Core Elasticsearch Eğitimi

Eğitim Hakkında

Ters indeks ve metin analizinden Query DSL, aggregation ve küme yönetimine uzanan temel yolculuk

Core Elasticsearch Eğitimi, dağıtık arama ve analiz motorunun temellerini uygulamalı öğretir. Katılımcılar ters indeks yapısını, doküman odaklı depolamayı, index, shard ve replica kavramlarını öğrenir. Mapping ile alan tipleri, analyzer ve tokenizer ile metin analizi uygulanır. Query DSL ile tam metin ve terim sorguları, bool bileşimleri ve relevans skorlaması işlenir. Aggregation ile metrik ve bucket analizleri, cluster sağlığı, node rolleri ve temel operasyon ele alınır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; indeksleme ve metin analizinden Query DSL, aggregation ve cluster operasyonuna kadar uygulamalı ilerlenir.

Seviye

Orta Seviye — Inverted index, mapping, analyzer, Query DSL ve aggregation ile Elasticsearch temelleri

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek bir Elasticsearch kümesi ve Kibana Dev Tools üzerinde canlı REST sorguları ve örneklerle adım adım uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

🔍Hızlı tam metin arama

Ters indeks ve analyzer yapısını öğrenerek milyonlarca doküman içinde milisaniyeler süren tam metin aramalar kurarsınız.

📊Gerçek zamanlı analiz

Aggregation ile veriyi gruplar, metrik hesaplar ve log ile olay verisinden anlık analitik panolar üretirsiniz.

⚖️Dağıtık ölçekleme

Shard, replica ve node rolleriyle yatay ölçeklenen, dayanıklı ve yüksek erişilebilir arama kümeleri yapılandırırsınız.

Anahtar Konular

elasticsearch eğitimielasticsearch kursutam metin arama eğitimiquery dsl eğitimielasticsearch aggregationelastic stack eğitimiarama motoru eğitimikibana eğitiminosql arama eğitimi

“Elasticsearch'te hız indeksin büyüklüğünden değil, doğru kurulmuş ters indeks ve analizden gelir; iyi şema, iyi aramanın temelidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

JSON ve REST

JSON veri yapısı ve REST/HTTP istekleri hakkında temel aşinalık gereklidir.

2

Veritabanı kavramları

İndeks, sorgu ve veri modelleme gibi temel kavramlara aşinalık öğrenmeyi kolaylaştırır.

3

Komut satırı

Terminal ve curl kullanımına temel düzeyde hakimiyet alıştırmalar için faydalıdır.

4

Çalışma ortamı

Elasticsearch ve Kibana kurulu bir ortama erişim uygulamalar için gereklidir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı ters indeks yapısını kavrar, doküman odaklı depolamayı anlar, mapping ile alan tiplerini tanımlar ve analyzer ile metin analizini uygulamaya başlar.

Modül 1

Elasticsearch Mimarisine Giriş

Arama motoru kavramı ve Lucene temeli
Ters indeks (inverted index) nasıl çalışır
Index, type kaldırımı ve doküman yapısı
Shard, replica ve dağıtık depolama mantığı
Node rolleri ve cluster genel bakışı
Elastic Stack bileşenleri ve Kibana

Modül 2

Doküman İşlemleri ve REST API

Index, GET, update ve delete API'leri
_id atama ve otomatik kimlik üretimi
Bulk API ile toplu doküman işleme
Versioning ve optimistic concurrency control
_source alanı ve kısmi güncelleme
Refresh ve near real-time arama davranışı

Modül 3

Mapping ve Alan Tipleri

Explicit ve dynamic mapping farkı
text ve keyword alanlarının kullanım ayrımı
Sayısal, tarih ve boolean alan tipleri
nested ve object tiplerinin modellenmesi
Multi-field ile aynı alanı farklı indeksleme
Index template ile mapping standardizasyonu

Modül 4

Analyzer ve Metin Analizi

Analysis zinciri: karakter, tokenizer, filter
Standard, whitespace ve keyword analyzer
Lowercase, stop ve synonym token filter
Stemming ile kök bulma ve dil analyzer'ları
_analyze API ile analiz sonucunu inceleme
Türkçe metin için analyzer yapılandırması

Günün hedefiKatılımcı Query DSL ile tam metin ve terim sorguları yazar, bool ile bileşik sorgular kurar, relevans skorunu anlar ve sonuçları sıralayıp sayfalayabilir.

Modül 1

Query DSL ve Arama Bağlamı

Query ve filter bağlamı arasındaki fark
match_all ve temel sorgu yapısı
Query context'te skorlama, filter'da önbellek
_search API ve sorgu gövdesi yapısı
from, size ile sayfalama (pagination)
sort ile sonuç sıralama ve tie-breaker

Modül 2

Tam Metin Sorguları

match sorgusu ve analiz edilen metin arama
match_phrase ile ifade (phrase) araması
multi_match ile çoklu alanda arama
Operatör (and/or) ve minimum_should_match
Fuzziness ile yazım hatası toleransı
query_string ve basit kullanıcı sorguları

Modül 3

Terim Düzeyi Sorgular

term ve terms ile tam eşleşme araması
range ile sayısal ve tarih aralığı sorgusu
exists ile alan varlığı kontrolü
prefix, wildcard ve regexp sorguları
keyword alanında term sorgusu önemi
ids sorgusu ile kimliğe göre getirme

Modül 4

Bileşik Sorgular ve Relevans

bool sorgusu: must, should, must_not, filter
TF-IDF ve BM25 ile relevans skorlaması
_explain ile skorun nasıl hesaplandığı
boost ile alan ve sorgu ağırlıklandırma
function_score ile özel skorlama
highlight ile eşleşen metni vurgulama

Günün hedefiKatılımcı aggregation ile metrik ve bucket analizleri yapar, iç içe analizler kurar, cluster sağlığını izler ve temel operasyon görevlerini uygular.

Modül 1

Metrik Aggregation

avg, sum, min ve max metrikleri
stats ve extended_stats ile özet istatistik
cardinality ile benzersiz değer sayımı
percentiles ile dağılım analizi
value_count ve top_hits kullanımı
Metrik sonuçlarının yorumlanması

Modül 2

Bucket Aggregation

terms aggregation ile gruplama
date_histogram ile zaman serisi analizi
histogram ve range ile aralıklara bölme
filters aggregation ile koşullu kova
Bucket sıralama ve size sınırı
missing bucket ve boş değer yönetimi

Modül 3

İç İçe ve Pipeline Aggregation

Bucket içinde metrik aggregation yuvalama
Çok seviyeli (nested) analiz kurma
derivative ve cumulative_sum pipeline'ları
moving_avg ile hareketli ortalama
bucket_script ile hesaplanan metrik
Aggregation performansı ve maliyeti

Modül 4

Cluster Sağlığı ve Operasyon

_cluster/health ile yeşil/sarı/kırmızı durum
_cat API'leri ile node ve index izleme
Shard tahsisi ve unassigned shard tanısı
Index lifecycle ve rollover temelleri
Snapshot ile yedekleme ve geri yükleme
Temel güvenlik ve erişim yapılandırması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Ters indeks

Ters indeks ve Lucene temelini kavrar, Elasticsearch'in metni neden hızlı aradığını ve nasıl depoladığını açıklarsınız.

✅

Mapping tasarımı

text ve keyword ayrımını bilir, alan tiplerini ve index template'leri doğru tanımlayarak sağlıklı şema kurarsınız.

✅

Metin analizi

Analyzer, tokenizer ve token filter zincirini yapılandırır, Türkçe dahil dillerde doğru arama sonuçları elde edersiniz.

✅

Query DSL

match, term ve bool sorgularıyla tam metin ve filtre aramalarını birleştirerek karmaşık arama ihtiyaçlarını karşılarsınız.

✅

Relevans yönetimi

BM25 skorlamasını ve boost ile function_score tekniklerini kullanarak arama sonuçlarının sıralamasını iyileştirirsiniz.

✅

Aggregation analizi

Metrik ve bucket aggregation ile veriyi gruplar, zaman serisi ve istatistiksel analizleri sorgu içinde üretirsiniz.

✅

Pipeline analiz

İç içe ve pipeline aggregation ile hareketli ortalama ve kümülatif toplam gibi türetilmiş metrikleri hesaplarsınız.

✅

Cluster operasyonu

Cluster sağlığını izler, shard tahsisini çözümler, snapshot alır ve temel operasyon görevlerini güvenle yürütürsünüz.

Kimler İçin Uygundur?

Arama ve log analizi çözümleri kuracak backend geliştiriciler
veri mühendisleri
DevOps ekipleri
Elasticsearch ile tam metin arama altyapısı oluşturmak isteyen yazılım uzmanları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Arama ve log analizi çözümleri kuracak backend geliştiriciler, veri mühendisleri, DevOps ekipleri ve tam metin arama altyapısı oluşturmak isteyen yazılım uzmanları için uygundur. JSON ve REST konusunda temel aşinalık beklenir, derin ön bilgi gerekmez.

text ile keyword alanı arasındaki fark nedir?

text alanı analiz edilir ve tam metin araması için token'lara ayrılır; keyword alanı analiz edilmeden tek bir değer olarak saklanır ve tam eşleşme, sıralama ile aggregation için kullanılır. Eğitimde bu ayrım multi-field yapısıyla birlikte örneklerle ele alınır.

Bu eğitim Elasticsearch'in hangi sürümünü kapsıyor?

Eğitim güncel Elasticsearch sürümlerinin ortak çekirdek kavramlarına odaklanır: REST API, mapping, Query DSL ve aggregation. İçerik kurumun kullandığı sürüme ve Kibana ortamına göre uyarlanabilir; sürümler arası farklar gerektiğinde ayrıca belirtilir.

Eğitim online mı yoksa yüz yüze mi veriliyor?

Eğitim hem yüz yüze hem de online olarak verilebilir ve üç gün sürer. Her gün dört modülden oluşur; uygulamalar gerçek bir Elasticsearch kümesi ve Kibana Dev Tools üzerinde yapılır. İçerik kurumun arama ve log senaryolarına göre uyarlanabilir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Sertifika işlenen indeksleme, metin analizi, Query DSL ve aggregation konularını belgeler. Elastic'in resmi sınavına girmek isteyenler için sınav başvurusu ve ücreti ilgili kuruma aittir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika