Elasticsearch index
POST/{index}/{type} Elasticsearch自动生成ID,自动生成的 ID 是 URL-safe、 基于 Base64 编码且长度为20个字符的 GUID 字符串。 这些 GUID 字符串由可修改的 FlakeID 模式生成,这种模式允许多个节点并行生成唯一 ID ,且互相之间的冲突概率几乎为零。
GET/{index}/{type}/{id}?pretty 返回整个文档包括元数据,pretty
参数使响应体更具可读性,如果你需要从 Elasticsearch 检索很多文档,那么使用 multi-get 或者mget
API 来将这些检索请求放在一个请求中,将比逐个文档请求更快地检索到全部文档。
GET /_mget
GET/{index}/{type}/{id}?_source=field,field 返回文档的一部分
GET/{index}/{type}/{id}?_source 返回文档,不包括元数据
HEAD/{index}/{type}/{id}检查文档是否存在,存在状态码为200,不存在状态码为404
PUT /{index}/{type}/{id} 添加/更新文档
PUT/{index}/{type}/{id}?version=5&version_type=external 创建一个指定版本号的文档,Elasticsearch 不是检查当前_version
和请求中指定的版本号是否相同, 而是检查当前_version
是否 小于 指定的版本号。
PUT /{index}/{type}/{id}?op_type=create PUT /{index}/{type}/{id}/_create 在相同的_index
、_type
和_id
不存在时才接受我们的索引请求 添加/更新文档
POST/{index}/{type}/{id}/_update { "doc" : { "tags" : [ "testing" ], "views": 0 } }
POST/{index}/{type}/{id}/_update { "script" : "ctx._source.views+=1" } 使用脚本更新
update
API 简单使用与之前描述相同的 检索-修改-重建索引 的处理过程。 区别在于这个过程发生在分片内部,这样就避免了多次请求的网络开销。通过减少检索和重建索引步骤之间的时间,我们也减少了其他进程的变更带来冲突的可能性。
可以使用Groovy脚本来实现搜索、排序、聚合和文档更新。 脚本可以作为请求的一部分被传递,从特殊的 .scripts 索引中检索,或者从磁盘加载脚本,但是容易被攻击在版本 v1.3.8 、 1.4.3 和 V1.5.0 及更高的版本中,它已经被默认禁用。script.groovy.sandbox.enabled: false 禁用动态 Groovy 脚本
POST/{index}/{type}/{id}/_update { "script" : "ctx._source.views+=1", "upsert": { "views": 1 } } upsert
参数,指定如果文档不存在就应该先创建它
POST /{index}/{type}/{id}/_update?retry_on_conflict=5 {"script" : "ctx._source.views+=1","upsert": {"views": 0}}retry_on_conflict
参数规定了失败之前update
应该重试的次数,在增量操作无关顺序的场景,例如递增计数器等这个方法十分有效,但是在其他情况下变更的顺序 是 非常重要的。
DELETE/{index}/{type}/{id} 删除文档 ,删除文档不会立即将文档从磁盘中删除,只是将文档标记为已删除状态。随着你不断的索引更多的数据,Elasticsearch 将会在后台清理标记为已删除的文档。
POST/{index}/{type}/{id}/_update { "script" : "ctx.op = ctx._source.views == count ? 'delete' : 'none'", "params" : { "count": 1 } } 通过设置ctx.op
为delete
来删除基于其内容的文档
POST _bulk
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body }\n
action
必须是以下选项之一:
metadata
应该 指定被索引、创建、更新或者删除的文档的 _index
、 _type
和 _id
。
批量请求的大小有一个最佳值:通过批量索引典型文档,并不断增加批量大小进行尝试。 当性能开始下降,那么你的批量大小就太大了。一个好的办法是开始时将 1,000 到 5,000 个文档作为一个批次, 如果你的文档非常大,那么就减少批量的文档个数。
密切关注你的批量请求的物理大小往往非常有用,一千个 1KB 的文档是完全不同于一千个 1MB 文档所占的物理大小。 一个好的批量大小在开始处理后所占用的物理大小约为 5-15 MB。ElasticsearchJVM内存设置一般设置为机器内存的一半,但不应超出32G
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