文章目录
- 一、基本检索
-
- [1、cat API](#1、cat API)
- 2、索引文档初探
- 二、文档操作
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- 1、示例数据
- 2、添加(索引)文档
- 3、修改文档
-
- [(1)PUT 全量更新](#(1)PUT 全量更新)
- (2)使用_update部分更新
- [(3)使用 _update_by_query 更新文档](#(3)使用 _update_by_query 更新文档)
- (4)并发场景下修改文档
- 4、查询文档
-
- (1)根据id查询
- [(2)条件查询 - 请求url方式](#(2)条件查询 - 请求url方式)
- [(3)条件查询 - 请求体方式(复杂查询)](#(3)条件查询 - 请求体方式(复杂查询))
- 5、删除文档
- 6、文档批量操作
一、基本检索
1、cat API
bash
/_cat/allocation #查看单节点的shard分配整体情况
/_cat/shards #查看各shard的详细情况
/_cat/shards/{index} #查看指定分片的详细情况
/_cat/master #查看master节点信息
/_cat/nodes #查看所有节点信息
/_cat/indices #查看集群中所有index的详细信息
/_cat/indices/{index} #查看集群中指定index的详细信息
/_cat/segments #查看各index的segment详细信息,包括segment名, 所属shard, 内存(磁盘)占用大小, 是否刷盘
/_cat/segments/{index}#查看指定index的segment详细信息
/_cat/count #查看当前集群的doc数量
/_cat/count/{index} #查看指定索引的doc数量
/_cat/recovery #查看集群内每个shard的recovery过程.调整replica。
/_cat/recovery/{index}#查看指定索引shard的recovery过程
/_cat/health #查看集群当前状态:红、黄、绿
/_cat/pending_tasks #查看当前集群的pending task
/_cat/aliases #查看集群中所有alias信息,路由配置等
/_cat/aliases/{alias} #查看指定索引的alias信息
/_cat/thread_pool #查看集群各节点内部不同类型的threadpool的统计信息,
/_cat/plugins #查看集群各个节点上的plugin信息
/_cat/fielddata #查看当前集群各个节点的fielddata内存使用情况
/_cat/fielddata/{fields} #查看指定field的内存使用情况,里面传field属性对应的值
/_cat/nodeattrs #查看单节点的自定义属性
/_cat/repositories #输出集群中注册快照存储库
/_cat/templates #输出当前正在存在的模板信息

2、索引文档初探
在7.0之前,一个 Index可以设置多个Types
目前Type已经被Deprecated,7.0开始,一个索引只能创建一个Type - "_doc"
传统关系型数据库和Elasticsearch的区别:
Elasticsearch- Schemaless /相关性/高性能全文检索
RDMS ---事务性/ Join

索引(Index)
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,可以有一个客户数据的索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。
一个索引由一个名字来标识(必须全部是小写字母的),并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候,都要使用到这个名字。

文档(Document)
Elasticsearch是面向文档的,文档是所有可搜索数据的最小单位。
日志文件中的日志项
一本电影的具体信息/一张唱片的详细信息
MP3播放器里的一首歌/一篇PDF文档中的具体内容
文档会被序列化成JSON格式,保存在Elasticsearch中
JSON对象由字段组成
每个字段都有对应的字段类型(字符串/数值/布尔/日期/二进制/范围类型)
每个文档都有一个Unique ID
可以自己指定ID或者通过Elasticsearch自动生成
一篇文档包含了一系列字段,类似数据库表中的一条记录
JSON文档,格式灵活,不需要预先定义格式
字段的类型可以指定或者通过Elasticsearch自动推算
支持数组/支持嵌套

元数据,用于标注文档的相关信息:
_index:文档所属的索引名
_type:文档所属的类型名
_id:文档唯---ld
_source: 文档的原始Json数据
_version: 文档的版本号,修改删除操作_version都会自增1
_seq_no: 和_version一样,一旦数据发生更改,数据也一直是累计的。Shard级别严格递增,保证后写入的Doc的_seq_no大于先写入的Doc的_seq_no。
_primary_term: _primary_term主要是用来恢复数据时处理当多个文档的_seq_no一样时的冲突,避免Primary Shard上的写入被覆盖。每当Primary Shard发生重新分配时,比如重启,Primary选举等,_primary_term会递增1。
二、文档操作
1、示例数据
bash
# 索引 我们这里用standard ,没装ik
PUT /es_db
{
"settings" : {
"index" : {
"analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
}
}
}
PUT /es_db/_doc/1
{
"name": "张三",
"sex": 1,
"age": 25,
"address": "广州天河公园",
"remark": "java developer"
}
PUT /es_db/_doc/2
{
"name": "李四",
"sex": 1,
"age": 28,
"address": "广州荔湾大厦",
"remark": "java assistant"
}
PUT /es_db/_doc/3
{
"name": "王五",
"sex": 0,
"age": 26,
"address": "广州白云山公园",
"remark": "php developer"
}
PUT /es_db/_doc/4
{
"name": "赵六",
"sex": 0,
"age": 22,
"address": "长沙橘子洲",
"remark": "python assistant"
}
PUT /es_db/_doc/5
{
"name": "张龙",
"sex": 0,
"age": 19,
"address": "长沙麓谷企业广场",
"remark": "java architect assistant"
}
PUT /es_db/_doc/6
{
"name": "赵虎",
"sex": 1,
"age": 32,
"address": "长沙麓谷兴工国际产业园",
"remark": "java architect"
}
2、添加(索引)文档
注意:post没有幂等性,put有幂等性。
格式: [PUT | POST] /索引名称/[_doc | _create ]/id
bash
# 创建文档,指定id
# 如果id不存在,创建新的文档,否则先删除现有文档,再创建新的文档,版本会增加
PUT /es_db/_doc/1
{
"name": "张三",
"sex": 1,
"age": 25,
"address": "广州天河公园",
"remark": "java developer"
}
#创建文档,ES生成id
POST /es_db/_doc
{
"name": "张三",
"sex": 1,
"age": 25,
"address": "广州天河公园",
"remark": "java developer"
}

注意:POST和PUT都能起到创建/更新的作用,PUT需要对一个具体的资源进行操作也就是要确定id才能进行更新/创建,而POST是可以针对整个资源集合进行操作的,如果不写id就由ES生成一个唯一id进行创建新文档,如果填了id那就针对这个id的文档进行创建/更新

Create -如果ID已经存在,会失败

3、修改文档
(1)PUT 全量更新
PUT 全量更新,整个json都会替换,格式: [PUT | POST] /索引名称/_doc/id
如果文档存在,现有文档会被删除,新的文档会被索引
bash
# 全量更新,替换整个json
PUT /es_db/_doc/1
{
"name": "张三",
"sex": 1,
"age": 25
}
#查询文档
GET /es_db/_doc/1

(2)使用_update部分更新
使用_update部分更新,格式: POST /索引名称/_update/id
update不会删除原来的文档,而是实现真正的数据更新
bash
# 部分更新:在原有文档上更新
# Update -文档必须已经存在,更新只会对相应字段做增量修改
POST /es_db/_update/1
{
"doc": {
"age": 28
}
}
#查询文档
GET /es_db/_doc/1

(3)使用 _update_by_query 更新文档
bash
POST /es_db/_update_by_query
{
"query": {
"match": {
"_id": 1
}
},
"script": {
"source": "ctx._source.age = 30"
}
}

(4)并发场景下修改文档
_seq_no和_primary_term是对_version的优化,7.X版本的ES默认使用这种方式控制版本,所以当在高并发环境下使用乐观锁机制修改文档时,要带上当前文档的_seq_no和_primary_term进行更新:
bash
POST /es_db/_doc/2?if_seq_no=21&if_primary_term=6
{
"name": "李四xxx"
}
如果版本号不对,会抛出版本冲突异常,如下图:

4、查询文档
(1)根据id查询
根据id查询文档,格式: GET /索引名称/_doc/id
bash
GET /es_db/_doc/1
(2)条件查询 - 请求url方式
条件查询 _search,格式: /索引名称/_doc/_search
bash
# 查询前10条文档
GET /es_db/_doc/_search
ES Search API提供了两种条件查询搜索方式:
REST风格的请求URI,直接将参数带过去
封装到request body中,这种方式可以定义更加易读的JSON格式
bash
#通过URI搜索,使用"q"指定查询字符串,"query string syntax" KV键值对
#条件查询, 如要查询age等于28岁的 _search?q=*:***
GET /es_db/_doc/_search?q=age:28
#范围查询, 如要查询age在25至26岁之间的 _search?q=***[** TO **] 注意: TO 必须为大写
GET /es_db/_doc/_search?q=age[25 TO 26]
#查询年龄小于等于28岁的 :<=
GET /es_db/_doc/_search?q=age:<=28
#查询年龄大于28前的 :>
GET /es_db/_doc/_search?q=age:>28
#分页查询 from=*&size=*
GET /es_db/_doc/_search?q=age[25 TO 26]&from=0&size=1
#对查询结果只输出某些字段 _source=字段,字段
GET /es_db/_doc/_search?_source=name,age
#对查询结果排序 sort=字段:desc/asc
GET /es_db/_doc/_search?sort=age:desc
(3)条件查询 - 请求体方式(复杂查询)
通过请求体的搜索方式(此处就不详细介绍,各种复杂查询)
bash
GET /es_db/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "广州白云"
}
}
}
5、删除文档
格式: DELETE /索引名称/_doc/id
bash
DELETE /es_db/_doc/1
6、文档批量操作
批量操作可以减少网络连接所产生的开销,提升性能
支持在一次API调用中,对不同的索引进行操作
可以在URI中指定Index,也可以在请求的Payload中进行
操作中单条操作失败,并不会影响其他操作
返回结果包括了每一条操作执行的结果
(1)批量写入
批量对文档进行写操作是通过_bulk的API来实现的
请求方式:POST
请求地址:_bulk
请求参数:通过_bulk操作文档,一般至少有两行参数(或偶数行参数)
第一行参数为指定操作的类型及操作的对象(index,type和id)
第二行参数才是操作的数据
参数类似于:
bash
{"actionName":{"_index":"indexName", "_type":"typeName","_id":"id"}}
{"field1":"value1", "field2":"value2"}
actionName:表示操作类型,主要有create,index,delete和update
bash
# 批量创建文档create
POST _bulk
{"create":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":3}}
{"id":3,"title":"张三","content":"张三666","tags":["java", "面向对象"],"create_time":1554015482530}
{"create":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":4}}
{"id":4,"title":"李四","content":"李四NB","tags":["java", "面向对象"],"create_time":1554015482530}
# 普通创建或全量替换index
# 如果原文档不存在,则是创建
# 如果原文档存在,则是替换(全量修改原文档)
POST _bulk
{"index":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":3}}
{"id":3,"title":"王五","content":"王五老师666","tags":["java", "面向对象"],"create_time":1554015482530}
{"index":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":4}}
{"id":4,"title":"诸葛","content":"诸葛NB","tags":["java", "面向对象"],"create_time":1554015482530}
# 批量删除delete
POST _bulk
{"delete":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":3}}
{"delete":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":4}}
# 批量修改update
POST _bulk
{"update":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":3}}
{"doc":{"title":"ES大法必修内功"}}
{"update":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":4}}
{"doc":{"create_time":1554018421008}}
# 组合应用
POST _bulk
{"create":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":3}}
{"id":3,"title":"cxf老师","content":"cxf老师666","tags":["java", "面向对象"],"create_time":1554015482530}
{"delete":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":3}}
{"update":{"_index":"article", "_type":"_doc", "_id":4}}
{"doc":{"create_time":1554018421008}}
bulk API 以此按顺序执行所有的 action(动作)。如果一个单个的动作因任何原因而失败, 它将继续处理它后面剩余的动作。当 bulk API 返回时,它将提供每个动作的状态(与发送 的顺序相同),所以您可以检查是否一个指定的动作是不是失败了。
(2)批量读取
es的批量查询可以使用mget和msearch两种。其中mget是需要我们知道它的id,可以指定不同的index,也可以指定返回值source。msearch可以通过字段查询来进行一个批量的查找。
_mget:
bash
#可以通过ID批量获取不同index和type的数据
GET _mget
{
"docs": [
{
"_index": "es_db",
"_id": 1
},
{
"_index": "article",
"_id": 4
}
]
}
#可以通过ID批量获取es_db的数据
GET /es_db/_mget
{
"docs": [
{
"_id": 1
},
{
"_id": 4
}
]
}
#简化后
GET /es_db/_mget
{
"ids":["1","2"]
}

_msearch:
在_msearch中,请求格式和bulk类似。查询一条数据需要两个对象,第一个设置index和type,第二个设置查询语句。查询语句和search相同。如果只是查询一个index,我们可以在url中带上index,这样,如果查该index可以直接用空对象表示。
bash
GET /es_db/_msearch
{}
{"query" : {"match_all" : {}}, "from" : 0, "size" : 2}
{"index" : "article"}
{"query" : {"match_all" : {}}}
