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. vue里面路由传参的三种方式

    1.方式一 通过query的方式也就是?的方式路径会显示传递的参数 HTML的方式<router-link :to="{name:xxx,query:{page:1,code:8899 ...

  2. 3、Ext.NET 1.7 官方示例笔记-表单

    表单[Form],就是向客户收集资料的窗口,用户在表单填写好各种信息,然后提交到服务器,服务器接收并保存到数据库里. 表单的字段类型很多,我们从最简单的开始吧. 1.1 .先开始组合框吧(ComboB ...

  3. putty连接centos慢

    用的vmware下的centos minimal镜像,开发时,用putty连接很慢,一分多钟, 解决方案: 禁用GSSAPI认证有两个方式:客户端和服务端 直接配置你ssh客户端的文件/etc/ssh ...

  4. Vue笔记3

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title> ...

  5. Scrum冲刺第三篇

    一.每日例会 会议照片 成员 昨日已完成的工作 今日计划完成的工作 工作中遇到的困难 陈嘉欣 撰写博客,管理成员提交代码 每日博客,根据队员代码问题更改规范文档安排后续工作 队员提交的代码管理困难 邓 ...

  6. WIP表解析

      1,WIP的作用 负责纪录生产相关信息,生产什莫--工单的制定,下达,生产步鄹--工序及其移动,投入什莫--组件需求和投料,资源投入入和费用吸收,负责纪录生产成本的归集和差异分析,投入多少组件,资 ...

  7. 【DB_MySQL】MySQL日志分析

    MySQL数据库常见的日志有:错误日志(log_error).慢查询日志(slow_query_log).二进制日志(bin_log).通用日志(general_log) 开启慢查询日志并分析 开启慢 ...

  8. 爬虫---Beautiful Soup 爬取图片

    上一篇简单的介绍Beautiful Soup 的基本用法,这一篇写下如何爬取网站上的图片,并保存下来 爬取图片 1.找到一个福利网站:http://www.xiaohuar.com/list-1-1. ...

  9. super与this用法

    super注意点: 1.当super调用父类的构造方法,必须在构造方法的第一个: 2.super必须只能出现在子类的方法或者构造方法中: 3.super和this不能同时调用构造方法: 4.super ...

  10. Java后端面经总结:拿下蚂蚁金服美团头条 offer 秘诀

    笔者在面过 猿辅导,去哪儿,旷视, 陌陌,头条, 阿里, 快手, 美团, 腾讯之后,除了收获一大堆面试问题,还思考到如何成为面试官眼中的”爱技术,爱思考,靠谱,有潜力候选人的”一些”套路”. 面试问题 ...