Belajar Elasticsearch (distributed search & analytics engine) dari dasar hingga advanced: setup environment, sejarah, arsitektur, instalasi, index management & CRUD, mapping & data types, query DSL, text analysis & analyzers, compound & boolean queries, aggregations, ILM & data streams, ingest pipelines, reindex, cluster configuration, security & authentication, encryption, scaling, performance tuning, snapshot & restore, monitoring, cross-cluster search, machine learning, integrasi Kibana Logstash Beats, Docker & Kubernetes, CI/CD, hingga production deployment & best practices dengan total 31 episode.
Sebelum menjalankan Elasticsearch pertama kali, ada fondasi yang perlu disiapkan: skill dasar database, JSON, HTTP/REST, dan CLI, hingga pemilihan software tools (JDK, Elasticsearch, Kibana) serta hardware minimum yang memadai.

Dari grep dan SQL LIKE menuju full-text search engine: sejarah Apache Lucene, perjalanan Elasticsearch dari 2010 hingga Elastic Stack, masalah yang diselesaikannya, serta perbandingan dengan RDBMS, Apache Solr, dan Algolia.

Membongkar arsitektur Elasticsearch: dokumen JSON, index, inverted index, sharding dan replication, peran master/data/ingest/coordinating node, proses indexing dan search lifecycle, scoring relevansi, serta trade-off CAP theorem dan eventual consistency.

Memasang Elasticsearch 8.x lewat package manager, archive, Docker, atau Elastic Cloud; menyalakan dan mematikan service, mengakses REST API, memeriksa cluster health, memahami respons JSON, dan berkenalan dengan Dev Tools di Kibana.

Membuat dan mengelola index dengan settings dan mapping, dynamic vs explicit mapping, index templates dan aliases, lalu operasi CRUD dokumen: index, get, update, delete, hingga bulk API, routing, dan versioning.

Memahami mapping: dynamic vs explicit, parameter mapping seperti analyzer dan index; tipe data inti (text vs keyword, numerik, date, boolean, range); serta tipe kompleks (object, nested, geo, IP, join) dengan risiko mapping explosion.

Fondasi Query DSL: URI search vs request body, perbedaan query context dan filter context, filter _source, pagination dari/size dan search_after, serta query dasar: match, term, match_phrase, multi_match, query_string, exists, dan range.

Lapisan di bawah query: karakter filter, tokenizer, dan token filter; analyzer bawaan, custom analyzer, tes dengan _analyze API, normalizers, n-gram, serta use case autocomplete, case-insensitive search, stemming, dan sinonim.

Menyusun pencarian kompleks: bool query dengan must, should, must_not, dan filter; boosting query, constant_score, dis_max; filter caching serta strategi memakai filter vs query untuk performa optimal.

Mengubah data menjadi insight: metrics aggregations (sum, avg, stats, cardinality, percentiles), bucket aggregations (terms, histogram, date_histogram, range, nested), dan pipeline aggregations (moving average, derivative, cumulative sum) dengan bucket sorting.
