1. Ana Sayfa
  2. Yazılım Eğitimleri
  3. Advanced Elasticsearch Eğitimi

Advanced Elasticsearch Eğitimi


Advanced Elasticsearch Eğitimi, Elasticsearch veritabanı yönetim sistemini kullanarak ileri seviyede arama ve analitik uygulamaları geliştirmek için tasarlanmış bir eğitimdir.

Eğitim sırasında, katılımcılar Elasticsearch'in özelliklerini keşfederek, veri indeksleme, arama, çoklu indeks kullanma ve veri analitik işlemlerini uygulayabilecekler.


Advanced Elasticsearch Eğitimi Advanced Elasticsearch Eğitimi

Eğitim Süresi: 2 Gün (12 Saat)

Eğitim İçeriği

Ön Koşul: Elasticsearch Fundamentals eğitimi alınması tavsiye edilir

Relevancy tuning

  • Analysis: stopwords, synonyms, ngrams and shingles and their alternatives
  • Using the Reindex API when mappings need to be changed
  • A deep look into BM25
  • Multi-match query: choosing between best fields, most fields and cross fields modes
  • Tweaking the score with the function score query
  • Lab
    • Using the letter tokenizer as an option for URL matching
    • Using ngrams to tolerate typos
    • Using shingles to match compound words
    • Implement hashtag search via the word delimiter token filter
    • Searching across multiple fields
    • Boosting documents based on date and number of views
    • Typo tolerance without using ngrams
    • Reducing the impact of common words without using stopwords

Advanced aggregations

  • Finding trends and outliers with the significant terms aggregation
  • Cheaper and more representative results with the sampler aggregation
  • Field collapsing with the top hits aggregations
  • Pipeline aggregations; moving averages
  • Lab
    • Checking trends the significant terms aggregation
    • Show the latest hit per category
    • Using the moving average aggregation

Working with relational data

  • Arrays and objects; why they offer the best performance and when they fail
  • Nested documents
  • Nested queries; using inner hits
  • Parent-child relations
  • Denormalizing and application-side joins
  • Deciding on which feature/technique to use
  • Lab
    • Model a one-to-one relationship
    • Model a query-heavy one-to-many relationship
    • Model an update-heavy one-to-many relationship
    • Model a many-to-many relationship

Percolator

  • Percolator basics
  • Configuring mappings for percolation
  • Using routing, filters, sorting and aggregations with the Percolator Query
  • Lab
    • Using Percolator to trigger alerts
    • Using metadata to filter and aggregate matching queries

Suggesters

  • Overview of types and requests
  • Term vs. phrase suggester
  • How the phrase suggester collects candidates
  • Using a shingle field to score candidate phrases
  • Completion vs context suggesters
  • Completion suggesters vs prefix queries
  • Mapping for completion suggesters
  • Weights and fuzzy matches
  • Payloads for instant-search kind of autocomplete
  • Lab
    • Using the term suggester to suggest single word corrections
    • Using the phrase suggester against a shingle field for multi-word suggestions
    • Using a separate index for autocomplete
    • Using the _suggest endpoint instead of _search
    • Boosting suggestions via static weights
    • Add fuzzy support for suggestions
    • Filtering suggestions
    • Using metadata for ranking suggestions (terms, location)

Geo-spatial search

  • Basics: geo-point and geo-shape types
  • How shape matching is done via geohashes
  • Distance, distance range and bounding box queries
  • Lab
    • Indexing geo-points and searching them via bounding box and polygon queries
    • Filtering and aggregating geo-points by distance
    • Matching a shape against a point

Highlighting

  • How the default highlighter works
  • Common highlighter options: size, order and number of fragments
  • Postings highlighter: overhead, use-cases, mapping
  • Fast vector highlighter: using term vectors for extra flexibility
  • Lab
    • Selecting fields to highlight and disabling _source from the response
    • Choosing highlight tags, number of fragments, their size and order
    • Using the postings highlighter for long natural language fields
    • Using the fast vector highlighter for multi-fields

Bu eğitimi dilediğiniz zaman şirketinize/ekibinize özel olarak planlamak için bizimle iletişime geçin.

BENİ ARA
Eğitim ve danışmanlıklarımız hakkında bilgilendirmek için sizi arayalım
Eğitim danışmanlarımız sizlere en kısa sürede dönüş sağlayacaktır

Advanced Elasticsearch Eğitimi

Kurumsal olarak planlayabileceğiniz bu eğitimle şirketiniz/takımınız çalışanlarının gerçek potansiyelini ortaya çıkarın. Bu eğitimin içeriğini ihtiyacınıza özel olarak düzenlemek için bizimle iletişime geçin.

Sıkça Sorulan Sorular
Farklı kurumlarda çalışan katılımcılardan oluşan belirli tarih aralıklarında gerçekleşecek olan eğitimlerdir.

Kurumsal olarak şirketinize özel istenen tarihlerde şirket çalışanlarının katıldığı bir eğitim türüdür.

Sadece kapalı sınıf şirkete özel (kurumsal) eğitimlerde eğitim içeriği ihtiyacınıza göre özelleştirilebilmektedir.

İster açık sınıf, ister kapalı sınıf şirketinize özel olarak düzenlenen eğitimlerde katılımcı adına düzenlenen eğitim adı, eğitim tarihleri gün ve saatleri, eğitmen adından oluşan ömür boyu erişilebilir dijital sertifikalar verilecektir.