ElasticSearch核心概念和文档的CRUD

• 2019 年 10 月 6 日
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• 1. 基本概念
  • 1.1 Node 与 Cluster
  • 1.2 Index
  • 1.3 Document
  • 1.4 Type(将在ES6.0移除)
• 2. 数据的增删改查
  • 2.1 添加数据
  • 2.2 查询数据
  • 2.3 更新数据
  • 2.4 删除数据

本文所有命令均在 Kibana 的 dev tools 上进行

1. 基本概念

1.1 Node 与 Cluster

Elastic 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个 Elastic 实例。单个 Elastic 实例称为一个节点（node）。一组节点构成一个集群（cluster）。

1.2 Index

Elastic 会索引所有字段，经过处理后写入一个反向索引（Inverted Index）。查找数据的时候，直接查找该索引。所以，Elastic 数据管理的顶层单位就叫做 Index（索引）。它是单个数据库的同义词。每个 Index （即数据库）的名字必须是小写。

事实上，我们的数据被存储在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。

可以使用如下命令，查询本节点下的所有索引

#查询所有索引  GET _cat/indices?v

可以得到以下结果

health status index     uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size  green  open   idx5      Tzjr1CmGRlCOjZUyQ0QUhA   3   0          2            0      8.5kb          8.5kb  yellow open   idx4      z7zw83L9Tjyc1Fx7jb6l0A   1   1          3            1     11.8kb         11.8kb  green  open   idx2      7SSk77DkTN-VpUuXehgaDQ   3   0          7            2     27.2kb         27.2kb  yellow open   idx1      1bqxLckjSk-BZtERVNhPZQ   1   1          0            0       283b           283b  green  open   idx3      qc32ybYBT869QIPaYmcWGQ   3   0          0            0       849b           849b

你可能还注意到客户索引标记了黄色运行状况。黄色表示某些副本尚未分配。 此索引发生这种情况的原因是因为默认情况下Elasticsearch为此索引创建了一个副本。 由于我们目前只有一个节点在运行，因此在另一个节点加入集群的稍后时间点之前，尚无法分配一个副本（用于高可用性）。 将该副本分配到第二个节点后，此索引的运行状况将变为绿色。

创建索引(使用默认的设置)

PUT idx1/

创建索引同时指定节点的复制和分片数量

PUT idx2/  {    "settings": {      "index": {          "number_of_shards" : "3",          "number_of_replicas" : "0"      }    }  }

查询索引的基本信息

GET idx2/

获取所有索引的设置

GET _all/_settings

删除索引

DELETE idx3/

1.3 Document

Index 里面单条的记录称为 Document（文档）。许多条 Document 构成了一个 Index。

Document 使用 JSON 格式表示，下面是一个例子。

{    "_index" : "idx2",    "_type" : "_doc",    "_id" : "1",    "_version" : 5,    "_seq_no" : 5,    "_primary_term" : 1,    "found" : true,    "_source" : {      "name" : "BiologyBook2.0",      "price" : 100.0    }  }

同一个 Index 里面的 Document，不要求有相同的结构（scheme），但是最好保持相同，这样有利于提高搜索效率。但是在 es6.0 后续版本中废除了 type，推荐所有的 Document 均默认使用 _doc 类型。

1.4 Type(将在ES6.0移除)

Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。

2. 数据的增删改查

2.1 添加数据

在 es7.x 之后取消了 type，均使用_doc同一文档类型，想必之后版本连_doc也会被取消。

向指定的 /Index/Type 发送 PUT 请求，就可以在 Index 里面新增一条记录。比如，向/idx1/_doc发送请求，就可以新增一条人员记录。

POST /idx4/_doc/  {    "name" : "anqi1.0",    "age" : 20  }

我们会得到如下 json 结果，其中_id为该记录id，如果没指定的话 es 会帮我生成这种随机id，result为我们执行的操作，_index为所属索引

{    "_index" : "idx4",    "_type" : "_doc",    "_id" : "0u8pvGsB-aEEelT0MVgW",    "_version" : 1,    "result" : "created",    "_shards" : {      "total" : 2,      "successful" : 1,      "failed" : 0    },    "_seq_no" : 1,    "_primary_term" : 1  }

我们也可以指定生成的id，这样的话得到的_id就为我们指定的数字1

POST /idx4/_doc/1  {    "name" : "anqi1.0",    "age" : 20  }

我们如果对不存在的文档执行更新操作，则会新增一条数据，

PUT /idx4/_doc/2  {    "age" : 33  }

得到如下结果，当然我们不提倡统一索引下存放结构不一样的数据。（因为只有一个 age 属性）

{    "_index" : "idx4",    "_type" : "_doc",    "_id" : "2",    "_version" : 1,    "result" : "created",    "_shards" : {      "total" : 2,      "successful" : 1,      "failed" : 0    },    "_seq_no" : 3,    "_primary_term" : 1  }

2.2 查询数据

根据id获取文档

GET /idx5/_doc/1

使用如下命令查询 idx5 索引下所有数据

GET /idx5/_search

得到如下结果， _source即为插入的数据

{    "took" : 353,    "timed_out" : false,    "_shards" : {      "total" : 3,      "successful" : 3,      "skipped" : 0,      "failed" : 0    },    "hits" : {      "total" : {"value" : 2,"relation" : "eq"},      "max_score" : 1.0,      "hits" : [        {          "_index" : "idx5",          "_type" : "_doc",          "_id" : "2",          "_score" : 1.0,          "_source" : {            "city" : "Yuanping",            "email" : "[email protected]"          }        },        {          "_index" : "idx5",          "_type" : "_doc",          "_id" : "1",          "_score" : 1.0,          "_source" : {            "city" : "Xinzhou",            "email" : "[email protected]"          }        }      ]    }  }

上面代码中，返回结果的 took字段表示该操作的耗时（单位为毫秒），timed_out字段表示是否超时，hits字段表示命中的记录，里面子字段的含义如下。

• total：返回记录数，本例是2条。
• max_score：最高的匹配程度，本例是1.0。
• hits：返回的记录组成的数组。

返回的记录中，每条记录都有一个_score字段，表示匹配的程序，默认是按照这个字段降序排列。

2.3 更新数据

更新数据就是发送 PUT请求，我们这里将id为1的数据中age属性更新为 22

PUT /idx4/_doc/1  {    "age" : 22  }

更新后我们得到了以下结果

{    "_index" : "idx4",    "_type" : "_doc",    "_id" : "1",    "_version" : 2,    "result" : "updated",    "_shards" : {      "total" : 2,      "successful" : 1,      "failed" : 0    },    "_seq_no" : 2,    "_primary_term" : 1  }

可以看到，记录的 Id 没变，但是版本（version）从1变成2，操作类型（result）从created变成updated，因为这次不是新建记录

Elasticsearch是一个分布式系统。当documents被创建、更新或者删除，其新版本会被复制到集群的其它节点。Elasticsearch既是异步的(asynchronous )也是同步的(concurrent)，其含义是复制请求都是并行发送的，但是到达目的地的顺序是无序的。Elasticsearch系统需要一种方法使得老版本的文档永远都无法覆盖新的版本。 每当文档被改变的时候，文档中的_version将会被增加（+1）。Elasticsearch使用_version确保所有的修改都会按照正确的顺序执行。如果文档旧的版本在新的版本之后到达，它会被简单的忽略。

2.4 删除数据

删除数据就是发送 DELETE 请求

DELETE /idx4/_doc/1