《搜索 & 数据分析中间件：从入门到精通》目录
2025/9/1大约 3 分钟
搜索和数据分析中间件在大数据、日志分析、企业搜索、推荐系统等场景中非常核心。
一书《搜索 & 数据分析中间件：从入门到精通》可以按照 基础概念 → 核心引擎 → 技术原理 → 数据处理与分析 → 高级优化 → 企业落地 → 未来趋势 来设计目录。
《搜索 & 数据分析中间件：从入门到精通》目录
第一篇：基础篇 · 搜索与分析概览
第1章 为什么需要搜索与数据分析中间件
- 传统数据库 vs 搜索引擎
- OLAP、日志分析、实时分析需求
- 企业信息检索与数据驱动决策
第2章 核心概念
- 索引、倒排索引、正排索引
- 文档、字段、分词与分析器
- 聚合、过滤、排序、评分
第3章 搜索与数据分析架构
- 单机 vs 分布式架构
- 实时数据流 vs 离线批处理
- 数据采集、存储、查询与可视化链路
第二篇：搜索引擎核心中间件
第4章 Elasticsearch 入门与实战
- 架构概览：Node、Cluster、Shard、Replica
- CRUD 与查询 API
- 分词器、分析器、查询 DSL
第5章 Solr 与全文搜索
- Solr 核心组件
- Schema、Core、Collection
- 高级查询与性能优化
第6章 OpenSearch / 其他搜索引擎
- AWS OpenSearch
- 基于 Lucene 的轻量级搜索
- 对比 Elasticsearch 与 Solr
第三篇：数据分析中间件
第7章 OLAP 与分析引擎
- ClickHouse、Druid、Apache Pinot
- 列式存储原理
- 高速聚合与实时分析
第8章 日志与事件分析系统
- ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）
- 数据采集与清洗（Logstash、Beats、Fluentd）
- 实时分析与可视化
第9章 时序数据库与指标分析
- Prometheus、InfluxDB、OpenTSDB
- 指标采集、存储与查询
- Grafana 可视化与告警
第四篇：搜索与分析核心技术
第10章 分词、倒排索引与检索算法
- 分词算法（中文、英文、N-gram）
- TF-IDF、BM25、向量检索
- 向量化搜索与语义搜索
第11章 排序、打分与相关性优化
- 默认打分机制
- 自定义评分与函数评分
- 搜索结果调优案例
第12章 聚合与分析计算
- Bucket 与 Metrics 聚合
- 实时统计与报表生成
- 高性能查询优化
第五篇：分布式与高可用设计
第13章 分片、复制与集群管理
- Shard 分配与副本机制
- 集群扩容与负载均衡
- 故障恢复与高可用
第14章 数据一致性与同步
- 异步索引与延迟更新
- 主从同步与跨数据中心复制
- 数据回溯与补偿机制
第15章 性能优化与监控
- 查询优化（缓存、索引优化、过滤条件）
- Bulk 批量操作与吞吐优化
- 集群监控与报警实践
第六篇：企业级应用与实践
第16章 电商搜索与推荐系统案例
- 商品检索、搜索排序优化
- 聚合与 Facet 分析
- 推荐搜索结合
第17章 日志分析与实时监控案例
- 日志聚合与多维分析
- 实时告警与异常检测
- 用户行为分析与可视化
第18章 大数据分析平台案例
- ClickHouse / Druid 实时分析
- 数据仓库 OLAP 查询优化
- BI 与可视化平台整合
第七篇：未来趋势篇
第19章 向量搜索与语义检索
- 向量化模型与 ANN 索引
- 语义搜索、问答系统与 LLM 集成
- Elastic + Milvus / FAISS 实践
第20章 云原生搜索与分析中间件
- Kubernetes + Elasticsearch / ClickHouse
- 多租户、自动扩缩容
- Serverless 与分布式分析
第21章 总结与学习路线
- 搜索与分析全景认知
- 从开发者到架构师的成长路径
- 开源工具与社区资源推荐
📌 特色设计：
- 每章都配架构图、示意图、核心算法与实践案例
- 搜索与分析模块结合 理论 → 框架 → 实战 → 企业案例
- 特别强调大规模系统、高并发场景下的优化方法