【Elasticsearch系列七】索引 crud

1.创建索引

在 Elasticsearch 中，当你在 API 请求的末尾添加 ?pretty 参数时，它会让 Elasticsearch 美化（pretty-print）返回的 JSON 响应，使其更易于阅读和调试。这个参数不会影响返回数据的实际内容，只是让 JSON 格式的输出更加易读。

PUT /demo_index?pretty

{ "acknowledged": true, "shards_acknowledged": true, "index": "demo_index" }

2.删除索引

DELETE /demo_index?pretty
DELETE db01_V1_20240911

{ "acknowledged": true }

3.先获取再删除

GET /_cat/indices?v

DELETE db01_v1_20240903-114316_
DELETE db01_v1_xingsen-poc-gpt-4o_

4.插入文档

put /blog_index/2
{
    "title":"这是一篇文章",
    "content":"xxxxx",
    "comment":"备注信息",
    "mobile":"13344556677"
}

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

5.查询文档

get /blog_index/_doc/1

{ "_index": "blog_index", "_type": "_doc", "_id": "1", "_version": 1, "_seq_no": 0, "_primary_term": 1, "found": true, "_source": { "id": 1, "title": "这是一篇文章", "content": "xxxxx", "comment": "备注信息", "mobile": "13344556677" } }

6.图书 crud 例子

创建 book 索引

PUT /book

插入数据

PUT /book/1
{
    "id":1,
    "title":"这是一篇文章",
    "content":"xxxxx",
    "comment":"备注信息",
    "mobile":"13344556677"
}

查询数据

GET /book/1

使用 put 全量替换

实质：日文档的内容不会立即删除，只是标记为 deleted。适当的时机，集群会将这些文档删除。

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

局部更新

1. es 内部获取旧文档
2. 将传来的文档 field 更新到旧数据（内存）
3. 将旧文档标记问 delete
4. 创建新文档

POST /book/_doc/1/_update
{
  "doc": {
    "title": "这是一333文章"
  }
}

noop:

• 多次执行"result" : "noop’
• no operation

局部更新

POST /book/_update/1
{
  "doc": {
    "title": "这是一3333333444555文章"
  }
}

删除数据

DELETE /book/_doc/1

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索引擎，它提供了分布式、多租户的搜索服务及数据分析功能。Elasticsearch 的架构是面向文档的，它将所有数据存储为 JSON 文档，每个文档都有唯一的 ID，而且处理结构化和非结构化数据非常容易。它使用诸如分片、副本、修订等技术来确保存储方案具备可靠性、高可用性和可伸缩性。Elasticsearch 采用基于 RESTful API（HTTP）的接口，提供非常完善的查询语句；同时还支持实时字段计算、聚合分析、搜索建议、中文分词以及 Geo 查询等复杂操作。

Elasticsearch 的主要优点包括：

1. 分布式设计：Elasticsearch 天然支持分布式，可以很容易地横向扩容，处理 PB 级结构化或非结构化数据。
2. 高效的搜索能力：Elasticsearch 提供了全文搜索功能，支持模糊查询、前缀查询、通配符查询等，并且具有强大的聚合分析功能。
3. 快速的查询速度：Elasticsearch 的底层使用 Lucene 作为搜索引擎，并在此之上做了多重优化，保证了用户对数据查询的需求。
4. 易用性：Elasticsearch 提供了简单的 RESTful API，天生的兼容多语言开发，上手容易，开箱即用。
5. 丰富的生态圈：Elasticsearch 有丰富的插件和工具，如 Logstash、Kibana、Beats 等，形成了强大的 Elastic Stack 生态。

Elasticsearch 的使用场景包括：

1. 应用搜索：为网站或应用程序提供搜索功能，如电商、社交媒体等。
2. 日志记录和日志分析：收集、存储和分析服务器日志、应用日志等。
3. 基础设施监控：监控服务器、网络设备等基础设施的性能指标。
4. 安全分析：分析安全日志，进行入侵检测和威胁分析。
5. 地理位置数据分析：处理地理空间数据，提供地理位置搜索服务。
6. 商业智能：对商业数据进行分析，提供决策支持。

Elasticsearch 的引入主要是为了应对大数据环境下的海量数据检索和实时分析需求，它通过分布式架构和高效的索引机制，提供了快速的搜索和分析能力。然而，Elasticsearch 也存在一些潜在风险，如响应时间问题和任务恢复延迟等，需要通过优化配置和维护来降低这些风险的影响。