向ES数据写入一个Document对应的是Index API称为 Index 请求,批量写入Document对应的是Bulk API称为 Bulk 请求。写单个和多个文档使用相同的处理逻辑,请求被统一封装为BulkRequest。官网Java High Level REST Client对应的API如下: Document API 说明:本文会有官方Java代码和Rest API两种实现的说明,有时候会混合。 Rest...
(PS:type是index的一个逻辑分类(或者叫分区),在当前的版本中,它仍然用于在一个索引下区分不同类型的数据。但是,不建议这样做,因为在后续的版本中type这个概念将会被移除,也不允许一个索引中有多个类型。) 1.4. Document 一个document就是index中的一条记录,它是JSON格式的 1.5. Shards & Replicas (分片与副本...
Elasticsearch 中的一些重要概念: cluster, node, index, document, shards 及 replica如果一个 index 显示的是红色,表面这个 index 至少有一个 primary shard 没有被正确分配,并且有的 shard 及其相应的 replica 已经不能正常访问。 如果是绿色,表明 index 的每一个 shard 都有备份 (replica),并且其备份也成功复...
一旦写操作开始,复制在任意数量的碎片副本上仍然可能失败,但是在主服务器上仍然成功。写操作响应的分片部分(5.1节所示)揭示了复制成功/失败的分片副本的数量,数据在主分片、副本之间数据的最终一致性处理在《Elasticsearch Document API之文档读写概要设计》写模型异常处理部分有相应的处理机制。 ActiveShardCount取值常量说...
(2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) (3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node。 (4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端。
一个index包含很多document,一个index就代表了一类类似/相同的document。 比如建立一个product index 商品索引,里面可能就存放了所有的商品数据(商品document)。 索引中存储具有相同结构的文档(Document) 每个索引都有自己的mapping定义(类似 MySQL 的 schema),用于定义字段名和类型 ...
在Elasticsearch中,Document是最基本的数据单元。它是一个JSON格式的文档,包含了要索引和搜索的数据。每个Document都有一个唯一的ID来标识它,而且必须属于一个索引。 创建Document 要创建一个新的Document,可以使用HTTP PUT请求。下面是一个创建名为my_index的索引并向其中添加一条Document的示例: 代码语言:javascript ...
Document:文档 Elasticsearch是面向文档的,文档是所有可搜索数据的最小基础信息单元。 一个Document就像数据库中的一行记录,文档会被序列化成JSON格式,保持在Elasticsearch中,多个Document存储于一个索引(Index)中。文档以JSON(Javascript Object Notation)格式来表示,而JSON是一个到处存在的互联网数据交互格式。
private FetchSourceContext fetchSourceContext:执行更新操作后,如果命中,需要返回_source的上下文配置,与fields的区别是fetchSourceContext支持通配符表达式来匹配字段名,其详细已经在《Elasticsearch Document Get API详解、原理与示例》中详细介绍过。 private long version = Versions.MATCH_ANY:版本号。
elasticsearch 文档(document)的基本操作CRUD 1. 文档CURD基本操作 1.1 元数据 _index:文档所属的索引名 _type:文档所属的type _id:文档的唯一ID 有了这三个,我们就可以唯一确定一个document了,当然,7.0版本以后我们已经不需要_type了。接下来我们再来看看其他的一些元数据...