บทเรียนที่ 1การโมเดล variations, SKUs, attributes และ nested objects เทียบกับ parent/childโมเดล variations ของสินค้า, SKUs, และ attributes โดยรักษาสมดุลระหว่างความง่ายในการ query และขนาดของ index เปรียบเทียบ nested objects กับ parent-child relations และเรียนรู้ patterns สำหรับสี, ขนาด, ชุดสินค้า และข้อเสนอแบบ multi-seller ใน marketplace
Flat vs nested attribute modelingการแทนสี ขนาด และสไตล์ราคาและสต็อกต่อ SKUเมื่อไหร่ควรใช้ parent-child relationsการโมเดล bundles และ kitsการออกแบบสินค้า multi-seller ใน marketplaceบทเรียนที่ 2การออกแบบ schema index สินค้า: ชื่อฟิลด์, ชนิด, ตัวอย่าง (keyword, text, numeric, date, nested)ออกแบบ schema index สินค้าที่สมบูรณ์พร้อมฟิลด์และชนิดที่สมจริง เรียนรู้การเลือกใช้ keyword, text, numeric, date, และ nested fields พร้อมตัวอย่างที่รองรับการค้นหา, การเรียงลำดับ, การกรอง, และการวิเคราะห์
ฟิลด์ identity และ catalog หลักText fields สำหรับชื่อและคำอธิบายNumeric และ date fields สำหรับการเรียงลำดับBoolean และ status fields สำหรับการกรองNested fields สำหรับ attributes ซับซ้อนตัวอย่าง mapping สินค้าครบวงจรบทเรียนที่ 3Analyzers และ tokenization: standard, whitespace, custom lowercase, stopwords, asciifold/icuเจาะลึก analyzers และกลยุทธ์ tokenization สำหรับการค้นหาสินค้า เปรียบเทียบ standard และ whitespace analyzers สร้าง custom lowercase และ stopword analyzers และใช้ asciifolding หรือ ICU จัดการสำเนียงและข้อมูลสินค้าหลายภาษา
Standard vs whitespace analyzersการสร้าง custom lowercase analyzersการจัดการ stopwords เพื่อความเกี่ยวข้องการใช้ asciifolding สำหรับสำเนียงICU analyzers สำหรับข้อมูลหลายภาษาการทดสอบ analyzers ด้วย APIบทเรียนที่ 4การโมเดล time-series และ event index: schema อีเวนต์ผู้ใช้ (การค้นหา, คลิก, ดู, ซื้อ)เรียนรู้การโมเดลอีเวนต์ผู้ใช้ เช่น การค้นหา, คลิก, ดู, และการซื้อเป็น time-series data เข้าใจการตั้งชื่อ index, schema อีเวนต์, retention และผลกระทบของการโมเดลต่อการวิเคราะห์, funnels และ dashboard แบบ real-time
การออกแบบ schema อีเวนต์ผู้ใช้ที่รวมกันIndex-per-time vs rollover strategiesการบันทึกการค้นหา คลิก ดู ซื้อการเลือก identifiers และ join keysRetention, ILM, และ cold storageAggregations สำหรับ funnels และ cohortsบทเรียนที่ 5Normalization สำหรับ faceting: การใช้ keywords และ normalized lowercased fieldsเข้าใจการ normalize ฟิลด์เพื่อ faceting และการกรองที่แข็งแกร่ง เรียนรู้เมื่อไหร่ควรใช้ keyword fields, normalizers และ lowercased variants เพื่อให้ aggregations สม่ำเสมอ, กรองไม่สน case และ facet labels ใน UI ที่สะอาด
Keyword fields สำหรับ filters และ facetsการใช้ normalizers สำหรับ lowercase valuesการจัดการสำเนียงและ Unicode variantsการจัดการ whitespace และ trimmingการ map enums และ controlled vocabulariesการจัดรูปแบบ facet label สำหรับ UIบทเรียนที่ 6ภาพรวม document vs. relational modeling patterns สำหรับสินค้าเปรียบเทียบ document-oriented และ relational modeling สำหรับข้อมูลสินค้า เข้าใจ denormalization, joins และ duplication และเรียนรู้เมื่อไหร่ Elasticsearch ควรเป็น source of truth เทียบกับ search layer เหนือ relational catalog
Relational product schema recapDenormalization patterns ใน Elasticsearchการจัดการ joins และ reference dataTrade-offs ในการ duplicate และ updatesSearch index vs system of recordการ sync จาก relational DB สู่ indexบทเรียนที่ 7รายละเอียด field mapping: multi-fields, keyword subfields, doc_values, norms, index optionsสำรวจ field mapping options ที่ควบคุมการ index และจัดเก็บข้อมูลสินค้า เรียนรู้เมื่อไหร่ควรใช้ multi-fields, keyword subfields, doc_values, norms และ index options เพื่อสมดุล search relevance, aggregations และ storage costs
การกำหนด text vs keyword field typesการกำหนด multi-fields เพื่อความยืดหยุ่นการใช้ keyword subfields สำหรับการเรียงลำดับการเปิดและปรับ doc_valuesการควบคุม norms และ scoring impactIndex options และ storage trade-offsบทเรียนที่ 8N-gram และ edge n-gram analyzers: การตั้งค่า, use cases, trade-offs (autocomplete vs. full-text)กำหนดค่า n-gram และ edge n-gram analyzers สำหรับ autocomplete และ partial matching เรียนรู้ความยาว token, positions และ filters ส่งผลต่อขนาด index, recall และ precision และหลีกเลี่ยง noisy matches ในการค้นหา full-text
พื้นฐาน n-grams และ edge n-gramsการออกแบบ autocomplete analyzersการเลือก min_gram และ max_gram sizesIndex size และ performance trade-offsการหลีกเลี่ยง noisy และ low-quality matchesการรวม n-grams กับ keyword fieldsบทเรียนที่ 9การใส่ timestamp, user identifiers, session IDs และ schema สำหรับ aggregations และ pipelinesโมเดล timestamps, user IDs และ session IDs เพื่อรองรับ analytics และ pipelines เรียนรู้การบันทึก event time ให้ถูกต้อง, ออกแบบฟิลด์สำหรับ aggregations และเตรียมข้อมูลสำหรับ enrichment, attribution และ downstream processing
Event time vs ingestion time fieldsUser identifiers และ privacy concernsSession และ visit identificationFields ที่ optimize สำหรับ aggregationsSchema สำหรับ attribution และ funnelsการรองรับ ETL และ pipeline stages