文档的CRUD

命令	示例
Index	PUT my_index/_doc/1 {"user":"mike", "comment":"You know,for search"}
Create	PUT my_index/_create/1 {"user":"mike","comment":"You know, for search"} POST my_index/_doc (不指定ID， 自动生成) {"user":"mike", "comment":"You know, for search"}
Read	GET my_index/_doc/1
Update	POST my_index/_update/1 {"doc":{"user":"mike", "comment":"You know, Elasticsearch"}}
Delete	DELETE my_index/_doc/1

• Type名， 约定都用_doc
• Create： PUT方式指定ID（ 如果ID已经存在，会失败），POST方式自动给生成ID
• Index： 如果ID不存在，创建新的文档，否则，先删除现有的文档，再创建新的文档，版本会增加
• Update： 文档必须已经存在，更新只会对相应字段做增量修

Bulk API

• 支持在一次API调用中，对不同的索引进行操作
• 支持四种类型操作
  • Index
  • Create
  • Update
  • Delete
• 可以在URI中指定Index，也可以在请求的Payload中进行
• 操作中单条操作失败，并不会影响其他操作
• 返回结果包括了每一条操作执行的结果

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"}}

批量读取 - mget

批量操作，可以减少网络连接所产生的开销，提高性能

GET _mget
{
  "docs":[
    {
      "_index" : "user",
      "_id":1
    },
    {
      "_index":"comment",
      "_id":1
    }]
}

批量查询 - msearch

POST users/_msearch
{}
{"query":{"match_all":{}}, "from":0,"size":10}
{}
{"query":{"match_all":{}}}
{"index":"twitter2"}
{"query":{"match_all":{}}}

常见错误返回
429：集群过于繁忙
4xx：请求体格式有错
500：集群内部错误

正排索引和倒排索引

正排

文档	文档内容
1	Mastering Elasticsearch
2	Elasticsearch Server
3	Elasticsearch Essentials

倒排

Term	Count	DocumentID:Position
Elasticsearch	3	1:1, 2:0, 3:0
Mastering	1	1:0
Server	1	2:1
Essentials	1	3:1

• 倒排索引包含两个部分

  • 单词词典（Term Dictionary），记录所有文档的单词，记录单词到倒排列表的关联关系
    • 单词词典一般比较大，可以通过B+树或哈希拉链法实现，以满足高性能的插入与查询
  • 倒排列表(Posting List)记录了单词对应的文档结合，由倒排索引项组成
    • 倒排索引项：
      • 文档 ID
      • 词频TF - 该单词在文档中出现的次数，用于相关性评分
      • 位置（Position） - 单词在文档中分词的位置。用于语句搜索（phrase query）
      • 偏移（Offset） - 记录单词的开始结束位置，实现高亮显示

• 例子 - Elasticsearch的文档和Posting List:

文档ID	文档内容
1	Mastering Elasticsearch
2	Elasticsearch Server
3	Elasticsearch Essentials

• Posting List

Doc ID	TF	Position	Offset
1	1	1	<10,23>
2	1	0	<0,13>
3	1	0	<0,13>

• Elasticsearch的JSON文档中的每个字段，都有自己的倒排索引
• 可以指定对某些字段不做索引
  • 优点：节省存储空间
  • 缺点： 字段无法被搜索

Analysis 与 Analyzer 分词器

• Analysis - 文本分析是把全文本转换一系列单词（term/token）的过程，也叫分词
• Analysis 是通过Analyzer来实现的
  • 可使用Elasticsearch内置的分析器/或者按需定制化分析器
• 除了在数据写入时转换词条，匹配Query语句时候也需要用相同的分析器对查询语句进行分析

内容	分词后
Elasticsearch Server	elasticsearch server

Analyzer的组成

• 分词器是专门处理分词的组件，Analyzer由三部分组成
  • Character Filters(针对原始文本处理，例如去除html) / Tokenizer（按照规则切分为单词）/ Token Filter(将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords,增加同义词)

例如：Mastering Elasticsearch & Elasticsearch in Action

1. Character Filters
2. Tokenizer
3. Token Filters
4. 经过前三步骤：master elasticsearch action

Elasticsearch的内置分词器

• Standard Analyzer -- 默认分词器，按词切分，小写处理
• Simple Analyzer -- 按照非字母切分（符号被过滤），小写处理
• Stop Analyzer -- 小写处理，停用词过滤（the, a, is）
• Whitespace Analyzer -- 按照空格切分，不转小写
• Keyword Analyzer -- 不分词，直接将输入当作输出
• Patter Analyzer -- 正则表达式，默认\W+（非字符分隔）
• Language -- 提供了30多种常见语言的分词器
• Customer Analyzer 自定义分词器

* 使用_analyzer API
GET /_analyze
{
  "analyzer":"standard",
  "text":"A B, C D E",
}

POST books/_analyze
{
  "field":"title",
  "text":"Mastering Elasticsearch"
}

POST /_analyze
{
  "tokenizer":"standard",
  "filter":["lowercase"],
  "text":"Mastering Elasticsearch"
}

中文分词

• ICU Analyzer
  安装icu Elasticsearch-plugin install analysis-icu
  提供了Unicode支持，更好的支持亚洲语言
• IK
  支持自定义词库，支持热更新分词字典
  https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
• THULAC
  THU Lexucal Analyzer for Chinese,清华的大学自然语言处理和社会人文计算实验室的中文分词器
  https://github.com/microbun/elasticsearch-thulac-plugin