腾讯、阿里巴巴、百度等诸多一线互联网公司正大力推进Elasticsearch的使用场景，姚攀编著的《从Lucene到Elasticsearch(全文检索实战)》以丰富的实例着重介绍了Elasticsearch的方方面面，可帮助读者快速应用Lucene库处理全文检索业务，掌握使用Elasticsearch搭建分布式搜索引擎的方法与技巧。

针对初级开发者，可以通过本书提供的众多实例入手，循序渐进，由点到面地进行学习；另外，本书的每个实例都提供了可执行程序与详尽的代码注解，从而有效降低学习门槛，提高学习效率。

对于有编程经验的开发者通过学习本书,可以用Lucene和Elasticsearch解决工作中的问题，增强业务处理能力，实现独立开发信息检索系统的目标。

姚攀编著的《从Lucene到Elasticsearch(全文检索实战)》循序渐进介绍了信息检索、布尔检索、向量空间模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架构、Lucene创建索引、Lucene查询、Lucene项目实战、Elasticsearch安装与配置、Elasticsearch插件安装、REST API数据操作、映射与模板、索引别名、Elasticsearch基本和高级搜索、Elasticsearch同步数据库、Elasticsearch集群管理、项目实战等内容。阅读本书，读者能够掌握信息检索的核心概念，应用Lucene库处理全文检索业务，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法与技巧。

本书基于Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0进行讲解，技术先进，示例丰富，适合想学习信息检索技术的初学者和相关专业的大学生、研究生学习，也很适合大数据及云计算平台构建人员以及有一定基础的IT开发人员使用。

第1章 信息检索模型

 1.1 信息检索概述

1.1.1 信息过载

1.1.2 信息检索定义

1.1.3 信息检索常用术语

1.1.4 信息检索系统

 1.2 分词算法

1.2.1 分词算法概述

1.2.2 词典匹配分词法

1.2.3 语义理解分词法

1.2.4 词频统计分词法

 1.3 倒排索引

 1.4 布尔检索模型

 1.5 tf-idf权重计算

 1.6 向量空间模型

 1.7 概率检索模型

1.7.1 贝叶斯决策理论

1.7.2 二值独立模型

1.7.3 Okapi BM25模型

1.7.4 BM25F模型

 1.8 本章小结

第2章 Lucene开发入门

 2.1 Lucene概述

2.1.1 Lucene简介

2.1.2 Lucene特点

2.1.3 Lucene架构

 2.2 Lucene开发准备

2.2.1 下载Lucene文件库

2.2.2 工程中引入

2.2.3 下载

2.2.4 下载IK分词工具

2.2.5 工程搭建

 2.3 Lucene分词详解

2.3.1 Lucene分词系统

2.3.2 分词器测试

2.3.3 IK分词器配置

2.3.4 中文分词器对比

2.3.5 扩展停用词词典

2.3.6 扩展自定义词典

 2.4 Lucene索引详解

2.4.1 Lucene字段类型

2.4.2 索引文档示例

2.4.3 Luke中查看索引

2.4.4 索引的删除

2.4.5 索引的更新

 2.5 Lucene查询详解

2.5.1 搜索入门

2.5.2 多域搜索（MultiFieldQueryParser）

2.5.3 词项搜索（TermQuery）

2.5.4 布尔搜索（BooleanQuery）

2.5.5 范围搜索（RangeQuery）

2.5.6 前缀搜索（PrefixQuery）

2.5.7 多关键字搜索（PhraseQuery）

2.5.8 模糊搜索（FuzzyQuery）

2.5.9 通配符搜索（WildcardQuery）

 2.6 Lucene查询高亮

 2.7 Lucene新闻高频词提取

2.7.1 问题提出

2.7.2 需求分析

2.7.3 编程实现

 2.8 本章小结

第3章 Lucene文件检索项目实战

 3.1 需求分析

 3.2 架构设计

 3.3 文本内容抽取

 ……

第4章 从Lucene到Elasticsearch

第5章 Elasticsearch集群入门

第6章 Elasticsearch搜索详解

第7章 聚合分析

第8章 Elasticsearch Java API

第9章 集群管理

第10章 新闻搜索项目实战

第11章 Elasticsearch For Hadoop

参考文献