ElasticSearch教程——创建索引、类型、文档

迷南。 2021-09-27 11:00 390阅读 0赞

**ElasticSearch汇总请查看：[ElasticSearch教程——汇总篇][ElasticSearch]**

# 介绍 #

*  索引是ElasticSearch存放数据的地方，可以理解为关系型数据库中的一个数据库。事实上，我们的数据被存储和索引在分片(shards)中，索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而，这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言，文档存储在索引(index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。（索引的名字必须是全部小写，不能以下划线开头，不能包含逗号）
 *  类型用于区分同一个索引下不同的数据类型,相当于关系型数据库中的表。在Elasticsearch中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义，就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下，但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。
 *  文档是ElasticSearch中存储的实体，类比关系型数据库，每个文档相当于数据库表中的一行数据。 在Elasticsearch中，文档(document)这个术语有着特殊含义。它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）。
 *  文档由字段组成，相当于关系数据库中列的属性，不同的是ES的不同文档可以具有不同的字段集合。   
    对比关系型数据库：

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
    Elasticsearch -> Indices   -> Types  -> Documents -> Fields

# 文档元数据 #

一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>节点</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><code>_index</code></td> 
   <td>文档存储的地方</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>_type</code></td> 
   <td>文档代表的对象的类</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><code>_id</code></td> 
   <td>文档的唯一标识</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

`_index：索引`

`_type：类型`

`_id：`id仅仅是一个字符串，它与`_index`和`_type`组合时，就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档，你可以自定义`_id`，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。

# 索引创建原则 #

1.  类似的数据放在一个索引，非类似的数据放不同索引：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（包含了所有库存相关的数据）。如果你把比如product，sales，human resource（employee），全都放在一个大的index里面，比如说company index，不合适的。
2.  index中包含了很多类似的document：类似是什么意思，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。
3.  索引名称必须是小写的，不能用下划线开头，不能包含逗号：product，website，blog

# 创建索引、类型、文档（接口的方式） #

以kibana的方式操作ES的可以查看[ElasticSearch教程——Kibana简单操作ES][ElasticSearch_Kibana_ES]

以博客内容管理为例,索引名为blog,类型为article，自定义id是“1”，新加一个文档：

curl -H 'Content-Type:application/json' -XPUT http://localhost:9200/blog/article/1 -d '
    {
          "id": "1",
          "title": "New version of Elasticsearch released!",
          "content": "Version 1.0 released today!",
          "priority": 10,
          "tags": ["announce", "elasticsearch", "release"]
    }'

# 自增ID #

当我们想要一个自增ID的时候，直接不用设置id即可，即原来是把文档存储到某个ID对应的空间，现在是把这个文档添加到某个`_type`下(注意：这边是POST不是PUT)

curl -H 'Content-Type:application/json' -XPOST http://localhost:9200/blog/article/ -d '
    {
          "title": "New version of Elasticsearch released!",
          "content": "Version 1.0 released today!",
          "priority": 10,
          "tags": ["announce", "elasticsearch", "release"]
    }'

返回结果：

{
    	"_index": "blog",
    	"_type": "article",
    	"_id": "eTmX5mUBtZGWutGW0TNs",
    	"_version": 1,
    	"result": "created",
    	"_shards": {
    		"total": 2,
    		"successful": 1,
    		"failed": 0
    	},
    	"_seq_no": 0,
    	"_primary_term": 1
    }

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会发生冲突。

# 检索文档 #

在对应的浏览器地址栏输入如下地址

http://XXX.XXX.XXX.XX:9200/blog/article/1?pretty

![70][]

或者在Linux中使用如下脚本：

curl -H 'Content-Type:application/json' -XGET http://localhost:9200/blog/article/1?pretty

响应包含了现在熟悉的元数据节点，增加了`_source`字段，它包含了在创建索引时我们发送给Elasticsearch的原始文档。

`pretty：`在任意的查询字符串中增加`pretty`参数，类似于上面的例子。会让Elasticsearch美化输出(pretty-print)JSON响应以便更加容易阅读。

**`_source`**字段不会被美化，它的样子与我们输入的一致，现在只包含我们请求的字段，而且过滤了`date`字段。

或者你只想得到`_source`字段而不要其他的元数据，你可以这样请求：

curl -H 'Content-Type:application/json' -XGET http://localhost:9200/blog/article/1/_source

返回结果：

{
          "id": "1",
          "title": "New version of Elasticsearch released!",
          "content": "Version 1.0 released today!",
          "priority": 10,
          "tags": ["announce", "elasticsearch", "release"]
    }

请求返回的响应内容包括`{"found": true}`。这意味着文档已经找到。如果我们请求一个不存在的文档，依旧会得到一个JSON，不过`found`值变成了`false`。此外，HTTP响应状态码也会变成`'404 Not Found'`代替`'200 OK'`。我们可以在`curl`后加`-i`参数得到响应头：

curl -H 'Content-Type:application/json' -i -XGET http://localhost:9200/blog/article/1?pretty

显示结果：

HTTP/1.1 200 OK
    content-type: application/json; charset=UTF-8
    content-length: 337
    
    {
      "_index" : "blog",
      "_type" : "article",
      "_id" : "1",
      "_version" : 1,
      "found" : true,
      "_source" : {
        "id" : "1",
        "title" : "New version of Elasticsearch released!",
        "content" : "Version 1.0 released today!",
        "priority" : 10,
        "tags" : [
          "announce",
          "elasticsearch",
          "release"
        ]
      }
    }

# 更新文档 #

curl -H 'Content-Type:application/json' -XPOST http://localhost:9200/blog/article/1/_update -d '{
      "script": "ctx._source.content = \"new content\""
    }'

![70 1][]

# 删除文档 #

curl -XDELETE http://localhost:9200/blog/article/1

![70 2][]

[ElasticSearch]: https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82781731
[ElasticSearch_Kibana_ES]: https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/82804942
[70]: /images/20210923/48ff89c9ab2c410fb6814f954601fcbb.png
[70 1]: /images/20210923/b6308883d2e447438f7182d2d7fcf5c3.png
[70 2]: /images/20210923/edb1dcd1357640278b3d982ca04bef58.png