Elasticsearch 7.x 之文档、索引和 REST API 【基础入门篇】

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前几天写过一篇《Elasticsearch 7.x 最完整性安装及配置》，今天继续最新版基础入门内容。一种篇简单总结了 Elasticsearch 7.x 之文档、索引和 REST API。

  • 哪此是文档
  • 文档Unique ID
  • 文档元数据
  • 哪此是索引
  • REST API

1.1 白话哪此是文档

从使用案例出发，Elasticsearch 是面向文档，文档是所有搜索数据的最小单元。

  • 案例一：每个公司总要业务日志平台，比如交易业务日志。

    文档：每一根绳子 日志文件中的日志项，以后 文档

  • 案例二：还都后能 搜索并播放电影的在线视频网站

    文档：每一四个多多电影的具体信息，以后 文档

  • 案例三：还都后能 搜索并下载文件的云存储网站，类事百度云

    文档：每一四个多多文件具体内容信息，以后 文档

等等案例以后 ，如此文档以后 类事数据库中间的一根绳子 长长的存储记录。文档（Document）是索引信息的基本单位。

文档被序列化成为 JSON 格式，物理保位于一四个多多索引中。JSON 是一种常见的互联网数据交换格式：

  • 文档字段名：JSON 格式由 name/value pairs 组成，对应的 name 以后 文档字段名
  • 文档字段类型：每个字段总要对应的字段类型：String、integer、long 等，并支持数据&嵌套

1.2 文档的 Unique ID

每个文档总要有一四个多多 Unique ID，其字段名称为 _id ：

  • 自行设置指定 ID 或通过 Elasticsearch 自动生成
  • 其值不需要被索引
  • 注意：该 _id 字段的值还都后能 在许多查询 term, terms, match, query_string, simple_query_string 等中访问，但只能在 aggregations，scripts 或 sorting 中使用。许多时要对 _id 字段进行排序或汇总，建议新建一四个多多文档字段克隆技术 _id 字段的内容
PUT my_index/_doc/1
{
  "text": "Document with ID 1"
}

PUT my_index/_doc/2&refresh=true
{
  "text": "Document with ID 2"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "_id": [ "1", "2" ] 
    }
  }
}

1.3 文档元数据

元数据是用于标注文档的相关信息，如此索引文档的元数据如下：

  • _index 文档所属索引名称
  • _type 文档所属类型名
  • _id 文档唯一 ID
  • _score 文档相关性打分
  • _source 文档 JSON 数据
  • _version 文档版本信息

其中 _type 文档所属类型名，时要关注版本不同之间区别：

  • 7.0 事先，一四个多多索引还都后能 设置多个 types
  • 7.0 现在开始，被 Deprecated 了。一四个多多索引只能创建一四个多多 type，值为 _doc

2.1 索引不同意思

作为名词，索引代表是在 Elasticsearch 集群中，还都后能 创建以后 不同索引。也是本小节要总结的内容。

作为动词，索引代表保存一四个多多文档到 Elasticsearch。以后 在 Elasticsearch 创建一四个多多倒排索引的意思

2.2 哪此是索引

索引，以后 类事类型文档的集合。类事 Spring Bean 容器装载着以后 Bean ，ES 索引以后 文档的容器，是一类文档的集合。

事先导入了 kibana_sample_data_flights 索引，通过 GET 下面一种 URL ，就能得到索引许多信息：

GET http://localhost:9100/kibana_sample_data_flights

结果如下：

{
    "kibana_sample_data_flights": {
        "aliases": {},
        "mappings": {
            "properties": {
                "AvgTicketPrice": {
                    "type": "float"
                },
                "Cancelled": {
                    "type": "boolean"
                },
                "Carrier": {
                    "type": "keyword"
                },
                "DestLocation": {
                    "type": "geo_point"
                },
                "FlightDelay": {
                    "type": "boolean"
                },
                "FlightDelayMin": {
                    "type": "integer"
                },
                "timestamp": {
                    "type": "date"
                }
            }
        },
        "settings": {
            "index": {
                "number_of_shards": "1",
                "auto_expand_replicas": "0-1",
                "blocks": {
                    "read_only_allow_delete": "true"
                },
                "provided_name": "kibana_sample_data_flights",
                "creation_date": "1566271868125",
                "number_of_replicas": "0",
                "uuid": "SfR20UNiSLKJWIpR1bcrzQ",
                "version": {
                    "created": "7020199"
                }
            }
        }
    }
}

根据返回结果，当我们我们我们 知道：

  • mappings：定义文档字段的类型
  • settings：定义不同数据分布
  • aliases：定义索引的别名，还都后能 通过别名访问该索引

索引，是逻辑空间概念，每个索引有对那个的 Mapping 定义，对应的以后 文档的字段名和字段类型。相比中间会讲到分片，是物理空间概念，索引中存储数据会分散到分片上。

实战经验总结：aliases 别名大有作为，比如 my_index 迁移到 my_index_new , 数据迁移后，只时要保持一致的别名配置。如此通过别名访问索引的业务方总要时要修改，直接迁移即可。

2.3 跟 MySQL 移觉

基本理解了 Elasticsearch 重要的一四个多多概念，还都后能 将 ES 关键点跟关系型数据库移觉如下：

如图，Elasticsearch 提供了 REST API，方便，相关索引 API 如下：

# 查看索引相关信息
GET kibana_sample_data_ecommerce

# 查看索引的文档总数
GET kibana_sample_data_ecommerce/_count

# 查看前10条文档，了解文档格式
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
}

# _cat indices API
# 查看indices
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index

# 查看情况表为绿的索引
GET /_cat/indices?v&health=green

# 按照文档个数排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc

# 查看具体的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt

# How much memory is used per index?
GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc

具体 API 还都后能 通过 POSTMan 等工具操作，许多安装 kibana ，对应的 Dev Tools

工具进行访问。

（完），更多还都后能 看 ES 7.x 系列教程 bysocket.com

资料：

  • Elasticsearch 7.x 最完整性安装及配置

    https://www.bysocket.com/elasticsearch/2417.html
  • 极客时间 Elasticsearch核心技术与实战
  • CAT Index API https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/cat-indices.html

  • 为哪此不再支持单个Index下，多个Tyeps https://www.elastic.co/cn/blog/moving-from-types-to-typeless-apis-in-elasticsearch-7-0

    转载，请保留原文地址，谢谢 ~