Содержание курса
1. Модуль 1. Введение в Elasticsearch
4 урока
45
44
4м
1
Открытый
1.1
Что такое Elasticsearch, зачем он нужен
↗
21
21
2м 33с
1
Закрытый
1.2
Чем отличается от обычной базы данных
↗
4
4
-
0
Открытый
1.3
Где используется (поиск по сайту, логам, документам)
↗
16
16
2м 2с
0
Закрытый
1.4
Викторина
↗
4
3
-
0
2. Модуль 2. Индексы, документы, поля
4 урока
23
20
1м
0
Закрытый
2.1
Что такое индекс (аналог таблицы)
↗
2
2
-
0
Открытый
2.2
Что такое документ (аналог строки в таблице)
↗
10
10
1м 18с
0
Закрытый
2.3
Какие бывают поля: text, keyword, number
↗
2
2
-
0
Открытый
2.4
Викторина
↗
9
6
-
0
3. Модуль 3. Установка Elasticsearch + Kibana
3 урока
8
8
0м
0
Закрытый
3.1
Как установить Elasticsearch и Kibana с помощью Docker
↗
3
3
-
0
Закрытый
3.2
Что такое Kibana и как туда заходить
↗
2
2
-
0
Закрытый
3.3
Викторина
↗
3
3
-
0
4. Модуль 4. Добавление и поиск данных
3 урока
8
8
0м
0
Закрытый
4.1
Как добавить документы (например, учеников)
↗
3
3
-
0
Закрытый
4.2
Как искать по ним через Kibana Dev Tools
↗
3
3
-
0
Закрытый
4.3
Викторина
↗
2
2
-
0
5. Модуль 5. Шардирование и репликация
4 урока
7
7
0м
0
Закрытый
5.1
Что такое шард (кусочек индекса)
↗
3
3
-
0
Закрытый
5.2
Зачем нужны реплики (резервные копии)
↗
1
1
-
0
Закрытый
5.3
Что значит number_of_shards и number_of_replicas
↗
1
1
-
0
Закрытый
5.4
Викторина
↗
2
2
-
0
6. Модуль 6. Работа с фильтрами и сортировкой
3 урока
5
5
0м
0
Закрытый
6.1
Разница между match и term
↗
2
2
-
0
Закрытый
6.2
Как сортировать и фильтровать данные
↗
1
1
-
0
Закрытый
6.3
Викторина
↗
2
2
-
0
7. Модуль 7. Визуализация данных в Kibana
3 урока
6
4
0м
0
Закрытый
7.1
Как создать Data View
↗
2
2
-
0
Закрытый
7.2
Как строить графики и таблицы
↗
1
1
-
0
Закрытый
7.3
Викторина
↗
3
1
-
0