✤ 本書使用的軟體版本
　　本書基於Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0說明，整閤式開發環境為Eclipse 4.6.1。

　　✤ 適閤讀者群
　　在校學生
　　如果你是正在修讀電腦資訊相關科係的大學生，也許你正在選修程式語言，課程結束發現自己隻能寫齣命令列下黑螢幕顯示的小程式，你也許很期待學到更多的技術做齣實際的專案，那麼本書就是為你準備的。書中的專案使用的是Java語言，除瞭Lucene和Elasticsearch的使用之外，還穿插瞭Java SE、JavaWeb的相關技術。

　　Java程式開發者
　　如果你已是Java程式開發者，想要掌握全文檢索相關技術卻不知道從哪裏入手，需要處理企業中的全文檢索業務卻沒有想法，你也許聽說過Lucene或Elasticsearch，但是不知道怎樣快速入門，本書可以作為入門全文檢索、學習Lucene和Elasticsearch開發技術的參考書。

　　搜尋引擎研發人員
　　如果你是搜尋引擎開發者，本書中的實際案例和相關基礎知識可以作為參考資料，例如資訊檢索模型理論基礎、文件資訊取齣、Lucene應用案例、Elasticsearch Java API、Elasticsearch叢集管理等。希望能以本書為媒介和大傢共同探討和交流。
 

评分☆☆☆☆☆

我是一個對技術原理有著強烈好奇心的開發者，總覺得在應用層的封裝之下，隱藏著更值得探索的奧秘。Elasticsearch 和 Lucene 這兩個名字，在我腦海中一直像一對神秘的搭檔，它們共同支撐著現代互聯網搜索的半壁江山，但具體是如何運作的，我一直沒有一個係統性的認知。這次看到《貫串Elasticsearch & Lucene：輕鬆開發高強全文檢索搜尋引擎》這本書，我感覺這正是我一直在尋找的“那本書”。我特彆希望它能在深入剖析 Lucene 的底層機製上下功夫，例如，它會詳細講解 Lucene 的索引結構是怎樣的嗎？文檔是如何被拆解成詞項的？詞項是如何被組織成倒排列錶的？而 Elasticsearch 又是在 Lucene 的基礎上增加瞭哪些“魔法”，讓它變得如此強大和易用？例如，它的分布式架構是如何實現的？分片和副本的作用又是什麼？更吸引我的是“輕鬆開發”這個關鍵詞，它是否意味著書中會提供大量貼近實際開發的案例，涵蓋從索引的創建、查詢的編寫，到結果的排序和聚閤等各個方麵？我更希望它能帶領我理解，如何在實際項目中，根據不同的業務場景，選擇閤適的索引策略和查詢方式，以達到“高強”的搜索性能。如果這本書能讓我不僅知道“怎麼做”，更能理解“為什麼這麼做”，那將是對我技術能力的一次巨大提升。

评分☆☆☆☆☆

作為一名資深的後端工程師，我經常需要處理大規模數據的存儲和檢索問題。在過去的項目中，我曾嘗試過各種搜索解決方案，但始終覺得在全文檢索方麵，尤其是麵對海量非結構化數據時，總是有力不從心之感。Elasticsearch 和 Lucene 的組閤，在業界享有盛譽，但要真正掌握它們，並將其發揮到極緻，絕非易事。《貫串Elasticsearch & Lucene：輕鬆開發高強全文檢索搜尋引擎》這本書的標題，無疑擊中瞭我的痛點。我非常期待書中能夠深入淺齣地講解 Lucene 的核心組件和工作流程，比如它會講解 Lexer、Tokenizer、Filter 等文本處理的細節嗎？以及 Term、Position、Offset 等概念如何影響搜索結果？更重要的是，我希望這本書能詳細闡述 Elasticsearch 如何將 Lucene 的強大能力封裝並擴展，使其具備分布式、可擴展、高可用的特性。我特彆關注書中關於“高強”的定義，它是否意味著書中會提供關於索引優化、查詢調優、性能監控等方麵的實戰技巧？例如，如何通過閤理的 mapping 設計來提升查詢效率？如何使用 query DSL 組閤齣更復雜的查詢邏輯？又如何在集群層麵進行擴容和容災？我希望這本書能讓我擺脫“知其然不知其所以然”的狀態，真正成為一個能夠自信地構建和維護高強度全文檢索係統的開發者。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題起得真是引人注目，"貫串Elasticsearch & Lucene：輕鬆開發高強全文檢索搜尋引擎"，光看名字就讓人覺得它會是一本非常有實操性、能解決實際問題的技術書籍。我一直以來在工作中都接觸過不少搜索相關的需求，雖然也用過一些現成的搜索服務，但總覺得對於底層原理和優化之道瞭解得不夠深入，遇到一些疑難雜癥時，常常是束手無策。這本書的齣現，讓我看到瞭填補這一知識鴻溝的希望。我最期待的是它能清晰地闡述Lucene和Elasticsearch之間的關係，弄清楚它們各自的定位，以及如何協同工作。很多時候，我們隻是被告知要用Elasticsearch，但對於它背後強大的Lucene引擎的瞭解卻知之甚少，這就像隻知道開車的品牌，卻不瞭解發動機的原理。我希望這本書能從Lucene的基礎概念講起，比如倒排索引、詞項、文檔等核心概念，然後逐步過渡到Elasticsearch，解釋Elasticsearch是如何在Lucene的基礎上增加瞭分布式、高可用、易用性等特性的。我尤其關注書中關於“輕鬆開發”和“高強”這兩個詞的解讀，是希望它能提供一些開箱即用的代碼示例，還是能分享一些性能調優的秘訣，讓我能夠快速上手，並且構建齣能夠支撐高並發、大數據量的搜索係統。這本書的標題本身就暗示瞭它的深度和廣度，我迫不及待地想看看它能否兌現這些承諾。

评分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我曾多次麵臨構建高效搜索係統的挑戰。傳統的數據庫 LIKE 查詢在處理海量文本數據時顯得力不從心，而全文檢索引擎的引入則成為瞭必然。Elasticsearch 和 Lucene 的名字，早已在我心中占據瞭重要地位，但要真正駕馭它們，並構建齣“高強”的搜索係統，卻需要係統的知識體係和豐富的實戰經驗。《貫串Elasticsearch & Lucene：輕鬆開發高強全文檢索搜尋引擎》這本書的齣現，讓我看到瞭實現這一目標的契機。我非常期待書中能對 Lucene 的內部機製進行深度剖析，例如，它會詳細講解倒排索引的構建、查詢的執行計劃生成、以及評分機製的演變嗎？更重要的是，我希望這本書能清晰地闡述 Elasticsearch 如何基於 Lucene 構建起一個強大的分布式搜索平颱，包括其集群管理、數據分片、副本機製、以及 RESTful API 的設計理念。我尤為關注書中關於“輕鬆開發”和“高強”的論述，是希望它能提供一套行之有效的開發模式，讓開發者能夠快速搭建起滿足業務需求的搜索服務，同時又能通過精細化的調優，將搜索性能推嚮極緻。這本書如果能幫助我理解從基礎到進階的全鏈路開發和優化過程，那麼它無疑將成為我案頭的必備參考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入技術江湖的開發者，對於各種時髦的技術名詞總是充滿瞭好奇。Elasticsearch 和 Lucene，這兩個名字在我耳邊嗡嗡作響，但它們到底是什麼？有什麼關係？又該如何使用？我一直感到一頭霧水。《貫串Elasticsearch & Lucene：輕鬆開發高強全文檢索搜尋引擎》這本書的標題，像一盞明燈，指引著我前進的方嚮。我希望能在這本書中找到答案。我最期待的是，這本書能夠從最基礎的概念開始講起，用通俗易懂的語言解釋什麼是全文檢索，為什麼需要它，以及 Lucene 和 Elasticsearch 在其中扮演的角色。如果書中能有大量的圖示和代碼示例，那就更好瞭，這樣我纔能更好地理解抽象的概念。我希望它能告訴我，如何使用 Elasticsearch 來創建一個簡單的搜索應用，如何添加數據，如何進行搜索，以及如何展示搜索結果。同時，我也希望這本書能為我描繪齣“高強”搜索引擎的藍圖，讓我知道在實際工作中，應該如何讓我的搜索功能變得更快、更穩定、更強大。這本書的標題給我一種“授人以漁”的承諾，我渴望通過它，不僅學會使用工具，更能理解工具背後的原理，為我未來的技術之路打下堅實的基礎。