今天继续最新版基础入门内容。这一篇简单总结了 Elasticsearch 7.x 之文档、索引和 REST API。

什么是文档

文档Unique ID

文档元数据

什么是索引

REST API

一、索引文档（Document）

1.1 白话什么是文档

从使用案例出发，Elasticsearch 是面向文档，文档是所有搜索数据的最小单元。

案例一：每个公司都有业务日志平台，比如交易业务日志。 文档：每一条日志文件中的日志项，就是文档

案例二：可以搜索并播放电影的在线视频网站 文档：每一个电影的具体信息，就是文档

案例三：可以搜索并下载文件的云存储网站，类似百度云 文档：每一个文件具体内容信息，就是文档

等等案例很多，那么文档就是类似数据库里面的一条长长的存储记录。文档（Document）是索引信息的基本单位。

文档被序列化成为 JSON 格式，物理保存在一个索引中。JSON 是一种常见的互联网数据交换格式：

文档字段名：JSON 格式由 name/value pairs 组成，对应的 name 就是文档字段名

文档字段类型：每个字段都有对应的字段类型：String、integer、long 等，并支持数据&嵌套

1.2 文档的 Unique ID

每个文档都会有一个 Unique ID，其字段名称为 _id ：

自行设置指定 ID 或通过 Elasticsearch 自动生成

其值不会被索引

注意：该 _id 字段的值可以在某些查询 term, terms, match, query_string, simple_query_string 等中访问，但不能在 aggregations，scripts 或 sorting 中使用。如果需要对 _id 字段进行排序或汇总，建议新建一个文档字段复制 _id 字段的内容

PUT my_index/_doc/1 { "text": "Document with ID 1" } PUT my_index/_doc/2&refresh=true { "text": "Document with ID 2" } GET my_index/_search { "query": { "terms": { "_id": [ "1", "2" ] } } }

1.3 文档元数据

元数据是用于标注文档的相关信息，那么索引文档的元数据如下：

_index 文档所属索引名称

_type 文档所属类型名

_id 文档唯一 ID

_score 文档相关性打分

_source 文档 JSON 数据

_version 文档版本信息

其中 _type 文档所属类型名，需要关注版本不同之间区别：

7.0 之前，一个索引可以设置多个 types

7.0 开始，被 Deprecated 了。一个索引只能创建一个 type，值为 _doc

二、索引（Index）

2.1 索引不同意思

作为名词，索引代表是在 Elasticsearch 集群中，可以创建很多不同索引。也是本小节要总结的内容。

作为动词，索引代表保存一个文档到 Elasticsearch。就是在 Elasticsearch 创建一个倒排索引的意思

2.2 什么是索引

索引，就是相似类型文档的集合。类似 Spring Bean 容器装载着很多 Bean ，ES 索引就是文档的容器，是一类文档的集合。

以前导入了 kibana_sample_data_flights 索引，通过 GET 下面这个 URL ，就能得到索引一些信息：

GET http://localhost:9200/kibana_sample_data_flights

结果如下：

{ "kibana_sample_data_flights": { "aliases": {}, "mappings": { "properties": { "AvgTicketPrice": { "type": "float" }, "Cancelled": { "type": "boolean" }, "Carrier": { "type": "keyword" }, "DestLocation": { "type": "geo_point" }, "FlightDelay": { "type": "boolean" }, "FlightDelayMin": { "type": "integer" }, "timestamp": { "type": "date" } } }, "settings": { "index": { "number_of_shards": "1", "auto_expand_replicas": "0-1", "blocks": { "read_only_allow_delete": "true" }, "provided_name": "kibana_sample_data_flights", "creation_date": "1566271868125", "number_of_replicas": "0", "uuid": "SfR20UNiSLKJWIpR1bcrzQ", "version": { "created": "7020199" } } } } }

根据返回结果，我们知道：

mappings：定义文档字段的类型

settings：定义不同数据分布

aliases：定义索引的别名，可以通过别名访问该索引

索引，是逻辑空间概念，每个索引有对那个的 Mapping 定义，对应的就是文档的字段名和字段类型。相比后面会讲到分片，是物理空间概念，索引中存储数据会分散到分片上。

实战经验总结：aliases 别名大有作为，比如 my_index 迁移到 my_index_new , 数据迁移后，只需要保持一致的别名配置。那么通过别名访问索引的业务方都不需要修改，直接迁移即可。

2.3 跟 MySQL 类比

基本理解了 Elasticsearch 重要的两个概念，可以将 ES 关键点跟关系型数据库类比如下：

三、REST API 方便 ES 被各种语言调用

如图，Elasticsearch 提供了 REST API，方便，相关索引 API 如下：

# 查看索引相关信息 GET kibana_sample_data_ecommerce # 查看索引的文档总数 GET kibana_sample_data_ecommerce/_count # 查看前10条文档，了解文档格式 POST kibana_sample_data_ecommerce/_search { } # _cat indices API # 查看indices GET /_cat/indices/kibana*?v&s=index # 查看状态为绿的索引 GET /_cat/indices?v&health=green # 按照文档个数排序 GET /_cat/indices?v&s=docs.count:desc # 查看具体的字段 GET /_cat/indices/kibana*?pri&v&h=health,index,pri,rep,docs.count,mt # How much memory is used per index? GET /_cat/indices?v&h=i,tm&s=tm:desc

具体 API 可以通过 POSTMan 等工具操作，或者安装 kibana ，对应的 Dev Tools 工具进行访问。

（完），更多可以看 ES 7.x 系列教程 bysocket.com

资料：

Elasticsearch 7.x 最详细安装及配置 https://www.bysocket.com/elasticsearch/2417.html

极客时间 Elasticsearch核心技术与实战

CAT Index API https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/cat-indices.html

为什么不再支持单个Index下，多个Tyeps https://www.elastic.co/cn/blog/moving-from-types-to-typeless-apis-in-elasticsearch-7-0

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