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Programa do Curso

1. Introdução ao Elasticsearch

  • O que é o Elasticsearch?
  • Casos de uso do Elasticsearch
  • Arquitetura do Elasticsearch
  • Componentes da Elastic Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
  • Instalação e execução do Elasticsearch com containers
  • Explorando a API REST

2. Compreendendo Índices e Documentos

  • Documentos e estrutura JSON
  • Índices e organização de dados
  • Shards e réplicas
  • Conceitos do ciclo de vida dos índices
  • Criação, atualização e exclusão de índices
  • Operações CRUD para documentos

3. Escrevendo Consultas de Busca

  • Noções gerais da Query DSL
  • Match queries (consultas de correspondência)
  • Term queries (consultas de termo)
  • Boolean queries (consultas booleanas)
  • Range queries (consultas de intervalo)
  • Pesquisas por prefixo, curinga e fuzzy
  • Paginação e ordenação
  • Filtragem versus consulta

4. Realizando Análise de Texto

  • Fundamentos da busca de texto completo
  • Analisadores
  • Tokenizadores
  • Filtros de caracteres
  • Filtros de tokens
  • Analisadores de idiomas
  • Analisadores personalizados
  • Melhoria da relevância das buscas

5. Definindo Mapeamentos

  • Mapeamentos dinâmicos
  • Mapeamentos explícitos
  • Tipos de dados de campos
  • Campos aninhados e objetos
  • Campos de data e numéricos
  • Boas práticas de mapeamento
  • Atualização segura de mapeamentos

6. Expandindo Suas Buscas

  • Pesquisa em múltiplos campos
  • Multi-match queries (consultas de correspondência múltipla)
  • Pesquisas por frase
  • Destaque de resultados da busca
  • Ponderação de buscas (search boosting)
  • Function score queries (consultas de pontuação de função)
  • Modelos de busca

7. Compreendendo o Modelo Distribuído

  • Arquitetura do cluster
  • Nós e funções (roles)
  • Shards primários e réplicas
  • Saúde do cluster
  • Distribuição de dados
  • Tolerância a falhas
  • Conceitos de alta disponibilidade

8. Manipulando Resultados da Busca

  • Estratégias de paginação
  • Filtragem da fonte (source filtering)
  • Agrupamento de campos (field collapsing)
  • Campos com scripts
  • Técnicas de ordenação
  • Destaque de resultados da busca
  • Otimização das respostas de busca

9. Agregações e Análise de Dados

  • Agregações métricas
  • Agregações por buckets (agrupamentos)
  • Agregações de pipeline
  • Cálculos estatísticos
  • Histogramas
  • Agregações de data
  • Construção de consultas analíticas
  • Desempenho das aggregações

10. Manipulando Relacionamentos entre Dados

  • Campos de objeto
  • Documentos aninhados
  • Relações pai-filho
  • Estratégias de desnormalização
  • Escolha do modelo de dados adequado
  • Pesquisando dados relacionados

11. Integrando o Elasticsearch com Aplicações

  • Integração via API REST
  • Bibliotecas cliente do Elasticsearch
  • Indexação de dados da aplicação
  • API Bulk (em massa)
  • APIs de busca
  • Tratamento de erros
  • Boas práticas de integração

12. Otimização de Desempenho

  • Estratégias eficientes de indexação
  • Otimização de consultas
  • Indexação em massa (bulk indexing)
  • Intervalos de refresh
  • Cache
  • Gestão de memória
  • Monitoramento de desempenho

13. Monitoramento e Solução de Problemas

  • Monitoramento da saúde do cluster
  • Estatísticas dos índices
  • Diagnóstico de consultas lentas
  • Problemas comuns de indexação
  • Resolução de problemas no cluster
  • Conceitos de backup e snapshot
  • Logging e diagnósticos

14. Workshop Prático e Resumo

  • Criação de uma aplicação pesquisável
  • Design de índices e mapeamentos
  • Implementação de busca de texto completo
  • Criação de agregações e análise de dados
  • Otimização do desempenho da busca
  • Revisão dos conceitos principais
  • Perguntas e respostas
  • Boas práticas e próximos passos

Requisitos

  • Experiência em desenvolvimento de software.
  • Conhecimento prévio da linha de comando.
  • Não é necessária experiência anterior com Elasticsearch.

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de software
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