Formation Elasticsearch pour les développeurs

1. Introduction à Elasticsearch

• Qu'est-ce que Elasticsearch ?
• Cas d'utilisation d'Elasticsearch
• Architecture d'Elasticsearch
• Composants de la pile Elastic (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats)
• Installation et exécution d'Elasticsearch avec des conteneurs
• Exploration de l'API REST

2. Compréhension des indices et des documents

• Documents et structure JSON
• Indices et organisation des données
• Shards (partitions) et réplicas
• Concepts du cycle de vie des indices
• Création, mise à jour et suppression d'indices
• Opérations CRUD sur les documents

3. Rédaction de requêtes de recherche

• Aperçu du Query DSL
• Requêtes Match
• Requêtes Term
• Requêtes Booléennes
• Requêtes Range (plage)
• Recherches par préfixe, génériques et approximates (fuzzy)
• Pagination et tri
• Filtrage versus requêtage

4. Analyse de texte

• Fondamentaux de la recherche en texte intégral
• Analyzers (analyseurs)
• Tokenizers (tokeniseurs)
• Filtres de caractères
• Filtres de tokens
• Analyseurs linguistiques
• Analyseurs personnalisés
• Amélioration de la pertinence des résultats de recherche

5. Définition des mappings (mappages)

• Mappings dynamiques
• Mappings explicites
• Types de données des champs
• Champs imbriqués et objets
• Champs de date et numériques
• Meilleures pratiques pour les mappages
• Mise à jour sécurisée des mappages

6. Amélioration de vos recherches

• Recherche multi-champs
• Requêtes Multi-match
• Recherches par phrase
• Mise en surbrillance des résultats de recherche
• Pondération (boosting) des recherches
• Requêtes Function Score
• Modèles de requête

7. Compréhension du modèle distribué

• Architecture d'un cluster
• Nœuds et rôles
• Shards primaires et réplicas
• Santé du cluster
• Répartition des données
• Tolérance aux pannes
• Concepts de haute disponibilité

8. Manipulation des résultats de recherche

• Stratégies de pagination
• Filtrage de la source (source filtering)
• Réduction par champs (field collapsing)
• Champs scriptés
• Techniques de tri
• Mise en surbrillance des résultats de recherche
• Optimisation des réponses de recherche

9. Agrégations et analytique

• Agrégations métriques
• Agrégations par bucket (conteneurs)
• Agrégations de pipeline
• Calculs statistiques
• Histogrammes
• Agrégations de dates
• Rédaction de requêtes analytiques
• Performance des agrégations

10. Gestion des relations entre données

• Champs d'objets
• Documents imbriqués
• Relations parent-enfant
• Stratégies de dénormalisation
• Choix du bon modèle de données
• Requêtage des données associées

11. Intégration d'Elasticsearch avec des applications

• Intégration via l'API REST
• Bibliothèques clientes Elasticsearch
• Indexation des données applicatives
• API Bulk (traitement par lots)
• APIs de recherche
• Gestion des erreurs
• Meilleures pratiques d'intégration

12. Optimisation des performances

• Stratégies d'indexation efficaces
• Optimisation des requêtes
• Indexation par lots (bulk indexing)
• Intervalles de rafraîchissement
• Mise en cache
• Gestion de la mémoire
• Surveillance des performances

13. Surveillance et dépannage

• Surveillance de la santé du cluster
• Statistiques d'indices
• Diagnostic des requêtes lentes
• Problèmes courants d'indexation
• Résolution de problèmes liés au cluster
• Concepts de sauvegarde et de snapshots
• Journaux (logs) et diagnostics

14. Atelier pratique et résumé

• Construction d'une application consultable
• Conception des indices et des mappages
• Mise en œuvre de la recherche en texte intégral
• Création d'agrégations et d'outils analytiques
• Optimisation des performances de recherche
• Récapitulatif des concepts clés
• Questions et réponses
• Meilleures pratiques et prochaines étapes