Visão Geral

Este Curso Elasticsearch Query DSL Deep Dive, foi projetado para profissionais que desejam aprofundar seus conhecimentos na linguagem de consultas do Elasticsearch (Query DSL).
Os participantes aprenderão a criar, combinar e otimizar consultas complexas, explorando desde a busca full-text até filtros avançados, agregações e pontuação de relevância.
O treinamento é totalmente prático e orientado a resultados, preparando o aluno para projetar consultas poderosas, eficientes e escaláveis aplicáveis em cenários de análise de dados, observabilidade e busca corporativa.

Objetivo

Após realizar este curso “Elasticsearch Query DSL Deep Dive”, você será capaz de:

• Compreender em profundidade a estrutura e o funcionamento do Query DSL;
• Criar consultas combinando múltiplos operadores e condições;
• Aplicar filtros e análises textuais complexas;
• Trabalhar com relevância, pontuação e boosting de resultados;
• Otimizar consultas para melhor desempenho e precisão em grandes volumes de dados.

Publico Alvo

• Desenvolvedores, engenheiros de dados e analistas que utilizam Elasticsearch em aplicações de busca e análise;
• Administradores de sistemas e DevOps interessados em aprimorar a exploração e análise de dados no cluster;
• Profissionais que desejam entender e otimizar o desempenho de consultas em ambientes Elasticsearch.

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Elasticsearch e Kibana;
• Familiaridade com formato JSON e APIs REST;
• Recomenda-se ter concluído o curso “Elasticsearch for Data Analysis with Kibana”.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Elasticsearch Query DSL

1. Overview of Query DSL syntax and structure
2. Understanding queries vs. filters
3. Query context and filter context
4. JSON-based query definition and API usage

Module 2: Match and Full-Text Queries

1. Match, Match Phrase, and Multi-Match queries
2. Query expansion and analyzers
3. Fuzzy search and tolerance settings
4. Using operators, minimum_should_match, and boost parameters

Module 3: Term-Level Queries

1. Term, Terms, Range, and Exists queries
2. Prefix, Wildcard, and Regexp queries
3. IDs query and constant_score usage
4. Filtering exact matches and keyword fields

Module 4: Boolean and Compound Queries

1. Structure of bool queries (must, should, must_not, filter)
2. Combining multiple conditions with nested queries
3. Boosting and dis_max queries
4. Practical examples of complex boolean logic

Module 5: Nested and Joining Queries

1. Nested data types and queries
2. Parent-child relationships in Elasticsearch
3. Has_child and has_parent queries
4. Performance considerations for relational data structures

Module 6: Function Score and Custom Scoring

1. Understanding the relevance scoring mechanism
2. Function score query overview
3. Using decay functions and weight factors
4. Custom scoring scripts with painless expressions

Module 7: Aggregations with Query DSL

1. Combining aggregations and queries
2. Metric, bucket, and pipeline aggregations
3. Filtering and grouping results dynamically
4. Building analytical queries for dashboards

Module 8: Performance Optimization and Debugging

1. Profiling queries with the Explain and Profile APIs
2. Query caching and filter optimization
3. Handling large result sets with scroll and search_after
4. Best practices for query performance tuning

Module 9: Hands-On Scenarios and Use Cases

1. Implementing search relevance tuning for applications
2. Building faceted search systems
3. Combining text search with structured filters
4. Real-world examples and troubleshooting exercises