本文转载自：ES数据操作

本章就不详细示例ES数据的基本操作，只记录一些知识点，便于读者阅读后面的章节有帮助；

一、文档及文档元数据

对象(object)是一种语言相关，记录在内存中的的数据结构。为了在网络间发送，或者存储它，我们需要一些标准的格式来表示它。JSON (JavaScript Object Notation)是一种可读的以文本来表示对象的方式。它已经成为NoSQL世界中数据交换的一种事实标准。当对象被序列化为JSON，它就成为JSON文档(JSON document)了。

Elasticsearch是一个分布式的文档(document)存储引擎。它可以实时存储并检索复杂数据结构——序列化的JSON文档。换言说，一旦文档被存储在Elasticsearch中，它就可以在集群的任一节点上被检索。

当然，我们不仅需要存储数据，还要快速的批量查询。虽然已经有很多NoSQL的解决方案允许我们以文档的形式存储对象，但它们依旧需要考虑如何查询这些数据，以及哪些字段需要被索引以便检索时更加快速。

在Elasticsearch中，每一个字段的数据都是默认被索引的。也就是说，每个字段专门有一个反向索引用于快速检索。而且，与其它数据库不同，它可以在同一个查询中利用所有的这些反向索引，以惊人的速度返回结果。

在Elasticsearch中，文档(document)这个术语有着特殊含义。它特指最顶层结构或者根对象(root object)序列化成的JSON数据（以唯一ID标识并存储于Elasticsearch中）。

一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是：

节点	说明
_index	文档存储的地方
_type	文档代表的对象的类
_id	文档的唯一标识

_index
索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。

_type

在关系型数据库中，我们经常将相同类的对象存储在一个表里，因为它们有着相同的结构。同理，在Elasticsearch中，我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”，因为他们的数据结构也是相同的。

_id

id仅仅是一个字符串，它与_index和_type组合时，就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档，你可以自定义_id，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。

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注：ES中的数据的基本增删改查，我就不在这贴了；

二、版本控制

当使用index API更新文档的时候，我们读取原始文档，做修改，然后将整个文档(whole document)一次性重新索引。最近的索引请求会生效——Elasticsearch中只存储最后被索引的任何文档。如果其他人同时也修改了这个文档，他们的修改将会丢失。

很多时候，这并不是一个问题。或许我们主要的数据存储在关系型数据库中，然后拷贝数据到Elasticsearch中只是为了可以用于搜索。或许两个人同时修改文档的机会很少。亦或者偶尔的修改丢失对于我们的工作来说并无大碍。

在数据库中，有两种通用的方法确保在并发更新时修改不丢失：

悲观并发控制

这在关系型数据库中被广泛的使用，假设冲突的更改经常发生，为了解决冲突我们把访问区块化。典型的例子是在读一行数据前锁定这行，然后确保只有加锁的那个线程可以修改这行数据。

乐观并发控制

被Elasticsearch使用，假设冲突不经常发生，也不区块化访问，然而，如果在读写过程中数据发生了变化，更新操作将失败。这时候由程序决定在失败后如何解决冲突。实际情况中，可以重新尝试更新，刷新数据（重新读取）或者直接反馈给用户。

Elasticsearch乐观并发控制:

Elasticsearch是分布式的。当文档被创建、更新或删除，文档的新版本会被复制到集群的其它节点。Elasticsearch即是同步的又是异步的，意思是这些复制请求都是平行发送的，并无序(out of sequence)的到达目的地。这就需要一种方法确保老版本的文档永远不会覆盖新的版本。

上文我们提到index、get、delete请求时，我们指出每个文档都有一个_version号码，这个号码在文档被改变时加一。Elasticsearch使用这个_version保证所有修改都被正确排序。当一个旧版本出现在新版本之后，它会被简单的忽略。

我们利用_version的这一优点确保数据不会因为修改冲突而丢失。我们可以指定文档的version来做想要的更改。如果那个版本号不是现在的，我们的请求就失败了。

所有更新和删除文档的请求都接受version参数，它可以允许在你的代码中增加乐观锁控制。

使用外部版本控制系统

一种常见的结构是使用一些其他的数据库做为主数据库，然后使用Elasticsearch搜索数据，这意味着所有主数据库发生变化，就要将其拷贝到Elasticsearch中。如果有多个进程负责这些数据的同步，就会遇到上面提到的并发问题。

如果主数据库有版本字段——或一些类似于timestamp等可以用于版本控制的字段——是你就可以在Elasticsearch的查询字符串后面添加version_type=external来使用这些版本号。版本号必须是整数，大于零小于9.2e+18——Java中的正的long。

外部版本号与之前说的内部版本号在处理的时候有些不同。它不再检查_version是否与请求中指定的一致，而是检查是否小于指定的版本。如果请求成功，外部版本号就会被存储到_version中。

外部版本号不仅在索引和删除请求中指定，也可以在创建(create)新文档中指定。

三、文档局部更新

我们说了一种通过检索，修改，然后重建整文档的索引方法来更新文档。这是对的。然而，使用update API，我们可以使用一个请求来实现局部更新，例如增加数量的操作。

我们也说过文档是不可变的——它们不能被更改，只能被替换。update API必须遵循相同的规则。表面看来，我们似乎是局部更新了文档的位置，内部却是像我们之前说的一样简单的使用update API处理相同的检索-修改-重建索引流程，我们也减少了其他进程可能导致冲突的修改。

最简单的update请求表单接受一个局部文档参数doc，它会合并到现有文档中——对象合并在一起，存在的标量字段被覆盖，新字段被添加。

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更新可能不存在的文档

想象我们要在Elasticsearch中存储浏览量计数器。每当有用户访问页面，我们增加这个页面的浏览量。但如果这是个新页面，我们并不确定这个计数器存在与否。当我们试图更新一个不存在的文档，更新将失败。
在这种情况下，我们可以使用upsert参数定义文档来使其不存在时被创建。

更新和冲突

这这一节的介绍中，我们介绍了如何在检索(retrieve)和重建索引(reindex)中保持更小的窗口，如何减少冲突性变更发生的概率，不过这些无法被完全避免，像一个其他进程在update进行重建索引时修改了文档这种情况依旧可能发生。

为了避免丢失数据，update API在检索(retrieve)阶段检索文档的当前_version，然后在重建索引(reindex)阶段通过index请求提交。如果其他进程在检索(retrieve)和重建索引(reindex)阶段修改了文档，_version将不能被匹配，然后更新失败。

对于多用户的局部更新，文档被修改了并不要紧。例如，两个进程都要增加页面浏览量，增加的顺序我们并不关心——如果冲突发生，我们唯一要做的仅仅是重新尝试更新既可。

这些可以通过retry_on_conflict参数设置重试次数来自动完成，这样update操作将会在发生错误前重试——这个值默认为0。

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

这适用于像增加计数这种顺序无关的操作，但是还有一种顺序非常重要的情况。例如index API，使用“保留最后更新(last-write-wins)”的update API，但它依旧接受一个version参数以允许你使用乐观并发控制(optimistic concurrency control)来指定你要更细文档的版本。

四、批量操作

1、批量搜索

像Elasticsearch一样，检索多个文档依旧非常快。合并多个请求可以避免每个请求单独的网络开销。如果你需要从Elasticsearch中检索多个文档，相对于一个一个的检索，更快的方式是在一个请求中使用multi-get或者mget API。

如果所有文档具有相同_index和_type，你可以通过简单的ids数组来代替完整的docs数组：

POST /website/blog/_mget
{
   "ids" : [ "2", "1" ]
}

如果想知道每个文档是否都成功了，你需要检查found标志。

2、批量写

bulk API允许我们使用单一请求来实现多个文档的create、index、update或delete。这对索引类似于日志活动这样的数据流非常有用，它们可以以成百上千的数据为一个批次按序进行索引。

这些说明bulk请求不是原子操作——它们不能实现事务。每个请求操作时分开的，所以每个请求的成功与否不干扰其它操作。

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3、批量大小参考

整个批量请求需要被加载到接受我们请求节点的内存里，所以请求越大，给其它请求可用的内存就越小。有一个最佳的bulk请求大小。超过这个大小，性能不再提升而且可能降低。

最佳大小，当然并不是一个固定的数字。它完全取决于你的硬件、你文档的大小和复杂度以及索引和搜索的负载。幸运的是，这个最佳点(sweetspot)还是容易找到的：

试着批量索引标准的文档，随着大小的增长，当性能开始降低，说明你每个批次的大小太大了。开始的数量可以在1000~5000个文档之间，如果你的文档非常大，可以使用较小的批次。

通常着眼于你请求批次的物理大小是非常有用的。一千个1kB的文档和一千个1MB的文档大不相同。一个好的批次最好保持在5-15MB大小间。

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