Elasticsearch 7.x 之文档、索引和 REST API 【基础入门篇】

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前几天写过一篇《Elasticsearch 7.x 最完整性安装及配置》,今天继续最新版基础入门内容。你这个篇简单总结了 Elasticsearch 7.x 之文档、索引和 REST API。

  • 那此是文档
  • 文档Unique ID
  • 文档元数据
  • 那此是索引
  • REST API

1.1 白话那此是文档

从使用案例出发,Elasticsearch 是面向文档,文档是所有搜索数据的最小单元。

  • 案例一:每个公司都是业务日志平台,比如交易业务日志。

    文档:每一条绳子 日志文件中的日志项,可是我文档

  • 案例二:可我太少 能搜索并播放电影的在线视频网站

    文档:每以后电影的具体信息,可是我文档

  • 案例三:可我太少 能搜索并下载文件的云存储网站,同类百度云

    文档:每以后文件具体内容信息,可是我文档

等等案例统统有,如此 文档可是我同类数据库上边的一条绳子 长长的存储记录。文档(Document)是索引信息的基本单位。

文档被序列化成为 JSON 格式,物理保指在以后索引中。JSON 是本身常见的互联网数据交换格式:

  • 文档字段名:JSON 格式由 name/value pairs 组成,对应的 name 可是我文档字段名
  • 文档字段类型:每个字段都是对应的字段类型:String、integer、long 等,并支持数据&嵌套

1.2 文档的 Unique ID

每个文档都是后要 Unique ID,其字段名称为 _id

  • 自行设置指定 ID 或通过 Elasticsearch 自动生成
  • 其值我太少 被索引
  • 注意:该 _id 字段的值可我太少 能在一点查询 term, terms, match, query_string, simple_query_string 等中访问,但要能在 aggregations,scripts 或 sorting 中使用。后要 要能 对 _id 字段进行排序或汇总,建议新建以后文档字段群克隆 _id 字段的内容
PUT my_index/_doc/1
{
  "text": "Document with ID 1"
}

PUT my_index/_doc/2&refresh=true
{
  "text": "Document with ID 2"
}

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "terms": {
      "_id": [ "1", "2" ] 
    }
  }
}

1.3 文档元数据

元数据是用于标注文档的相关信息,如此 索引文档的元数据如下:

  • _index 文档所属索引名称
  • _type 文档所属类型名
  • _id 文档唯一 ID
  • _score 文档相关性打分
  • _source 文档 JSON 数据
  • _version 文档版本信息

其中 _type 文档所属类型名,要能 关注版本不同之间区别:

  • 7.0 以后,以后索引可我太少 能设置多个 types
  • 7.0 结束,被 Deprecated 了。以后索引要能创建以后 type,值为 _doc

2.1 索引不同意思

作为名词,索引代表是在 Elasticsearch 集群中,可我太少 能创建统统有不同索引。也是本小节要总结的内容。

作为动词,索引代表保存以后文档到 Elasticsearch。可是我在 Elasticsearch 创建以后倒排索引的意思

2.2 那此是索引

索引,可是我同类类型文档的集合。同类 Spring Bean 容器装载着统统有 Bean ,ES 索引可是我文档的容器,是一类文档的集合。

以后导入了 kibana_sample_data_flights 索引,通过 GET 下面你这个 URL ,就能得到索引一点信息:

GET http://localhost:9200/kibana_sample_data_flights

结果如下:

{
    "kibana_sample_data_flights": {
        "aliases": {},
        "mappings": {
            "properties": {
                "AvgTicketPrice": {
                    "type": "float"
                },
                "Cancelled": {
                    "type": "boolean"
                },
                "Carrier": {
                    "type": "keyword"
                },
                "DestLocation": {
                    "type": "geo_point"
                },
                "FlightDelay": {
                    "type": "boolean"
                },
                "FlightDelayMin": {
                    "type": "integer"
                },
                "timestamp": {
                    "type": "date"
                }
            }
        },
        "settings": {
            "index": {
                "number_of_shards": "1",
                "auto_expand_replicas": "0-1",
                "blocks": {
                    "read_only_allow_delete": "true"
                },
                "provided_name": "kibana_sample_data_flights",
                "creation_date": "1566271868125",
                "number_of_replicas": "0",
                "uuid": "SfR20UNiSLKJWIpR1bcrzQ",
                "version": {
                    "created": "7020199"
                }
            }
        }
    }
}

根据返回结果,我们我们我们我们我们知道:

  • mappings:定义文档字段的类型
  • settings:定义不同数据分布
  • aliases:定义索引的别名,可我太少 能通过别名访问该索引

索引,是逻辑空间概念,每个索引有对那个的 Mapping 定义,对应的可是我文档的字段名和字段类型。相比上边会讲到分片,是物理空间概念,索引中存储数据会分散到分片上。

实战经验总结:aliases 别名大有作为,比如 my_index 迁移到 my_index_new , 数据迁移后,只要能 保持一致的别名配置。如此 通过别名访问索引的业务方都是要能 修改,直接迁移即可。

2.3 跟 MySQL 比拟

基本理解了 Elasticsearch 重要的以后概念,可我太少 能将 ES 关键点跟关系型数据库比拟如下:

如图,Elasticsearch 提供了 REST API,方便,相关索引 API 如下:

# 查看索引相关信息
GET kibana_sample_data_ecommerce

# 查看索引的文档总数
GET kibana_sample_data_ecommerce/_count

# 查看前10条文档,了解文档格式
POST kibana_sample_data_ecommerce/_search
{
}

# _cat indices API
# 查看indices
GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index

# 查看情形为绿的索引
GET /_cat/indices?v&health=green

# 按照文档个数排序
GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc

# 查看具体的字段
GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt

# How much memory is used per index?
GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc

具体 API 可我太少 能通过 POSTMan 等工具操作,后要 安装 kibana ,对应的 Dev Tools

工具进行访问。

(完),更多可我太少 能看 ES 7.x 系列教程 bysocket.com

资料:

  • Elasticsearch 7.x 最完整性安装及配置

    https://www.bysocket.com/elasticsearch/2417.html
  • 极客时间 Elasticsearch核心技术与实战
  • CAT Index API https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/cat-indices.html
  • 为那此不再支持单个Index下,多个Tyeps https://www.elastic.co/cn/blog/moving-from-types-to-typeless-apis-in-elasticsearch-7-0

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