ElasticSearch| 文档的CRUD

文档(Document)

Elasticsearch是面向文档的，文档是所有可搜索数据的最小单位

　　日志文件中的日志项
　　一本电影的具体信息/一张唱片的详细信息
　　MP3播放器里的一首歌/一篇PDF文档中的具体内容

文档会被序列化成JSON格式，保存在Elasticsearch中

JSON对象由字段组成，
每个字段都有对应的字段类型（字符串/数值/布尔/日期/二进制/范围类型）

每个文档都有一个UniqueID

你可以自己指定ID
或者通过Elasticsearch自动生成

JSON文档

一篇文档包含了一系列的字段, 类似数据库表中一条记录

JSON文档，格式灵活，不需要预先定义格式

字段的类型可以指定或者通过Elasticsearch自动推算
支持数组/支持嵌套

CSVfile 
----下来csvfile转换为json格式--->
movield, title, genres
1, ToyStory（1995）, Adventure| AnimationIChildren| Comedy|Fantasy

{
"year"：1995，
"@version":"1",
"genre":[
    "Adventure"，"Animation',
    "ChiIdren","Comedy"，"Fantasy"],
"id":"1",
"title":"ToyStory"
}

文档的元数据

　　用于标注文档的相关信息

_index 文档所属的索引名
_type 文档所属的类型名
_id 文档唯一ID
_source：文档的原始Json数据
_all: 整合所有字段内容到该字段，已被废除
_version：文档的版本信息
_score：相关性打分

{
    "_index":"movies", 
    "_type":"_doc",
    "_id":"1",
    "_score":14.69302,
    "_source":{
        "year"：1995，
        "@version":"1",
        "genre":[
            "Adventure",
            "Animation',
            "ChiIdren",
            "Comedy",
            "Fantasy"
        ],
        "id":"1",
        "title":"Toy Story"
    }
}

索引

"movies":{
    "settings":{
        "index":{
        "Creation_date":"1552737458543"
        "number_of_shards":"2",
        "number_of_replicas":"0",
        "uuid":"Qnd71MrNQPGdaeJ90RØtfQ"
        "version":{
        "created":"6@6@299"
        },
        "provided_name":"movtes"
        }
    }
}

Index 索引是文档的容器，是一类文档的结合

Index体现了逻辑空间的概念：每个索引都有自己的Mapping定义，用于定义包含的文档的字段名和字段类型
Shard体现了物理空间的概念：索引中的数据分散在Shard上

索引的Mapping与Settings

Mapping定义文档字段的类型
Setting定义不同的数据分布

索引的不同语意

① 名词：一个Elasticsearch集群中，可以创建很多个不同的索引
② 动词：保存一个文档到Elasticsearch的过程也叫索引(indexing)

ES中，创建一个倒排索引的过程

③ 名词：一个B树索引，一个倒排索引

上图是索引（动词）文档到Elasticsearch的索引（名词）中

Type

PUT index 
{
    "mappings": {
        "properties":{ //Note how there is no top—level key with the type name
            "@timestamp":{
              "type:"date"
            }
        }
    }
}


PUT index/_doc/1 //_doc becomes the new endpoint for document index,get and delete
requests {
    "@timestamp":"2020-02-10"
}

POST index/_bulk
{"index":{"_id":"2"}} //no _type in the URL or in document metadataRead More
{"@timestamp":"2019-03-01"}
{"update": {"_id": "1"}}
{"@timestamp": "2019-03-01"}

在7.0之前，一个Index可以设置多个Types

6.0开始，Type已经被Deprecated 7.0开始，一个索引只能创建一个Type "_doc"

抽象和类比

1. 在7.0之前，一个Index可以设置多个Types

2. 目前Type已经被Deprecated，7.0开始，索引只能创建一个Type: "_doc"

3. 传统关系型数据库和Elasticsearch的区别

Elasticsearch - Schemaless/相关性/高

　　性能全文检索

RDMS - 事务性/Join

REST APT -- 很容易被各种语言调用

一些基本的API

Indices

　　① 创建Index

　　　　PUT Movies

　　②查看所有Index

　　　　_cat/indices

节点、集群、分片及副本

分布式系统的可用性与扩展性
高可用性

服务可用性 - 允许有节点停止服务
数据可用性 - 部分节点丢失，不会丢失数据

可扩展性

请求量提升/数据的不断增长（将数据分布到所有节点上）

分布式特性
Elasticsearch的分布式架构的好处

存储的水平扩容
提高系统的可用性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响

Elasticsearch的分布式架构

不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字"elasticsearch"
通过配置文件修改，或者在命令行中 - Ecluster.name=geektime进行设定
一个集群可以有一个或者多个节点

节点

节点是一个Elasticsearch的实例

本质上就是一个JAVA进程
一台机器上可以运行多个Elasticsearch进程，但是生产环境一般建议一台机器上只运行一个Elasticsearch实例

每一个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动时候-E node.name=nodel指定

每一个节点在启动之后，会分配一个UID，保存在data目录下

Master—eligible nodes和Master Node

每个节点启动后，默认就是一个Master eligible节点

可以设置 node.master:false 禁止

Master - eligible节点可以参加选主流程，成为Master节点

当第一个节点启动时候，它会将自己选举成Master节点

每个节点上都保存了集群的状态，只有Master节点才能修改集群的状态信息

① 集群状态(Cluster State)，维护了一个集群中，必要的信息

所有的节点信息
所有的索引和其相关的Mapping与Setting信息
分片的路由信息

② 任意节点都能修改信息会导致数据的不一致性

Data Node & Coordinating Node
DataNode

可以保存数据的节点，叫做DataNode。负责保存分片数据。在数据扩展上起到了至关重要的作用

CoordinatingNode

负责接受Client的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇集到一起
每个节点默认都起到了Coordinating Node的职责

其他的节点类型
HOt&WarmNode

不同硬件配置的Data Node,用来实现Hot&Warm架构，降低集群部署的成本

Machine Learning Node

负责跑机器学习的Job，用来做异常检测

Tribe Node

(5.3开始使用Cross Cluster Serarch) Tribe Node 连接到不同的Elasticsearch集群，
并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理

配置节点类型

开发环境中一个节点可以承担多种角色
生产环境中，应该设置单一的角色的节点(dedicated node)

分片(Primary Shard & Replica Shard)

主分片，用以解决数据水平扩展的问题。通过主分片，可以将数据分布到集群内的所有节点之上

一个分片是一个运行的Lucene的实例
主分片数在索引创建时指定，后续不允许修改，除非 Reindex

副本，用以解决数据高可用的问题。分片是主分片的拷贝

副本分片数，可以动态题调整
增加副本数，还可以在一定程度上提高服务的可用性（读取的吞吐）

分片(Primary Shard & Replica Shard)

一个三节点的集群中，blogs索引的分片分布情况

　　思考：增加一个节点或改大主分片数对系统的影响？

分片的设定

对于生产环境中分片的设定，需要提前做好容量规划
分片数设置过小

导致后续无法增加节点实现水品扩展
单个分片的数据量太大，导致数据重新分配耗时

分片数设置过大，7开始，默认主分片设置成1，解决了over-sharding的问题

影响搜索结果的相关性打分，影响统计结果的准确性
单个节点上过多的分片，会导致资源浪费，同时也会影响性能

查看集群健康状况

GET _cluster/health 
GET _cat/nodes //查看node的相关信息
GET _cat/shards //查看shards的相关信息 

GET _cluster/health
{
    "CIuster_name":"geektime",
    "status":"green",
    "timed_out":false,
    "number_of_nodes":2,   //一共两个节点, 
    "number_of_data_nodes":2, //这两个节点都承担了data node的角色 
    "active_primary_shards":37, //一共37个主分片 
    "active_shards":70,
    "relocating_shards"：0,
    "initializing_shards":0,
    "unassigned_shards":0,
    "delayed_unassigned_shards":0,
    "number_of_pending—tasks":0,
    "number_of_in_flight_fetch":0,
    "task_max_waiting_in_queue_millis":0,
    "active_shards_percent_as_number":100.0
}

Green - 主分片与副本都正常分配

Yellow - 主分片全部正常分配，有副本分片未能正常分配

Red - 有主分片未能分配，例如当服务器的磁盘容量超过85％时，去创建了一个新的索引

文档的基本CRUD

Create一个文档

支持自动生成文档ID和指定文档ID两种方式：通过调用POST my_index/_doc/ 系统会自动生成ID

使用HTTP PUT my_index/_doc/1/_create 创建时, URI中显示指定_create, 此时如果该id 的文档已经存在，则操作失败。

DELETE users
############Create Document############
#create document. 自动生成 _id : KS5tOXcBQn2iJa_jWk65
POST users/_doc
{
    "user" : "Mike",
    "post_date" : "2019-04-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Kibana"
}

#create document. 指定Id。如果id已经存在，报错
PUT users/_doc/1?op_type=create
{
    "user" : "Jack",
    "post_date" : "2019-05-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elasticsearch"
}

#create document. 指定 ID 如果已经存在，就报错
PUT users/_doc/1/_create
{
     "user" : "kris",
    "post_date" : "2019-05-15T14:12:12",
    "message" : "trying out Elasticsearch"
}

# "reason": "[_doc][1]: version conflict, document already exists (current version [1])",

Get 一个文档

找到文档，返回HTTP 200
　　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

找不到文档，返回HTTP 404

### Get Document by ID
#Get the document by ID
GET users/_doc/1

Index文档

Index和Create 不一样的地方：如果文档不存在，就索引新的文档。

否则现有文档会被删除，新的文档被索引。版本信息 +1 ；

即 PUT my_index/_doc/1/_create ，如果文档存在会报错；

PUT my_index/_doc/1 ，如果文档存在就先删除再index文档，_version加1 ；

update文档

# Update方法不会删除原来的文档，而是实现真正的数据更新
# Post方法 /Payload需要包含在"doc"中

###  Index & Update
#Update 指定 ID  (先删除，在写入)
# 修改某个字段, updated, 会把之前的先删掉，再put，版本号+1
PUT users/_doc/1
{
    "user" : "Mike"
}
#查询得到, 之前的user、post_date、message被删除了
GET users/_doc/1

#GET users/_doc/1
#在原文档上增加字段, 不会删除重新put
POST users/_doc/1/_update
{
    "doc":{
        "post_date" : "2019-05-15T14:12:12",
        "message" : "trying out Elasticsearch"
    }
}

GET users/_doc/1

Bulk API

常见错误返回

### Bulk 操作
#执行两次，查看每次的结果

#执行第1次
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test2", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }


#执行第2次
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test2", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }

### mget 操作
GET /_mget
{
    "docs" : [
        {
            "_index" : "test",
            "_id" : "1"
        },
        {
            "_index" : "test",
            "_id" : "2"
        }
    ]
}


#URI中指定index
GET /test/_mget
{
    "docs" : [
        {

            "_id" : "1"
        },
        {

            "_id" : "2"
        }
    ]
}


GET /_mget
{
    "docs" : [
        {
            "_index" : "test",
            "_id" : "1",
            "_source" : false
        },
        {
            "_index" : "test",
            "_id" : "2",
            "_source" : ["field3", "field4"]
        },
        {
            "_index" : "test",
            "_id" : "3",
            "_source" : {
                "include": ["user"],
                "exclude": ["user.location"]
            }
        }
    ]
}

### msearch 操作
POST kibana_sample_data_ecommerce/_msearch
{}
{"query" : {"match_all" : {}},"size":1}
{"index" : "kibana_sample_data_flights"}
{"query" : {"match_all" : {}},"size":2}


### 清除测试数据
#清除数据
DELETE users
DELETE test
DELETE test2

posted @ 2021-01-25 23:46 kris12 阅读(108) 评论(0) 编辑收藏举报

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