Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Complete Guide to Elasticsearch

Hướng dẫn Toàn diện về Elasticsearch

Hướng dẫn Toàn diện về Elasticsearch

Học Elasticsearch từ đầu và bắt đầu tìm hiểu về ELK stack (Elasticsearch, Logstash & Kibana) cùng Elastic Stack.

4.6
(25,115 đánh giá)
151,855 học viên
Giảng viên
Bo Andersen
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.709.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
13.0 giờ video
136 bài giảng
6 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 17/03/2026

Bạn sẽ học được gì

Cách xây dựng một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ với Elasticsearch
Lý thuyết về Elasticsearch và cách nó hoạt động bên trong
Viết các truy vấn tìm kiếm phức tạp
Thành thạo các khái niệm và thuật ngữ của Elasticsearch

Yêu cầu

Có kiến thức về JSON
Kỹ năng terminal cơ bản là một lợi thế

Đối tượng phù hợp

Dành cho các nhà phát triển muốn học Elasticsearch. Khóa học này hướng đến các lập trình viên, không phải quản trị hệ thống.

Nội dung khóa học

10 phần • 132 bài giảng
1 Giới thiệu về khóa học
2 Giới thiệu về Elasticsearch
3 Tổng quan về Elastic Stack
4 Hướng dẫn qua các kiến trúc phổ biến
5 Hướng dẫn về mục Hỏi & Đáp của khóa học
1 Elasticsearch vs OpenSearch
2 Tổng quan về các tùy chọn cài đặt & lưu trữ
3 Lưu trữ OpenSearch trên Bonsai
4 Lưu trữ Elasticsearch & Kibana trên Elastic Cloud
5 Thiết lập Elasticsearch & Kibana trên macOS & Linux
6 Thiết lập Elasticsearch & Kibana trên Windows
7 Hiểu kiến trúc cơ bản
8 Kiểm tra cụm (cluster)
9 Gửi truy vấn với cURL
10 Sharding và khả năng mở rộng
11 Hiểu về cơ chế sao chép (replication)
12 Thêm nhiều node vào cụm
13 Tổng quan về vai trò của các node
14 Tổng kết
1 Tạo & xóa chỉ mục (indices)
2 Đánh chỉ mục tài liệu (Indexing documents)
3 Truy xuất tài liệu theo ID
4 Cập nhật tài liệu
5 Cập nhật bằng script
6 Upserts
7 Thay thế tài liệu
8 Xóa tài liệu
9 Hiểu về định tuyến (routing)
10 Cách Elasticsearch đọc dữ liệu
11 Cách Elasticsearch ghi dữ liệu
12 Hiểu về phiên bản tài liệu (document versioning)
13 Kiểm soát tương tranh lạc quan (Optimistic concurrency control)
14 Cập nhật theo truy vấn (Update by query)
15 Xóa theo truy vấn (Delete by query)
16 Xử lý theo lô (Batch processing)
17 Nhập dữ liệu với cURL
18 Tổng kết
1 Giới thiệu phần này
2 Giới thiệu về phân tích (analysis)
3 Sử dụng Analyze API
4 Hiểu về chỉ mục đảo (inverted indices)
5 Giới thiệu về ánh xạ (mapping)
6 Tổng quan về các kiểu dữ liệu
7 Cách hoạt động của kiểu dữ liệu "keyword"
8 Hiểu về ép kiểu (type coercion)
9 Hiểu về mảng (arrays)
10 Thêm ánh xạ tường minh (explicit mappings)
11 Truy xuất ánh xạ
12 Sử dụng ký hiệu chấm (dot notation) trong tên trường
13 Thêm ánh xạ vào các chỉ mục đã tồn tại
14 Cách hoạt động của ngày tháng trong Elasticsearch
15 Cách xử lý các trường bị thiếu
16 Tổng quan về các tham số ánh xạ (mapping parameters)
17 Cập nhật ánh xạ hiện có
18 Đánh chỉ mục lại tài liệu với Reindex API
19 Định nghĩa bí danh trường (field aliases)
20 Ánh xạ đa trường (Multi-field mappings)
21 Mẫu chỉ mục (Index templates)
22 Giới thiệu về ánh xạ động (dynamic mapping)
23 Kết hợp ánh xạ tường minh và động
24 Cấu hình ánh xạ động
25 Mẫu động (Dynamic templates)
26 Khuyến nghị về ánh xạ
27 Từ gốc (Stemming) & từ dừng (stop words)
28 Bộ phân tích (Analyzers) và truy vấn tìm kiếm
29 Bộ phân tích tích hợp sẵn (Built-in analyzers)
30 Tạo bộ phân tích tùy chỉnh
31 Thêm bộ phân tích vào các chỉ mục hiện có
32 Cập nhật bộ phân tích
33 Tổng kết
1 Giới thiệu về tìm kiếm
2 Giới thiệu về truy vấn mức độ từ (term level queries)
3 Tìm kiếm theo từ (terms)
4 Truy xuất tài liệu theo IDs
5 Tìm kiếm theo phạm vi (Range searches)
6 Tiền tố, ký tự đại diện & biểu thức chính quy
7 Truy vấn theo sự tồn tại của trường
8 Giới thiệu về truy vấn toàn văn (full text queries)
9 Truy vấn match
10 Giới thiệu về điểm liên quan (relevance scoring)
11 Tìm kiếm trên nhiều trường
12 Tìm kiếm cụm từ (Phrase searches)
13 Truy vấn lá (Leaf) và truy vấn ghép (compound queries)
14 Truy vấn với logic boolean
15 Ngữ cảnh thực thi truy vấn (Query execution contexts)
16 Truy vấn tăng cường (Boosting query)
17 Tách biệt tối đa (dis_max)
18 Truy vấn các đối tượng lồng nhau (nested objects)
19 Kết quả bên trong lồng nhau (Nested inner hits)
20 Hạn chế của các trường lồng nhau
1 Giới thiệu phần này
2 Thêm dữ liệu thử nghiệm về phòng ban
3 Ánh xạ quan hệ tài liệu
4 Thêm tài liệu
5 Truy vấn theo ID cha mẹ (parent ID)
6 Truy vấn tài liệu con theo cha mẹ
7 Truy vấn cha mẹ theo tài liệu con
8 Quan hệ nhiều cấp
9 Kết quả bên trong cha mẹ/con (Parent/child inner hits)
10 Cơ chế tra cứu từ (Terms lookup mechanism)
11 Hạn chế của kết nối (Join)
12 Cân nhắc hiệu suất của trường kết nối (Join field)
1 Một lưu ý về loại tài liệu (document types)
2 Chỉ định định dạng kết quả
3 Lọc nguồn (Source filtering)
4 Chỉ định kích thước kết quả
5 Chỉ định độ lệch (offset)
6 Phân trang (Pagination)
7 Sắp xếp kết quả
8 Sắp xếp theo các trường đa giá trị
1 Giới thiệu về tổng hợp
2 Tổng hợp số liệu (Metric aggregations)
3 Giới thiệu về tổng hợp nhóm (Bucket aggregations)
4 Số lượng tài liệu là xấp xỉ
5 Tổng hợp lồng nhau (Nested aggregations)
6 Lọc bỏ tài liệu
7 Định nghĩa quy tắc nhóm bằng bộ lọc
8 Tổng hợp phạm vi (Range aggregations)
9 Biểu đồ tần suất (Histograms)
10 Tổng hợp toàn cục (Global aggregation)
11 Giá trị trường bị thiếu (Missing field values)
12 Tổng hợp các đối tượng lồng nhau
1 Giới thiệu phần này
2 Tìm kiếm theo độ gần (Proximity searches)
3 Ảnh hưởng đến điểm liên quan bằng độ gần
4 Truy vấn khớp mờ (Fuzzy match query - xử lý lỗi chính tả)
5 Truy vấn mờ (Fuzzy query)
6 Thêm từ đồng nghĩa (synonyms)
7 Thêm từ đồng nghĩa từ tệp
8 Làm nổi bật kết quả khớp trong các trường (Highlighting)
9 Từ gốc (Stemming)
1 Bài học Thưởng: Giảm giá cho các khóa học khác của tôi

Giới thiệu khóa học

Do you want to learn Elasticsearch from the beginning and become a professional in no time? This course is an excellent way for you to quickly learn Elasticsearch and to put your knowledge to work in just a few hours! This online course is the most comprehensive Elasticsearch tutorial that you will find anywhere! It is a great starting point for anyone who wants to learn the Elastic Stack and ELK stack, as Elasticsearch is at the center of both stacks.

Elasticsearch is an extremely popular search engine and will be an excellent addition to your CV - even if you are already familiar with other search engines or frameworks such as Apache Lucene, Apache Solr, Algolia, etc.

This Elasticsearch course is a combination of theory and learning by doing. Before giving examples of how to perform certain queries, you will have been equipped with the necessary theory in advance. This ensures that you not only know how to write powerful Elasticsearch queries, but that you also understand the relevant theory. Throughout this tutorial, you will get a deep understanding of how Elasticsearch works under the hood.

The course starts from the absolute beginning, and no knowledge or prior experience with Elasticsearch is required. We will walk through all of the most important aspects of Elasticsearch. After completing this course, you will be able to utilize Elasticsearch for a number of use cases and purposes, such as:

  • Building a full text search engine (e.g. similar to Google Search)

  • Data analytics for large amounts of data with aggregations

  • Using Elasticsearch as a time series database (TSDB)

  • ... and much more!

Combined with other products in the Elastic Stack, such as Logstash or Kibana, you will unlock several other features, such as:

  • Log management and log analysis

  • Observability (including server/service monitoring and APM (Application Performance Monitoring))

  • Data visualization and reporting

  • Security analysis (SIEM)

  • ... and much more!

* These features are not specifically covered in this course. Some of them are covered in my Logstash and Kibana courses.

So, join me in this online course and learn how to build amazing things with Elasticsearch!



Please note that this course is intended for developers who want to interact with an Elasticsearch cluster in one way or another and not system administrators looking to maintain an Elasticsearch cluster in production. The course focuses on functionality relevant to utilize the capabilities of Elasticsearch as a developer. It also covers Elasticsearch in favor of OpenSearch, but most of the core features are identical or similar. So even if you wish to learn OpenSearch, this course should still be a good starting point.

Note that this course does not cover Logstash and Kibana. This is so that I can go into much greater detail with Elasticsearch and focus on that exclusively. This course is therefore dedicated to Elasticsearch. For courses on Logstash and Kibana, please see my other courses.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analytics
Hiển thị tất cả khoá học Database Management
Hiển thị tất cả khoá học Elasticsearch
Hiển thị tất cả khoá học Search Engine Development
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊