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Elastic学习之旅 (4) ES文档CRUD操作

大家好,我是Edison。

上一篇:ES必备基础概念一览

ES文档CRUD介绍

和MongoDB一样,文档的CRUD是我们学习ES的必备操作,下图展示了ES文档的CRUD概要:

从上图可以知道,ES文档除了CRUD外,还多了一个Index操作,它的功能Create类似,但又有点不同:

  • Create - 如果ID存在,则会失败;否则新增成功;

  • Index - 如果ID存在,会先删除现有文档再创建新的,版本号会增加;否则,直接新增成功;

因此,我们可以说Index的功能或许可以叫 AddOrReplace。

Create文档

Create文档支持生成文档ID 和 指定文档ID 两种方式:

自动生成ID

通过调用 post {index}/_doc,系统会自动生成文档ID。

由上图可知,系统自动生成了一个ID。

指定ID

通过调用 put {index}/_create/1,系统会指定新生成文档ID为1。但如果指定ID已经存在,操作则失败。

由上图可知,我们传了一个指定ID=1。但是,如果我们再次执行这条语句会如何?

再次执行会报错,因为ES检测到这个数据版本已经存在了。

Get文档

通过get {index}/_doc/{id}即可快速查询一个文档数据,如果没有找到,则返回HTTP 404。

在返回的文档中,文档的真正内容在_source字段里面。

在返回的文档中,还包含了文档元信息:

  • _index / _type 

  • 版本信息,同一个ID的文档,即使被删除,version号也会不断增加 

  • _source中默认包含了文档的所有原始信息

Index文档

刚刚提到,Index 和 Create 不一样的地方在于:

  • 如果文档不存在,就索引新的文档。

  • 如果文档已存在,旧文档会先被删除,新文档会被索引,同时版本号+1。

因此,Index操作更像是我们所说的“AddOrReplace”。

通过put {index}/_doc/{id}即可完成Index操作,这里我们以刚刚get的示例为基础,修改id=1的user的username,由于id=1记录已存在,会先删除旧文档,再索引新文档:

从上图可以看到,当Index操作完成后,version号从1变为了2。

这时如果我们再查询一个id=1的文档,会发现已被新文档覆盖了,只有一个user字段了。

Update文档

Update方法就是真正的数据更新,它不会删除原来的文档。

通过post {index}/_update/{id}即可实现Update操作。

这时我们再次get一下,得到的结果:

可以看到,新增的数据已经加入了文档内容中,并且version又增加了一位。

Delete文档

可以通过 delete {index}/_doc/{id}来完成文档的删除操作。

可以看到,返回的结果状态显示为deleted,则表示删除成功。

这时如果再次查询这个文档,就会显示找不到了:

批量操作API(Bulk API)

ES提供了一个Bulk API,支持在一次API调用中,对不同的索引进行不同类型(如Index、Create、Update、Delete)的操作,可以有效减少网络连接所产生的开销。

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" } }

其返回结果包含了每一条操作执行的结果。

{
  "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:操作中单条操作失败,并不影响其他操作。此外,单次批量操作,数据量不宜过大,以免引发性能问题。

批量读取(mget)

和批量操作类似,ES提供了一个mget实现批量读取,可以减少网络连接产生的开销,提高读取的性能。

通过 get /_mget即可完成:

GET /_mget
{
  "docs":[
    {
      "_index":"users",
      "_id":1
    },
    {
      "_index":"users",
      "_id":2
    }
  ]
}

返回结果包含了多个数据:

{
  "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"
      }
    }
  ]
}

批量查询(msearch)

和批量读取类似,ES提供了一个msearch实现批量查询,通过post {index}/_msearch即可完成:

POST users/_msearch
{}
{"query":{"match_all":{}},"size":3}
{"index":"movies"}
{"query":{"match_all":{}},"size":2}

例如上面这个批量查询,它从users中查询了3个数据 还从 movices中查询了2个数据出来:

{
  "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
    }
  ]
}

常见错误返回

ES的一些常见错误返回的表格,供我们学习参考。

小结

本篇,我们了解了ElasticSearch的一些必备基础概念,如索引、文档、集群、节点、分片与副本等。有了这些基本概念,我们可以知道ElasticSearch和关系型数据库的差别。

参考资料

极客时间,阮一鸣,《ElasticSearch核心技术与实战

 

posted @ 2024-02-25 19:50  EdisonZhou  阅读(74)  评论(0编辑  收藏  举报