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【儒猿】基于Elasticsearch的企业级电商搜索引擎实战

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  • TA的每日心情
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    20 小时前
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    [LV.7]常住居民III

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    01_架构视角: 互联网电商系统之功能结构图梳理
    02_业务透视: 互联网电商系统之业务流程图梳理
    03_逻辑梳理: 互联网电商系统之逻辑架构图梳理
    04_服务部署: 互联网电商系统之服务端架构图梳理
    05_胸有成竹:一张图了解我们要做的项目
    06_秣马厉兵:基于目前主流的Springboot进行项目初始化
    07_稳扎稳打:对互联网电商项目进行整体划分
    08_开门见山:对儒猿Elasticsearch实战云平台进行介绍和引入
    09_决胜千里:如何申请可弹性伸缩实战阿里云镜像环境
    10_环境搭建:Elasticsearch及Kibana环境搭建
    11_夯实基础:分布式搜索引擎Elasticsearch的核心原理介绍
    12_动手演练:基于Kibana实现Elasticsearch的CRUD操作
    13_技术选型:Elasticsearch的Java API有哪些?如何选型?
    14_引入依赖:整合Elasticsearch的Rest Client API到项目中
    15_案例实战:基于Rest Client API完成CRUD操作
    16_业务透视:电商系统之后台店铺模块的业务流程
    17_小试牛刀:基于MySQL关系型数据库完成店铺查询
    18_停下脚步:验证店铺查询的结果是否正确
    19_精益求精:如何解决亿级店铺MySQL查询性能太差问题?
    20_初识搜索引擎:Elasticsearch倒排索引及正排索引原理
    21_初识搜索引擎:什么是mapping?如何构建店铺的mapping?
    22_开动脑筋:如何将MySQL数据库中的数据同步至Elasticsearch中
    23_动手实战:使用Logstash数据收集引擎同步MySQL数据至Elasticsearch
    24_代码实战:基于分布式搜索引擎Elasticsearch优化查询
    25_阶段测试:测试基于Elasticsearch的店铺查询功能
    26_开动脑筋:如何在查询商品spu信息时显示商品sku信息?
    27_技术选型:Elasticsearch数据建模方式有哪些?如何选型
    28_代码实战:基于父子关系数据模型解决商品查询sku问题
    29_问题分析:如何解决海量商品数据父子关系查询性能低下问题?
    30_原理剖析:图解Elasticsearch数据路由原理
    31_内核原理:揭秘document文档增删改查内部原理
    32_代码实战:基于商品最新的mapping完成crud开发
    33_阶段测试:验证商品管理模块功能是否正常
    34_业务透视:后台商品自动上架的业务流程梳理
    35_技术挑战:如何实现商品自动上架功能?
    36_夯实基础:了解分布式任务调度平台xxl-job工作原理
    37_代码实战:基于xxl-job查询Elasticsearch实现商品自动上架功能
    38_阶段测试:验证跑job查Elasticsearch的方式商品自动上架功能是否正确
    39_深入思考:如何解决海量数据下分页查询性能太差问题?
    40_代码实战:基于Scroll技术解决分页查询性能太差问题
    41_阶段测试:验证Scroll深度分页的方式商品自动上架功能是否正确
    42_技术挑战:如何解决海量商品数据自动上架写入es性能太差问题?
    43_原理剖析:bulk api的奇特json格式与底层性能优化关系大揭秘
    44_代码实战:基于 bulk api优化商品自动上架功能
    45_阶段测试:验证下bulk api下商品自动上架功能是否正确
    46_业务透视:对项目中的商品搜索自动补全的业务流程梳理
    47_技术挑战:如何实现用户输入商品后对搜索词的自动补全?
    48_技术挑战:Elasticsearch时代如何实现搜索的自动补全
    49_代码实战:基于Elasticsearch中wildcard api实现自动补全功能
    50_阶段测试:先验证一下模糊查询自动补全功能是否正确?
    51_开动脑筋:如何解决Elasticsearch中模糊查询性能太差问题?
    52_技术选型:常见的分词器有哪些?给商品配置IK中文分词器
    53_技术挑战:重建商品mapping后,如何进行数据迁移?
    54_动态迁移:基于索引别名技术实现不停服重建索引
    55_代码实战:基于suggest实现自动补全功能,提升系统性能
    56_阶段测试:回归测试suggest技术实现自动补全功能是否正确?
    57_深入思考:使用IK分词器时出现新的词语搜索不到如何解决?
    58_高阶实战:通过修改IK分词器源码结合mysql实现词库的热更新
    59_业务透视:对项目中的商品搜索整体功能梳理
    60_代码实战:完成商品搜索后结果展示功能
    61_再接再厉:如何实现搜索商品价格范围查询功能?
    62_代码实战:基于range filter来实现商品价格筛选功能
    63_开动脑筋:如何统计每个商品的销售数据?
    64_代码实战:基于聚合查询统计商品的销量数据
    65_开动脑筋:如何实现商品按价格和销量排序的功能?
    66_代码实战:基于sort来实现按商品价格和销量排序的功能
    67_阶段测试:验证商品价格范围筛选和排序功能是否正确?
    68_技术挑战:如何实现商品搜索词高亮回显功能?
    69_披荆斩棘:基于自定义高亮标签实现回显功能
    70_开动脑筋:如何解决用户输错搜索词还要查询到商品的问题?
    71_代码实战:基于fuzzy模糊搜索技术实现商品自动纠错功能
    72_阶段测试:验证一下商品高亮回显和自动纠错功能是否正确?
    73_业务透视:订单业务流程梳理
    74_代码实战:完成用户下单和评价功能
    75_测试验证:验证一下用户下单,收货,评价功能是否正常
    76_问题引入:为什么订单更新后,查询订单结果还是旧数据?
    77_原理剖析:Elasticsearch近实时搜索的工作原理
    78_技术挑战:如何强制更新订单数据到Elasticsearch呢?
    79_代码实战:基于refresh技术强制更新订单数据
    80_阶段测试:验证一下订单更新后查询订单数据是否正确?
    81_业务透视:电商系统之订单查询功能流程梳理
    82_原理剖析:Elasticsearch match和term查询底层原理
    83_代码实战:基于match和term查询完成订单搜索功能
    84_阶段测试:验证一下系统订单查询功能是否正常?
    85_业务透视:电商系统之商品报表模块整体流程梳理
    86_稳扎稳打:聚合数据分析之bucket和metric核心概念介绍
    87_循序渐进:bucket嵌套实现店铺、spu、sku下钻分析
    88_代码实战:使用聚合技术实现统计商品销量、销售额的功能
    89_运筹帷幄:基于kibana的Visualize技术创建商品销量和销售额柱状图
    90_决胜千里:基于kibana的dashboard报表面板整合分析图
    91_结业典礼:通过实战电商系统,你收获了哪些能力

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  • TA的每日心情

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