دوره معماری نرم‌افزار: Building Search Engines with Elasticsearch همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Building Search Engines with Elasticsearch

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار و نقش موتورهای جستجو
• 2. موتورهای جستجو چگونه کار می‌کنند؟ نگاهی کلی
• 3. معرفی Elasticsearch و تاریخچه آن
• 4. مقایسه Elasticsearch با Solr، Algolia و دیگر رقبا
• 5. آشنایی با اکوسیستم Elastic (ELK/Elastic Stack)
• 6. معماری یک سیستم جستجوی مدرن: اجزا و تعاملات
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Docker, Local)
• 8. مفاهیم پایه: Node, Cluster, Index, Shard, Replica
• 9. آشنایی با اسناد (Documents) و ساختار JSON
• 10. اولین تعامل: استفاده از REST API و Kibana Dev Tools
• 11. ساختار یک ایندکس (Index): نگاشت (Mapping) و تنظیمات (Settings)
• 12. نگاشت پویا (Dynamic Mapping) در مقابل نگاشت صریح (Explicit Mapping)
• 13. انواع داده‌های اصلی: text, keyword, numeric, date, boolean
• 14. انواع داده‌های پیچیده: object, nested, join
• 15. فرآیند تحلیل متن (Analysis): Analyzers, Tokenizers, Filters
• 16. تفاوت بین داده‌های text و keyword در عمل
• 17. ساخت و استفاده از تحلیل‌گرهای سفارشی (Custom Analyzers)
• 18. پردازش زبان: Stemming, Lemmatization و Stop Words
• 19. مدیریت مترادف‌ها (Synonyms) برای بهبود جستجو
• 20. عملیات CRUD: ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی و حذف اسناد
• 21. API دسته‌ای (Bulk API) برای ورود داده بهینه
• 22. پایپ‌لاین‌های ورود داده (Ingest Pipelines) برای پیش‌پردازش
• 23. پردازنده‌های رایج در Ingest Pipeline (Grok, Date, Set, Remove)
• 24. الگوهای طراحی مدل داده برای جستجو (Data Modeling)
• 25. استراتژی‌های Denormalization برای افزایش سرعت جستجو
• 26. مدیریت روابط داده: Nested Objects vs. Parent-Child
• 27. الگوهای ایندکس‌گذاری: یک ایندکس بزرگ در مقابل چندین ایندکس کوچک
• 28. الگوهای ایندکس (Index Templates) برای مدیریت خودکار ایندکس‌ها
• 29. نام‌های مستعار (Aliases): کلیدی برای مدیریت بدون قطعی (Zero-Downtime)
• 30. زبان پرس‌وجو (Query DSL): ساختار و مفاهیم
• 31. تفاوت بین زمینه پرس‌وجو (Query Context) و زمینه فیلتر (Filter Context)
• 32. پرس‌وجوهای متنی (Full-Text Queries): match, multi_match, match_phrase
• 33. پرس‌وجوهای مبتنی بر ترم (Term-Level Queries): term, terms, range, exists
• 34. ترکیب پرس‌وجوها با Bool Query (must, should, must_not, filter)
• 35. درک امتیازدهی (Scoring) و مرتبط بودن (Relevance): TF-IDF و BM25
• 36. سفارشی‌سازی امتیازدهی با Function Score Query
• 37. افزایش امتیاز (Boosting) در سطح پرس‌وجو و ایندکس
• 38. جستجوی فازی (Fuzzy Queries) برای مدیریت غلط‌های املایی
• 39. جستجو با Wildcard و Regexp: موارد استفاده و ملاحظات عملکرد
• 40. صفحه‌بندی نتایج (Pagination): from/size و search_after
• 41. مرتب‌سازی نتایج (Sorting) بر اساس امتیاز و فیلدهای دیگر
• 42. برجسته‌سازی (Highlighting) کلمات کلیدی در نتایج جستجو
• 43. مقدمه‌ای بر تجمعات (Aggregations) برای تحلیل داده
• 44. تجمعات سبدی (Bucket Aggregations): Terms, Histogram, Date Histogram
• 45. تجمعات متریک (Metric Aggregations): Sum, Avg, Min, Max, Cardinality
• 46. ساخت جستجوی چندوجهی (Faceted Search) با Aggregations
• 47. تجمعات تو در تو (Nested Aggregations) و تجمعات معکوس (Reverse Nested)
• 48. تجمعات پایپ‌لاین (Pipeline Aggregations) برای محاسبات روی نتایج
• 49. جستجوی جغرافیایی: نوع داده Geo-point و پرس‌وجوهای مکانی
• 50. پیشنهادات جستجو (Suggestions): پیاده‌سازی Autocomplete
• 51. استفاده از Completion Suggester برای تکمیل خودکار سریع
• 52. استفاده از N-grams برای جستجوی حین تایپ (Search-as-you-type)
• 53. نقش Elasticsearch در معماری میکروسرویس
• 54. الگوی معماری CQRS با استفاده از Elasticsearch
• 55. همگام‌سازی داده‌ها با معماری رویداد محور (Event-Driven Architecture)
• 56. استراتژی‌های همگام‌سازی داده از پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (CDC)
• 57. یکپارچه‌سازی Elasticsearch با PostgreSQL و MySQL
• 58. یکپارچه‌سازی Elasticsearch با MongoDB و دیگر پایگاه‌داده‌های NoSQL
• 59. طراحی یک API جستجوی کارآمد و مقیاس‌پذیر
• 60. معماری برای سیستم‌های چند مستاجری (Multi-tenancy)
• 61. معماری کلاستر: انواع نودها (Master, Data, Ingest, Coordinating)
• 62. مقیاس‌پذیری افقی: Sharding و تخصیص آن
• 63. برنامه‌ریزی ظرفیت (Capacity Planning): تخمین منابع سخت‌افزاری
• 64. درک وضعیت سلامت کلاستر (Green, Yellow, Red) و رفع مشکلات
• 65. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها (Query Performance Tuning)
• 66. بهینه‌سازی عملکرد ایندکس‌گذاری (Indexing Performance Tuning)
• 67. حافظه پنهان (Caching) در Elasticsearch و استراتژی‌های آن
• 68. مدیریت حافظه JVM Heap و تاثیر آن بر عملکرد
• 69. معماری داده‌های Hot/Warm/Cold/Frozen برای بهینه‌سازی هزینه
• 70. مدیریت چرخه عمر ایندکس (Index Lifecycle Management - ILM)
• 71. تکثیر بین کلاسترها (Cross-Cluster Replication - CCR)
• 72. جستجوی بین کلاسترها (Cross-Cluster Search - CCS)
• 73. مانیتورینگ کلاستر با ابزارهای Elastic Stack
• 74. امنیت در Elasticsearch: احراز هویت و مجوزدهی
• 75. امنیت در سطح فیلد و سند (Field and Document Level Security)
• 76. مقدمه‌ای بر جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 77. استفاده از بردارهای متراکم (Dense Vectors) برای جستجوی برداری
• 78. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با مدل‌های زبانی (ELSER, NLP Models)
• 79. یادگیری ماشین در Elasticsearch: تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 80. تحلیل گراف (Graph Analytics) با Elasticsearch
• 81. استفاده از Kibana برای مصورسازی و تحلیل داده‌ها
• 82. ساخت داشبوردهای تحلیلی و بصری با Kibana Lens
• 83. استراتژی‌های استقرار: On-Premise در مقابل Cloud (Elastic Cloud)
• 84. خودکارسازی استقرار با ابزارهایی مانند Ansible و Terraform
• 85. یکپارچه‌سازی و تحویل مداوم (CI/CD) برای نگاشت‌ها و پایپ‌لاین‌ها
• 86. پشتیبان‌گیری و بازیابی (Backup and Restore) با استفاده از Snapshot
• 87. فرآیند به‌روزرسانی نسخه Elasticsearch بدون قطعی (Zero-Downtime Upgrade)
• 88. مطالعه موردی ۱: معماری موتور جستجوی یک فروشگاه اینترنتی
• 89. مطالعه موردی ۲: معماری سیستم جستجوی لاگ و مانیتورینگ
• 90. اشتباهات رایج و ضدالگوها در طراحی معماری با Elasticsearch
• 91. روندها و آینده موتورهای جستجو و Elasticsearch
• 92. جمع‌بندی دوره و ارائه پروژه نهایی
• 93. مدیریت Indexها: ایجاد، حذف، تنظیمات و Mapping
• 94. تحلیل متن (Text Analysis): Tokenization, Stemming, Stop Words
• 95. Query DSL: جستجو با زبان Query Elasticsearch
• 96. Aggregations: محاسبه آمار و گزارش‌گیری از داده‌ها
• 97. Performance Tuning: بهینه‌سازی سرعت و مقیاس‌پذیری Elasticsearch
• 98. امنیت در Elasticsearch: احراز هویت، مجوزدهی و رمزنگاری
• 99. Logging و Monitoring: بررسی وضعیت و رفع مشکلات Elasticsearch
• 100. یکپارچه‌سازی Elasticsearch با برنامه‌های کاربردی: Java, Python, Node.js