ElasticSearch权威指南学习（文档）

什么是文档

1. 在Elasticsearch中，文档(document)这个术语有着特殊含义。它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）
2. 文档元数据

节点	说明
_index	文档存储的地方
_type	文档代表的对象的类
_id	文档的唯一标识

3. _index

   • 索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。

4. _type

   • 在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。每个对象都属于一个类(class)，这个类定义了属性或与对象关联的数据。user类的对象可能包含姓名、性别、年龄和Email地址。
   • 每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。
   • _type的名字可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号。

5. _id

   • id仅仅是一个字符串，它与_index和_type组合时，就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。
   • 当创建一个文档，你可以自定义_id，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。

索引一个文档

1. 使用自己的ID

PUT /{index}/{type}/{id}
{
  "field": "value",
  ...
}

2. 例如我们的索引叫做“website”，类型叫做“blog”，我们选择的ID是“123”

PUT /website/blog/123
{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "Just trying this out...",
  "date":  "2014/01/01"
}
响应
{
   "_index":    "website",
   "_type":     "blog",
   "_id":       "123",
   "_version":  1,
   "created":   true
}

3. 自增ID

POST /website/blog/
{
  "title": "My second blog entry",
  "text":  "Still trying this out...",
  "date":  "2014/01/01"
}
响应
{
   "_index":    "website",
   "_type":     "blog",
   "_id":       "wM0OSFhDQXGZAWDf0-drSA",
   "_version":  1,
   "created":   true
}

自动生成的ID有22个字符长

检索文档

1. GET /website/blog/123?pretty

{
  "_index" :   "website",
  "_type" :    "blog",
  "_id" :      "123",
  "_version" : 1,
  "found" :    true,
  "_source" :  {
      "title": "My first blog entry",
      "text":  "Just trying this out...",
      "date":  "2014/01/01"
  }
}

pretty
在任意的查询字符串中增加pretty参数，类似于上面的例子。会让Elasticsearch美化输出(pretty-print)JSON响应以便更加容易阅读

2. 检索文档的一部分 GET /website/blog/123?_source=title,text
   • _source字段现在只包含我们请求的字段

   {
     "_index" :   "website",
     "_type" :    "blog",
     "_id" :      "123",
     "_version" : 1,
     "exists" :   true,
     "_source" : {
         "title": "My first blog entry" ,
         "text":  "Just trying this out..."
     }
   }
   

3. 或者你只想得到_source字段而不要其他的元数据，你可以这样请求：

GET /website/blog/123/_source

{
   "title": "My first blog entry",
   "text":  "Just trying this out...",
   "date":  "2014/01/01"
}

检查文档是否存在

1. 只是检查文档是否存在——你对内容完全不感兴趣——使用HEAD方法来代替GET。HEAD请求不会返回响应体，只有HTTP头：

curl -i -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/123

Elasticsearch将会返回200 OK状态如果你的文档存在：

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Length: 0

如果不存在返回404 Not Found：

curl -i -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/124

更新整个文档

1. 文档在Elasticsearch中是不可变的——我们不能修改他们。如果需要更新已存在的文档，我们可以使用《索引文档》章节提到的index API 重建索引(reindex) 或者替换掉它

PUT /website/blog/123
{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "I am starting to get the hang of this...",
  "date":  "2014/01/02"
}

在响应中，我们可以看到Elasticsearch把_version增加了。

{
  "_index" :   "website",
  "_type" :    "blog",
  "_id" :      "123",
  "_version" : 2,
  "created":   false
}

created标识为false因为同索引、同类型下已经存在同ID的文档
2. 在内部，Elasticsearch已经标记旧文档为删除并添加了一个完整的新文档。旧版本文档不会立即消失，但你也不能去访问它。Elasticsearch会在你继续索引更多数据时清理被删除的文档。

创建一个新文档

POST /website/blog/
{ ... }

1. 如果想使用自定义的_id
   第一种方法使用op_type查询参数

PUT /website/blog/123?op_type=create
{ ... }

第二种方法是在URL后加/_create做为端点：

PUT /website/blog/123/_create
{ ... }

2. 请求成功响应状态码是201 Created
3. 如果包含相同的_index、_type和_id的文档已经存在，Elasticsearch将返回409 Conflict响应状态码

{
  "error" : "DocumentAlreadyExistsException[[website][4] [blog][123]:
             document already exists]",
  "status" : 409
}

删除文档

1. DELETE /website/blog/123

成功，返回200 OK状态码，注意_version数字已经增加了。
{
  "found" :    true,
  "_index" :   "website",
  "_type" :    "blog",
  "_id" :      "123",
  "_version" : 3
}
失败，得到一个404 Not Found状态码
{
  "found" :    false,
  "_index" :   "website",
  "_type" :    "blog",
  "_id" :      "123",
  "_version" : 4
}

处理冲突

1. 当使用index API更新文档的时候，我们读取原始文档，做修改，然后将整个文档(whole document)一次性重新索引。最近的索引请求会生效——Elasticsearch中只存储最后被索引的任何文档。如果其他人同时也修改了这个文档，他们的修改将会丢失。
2. 乐观并发控制
   • Elasticsearch使用_version保证所有修改都被正确排序。当一个旧版本出现在新版本之后，它会被简单的忽略。
   • 比如，创建一个新的博文，响应体告诉我们这是一个新建的文档，它的_version是1

   PUT /website/blog/1/_create
   {
     "title": "My first blog entry",
     "text":  "Just trying this out..."
   }
   

   • 当我们通过重新索引文档保存修改时，我们这样指定了version参数，我们只希望文档的_version是1时更新才生效

   PUT /website/blog/1?version=1
   {
     "title": "My first blog entry",
     "text":  "Starting to get the hang of this..."
   }
   

   • 成功

   {
     "_index":   "website",
     "_type":    "blog",
     "_id":      "1",
     "_version": 2 //成功版本+1
     "created":  false
   }
   

   • 失败

   {
     "error" : "VersionConflictEngineException[[website][2] [blog][1]:
                version conflict, current [2], provided [1]]",
     "status" : 409
   }
   

3. 使用外部版本控制系统
   • 外部版本号与之前说的内部版本号在处理的时候有些不同。它不再检查_version是否与请求中指定的一致，而是检查是否小于指定的版本。如果请求成功，外部版本号就会被存储到_version中。
   • 创建一个包含外部版本号5的新博客

   PUT /website/blog/2?version=5&version_type=external
   {
     "title": "My first external blog entry",
     "text":  "Starting to get the hang of this..."
   }
   响应
   {
     "_index":   "website",
     "_type":    "blog",
     "_id":      "2",
     "_version": 5,
     "created":  true
   }
   

文档局部更新

1. 文档是不可变的——它们不能被更改，只能被替换。update API必须遵循相同的规则。表面看来，我们似乎是局部更新了文档的位置，内部却是像我们之前说的一样简单的使用update API处理相同的检索-修改-重建索引流程，我们也减少了其他进程可能导致冲突的修改。
2. 为博客添加一个tags字段和一个views字段：

POST /website/blog/1/_update
{
   "doc" : {
      "tags" : [ "testing" ],
      "views": 0
   }
}

3. 使用脚本局部更新

   • Elasticsearch允许你使用脚本实现自己的逻辑。脚本支持非常多的API，例如搜索、排序、聚合和文档更新。脚本可以通过请求的一部分、检索特殊的.scripts索引或者从磁盘加载方式执行。
   • 默认的脚本语言是Groovy，一个快速且功能丰富的脚本语言，语法类似于Javascript。它在一个沙盒(sandbox)中运行，以防止恶意用户毁坏Elasticsearch或攻击服务器。
   • 例如，我们可以使用脚本增加博客的views数量：

   POST /website/blog/1/_update
   {
      "script" : "ctx._source.views+=1"
   }
   

4. 更新可能不存在的文档

   • 想象我们要在Elasticsearch中存储浏览量计数器。每当有用户访问页面，我们增加这个页面的浏览量。但如果这是个新页面，我们并不确定这个计数器存在与否。当我们试图更新一个不存在的文档，更新将失败。
     在这种情况下，我们可以使用upsert参数定义文档来使其不存在时被创建。

   POST /website/pageviews/1/_update
   {
      "script" : "ctx._source.views+=1",
      "upsert": {
          "views": 1
      }
   }
   

   第一次执行这个请求，upsert值被索引为一个新文档，初始化views字段为1.接下来文档已经存在，所以script被更新代替，增加views数量。

5. 更新和冲突

   • 对于多用户的局部更新，文档被修改了并不要紧。例如，两个进程都要增加页面浏览量，增加的顺序我们并不关心——如果冲突发生，我们唯一要做的仅仅是重新尝试更新既可。
   • 这些可以通过retry_on_conflict参数设置重试次数来自动完成，这样update操作将会在发生错误前重试——这个值默认为0。

   POST /website/pageviews/1/_update?retry_on_conflict=5 //在错误发生前重试更新5次
   {
      "script" : "ctx._source.views+=1",
      "upsert": {
          "views": 0
      }
   }
   

   • 这适用于像增加计数这种顺序无关的操作

检索多个文档

1. 像Elasticsearch一样，检索多个文档依旧非常快。合并多个请求可以避免每个请求单独的网络开销。如果你需要从Elasticsearch中检索多个文档，相对于一个一个的检索，更快的方式是在一个请求中使用multi-get或者mget API。

POST /_mget
{
   "docs" : [
      {
         "_index" : "website",
         "_type" :  "blog",
         "_id" :    2
      },
      {
         "_index" : "website",
         "_type" :  "pageviews",
         "_id" :    1,
         "_source": "views"
      }
   ]
}

响应体也包含一个docs数组，每个文档还包含一个响应，它们按照请求定义的顺序排列。每个这样的响应与单独使用get request响应体相同：

{
   "docs" : [
      {
         "_index" :   "website",
         "_id" :      "2",
         "_type" :    "blog",
         "found" :    true,
         "_source" : {
            "text" :  "This is a piece of cake...",
            "title" : "My first external blog entry"
         },
         "_version" : 10
      },
      {
         "_index" :   "website",
         "_id" :      "1",
         "_type" :    "pageviews",
         "found" :    true,
         "_version" : 2,
         "_source" : {
            "views" : 2
         }
      }
   ]
}

2. 如果你想检索的文档在同一个_index中（甚至在同一个_type中），你就可以在URL中定义一个默认的/_index或者/_index/_type。

POST /website/blog/_mget
{
   "docs" : [
      { "_id" : 2 },
      { "_type" : "pageviews", "_id" :   1 }
   ]
}

3. 如果所有文档具有相同_index和_type，你可以通过简单的ids数组来代替完整的docs数组

POST /website/blog/_mget
{
   "ids" : [ "2", "1" ]
}

我们请求的第二个文档并不存在。我们定义了类型为blog，但是ID为1的文档类型为pageviews。这个不存在的文档会在响应体中被告知。

{
  "docs" : [
    {
      "_index" :   "website",
      "_type" :    "blog",
      "_id" :      "2",
      "_version" : 10,
      "found" :    true,
      "_source" : {
        "title":   "My first external blog entry",
        "text":    "This is a piece of cake..."
      }
    },
    {
      "_index" :   "website",
      "_type" :    "blog",
      "_id" :      "1",
      "found" :    false //没被找到
    }
  ]
}

事实上第二个文档不存在并不影响第一个文档的检索。每个文档的检索和报告都是独立的

更新时的批量操作

1. 就像mget允许我们一次性检索多个文档一样，bulk API允许我们使用单一请求来实现多个文档的create、index、update或delete。这对索引类似于日志活动这样的数据流非常有用，它们可以以成百上千的数据为一个批次按序进行索引。
2. bulk请求体如下

{ action: { metadata }}

{ request body        }

{ action: { metadata }}

{ request body        }

...

这种格式类似于用" "符号连接起来的一行一行的JSON文档流(stream)。两个重要的点需要注意：

- 每行必须以"
"符号结尾，包括最后一行。这些都是作为每行有效的分离而做的标记。
- 每一行的数据不能包含未被转义的换行符，它们会干扰分析——这意味着JSON不能被美化打印。

action/metadata这一行定义了文档行为(what action)发生在哪个文档(which document)之上。
行为(action)必须是以下几种：

行为	解释
create	当文档不存在时创建之
index	创建新文档或替换已有文档
update	局部更新文档
delete	删除一个文档

3. 例如删除请求看起来像这样：

{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}

4. bulk请求表单是这样的

POST /_bulk
{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }} 
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title":    "My first blog post" }
{ "index":  { "_index": "website", "_type": "blog" }}
{ "title":    "My second blog post" }
{ "update": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"title" : "My updated blog post"} }

• 注意delete行为(action)没有请求体，它紧接着另一个行为(action)
• 记得最后一个换行符

5. Elasticsearch响应包含一个items数组，它罗列了每一个请求的结果，结果的顺序与我们请求的顺序相同：

{
   "took": 4,
   "errors": false, <1>
   "items": [
      {  "delete": {
            "_index":   "website",
            "_type":    "blog",
            "_id":      "123",
            "_version": 2,
            "status":   200,
            "found":    true
      }},
      {  "create": {
            "_index":   "website",
            "_type":    "blog",
            "_id":      "123",
            "_version": 3,
            "status":   201
      }},
      {  "create": {
            "_index":   "website",
            "_type":    "blog",
            "_id":      "EiwfApScQiiy7TIKFxRCTw",
            "_version": 1,
            "status":   201
      }},
      {  "update": {
            "_index":   "website",
            "_type":    "blog",
            "_id":      "123",
            "_version": 4,
            "status":   200
      }}
   ]
}}

每个子请求都被独立的执行，所以一个子请求的错误并不影响其它请求。如果任何一个请求失败，顶层的error标记将被设置为true，然后错误的细节将在相应的请求中被报告

6. 演示错误情况

POST /_bulk
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title":    "Cannot create - it already exists" }
{ "index":  { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title":    "But we can update it" }

响应中我们将看到create文档123失败了，因为文档已经存在，但是后来的在123上执行的index请求成功了：

{
   "took": 3,
   "errors": true, //错误标识
   "items": [
      {  "create": {
            "_index":   "website",
            "_type":    "blog",
            "_id":      "123",
            "status":   409,//错误状态
            "error":    "DocumentAlreadyExistsException //错误信息
                        [[website][4] [blog][123]:
                        document already exists]"
      }},
      {  "index": {
            "_index":   "website",
            "_type":    "blog",
            "_id":      "123",
            "_version": 5,
            "status":   200 //正确状态
      }}
   ]
}

7. 多大才算太大？
   • 整个批量请求需要被加载到接受我们请求节点的内存里，所以请求越大，给其它请求可用的内存就越小。有一个最佳的bulk请求大小。超过这个大小，性能不再提升而且可能降低
   • 最佳大小，当然并不是一个固定的数字。它完全取决于你的硬件、你文档的大小和复杂度以及索引和搜索的负载
   • 试着批量索引标准的文档，随着大小的增长，当性能开始降低，说明你每个批次的大小太大了。开始的数量可以在1000~5000个文档之间，如果你的文档非常大，可以使用较小的批次。
   • 通常着眼于你请求批次的物理大小是非常有用的。一千个1kB的文档和一千个1MB的文档大不相同。一个好的批次最好保持在5-15MB大小间。