一、 新增Document
在索引中增加文档。在index中增加document。
ES有自动识别机制。如果增加的document对应的index不存在。自动创建，如果index存在，type不存在自动创建。如果index和type都存在，则使用现有的。
1.1 PUT语法
此操作为手工指定id的Document新增方式。
PUT /index_name/type_name/id{field_name:field_value}
如：
PUT /test_index/my_type/1
{
"name":"test_doc_01",
"remark":"first test elastic search",
"order_no":1
}
PUT /test_index/my_type/2
{
"name":"test_doc_02",
"remark":"second test elastic search",
"order_no":2
}
PUT /test_index/my_type/3
{
"name":"test_doc_03",
"remark":"third test elastic search",
"order_no":3
}
结果：
{
"_index": "test_index", 新增的document在什么index中，
"_type": "my_type", 新增的document在index中的哪一个type中。
"_id": "1", 指定的id是多少
"_version": 1, document的版本是多少，版本从1开始递增，每次写操作都会+1
"result": "created", 本次操作的结果，created创建，updated修改，deleted删除
"_shards": { 分片信息
"total": 2, 分片数量只提示primary shard
"successful": 1, 数据document一定只存放在index中的某一个primary shard中
"failed": 0
},
"_seq_no": 0, 执行的序列号
"_primary_term": 1 词条比对。
}
1.2 POST语法
此操作为ES自动生成id的新增Document方式。
语法：POST /index_name/type_name{fieldname:fieldvalue}
如：
POST /test_index/my_type
{
"name":"test_doc_04",
"remark":"forth test elastic search",
"order_no":4
}
注意：在ES中，一个index中的所有type类型的Document是存储在一起的，如果index中的不同的type之间的field差别太大，也会影响到磁盘的存储结构和存储空间的占用。如：test_index中有test_type1和test_type2两个不同的类型，type1中的document结构为：{"_id":"1","f1":"v1","f2":"v2"}，type2中的document结构为：{"_id":"2","f3":"v3","f4":"v4"}，那么ES在存储的时候，统一的存储方式是{"_id":"1","f1":"v1","f2":"v2","f3":"","f4":""}, {"_id":"2","f1":"","f2":"","f3":"v3","f4","v4"}、建议，每个index中存储的document结构不要有太大的差别。尽量控制在总计字段数据的10%以内。
二、 查询Document
2.1 GET查询
GET /index_name/type_name/id
如：
GET /test_index/my_type/1
结果：
{
"_index": "test_index",
"_type": "my_type",
"_id": "1",
"_version": 1,
"found": true,
"_source": { 找到的document数据内容。
"name": "test_doc_01",
"remark": "first test elastic search",
"order_no":1
}
}
2.2 GET _mget批量查询
批量查询可以提高查询效率。推荐使用（相对于单数据查询来说）。
语法：
GET /_mget
{
"docs" : [
{
"_index" : "value",
"_type" : "value",
"_id" : "value"
},{}, {}
]
}
GET /index_name/_mget
{
"docs" : [
{
"_type" : "value",
"_id" : "value"
}, {}, {}
]
}
GET /index_name/type_name/_mget
{
"docs" : [
{
"_id" : "value1"
},
{
"_id" : "value2"
}
]
}
三、 修改Document
3.1 替换Document（全量替换）
和新增的PUT语法是一致。
PUT /index_name/type_name/id{field_name:new_field_value}
要求新数据的字段信息和原数据的字段信息一致。也就是必须包括Document中的所有field才行。本操作相当于覆盖操作。全量替换的过程中，ES不会真的修改Document中的数据，而是标记ES中原有的Document为deleted状态，再创建一个新的Document来存储数据，当ES中的数据量过大时，ES后台回收deleted状态的Document（现阶段理解，后续课程中会详细说明）。
如：
PUT /test_index/my_type/1
{
"name":"new_test_doc_01",
"remark":"first test elastic search",
"order_no":1
}
结果：
{
"_index": "test_index",
"_type": "my_type",
"_id": "1",
"_version": 2,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 1,
"_primary_term": 1
}
3.2 PUT语法强制新增
如果使用PUT语法对同一个Document执行多次操作。是一种全量替换操作。如果需要ES辅助检查PUT的Document是否已存在，可以使用强制新增语法。使用强制新增语法时，如果Document的id在ES中已存在，则会报错。（version conflict, document already exists）
语法：
PUT /index_name/type_name/id/_create
或
PUT /index_name/type_name/id?op_type=create。
如：
PUT /test_index/my_type/1/_create
{
"name":"new_test_doc_01",
"remark":"first test elastic search",
"order_no":1
}
3.3 更新Document（partial update）
POST /index_name/type_name/id{field_name:field_value_for_update}
只更新某Document中的部分字段。这种更新方式也是标记原有数据为deleted状态，创建一个新的Document数据，将新的字段和未更新的原有字段组成这个新的Document，并创建。对比全量替换而言，只是操作上的方便，在底层执行上几乎没有区别。
如：
POST /test_index/my_type/1/_update
{
"doc":{
"name":" test_doc_01_for_update"
}
}
结果：
{
"_index": "test_index",
"_type": "my_type",
"_id": "1",
"_version": 5,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 2,
"_primary_term": 1
}
四、 删除Document
ES中执行删除操作时，ES先标记Document为deleted状态，而不是直接物理删除。当ES存储空间不足或工作空闲时，才会执行物理删除操作。标记为deleted状态的数据不会被查询搜索到。
ES中删除index，也是标记。后续才会执行物理删除。所有的标记动作都是为了NRT实现（近实时）。
DELETE /index_name/type_name/id
如：
DELETE /test_index/my_type/1
结果：
{
"_index": "test_index",
"_type": "my_type",
"_id": "1",
"_version": 6,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 5,
"_primary_term": 1
}
五、 bulk批量增删改
使用bulk语法执行批量增删改。语法格式如下：
POST /_bulk
{ "action_type" : { "metadata_name" : "metadata_value" } }
{ document datas | action datas }
语法中的action_type可选值为：
create : 强制创建，相当于PUT /index_name/type_name/id/_create
index: 普通的PUT操作，相当于创建Document或全量替换
update: 更新操作（partial update）,相当于 POST /index_name/type_name/id/_update
delete: 删除操作
案例如下：下述案例中将所有的操作语法分离了。可以一次性执行增删改的所有功能。最后的语法是批量操作语法。
POST /_bulk
{ "create" : { "_index" : "test_index" , "_type" : "my_type", "_id" : "1" } }
{ "field_name" : "field value" }
POST /_bulk
{ "index" : { "_index" : "test_index", "_type" : "my_type" , "_id" : "2" } }
{ "field_name" : "field value 2" }
POST /bulk
{ "update" : { "_index" : "test_index", "_type" : "my_type" , "_id" : 2", "_retry_on_conflict" : 3 } }
{ "doc" : { "field_name" : "partial update field value" } }
POST /_bulk
{ "delete" : { "_index" : "test_index", "_type" : "my_type", "_id" : "2" } }
POST /_bulk
{ "create" : { "_index" : "test_index" , "_type" : "my_type", "_id" : "10" } }
{ "field_name" : "field value" }
{ "index" : { "_index" : "test_index", "_type" : "my_type" , "_id" : "20" } }
{ "field_name" : "field value 2" }
{ "update" : { "_index" : "test_index", "_type" : "my_type" , "_id" : 20, "_retry_on_conflict" : 3 } }
{ "doc" : { "field_name" : "partial update field value" } }
{ "delete" : { "_index" : "test_index", "_type" : "my_type", "_id" : "2" } }
注意：bulk语法中要求一个完整的json串不能有换行。不同的json串必须使用换行分隔。多个操作中，如果有错误情况，不会影响到其他的操作，只会在批量操作返回结果中标记失败。bulk语法批量操作时，bulk request会一次性加载到内存中，如果请求数据量太大，性能反而下降（内存压力过高），需要反复尝试一个最佳的bulk request size。一般从1000~5000条数据开始尝试，逐渐增加。如果查看bulk request size的话，一般是5~15MB之间为好。
解释：bulk语法要求json格式是为了对内存的方便管理，和尽可能降低内存的压力。如果json格式没有特殊的限制，ES在解释bulk请求时，需要对任意格式的json进行解释处理，需要对bulk请求数据做json对象会json array对象的转化，那么内存的占用量至少翻倍，当请求量过大的时候，对内存的压力会直线上升，且需要jvm gc进程对垃圾数据做频繁回收，影响ES效率。
生成环境中，bulk api常用。都是使用java代码实现循环操作。一般一次bulk请求，执行一种操作。如：批量新增10000条数据等。
六、 Document routing 机制
ES对Document的管理有一个路由算法，这种算法决定了Document存放在哪一个primary shard中。算法为：primary shard = hash(routing) % number_of_primary_shards。其中的routing默认为Document中的元数据_id，也可以手工指定routing的值，指定方式为：PUT /index_name/type_name/id?routing=xxx。手工指定routing在海量数据中非常有用，通过手工指定的routing，ES会将相关联的Document存储在同一个shard中，方便后期进行应用级别的负载均衡并可以提高数据检索的效率。如：存电商中的商品，使用商品类型的编号作为routing，ES会把同一个类型的商品document数据，存在同一个shard中。查询的时候，同一个类型的商品，在一个shard上查询，效率最高。
如果是写操作。计算routing结果后，决定本次写操作定位到哪一个primary shard分片上，primary shard 分片写成功后，自动同步到对应replica shard上。如果是读操作，计算routing结果后，决定本次读操作定位到哪一个primary shard 或其对应的replica shard上。实现读负载均衡，replica shard数量越多，并发读能力越强。
PUT /test_index/my_type/10?routing=type_id{}
七、 Document增删改原理简图
解释：
1 ： 客户端发起请求，执行增删改操作。所有的增删改操作都由primary shard直接处理，replica shard只被动的备份数据。此操作请求到节点2（请求发送到的节点随机），这个节点称为协调节点（coordinate node）。
2 ： 协调节点通过路由算法，计算出本次操作的Document所在的shard。假设本次操作的Document所在shard为 primary shard 0。协调节点计算后，会将操作请求转发到节点1。
3 ： 节点1中的primary shard 0在处理请求后，会将数据的变化同步到对应的replica shard 0中，也就是发送一个同步数据的请求到节点3中。
4 ： replica shard 0在同步数据后，会响应通知请求这同步成功，也就是响应给primary shard 0（节点1）。
5 ： primary shard 0（节点1）接收到replica shard 0的同步成功响应后，会响应请求者，本次操作完成。也就是响应给协调节点（节点2）。
6 ： 协调节点返回响应给客户端，通知操作结果。
八、 Document查询简图
解释：
1 ： 客户端发起请求，执行查询操作。查询操作都由primary shard和replica shard共同处理。此操作请求到节点2（请求发送到的节点随机），这个节点称为协调节点（coordinate node）。
2 ： 协调节点通过路由算法，计算出本次查询的Document所在的shard。假设本次查询的Document所在shard为 shard 0。协调节点计算后，会将操作请求转发到节点1或节点3。分配请求到节点1还是节点3通过随机算法计算，ES会保证当请求量足够大的时候，primary shard和replica shard处理的查询请求数是均等的（是不绝对一致）。
3 ： 节点1或节点3中的primary shard 0或replica shard 0在处理请求后，会将查询结果返回给协调节点（节点2）。
4 ： 协调节点得到查询结果后，再将查询结果返回给客户端。