Elasticsearch – Prise en main et développement

Objectifs pédagogiques

• Situer Elasticsearch dans un écosystème Big Data
• Identifier les enjeux et les cas d’utilisation d’un moteur de recherche
• Indexer des données
• Faire des recherches simples et complexes
• Manipuler les agrégations et des recherches évoluées

Programme

• Introduction au NoSQL
• Nature et exigence de stockage
• Regard sur les BDD relationnelles
• Théorème de CAP
• Les familles des BDD NoSQL
• NoSQL, comparatif et use case
• Premier pas avec Elasticsearch
• L’histoire de Elastic Stack
• Pourquoi Elastic Stack ?
• Les composants de Elastic Stack
• La donnée sur Elastic Stack
• Cas d’utilisation
• Les fichiers de configuration
• Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
• Installation de Elasticsearch
• Elasticsearch, CRUD
• Vue générale de l’API REST
• Création / suppression d’un index
• Indexation d’un document
• Mise à jour et suppression d’un document
• Faire des recherches sur les documents indexés
• Indexation en masse via l’API Bulk
• Recherche sur plusieurs index
• Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
• Premières recherches sur Kibana
• Requêtage des données
• Pertinence
• Recherche de termes
• Score
• Recherche de phrases
• Recherche dans les plages de dates
• Combiner les recherches
• Filtrage des recherches
• Amélioration de la pertinence
• Analyse du texte et le Mapping
• Le Mapping
• Inverted index
• Les multi-champs
• Les Token filters
• Les analyzers
• Les noeuds et les shards
• Rôles de noeud
• Etat du cluster et noeuds maîtres (master)
• Noeuds de données (DataNode)
• Comprendre les shards
• Shards primaires, shards réplicas
• Configuration des shards
• Requêtage des données, aller plus loin
• Recherche multi-champs
• Booster le score
• Recherche exclusive
• Tri
• Les paginations
• Meilleures pratiques

Le contenu de ce programme peut faire l’objet d’adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.