大家好，我是Edison。
上一篇：ES必備基礎概念一覽
ES文檔CRUD介紹
和MongoDB一樣，文檔的CRUD是我們學習ES的必備操作，下圖展示了ES文檔的CRUD概要：
從上圖可以知道，ES文檔除了CRUD外，還多了一個Index操作，它的功能Create類似，但又有點不同：
-
Create - 如果ID存在，則會失敗；否則新增成功；
-
Index - 如果ID存在，會先刪除現有文檔再創建新的，版本號會增加；否則，直接新增成功；
因此，我們可以說Index的功能或許可以叫 AddOrReplace。
Create文檔
Create文檔支持生成文檔ID 和 指定文檔ID 兩種方式：
自動生成ID
通過調用 post {index}/_doc，系統會自動生成文檔ID。
由上圖可知，系統自動生成了一個ID。
指定ID
通過調用 put {index}/_create/1，系統會指定新生成文檔ID爲1。但如果指定ID已經存在，操作則失敗。
由上圖可知，我們傳了一個指定ID=1。但是，如果我們再次執行這條語句會如何？
再次執行會報錯，因爲ES檢測到這個數據版本已經存在了。
Get文檔
通過get {index}/_doc/{id}即可快速查詢一個文檔數據，如果沒有找到，則返回HTTP 404。
在返回的文檔中，文檔的真正內容在_source字段裏面。
在返回的文檔中，還包含了文檔元信息：
-
_index / _type
-
版本信息，同一個ID的文檔，即使被刪除，version號也會不斷增加
-
_source中默認包含了文檔的所有原始信息
Index文檔
剛剛提到，Index 和 Create 不一樣的地方在於：
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如果文檔不存在，就索引新的文檔。
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如果文檔已存在，舊文檔會先被刪除，新文檔會被索引，同時版本號+1。
因此，Index操作更像是我們所說的“AddOrReplace”。
通過put {index}/_doc/{id}即可完成Index操作，這裏我們以剛剛get的示例爲基礎，修改id=1的user的username，由於id=1記錄已存在，會先刪除舊文檔，再索引新文檔：
從上圖可以看到，當Index操作完成後，version號從1變爲了2。
這時如果我們再查詢一個id=1的文檔，會發現已被新文檔覆蓋了，只有一個user字段了。
Update文檔
Update方法就是真正的數據更新，它不會刪除原來的文檔。
通過post {index}/_update/{id}即可實現Update操作。
這時我們再次get一下，得到的結果：
可以看到，新增的數據已經加入了文檔內容中，並且version又增加了一位。
Delete文檔
可以通過 delete {index}/_doc/{id}來完成文檔的刪除操作。
可以看到，返回的結果狀態顯示爲deleted，則表示刪除成功。
這時如果再次查詢這個文檔，就會顯示找不到了：
批量操作API（Bulk API）
ES提供了一個Bulk API，支持在一次API調用中，對不同的索引進行不同類型（如Index、Create、Update、Delete）的操作，可以有效減少網絡連接所產生的開銷。
POST _bulk { "index": { "_index":"test", "_id":"1" } } { "filed1": "value1" } { "delete": { "_index":"test", "_id":"2" } } { "create": { "_index":"test2", "_id":"3" } } { "filed1": "value3" } { "update": { "_index":"test", "_id":"1" } } { "doc": { "field2":"value2" } }
其返回結果包含了每一條操作執行的結果。
{ "took" : 854, "errors" : false, "items" : [ { "index" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "status" : 201 } }, { "delete" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_version" : 1, "result" : "not_found", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 1, "_primary_term" : 1, "status" : 404 } }, { "create" : { "_index" : "test2", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 1, "status" : 201 } }, { "update" : { "_index" : "test", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 2, "result" : "updated", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 2, "_primary_term" : 1, "status" : 200 } } ] }
需要注意的是：操作中單條操作失敗，並不影響其他操作。此外，單次批量操作，數據量不宜過大，以免引發性能問題。
批量讀取（mget）
和批量操作類似，ES提供了一個mget實現批量讀取，可以減少網絡連接產生的開銷，提高讀取的性能。
通過 get /_mget即可完成：
GET /_mget { "docs":[ { "_index":"users", "_id":1 }, { "_index":"users", "_id":2 } ] }
返回結果包含了多個數據：
{ "docs" : [ { "_index" : "users", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 1, "_seq_no" : 5, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "user" : "Andy", "postDate" : "2024-01-20T15:00:00", "message" : "Trying to use ElasticSearch" } }, { "_index" : "users", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_version" : 1, "_seq_no" : 6, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "user" : "Wings", "postDate" : "2024-01-20T15:00:00", "message" : "Trying to use EFK" } } ] }
批量查詢（msearch）
和批量讀取類似，ES提供了一個msearch實現批量查詢，通過post {index}/_msearch即可完成：
POST users/_msearch {} {"query":{"match_all":{}},"size":3} {"index":"movies"} {"query":{"match_all":{}},"size":2}
例如上面這個批量查詢，它從users中查詢了3個數據 還從 movices中查詢了2個數據出來：
{ "took" : 7, "responses" : [ { "took" : 7, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 3, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "users", "_type" : "_doc", "_id" : "5-46K40BoVgALGyCI5vL", "_score" : 1.0, "_source" : { "user" : "Edison", "postDate" : "2024-01-20T14:00:00", "message" : "Trying to use Kibana" } }, { "_index" : "users", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_score" : 1.0, "_source" : { "user" : "Andy", "postDate" : "2024-01-20T15:00:00", "message" : "Trying to use ElasticSearch" } }, { "_index" : "users", "_type" : "_doc", "_id" : "2", "_score" : 1.0, "_source" : { "user" : "Wings", "postDate" : "2024-01-20T15:00:00", "message" : "Trying to use EFK" } } ] }, "status" : 200 }, { "took" : 2, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 9743, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "movies", "_type" : "_doc", "_id" : "3687", "_score" : 1.0, "_source" : { "year" : 0, "@version" : "1", "title" : "Light Years", "id" : "3687", "genre" : [ "Adventure", "Animation", "Fantasy", "Sci-Fi" ] } }, { "_index" : "movies", "_type" : "_doc", "_id" : "3688", "_score" : 1.0, "_source" : { "year" : 1982, "@version" : "1", "title" : "Porky's", "id" : "3688", "genre" : [ "Comedy" ] } } ] }, "status" : 200 } ] }
常見錯誤返回
ES的一些常見錯誤返回的表格，供我們學習參考。
小結
本篇，我們瞭解了ElasticSearch的一些必備基礎概念，如索引、文檔、集羣、節點、分片與副本等。有了這些基本概念，我們可以知道ElasticSearch和關係型數據庫的差別。
參考資料
極客時間，阮一鳴，《ElasticSearch核心技術與實戰》
