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1.属性分析

• 版本号
• 删除的时候做标记,使用的是懒删除
• _id 分为手动 id 和默认 id

{"_index": "book","_type": "_doc","_id": "1","_version": 6,"_seq_no": 7,"_primary_term": 1,"found": true,"_source": {"id": 1,"title": "这是一文章","content": "xxxxx","comment": "备注信息","mobile": "13344556677"}
}

2._source 字段

含义：插入数据时的所有字段和值。在 get 获取数据时，在 source 字段中原样返回。

GET /book/_doc/1

定制返回:

GET /book/_doc/1?_source_includes=id,title

{"_index": "book","_type": "_doc","_id": "1","_version": 6,"_seq_no": 7,"_primary_term": 1,"found": true,"_source": {"id": 1,"title": "这是一文章"}
}

3.强制创建

为防止覆盖原有数据，我们在新增时，设置为强制创建，不会覆盖原有文档。

PUT /index/_doc/1/_create

PUT /read_index/_doc/1/_create
{"id":1,"title":"这是一11文章","content":"xxxxx","comment":"备注信息","mobile":"13344556677"
}

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

4.脚本使用

#插入数据
PUT /test_index/_doc/6
{"num": 0
}#执行脚本
POST /test_index/_doc/6/_update
{"script": "ctx._source.num+=1"
}#查询数据
GET /test_index/_doc/6

{"_index": "test_index","_type": "_doc","_id": "6","_version": 2,"_seq_no": 1,"_primary_term": 1,"found": true,"_source": {"num": 1}
}

5.查询索引

GET /test_index/_search

{"took": 339,"timed_out": false,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": {"value": 1,"relation": "eq"},"max_score": 1.0,"hits": [{"_index": "test_index","_type": "_doc","_id": "6","_score": 1.0,"_source": {"num": 1}}]}
}

6._version 字段

删除的时候是异步删除,只是做了删除标记,延时删除策略.

es 内部主从同步时，是多线程异步，乐观锁机制。也是基于版本号的

• 线程 1 先到，线程 2 后到，副本数据是没有问题的
• 线程 2 先到，线程 1 后到：
  • 副本分片先把数据改为 test3,verion=3.
  • 线程 1 请求到了，副本分片，判断请求的 verison=1 太旧了，就会丢弃这个请求。

说明:

• version 使用数据自带的 version 版本号

• _version&version_type=external 则是并发时使用程序自己指定的 version,且是不存在的

PUT /test_index/_doc/4?version=2&version_type=external
{"test_field": "itcast1"
}

7.重试次数

指定重试次数

POST /test_index/_doc/5/_update?retry_on_conflict=3
{"doc": {"test_field": "itcast1"}
}

结合 version

POST /test_index/_doc/5/_update?retry_on_conflict=3&version=22&version_type=external
{"doc": {"test_field": "itcast1"}
}

8.批量查询 mget

单条查询 GET /test_index/1，如果查询多个 id 的文档一条一条查询，网络开销太大。

GET /_mget
{"docs" : [{"_index" : "test_index","_type" :  "_doc","_id" :    1},{"_index" : "test_index","_type" :  "_doc","_id" :    7}]
}

{"docs": [{"_index": "test_index","_type": "_doc","_id": "2","_version": 6,"_seq_no": 12,"_primary_term": 1,"found": true,"_source": {"test_field": "test12333123321321"}},{"_index": "test_index","_type": "_doc","_id": "3","_version": 6,"_seq_no": 18,"_primary_term": 1,"found": true,"_source": {"test_field": "test3213"}}]
}

提示去掉 type

GET /_mget
{"docs" : [{"_index" : "test_index","_id" :    2},{"_index" : "test_index","_id" :    3}]
}

同一索引下批量查询：

GET /test_index/_mget
{"docs" : [{"_id" :    2},{"_id" :    3}]
}

第三种写法：搜索写法

post /test_index/_doc/_search
{"query": {"ids" : {"values" : ["1", "7"]}}
}

9.bulk

Bulk 操作解释将文档的增删改查一些列操作，通过一次请求全都做完。减少网络传输次数。

#语法
POST /_bulk
{"action": {"metadata"}}
{"data"}

示例:

#如下操作，删除5，新增14，修改2。
POST /_bulk
{ "create": { "_index": "test_index","_id": "8"}}
{ "test_field": "test8" }
{ "update": { "_index": "test_index","_id": "3"} }
{ "doc": {"test_field": "bulk test"} }
{ "delete": { "_index": "test_index","_id": "5" }}

总结:

1. 功能：
   • delete：删除一个文档，只要 1 个 json 串就可以了
   • create:相当于强制创建 PUT /index/type/id/_create
   • index：普通的 put 操作，可以是创建文档，也可以是全量替换文档
   • update：执行的是局部更新 partial update 操作
2. 格式：每个 json 不能换行。相邻 json 必须换行。
3. 隔离：每个操作互不影响。操作失败的行会返回其失败信息。
4. 实际用法：bulk 请求一次不要太大，否则一下积压到内存中，性能会下降。所以，一次请求几千个操作、大小在几 M 正好。

10.定位错误语法

验证错误语句：

GET /book/_validate/query?explain
{"query": {"mach": {"description": "java程序员"}}
}

返回：

{"valid": false,"error": "org.elasticsearch.common.ParsingException: no [query] registered for [mach]"
}

正确

GET /book/_validate/query?explain
{"query": {"match": {"description": "java程序员"}}
}

返回

{"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"failed": 0},"valid": true,"explanations": [{"index": "book","valid": true,"explanation": "description:java description:程序员"}]
}

一般用在那种特别复杂庞大的搜索下，比如你一下子写了上百行的搜索，这个时候可以先用 validate api 去验证一下，搜索是否合法。

合法以后，explain 就像 mysql 的执行计划，可以看到搜索的目标等信息。

11.Scroll 分批查询

场景：下载某一个索引中 1 亿条数据，到文件或是数据库。

不能一下全查出来，系统内存溢出。所以使用 scoll 滚动搜索技术，一批一批查询。

scoll 搜索会在第一次搜索的时候，保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，如果这个期间数据变更，是不会让用户看到的

每次发送 scroll 请求，我们还需要指定一个 scoll 参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个时间窗口内能完成就可以了。

搜索

GET /book/_search?scroll=1m
{"query": {"match_all": {}},"size": 3
}

返回

{"_scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAMOkWTURBNDUtcjZTVUdKMFp5cXloVElOQQ==","took": 3,"timed_out": false,"_shards": {"total": 1,"successful": 1,"skipped": 0,"failed": 0},"hits": {"total": {"value": 3,"relation": "eq"},"max_score": 1.0,"hits": []}
}

获得的结果会有一个 scoll_id，下一次再发送 scoll 请求的时候，必须带上这个 scoll_id

GET /_search/scroll
{"scroll": "1m","scroll_id" : "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAMOkWTURBNDUtcjZTVUdKMFp5cXloVElOQQ=="
}

与分页区别:

• 分页是给用户看的 deep paging

• scroll 是用户系统内部操作，如下载批量数据，数据转移。零停机改变索引映射。

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