1、document数据格式

面向文档的搜索分析引擎
（1）应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的
（2）对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式，相当麻烦
（3）ES是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据结构，es可以提供复杂的索引，全文检索，分析聚合等功能
（4）es的document用json数据格式来表达

  1. public class Employee {
  3.   private String email;
  4.   private String firstName;
  5.   private String lastName;
  6.   private EmployeeInfo info;
  7.   private Date joinDate;
  9. }
  11. private class EmployeeInfo {
  13.   private String bio; // 性格
  14.   private Integer age;
  15.   private String[] interests; // 兴趣爱好
  17. }
  19. EmployeeInfo info = new EmployeeInfo();
  20. info.setBio("curious and modest");
  21. info.setAge(30);
  22. info.setInterests(new String[]{"bike", "climb"});
  24. Employee employee = new Employee();
  25. employee.setEmail("zhangsan@sina.com");
  26. employee.setFirstName("san");
  27. employee.setLastName("zhang");
  28. employee.setInfo(info);
  29. employee.setJoinDate(new Date());

employee对象：里面包含了Employee类自己的属性，还有一个EmployeeInfo对象
两张表：employee表，employee_info表，将employee对象的数据重新拆开来，变成Employee数据和EmployeeInfo数据
employee表：email，first_name，last_name，join_date，4个字段
employee_info表：bio，age，interests，3个字段；此外还有一个外键字段，比如employee_id，关联着employee表

{
    "email":      "zhangsan@sina.com",
    "first_name": "san",
    "last_name": "zhang",
    "info": {
        "bio":         "curious and modest",
        "age":         30,
        "interests": [ "bike", "climb" ]
    },
    "join_date": "2017/01/01"
}

我们就明白了es的document数据格式和数据库的关系型数据格式的区别

2、电商网站商品管理案例背景介绍

有一个电商网站，需要为其基于ES构建一个后台系统，提供以下功能：
（1）对商品信息进行CRUD（增删改查）操作
（2）执行简单的结构化查询
（3）可以执行简单的全文检索，以及复杂的phrase（短语）检索
（4）对于全文检索的结果，可以进行高亮显示
（5）对数据进行简单的聚合分析

3、简单的集群管理

（1）快速检查集群的健康状况
ES提供了一套api，叫做cat api，可以查看ES中各种各样的数据
查看 ES 的健康状况，命令如下：

GET /_cat/health?v

结果：

epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1488006741 15:12:21  elasticsearch yellow          1         1      1   1    0    0        1             0                  -                 50.0%

epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1488007113 15:18:33  elasticsearch green           2         2      2   1    0    0        0             0                  -                100.0%

epoch      timestamp cluster       status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent
1488007216 15:20:16  elasticsearch yellow          1         1      1   1    0    0        1             0                  -                 50.0%

image
如何快速了解集群的健康状况？green、yellow、red？

  • green：每个索引的primary shard和replica shard都是active状态的
  • yellow：每个索引的primary shard都是active状态的，但是部分replica shard不是active状态，处于不可用的状态
  • red：不是所有索引的primary shard都是active状态的，部分索引有数据丢失了

为什么现在会处于一个yellow状态？
我们现在就一个笔记本电脑，就启动了一个es进程，相当于就只有一个node。现在es中有一个index，就是kibana自己内置建立的index。由于默认的配置是给每个index分配5个primary shard和5个replica shard，而且primary shard和replica shard不能在同一台机器上（为了容错）。现在kibana自己建立的index是1个primary shard和1个replica shard。当前就一个node，所以只有1个primary shard被分配了和启动了，但是一个replica shard没有第二台机器去启动。
做一个小实验：此时只要启动第二个es进程，就会在es集群中有2个node，然后那1个replica shard就会自动分配过去，然后cluster status就会变成green状态。
（2）快速查看集群中有哪些索引

GET /_cat/indices?v

health status index   uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg   1   1          1            0      3.1kb          3.1kb

image
（3）简单的索引操作
创建索引：

PUT /test_index?pretty

image
image
删除索引：

DELETE /test_index?pretty

image

4、商品的CRUD操作

（1）新增商品：新增文档，建立索引

PUT /index/_deoc/id
{
  "json数据"
}

ES7.X 创建文档和索引的方式：

PUT /ecommerce/_doc/1
{
    "name" : "gaolujie yagao",
    "desc" :  "gaoxiao meibai",
    "price" :  30,
    "producer" :      "gaolujie producer",
    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
}

PUT /ecommerce/_doc/2
{
    "name" : "jiajieshi yagao",
    "desc" :  "youxiao fangzhu",
    "price" :  25,
    "producer" :      "jiajieshi producer",
    "tags": [ "fangzhu" ]
}

PUT /ecommerce/_doc/3
{
    "name" : "zhonghua yagao",
    "desc" :  "caoben zhiwu",
    "price" :  40,
    "producer" :      "zhonghua producer",
    "tags": [ "qingxin" ]
}

PUT /ecommerce/_doc/4
{
    "name" : "shudashi yagao",
    "desc" :  "caoben zhiwu",
    "price" :  50,
    "producer" :      "shudashi yagao producer",
    "tags": [ "meibai", "qingxin" ]
}

es会自动建立index和type，不需要提前创建，而且es默认会对document每个field都建立倒排索引，让其可以被搜索
注 Elasticsearch 7.x ：不推荐在请求中指定类型。例如，索引文档不再需要文档type。新索引API 用于PUT {index}/_doc/{id}显式ID和POST {index}/_doc自动生成的ID。请注意，在7.0中，它_doc是路径的永久部分，并表示端点名称而不是文档类型。7.X 不需要在指定 type
（2）查询商品：检索文档

GET /index/_doc/id

案例：

GET /ecommerce/_doc/1

结果：

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "_seq_no" : 8,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "gaolujie yagao",
    "desc" : "gaoxiao meibai",
    "price" : 30,
    "producer" : "gaolujie producer",
    "tags" : [
      "meibai",
      "fangzhu"
    ]
  }
}

（3）修改商品：替换文档

PUT /ecommerce/_doc/1
{
    "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao",
    "desc" :  "gaoxiao meibai",
    "price" :  30,
    "producer" : "gaolujie producer",
    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]
}

创建时的结果：

{
  "_index": "ecommerce",
  "_type": "product",
  "_id": "1",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "created": true
}

替换时的结果：

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 4,
  "_primary_term" : 1
}

如下的替换在 ES 5.X 中会报错，但是在 7.X 中是可以执行的：

PUT /ecommerce/_doc/1
{
    "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao"
}

结果：

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 4,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 10,
  "_primary_term" : 1
}

获取修改后的文档：

GET /ecommerce/_doc/1

结果：

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 5,
  "_seq_no" : 11,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao"
  }
}

只剩下一个 name 其他的数据都没了。
替换方式有一个不好，即使必须带上所有的field，才能去进行信息的修改
（4）修改商品：更新文档

POST /ecommerce/_update/3
{
  "script": {
    "source": "ctx._source.name=\"plus zhonghua yagao\""
  }
}

结果：

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "3",
  "_version" : 2,
  "result" : "updated",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 6,
  "_primary_term" : 1
}

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "3",
  "_version" : 3,
  "_seq_no" : 8,
  "_primary_term" : 1,
  "found" : true,
  "_source" : {
    "name" : "plus zhonghua yagao",
    "desc" : "caoben zhiwu",
    "price" : 40,
    "producer" : "zhonghua producer",
    "tags" : [
      "qingxin"
    ]
  }
}

（5）删除商品：删除文档

DELETE /ecommerce/_doc/1

结果：

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 11,
  "result" : "deleted",
  "_shards" : {
    "total" : 2,
    "successful" : 1,
    "failed" : 0
  },
  "_seq_no" : 17,
  "_primary_term" : 1
}

再次文档查找不到：

{
  "_index" : "ecommerce",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "found" : false
}

参考文档：https://blog.csdn.net/any11/article/category/8905883
https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/86015411
https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/86000472
官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html