Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, verschachtelte Abfragen anzuwenden, Eltern-Kind-Mappings zu implementieren und Joins im relationalen Stil in Elasticsearch für fortgeschrittene Datenmodellierung auszuführen. Sie erlangen die Fähigkeit, ereignisgesteuerte Daten zu indizieren, innere Treffer für detaillierte Übereinstimmungen zu verwenden und die Abfrageleistung mit globalen Ordinalen zu optimieren. Dieser Kurs wurde entwickelt, um die Brücke zwischen traditionellen relationalen Datenbanken und dem dokumentenorientierten Modell von Elasticsearch zu schlagen. In praktischen Workshops und strukturierten Lektionen lernen die Teilnehmer anwendungsseitige Joins, verschachtelte Abfragen und bewährte Indizierungsverfahren kennen. Der Kurs geht dann in die Modellierung komplexer Eins-zu-Viel-Beziehungen unter Verwendung von Eltern-Kind-Abfragen über, mit praktischen Übungen für has_child- und has_parent-Funktionalitäten. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist die schrittweise Anpassung relationaler Konzepte an die Möglichkeiten von Elasticsearch, um sicherzustellen, dass Sie nicht nur die Theorie verstehen, sondern auch reale Anwendungen üben. Egal, ob Sie Data Engineer, Entwickler oder Suchspezialist sind, dieser Kurs vermittelt Ihnen die wesentlichen Strategien, um große Datensätze in Elasticsearch effizient zu analysieren, zu strukturieren und abzufragen.

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Elasticsearch Joins & Eltern-Kind-Abfragen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Elastic Stack Mastery mit Elasticsearch und AWS

Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Anwendung geschachtelter und übergeordneter Abfragen für die Datenmodellierung.
Optimierung der Elasticsearch-Joins und der Abfrageleistung.
Implementierung relationaler Datenstrukturen mit Hilfe von Mappings.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Überwachung von Ereignissen
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Daten-Mapping
- Kategorie: NoSQL
- Kategorie: Datenmodellierung
- Kategorie: Datenüberprüfung
- Kategorie: Relationale Datenbanken
- Kategorie: Skalierbarkeit
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: Leistungsoptimierung
Wichtige Details

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Oktober 2025
9 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module
Dieses Modul führt die Lernenden in die relationalen Aspekte von Elasticsearch ein und konzentriert sich darauf, wie Abfragen relationale Joins innerhalb von JSON-Strukturen simulieren können. Es behandelt anwendungsseitige Joins, verschachtelte Abfragen, Mapping-Validierungen und praktische Workshops, um eine genaue und effiziente Ausführung von Abfragen zu gewährleisten. Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden verstehen, wie man komplexe Dokumentbeziehungen strukturiert und abfragt.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Aufgaben
In diesem Modul wird untersucht, wie ereignisbasierte Daten in Elasticsearch indiziert und analysiert werden. Die Lernenden arbeiten mit Anmelde- und Zahlungsereignissen, Post-Event-Indizierung und der Verwendung von inneren Treffern für detaillierte Abfrageergebnisse. Das Modul stellt auch Eltern-Kind-Zuordnungen und globale Ordnungszahlen vor, um Eins-zu-Viel-Beziehungen effizient zu modellieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Aufgaben
Dieses Modul bietet praktische Übungen zu fortgeschrittenen Eltern-Kind-Abfragen. Die Teilnehmer beherrschen die Abfragen has_child und has_parent, verfeinern Abfragen mit Constraints und sortieren Elterndokumente anhand von Kindwerten. Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis von Leistungsüberlegungen und der effektiven Verknüpfung von Eltern- und Kinddaten für skalierbare Abfragen.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Aufgaben
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