A l’issue de cette formation, vous serez capable de :

• 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.

Jour 1

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 et configuration de Elasticsearch, et création d'un premier cluster

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

Jour 2

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

Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Configurations avancées et optimisation du cluster en fonction de différents cas d'usage