document的核心元数据

document的核心元数据有三个:_index、_type、_id

初始化数据:

PUT test_index/test_type/
{
"test_content":"test test"
}
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "",
"_version": ,
"result": "created",
"_shards": {
"total": ,
"successful": ,
"failed":
},
"created": true
}

查询数据:

GET test_index/test_type/
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "",
"_version": ,
"found": true,
"_source": {
"test_content": "test test"
}
}

_index元数据

  • 代表一个document存放在哪个index中
  • 类似的数据放在一个索引中,非类似的数据放在不同的索引中:product index(包含了所有的商品)、sales index(包含了所有的商品销售数据)、inventory index(包含了所有库存的相关数据)
  • index中包含了很多类似的document: 类似是什么意思呢,其实指的就是说,这些document的fields很大一部分是相同的,你说你放了3个document,每个document的fields都完全不一样,这就不是类似了,就不太适合放到一个index里面去了
  • 索引名称必须是小写,不能用下划线开头,不包含逗号

_type元数据

  • 代表document属于index的哪个类别
  • 一个索引通常会划分为多个type,逻辑上对index有些许不同的几类数据进行分类
  • type名称可以是大写或者小写,但是同时不能用下划线开头,不能包含逗号

_id元数据

  • 代表document的唯一标识,与_index和_type一起可以起唯一标识和定位一个document
  • 我们可以手动指定document的id,也可以不指定,由es自动为我们创建一个id

Id手动与自动生成

手动指定document id

根据应用情况来说,是否满足手动指定document id的前提:

一般来说,是从某些其他的系统中,导入一些数据到es时,会采取这种方式,就是使用系统中已有数据的唯一标识,作为es中document的id。举个例子,比如说,我们现在在开发一个电商网站,做搜索功能,或者是OA系统,做员工检索功能。这个时候,数据首先会在网站系统或者IT系统内部的数据库中,会先有一份,此时就肯定会有一个数据库的primary key(自增长,UUID,或者是业务编号)。如果将数据导入到es中,此时就比较适合采用数据在数据库中已有的primary key。

如果说,我们是在做一个系统,这个系统主要的数据存储就是es一种,也就是说,数据产生出来以后,可能就没有id,直接就放es一个存储,那么这个时候,可能就不太适合说手动指定document id的形式了,因为你也不知道id应该是什么,此时可以采取下面要讲解的让es自动生成id的方式。

语法:

put /index/type/id
{
“json”
}

示例:

PUT /test_index/test_type/
{
"test_content": "my test"
}

自动生成document id

语法:

post /index/type
{
"json"
}

示例:

POST /test_index/test_type
{
"test_content": "my test"
}
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "AWypxxLYFCl_S-ox4wvd",
"_version": ,
"result": "created",
"_shards": {
"total": ,
"successful": ,
"failed":
},
"created": true
}

自动生成的id,长度为20个字符,URL安全、base64编码、GUID、分布式系统并行生成时不可能发生冲突。

_source元数据以及定制返回结果解析

初始化数据:

put /test_index/test_type/
{
"test_field1": "test field1",
"test_field2": "test field2"
}

查看数据:

GET /test_index/test_type/
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "",
"_version": ,
"found": true,
"_source": {
"test_field1": "test field1",
"test_field2": "test field2"
}
}

_source元数据,就是说,我们在创建一个document的时候,使用的那个放在request body中的json串,默认情况下,在get的时候会原封不动的给我们返回。

定制返回结果

定制返回的结果,指定_source中,返回哪些field

GET /test_index/test_type/?_source=test_field1,test_field2
{
"_index": "test_index",
"_type": "test_type",
"_id": "",
"_version": ,
"found": true,
"_source": {
"test_field1": "test field1",
"test_field2": "test field2"
}
}

全量替换、强制创建以及删除

document的全量替换

数据准备:

PUT test_index/test_type/
{
"test_field":"test test"
}
  1. 语法与创建文档是一样的,如果document id不存在,那么就是创建;如果document id已经存在,那么就是全量替换操作,替换document的json串内容
  2. document是不可变的,如果要修改document的内容,第一种方式就是全量替换,直接对document重新建立索引,替换里面所有的内容
  3. es会将老的document标记为deleted,然后新增我们给定的一个document,当我们创建越来越多的document的时候,es会在适当的时机在后台自动删除标记为deleted的document

document的强制创建

创建文档与全量替换的语法是一样的,有时我们只是想新建文档,不想替换文档,如果强制进行创建呢?

语法:

PUT /index/type/id?op_type=create
或者
PUT /index/type/id/_create

document的删除

语法:

DELETE /index/type/id

不会理解物理删除,只会将其标记为deleted,当数据越来越多的时候,在后台自动删除

Elasticsearch由浅入深(三)document的核心元数据、Id、_source元数据、全量替换、强制创建以及删除机制的更多相关文章

  1. document的全量替换、强制创建、删除

    1.document的全量替换(1)语法与创建文档是一样的,PUT /test_index/test_type/id ,如果document id不存在,那么就是创建:如果document id已经存 ...

  2. Logstash学习之路(四)使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch(单表同步、多表同步、全量同步、增量同步)

    一.使用Logstash将mysql数据导入elasticsearch 1.在mysql中准备数据: mysql> show tables; +----------------+ | Table ...

  3. Elasticsearch由浅入深(六)批量操作:mget批量查询、bulk批量增删改、路由原理、增删改内部原理、document查询内部原理、bulk api的奇特json格式

    mget批量查询 批量查询的好处就是一条一条的查询,比如说要查询100条数据,那么就要发送100次网络请求,这个开销还是很大的如果进行批量查询的话,查询100条数据,就只要发送1次网络请求,网络请求的 ...

  4. Elasticsearch由浅入深(五)_version乐观锁、external version乐观锁、partial update、groovy脚本实现partial update

    基于_version进行乐观锁并发控制 先构造一条数据出来 PUT /test_index/test_type/ { "test_field": "test test&q ...

  5. Elasticsearch由浅入深(一)

    什么是Elasticsearch 什么是搜索 百度:我们比如说想找寻任何的信息的时候,就会上百度去搜索一下,比如说找一部自己喜欢的电影,或者说找一本喜欢的书,或者找一条感兴趣的新闻(提到搜索的第一印象 ...

  6. elasticsearch系列三:索引详解(分词器、文档管理、路由详解(集群))

    一.分词器 1. 认识分词器  1.1 Analyzer   分析器 在ES中一个Analyzer 由下面三种组件组合而成: character filter :字符过滤器,对文本进行字符过滤处理,如 ...

  7. Elasticsearch由浅入深(二)ES基础分布式架构、横向扩容、容错机制

    Elasticsearch的基础分布式架构 Elasticsearch对复杂分布式机制的透明隐藏特性 Elasticsearch是一套分布式系统,分布式是为了应对大数据量. Elasticsearch ...

  8. ElasticSearch第三步-中文分词

      ElasticSearch系列学习 ElasticSearch第一步-环境配置 ElasticSearch第二步-CRUD之Sense ElasticSearch第三步-中文分词 ElasticS ...

  9. ElasticSearch(三):通分词器(Analyzer)进行分词(Analysis)

    ElasticSearch(三):通过分词器(Analyzer)进行分词(Analysis) 学习课程链接<Elasticsearch核心技术与实战> Analysis与Analyzer ...

随机推荐

  1. jdk-8u151-nb-8_2-windows-x64软件安装教程及环境配置

    1.双击jdk-8u151-windows-x64.exe文件 2.进入安装向导 3.配置环境变量 (1)计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量 (2)系统变量→新建 JAVA_HOME 变量 . ...

  2. 一个动态构建 LambdaExpression Tree 的示例

    直接贴代码了: public class ExpressionTreeBuildingSampleTwo : Sample { public override string Name { get; } ...

  3. Spring源码系列 — Envoriment组件

    何为Envoriment Envoriment是集成在Spring上下文容器中的核心组件,在Spring源码中由Envoriment接口抽象. 在Environment中,有两大主要概念: Profi ...

  4. 修改VisualStudio的智能提示字体大小

    最近换了一个高分辨率显示器,便觉得VisualStudio的字体过小了,虽然VisualStudio换字体还比较简单,大部分位置的字体基本上很顺利的就换掉了,然而一直找不到智能提示的字体所在位置,放狗 ...

  5. DevExpress的TreeList怎样设置数据源使其显示成单列树形结构

    场景 Winform控件-DevExpress18下载安装注册以及在VS中使用: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/1 ...

  6. MYSQL练习随笔

    解法练习 案例1.子查询练习 字段 说明film_id 电影idtitle 电影名称description 电影描述信息category_id 电影分类idname 电影分类名称last_update ...

  7. 使用python实现后台系统的JWT认证

    介绍 JWT协议似乎已经应用十分广泛,JSON Web Token--一种基于token的json格式web认证方法.基本的原理是,第一次认证通过用户名密码,服务端签发一个json格式的token.后 ...

  8. PHP扩展使用-GD

    一.相关函数 1. 获取信息 gd_info() #查看当前系统环境gd库支持的图片格式 getimagesize(imagefile) #获取图像大小,非GD库函数 imagex(imagefile ...

  9. LGBMClassifier参数

    本文链接:https://blog.csdn.net/starmoth/article/details/845867091.boosting_type=‘gbdt’# 提升树的类型 gbdt,dart ...

  10. 登录-退出,在T分钟实现BC次用户登录退出,单次登录-退出%90用户时间t,需要的并发用户(线程)

    聚合报告%90响应时间:%90用户响应时小于该值 2种理解方式: 一. 1s可完成的用户1/t: T分钟完成的用户T *(1/t); BC次用户需要的线程数Thread= BC/(T*(1/t)) = ...