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Elasticsearch之数据输入与输出

2017-10-31  本文已影响0人  techhow

文档元数据

一个文档不仅仅包含它的数据 ，也包含 元数据 —— 有关 文档的信息。 三个必须的元数据元素如下：

索引文档

PUT /{index}/{type}/{id}
{
  "field": "value",
  ...
}

例如：

PUT /website/blog/123
{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "Just trying this out...",
  "date":  "2014/01/01"
}

响应结果为：

{
   "_index":    "website",
   "_type":     "blog",
   "_id":       "123",
   "_version":  1,
   "created":   true
}

该响应表明文档已经成功创建，该索引包括 _index 、 _type 和 _id 元数据， 以及一个新元素： _version。在 Elasticsearch 中每个文档都有一个版本号。当每次对文档进行修改时（包括删除）， _version 的值会递增。

POST /website/blog/
{
  "title": "My second blog entry",
  "text":  "Still trying this out...",
  "date":  "2014/01/01"
}

除了 _id 是 Elasticsearch 自动生成的，响应的其他部分和前面的类似：

{
   "_index":    "website",
   "_type":     "blog",
   "_id":       "AVFgSgVHUP18jI2wRx0w",
   "_version":  1,
   "created":   true
}

自动生成的 ID 是 URL-safe、 基于 Base64 编码且长度为20个字符的 GUID 字符串。 这些 GUID 字符串由可修改的 FlakeID 模式生成，这种模式允许多个节点并行生成唯一 ID ，且互相之间的冲突概率几乎为零。（ps：这里想起来之前考虑过的分布式情况下生成唯一id的方法，可以看看这篇文章）

取回文档

为了从 Elasticsearch 中检索出文档 ，我们仍然使用相同的 _index , _type , 和 _id ，但是 HTTP 谓词 更改为 GET :

GET /website/blog/123?pretty

GET 请求的响应体包括 {"found": true} ，这证实了文档已经被找到。 如果我们请求一个不存在的文档，我们仍旧会得到一个 JSON 响应体，但是 found 将会是 false 。此外， HTTP 响应码将会是 404 Not Found ，而不是 200 OK 。

我们可以通过传递 -i 参数给 curl 命令，该参数 能够显示响应的头部：

curl -i -XGET http://localhost:9200/website/blog/124?pretty

默认情况下， GET 请求 会返回整个文档，这个文档正如存储在 _source 字段中的一样。但是也许你只对其中的 title 字段感兴趣。单个字段能用 _source 参数请求得到，多个字段也能使用逗号分隔的列表来指定。

GET /website/blog/123?_source=title,text

或者，如果你只想得到 _source 字段，不需要任何元数据，你能使用 _source 端点：

GET /website/blog/123/_source

文档是否存在

如果只想检查一个文档是否存在 --根本不想关心内容--那么用 HEAD 方法来代替 GET 方法。 HEAD 请求没有返回体，只返回一个 HTTP 请求报头：

curl -i -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/123

如果文档存在， Elasticsearch 将返回一个 200 ok 的状态码;若文档不存在， Elasticsearch 将返回一个 404 Not Found 的状态码。

更新整个文档

在 Elasticsearch 中文档是 不可改变 的，不能修改它们。 相反，如果想要更新现有的文档，需要 重建索引 或者进行替换。

PUT /website/blog/123
{
  "title": "My first blog entry",
  "text":  "I am starting to get the hang of this...",
  "date":  "2014/01/02"
}

在响应体中，我们能看到 Elasticsearch 已经增加了 _version 字段值：

{
  "_index" :   "website",
  "_type" :    "blog",
  "_id" :      "123",
  "_version" : 2,
  "created":   false 
}

created 标志设置成 false ，是因为相同的索引、类型和 ID 的文档已经存在。

在内部，Elasticsearch 已将旧文档标记为已删除，并增加一个全新的文档。 尽管你不能再对旧版本的文档进行访问，但它并不会立即消失。当继续索引更多的数据，Elasticsearch 会在后台清理这些已删除文档。

创建新文档

当我们索引一个文档， 怎么确认我们正在创建一个完全新的文档，而不是覆盖现有的呢？

请记住， _index 、 _type 和 _id 的组合可以唯一标识一个文档。所以，确保创建一个新文档的最简单办法是，使用索引请求的 POST 形式让 Elasticsearch 自动生成唯一 _id

然而，如果已经有自己的 _id ，那么我们必须告诉 Elasticsearch ，只有在相同的 _index 、 _type 和 _id 不存在时才接受我们的索引请求。这里有两种方式，他们做的实际是相同的事情。使用哪种，取决于哪种使用起来更方便。

  1. 使用 op_type 查询 -字符串参数：
PUT /website/blog/123?op_type=create
{ ... }
  1. 在 URL 末端使用 /_create :
PUT /website/blog/123/_create
{ ... }

如果创建新文档的请求成功执行，Elasticsearch 会返回元数据和一个 201 Created 的 HTTP 响应码。

另一方面，如果具有相同的 _index 、 _type 和 _id 的文档已经存在，Elasticsearch 将会返回 409 Conflict 响应码

删除文档

删除文档 的语法和我们所知道的规则相同，只是 使用 DELETE 方法：

DELETE /website/blog/123
  1. 如果找到该文档，Elasticsearch 将要返回一个 200 ok 的 HTTP 响应码。注意，字段 _version 值已经增加。
  2. 如果文档没有 找到，我们将得到 404 Not Found 的响应码。即使文档不存在（ Found 是 false ）， _version 值仍然会增加。这是 Elasticsearch 内部记录本的一部分，用来确保这些改变在跨多节点时以正确的顺序执行。

处理冲突

在数据库领域中，有两种方法通常被用来确保并发更新时变更不会丢失：

  1. 悲观并发控制。这种方法被关系型数据库广泛使用，它假定有变更冲突可能发生，因此阻塞访问资源以防止冲突。 一个典型的例子是读取一行数据之前先将其锁住，确保只有放置锁的线程能够对这行数据进行修改。
  2. 乐观并发控制。Elasticsearch 中使用的这种方法假定冲突是不可能发生的，并且不会阻塞正在尝试的操作。 然而，如果源数据在读写当中被修改，更新将会失败（判断的方法通过_version）。

乐观并发控制

我们可以利用 _version 号来确保 应用中相互冲突的变更不会导致数据丢失。我们通过指定想要修改文档的 version 号来达到这个目的。 如果该版本不是当前版本号，我们的请求将会失败。如下命令：

PUT /website/blog/1?version=1

一个常见的设置是使用其它数据库作为主要的数据存储，使用 Elasticsearch 做数据检索， 这意味着主数据库的所有更改发生时都需要被复制到 Elasticsearch ，如果多个进程负责这一数据同步，你可能遇到类似于之前描述的并发问题。

如果你的主数据库已经有了版本号 — 或一个能作为版本号的字段值比如 timestamp — 那么你就可以在 Elasticsearch 中通过增加 version_type=external 到查询字符串的方式重用这些相同的版本号， 版本号必须是大于零的整数， 且小于 9.2E+18 — 一个 Java 中 long 类型的正值。

外部版本号的处理方式和我们之前讨论的内部版本号的处理方式有些不同， Elasticsearch 不是检查当前 _version 和请求中指定的版本号是否相同， 而是检查当前 _version 是否 小于 指定的版本号。 如果请求成功，外部的版本号作为文档的新 _version 进行存储。

外部版本号不仅在索引和删除请求是可以指定，而且在 创建 新文档时也可以指定。

例如，要创建一个新的具有外部版本号 5 的博客文章，我们可以按以下方法进行：

PUT /website/blog/2?version=5&version_type=external
{
  "title": "My first external blog entry",
  "text":  "Starting to get the hang of this..."
}

在响应中，我们能看到当前的 _version 版本号是 5 ：
{
  "_index":   "website",
  "_type":    "blog",
  "_id":      "2",
  "_version": 5,
  "created":  true
}

现在我们更新这个文档，指定一个新的 version 号是 10 ：

PUT /website/blog/2?version=10&version_type=external
{
  "title": "My first external blog entry",
  "text":  "This is a piece of cake..."
}

请求成功并将当前 _version 设为 10 ：
{
  "_index":   "website",
  "_type":    "blog",
  "_id":      "2",
  "_version": 10,
  "created":  false
}

如果你要重新运行此请求时，它将会失败，并返回像我们之前看到的同样的冲突错误， 因为指定的外部版本号不大于 Elasticsearch 的当前版本号。

文档部分更新

文档是不可变的：他们不能被修改，只能被替换。 update API 必须遵循同样的规则。 从外部来看，我们在一个文档的某个位置进行部分更新。然而在内部， update API 简单使用与之前描述相同的 检索-修改-重建索引 的处理过程。 区别在于这个过程发生在分片内部，这样就避免了多次请求的网络开销。通过减少检索和重建索引步骤之间的时间，我们也减少了其他进程的变更带来冲突的可能性。

update 请求最简单的一种形式是接收文档的一部分作为 doc 的参数， 它只是与现有的文档进行合并。对象被合并到一起，覆盖现有的字段，增加新的字段。 例如，我们增加字段 tags 和 views 到我们的博客文章，如下所示：

POST /website/blog/1/_update
{
   "doc" : {
      "tags" : [ "testing" ],
      "views": 0
   }
}

POST /website/blog/1/_update
{
   "script" : "ctx._source.views+=1"
}

在这样的情况下，我们可以使用 upsert 参数，指定如果文档不存在就应该先创建它

POST /website/pageviews/1/_update
{
   "script" : "ctx._source.views+=1",
   "upsert": {
       "views": 1
   }
}

对于部分更新的很多使用场景，文档已经被改变也没有关系。 例如，如果两个进程都对页面访问量计数器进行递增操作，它们发生的先后顺序其实不太重要； 如果冲突发生了，我们唯一需要做的就是尝试再次更新。

这可以通过 设置参数 retry_on_conflict 来自动完成， 这个参数规定了失败之前 update 应该重试的次数，它的默认值为 0 。

POST /website/pageviews/1/_update?retry_on_conflict=5 
{
   "script" : "ctx._source.views+=1",
   "upsert": {
       "views": 0
   }
}

取回多个文档（mget)

Elasticsearch 的速度已经很快了，但甚至能更快。 将多个请求合并成一个，避免单独处理每个请求花费的网络时延和开销。 如果你需要从 Elasticsearch 检索很多文档，那么使用 multi-get 或者 mget API 来将这些检索请求放在一个请求中，将比逐个文档请求更快地检索到全部文档。

  1. mget API 要求有一个 docs 数组作为参数，每个 元素包含需要检索文档的元数据， 包括 _index 、 _type 和 _id 。如果你想检索一个或者多个特定的字段，那么你可以通过 _source 参数来指定这些字段的名字：
GET /_mget
{
   "docs" : [
      {
         "_index" : "website",
         "_type" :  "blog",
         "_id" :    2
      },
      {
         "_index" : "website",
         "_type" :  "pageviews",
         "_id" :    1,
         "_source": "views"
      }
   ]
}

该响应体也包含一个 docs 数组 ， 对于每一个在请求中指定的文档，这个数组中都包含有一个对应的响应，且顺序与请求中的顺序相同。

  1. 如果想检索的数据都在相同的 _index 中（甚至相同的 _type 中），则可以在 URL 中指定默认的 /_index 或者默认的 /_index/_type 。你仍然可以通过单独请求覆盖这些值：
GET /website/blog/_mget
{
   "docs" : [
      { "_id" : 2 },
      { "_type" : "pageviews", "_id" :   1 }
   ]
}
  1. 如果所有文档的 _index 和 _type 都是相同的，你可以只传一个 ids 数组，而不是整个 docs 数组：
GET /website/blog/_mget
{
   "ids" : [ "2", "1" ]
}
  1. 即使请求 没有 找到任何文档，它的状态码依然是 200 --因为 mget 请求本身已经成功执行。 为了确定某个文档查找是成功或者失败，你需要检查 found 标记。

代价较小的批量操作（_bulk）

与 mget 可以使我们一次取回多个文档同样的方式， bulk API 允许在单个步骤中进行多次 create 、 index 、 update 或 delete 请求。

{ action: { metadata }}\n
{ request body        }\n
{ action: { metadata }}\n
{ request body        }\n
...

这种格式类似一个有效的单行 JSON 文档 流 ，它通过换行符(\n)连接到一起。注意两个要点：

  1. 每行一定要以换行符(\n)结尾， 包括最后一行 。这些换行符被用作一个标记，可以有效分隔行。
  2. 这些行不能包含未转义的换行符，因为他们将会对解析造成干扰。
create/index/update/delete

{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}

POST /_bulk
{ "delete": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }} 
{ "create": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123" }}
{ "title":    "My first blog post" }
{ "index":  { "_index": "website", "_type": "blog" }}
{ "title":    "My second blog post" }
{ "update": { "_index": "website", "_type": "blog", "_id": "123", "_retry_on_conflict" : 3} }
{ "doc" : {"title" : "My updated blog post"} }
  1. 请注意 delete 动作不能有请求体,它后面跟着的是另外一个操作。
  2. 谨记最后一个换行符不要落下。
  3. 每个子请求都是独立执行，因此某个子请求的失败不会对其他子请求的成功与否造成影响。 如果其中任何子请求失败，最顶层的 error 标志被设置为 true ，并且在相应的请求报告出错误明细。这也意味着 bulk 请求不是原子的： 不能用它来实现事务控制。每个请求是单独处理的，因此一个请求的成功或失败不会影响其他的请求。
POST /website/_bulk
{ "index": { "_type": "log" }}
{ "event": "User logged in" }

你仍然可以覆盖元数据行中的 _index 和 _type , 但是它将使用 URL 中的这些元数据值作为默认值：

POST /website/log/_bulk
{ "index": {}}
{ "event": "User logged in" }
{ "index": { "_type": "blog" }}
{ "title": "Overriding the default type" }

参考资料

Elasticsearch: 权威指南

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