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