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欢马劈雪

  • 文档局部更新

    在《更新文档》一章，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。

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  • 处理冲突

    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。

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  • 删除文档

    删除文档的语法模式与之前基本一致，只不过要使用DELETE方法：DELETE /website/blog/123如果文档被找到，Elasticsearch将返回200 OK状态码和以下响应体。注意_version数字已经增加了。

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  • 创建一个新文档

    当索引一个文档，我们如何确定是完全创建了一个新的还是覆盖了一个已经存在的呢？请记住_index、_type、_id三者唯一确定一个文档。所以要想保证文档是新加入的，最简单的方式是使用POST方法让Elasticsearch自动生成唯一_id：POST /website/blog/{ ... }然而，如果想使用自定义的_id，我们必须告诉Elasticsearch应该在_index、_type、_id三者都不同时才接受请求。

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  • 更新整个文档

    文档在Elasticsearch中是不可变的——我们不能修改他们。如果需要更新已存在的文档，我们可以使用《索引文档》章节提到的index API 重建索引(reindex) 或者替换掉它。PUT /website/blog/123{ "title": "My first blog entry", "text": "I am starting to get the hang of this...", "date": "2014/01/02"}在响应中，我们可以看到Elasticsearch把_version增加了。

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  • 检查文档是否存在

    如果你想做的只是检查文档是否存在——你对内容完全不感兴趣——使用HEAD方法来代替GET。HEAD请求不会返回响应体，只有HTTP头：curl -i -XHEAD http://localhost:9200/website/blog/123Elasticsearch将会返回200 OK状态如果你的文档存在：HTTP/1.1 200 OKContent-Type: text/plain;

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  • 检索文档

    想要从Elasticsearch中获取文档，我们使用同样的_index、_type、_id，但是HTTP方法改为GET：GET /website/blog/123?pretty响应包含了现在熟悉的元数据节点，增加了_source字段，它包含了在创建索引时我们发送给Elasticsearch的原始文档。

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  • 索引一个文档

    文档通过index API被索引——使数据可以被存储和搜索。但是首先我们需要决定文档所在。正如我们讨论的，文档通过其_index、_type、_id唯一确定。们可以自己提供一个_id，或者也使用index API 为我们生成一个。

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  • 什么是文档？

    程序中大多的实体或对象能够被序列化为包含键值对的JSON对象，键(key)是字段(field)或属性(property)的名字，值(value)可以是字符串、数字、布尔类型、另一个对象、值数组或者其他特殊类型，比如表示日期的字符串或者表示地理位置的对象。

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  • 数据吞吐

    无论程序怎么写，意图是一样的：组织数据为我们的目标所服务。但数据并不只是由随机比特和字节组成，我们在数据节点间建立关联来表示现实世界中的实体或者“某些东西”。属于同一个人的名字和Email地址会有更多的意义。在现实世界中，并不是所有相同类型的实体看起来都是一样的。一个人可能有一个家庭电话号码，另一个人可能只有一个手机号码，有些人可能两者都有。

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  • 应对故障

    我们已经说过Elasticsearch可以应对节点失效，所以让我们继续尝试。如果我们杀掉第一个节点的进程（以下简称杀掉节点），我们的集群看起来就像这样：图5：杀掉第一个节点后的集群我们杀掉的节点是一个主节点。一个集群必须要有一个主节点才能使其功能正常，所以集群做的第一件事就是各节点选举了一个新的主节点：Node 2。

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  • 继续扩展

    如果我们要扩展到6个以上的节点，要怎么做？主分片的数量在创建索引时已经确定。实际上，这个数量定义了能存储到索引里数据的最大数量（实际的数量取决于你的数据、硬件和应用场景）。然而，主分片或者复制分片都可以处理读请求——搜索或文档检索，所以数据的冗余越多，我们能处理的搜索吞吐量就越大。

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  • 横向扩展

    随着应用需求的增长，我们该如何扩展？如果我们启动第三个节点，我们的集群会重新组织自己，就像图4：图4：包含3个节点的集群——分片已经被重新分配以平衡负载：Node3包含了分别来自Node 1和Node 2的一个分片，这样每个节点就有两个分片，和之前相比少了一个，这意味着每个节点上的分片将获得更多的硬件资源（CPU、RAM、I/O）。

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  • 增加故障转移

    在单一节点上运行意味着有单点故障的风险——没有数据备份。幸运的是，要防止单点故障，我们唯一需要做的就是启动另一个节点。启动第二个节点为了测试在增加第二个节点后发生了什么，你可以使用与第一个节点相同的方式启动第二个节点（《运行Elasticsearch》一章），而且命令行在同一个目录——一个节点可以启动多个Elasticsearch实例。

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  • 添加索引

    为了将数据添加到Elasticsearch，我们需要索引(index)——一个存储关联数据的地方。实际上，索引只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”.一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。

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  • 集群健康

    在Elasticsearch集群中可以监控统计很多信息，但是只有一个是最重要的：集群健康(cluster health)。集群健康有三种状态：green、yellow或red。GET /_cluster/health在一个没有索引的空集群中运行如上查询，将返回这些信息：{ "cluster_name": "elasticsearch", "status": "green", <1>

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  • 空集群

    如果我们启动一个单独的节点，它还没有数据和索引，这个集群看起来就像图1。图1：只有一个空节点的集群一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的cluster.name，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时，集群就会感知到并平衡数据。

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  • 集群内部工作方式

    补充章节正如之前提及的，这是关于Elasticsearch在分布式环境下工作机制的一些补充章节的第一部分。这个章节我们解释一些通用的术语，例如集群(cluster)、节点(node)和分片(shard)，Elasticsearch的扩展机制，以及它如何处理硬件故障。

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  • 下一步

    现在你对Elasticsearch可以做些什么以及其易用程度有了大概的了解。Elasticsearch致力于降低学习成本和轻松配置。学习Elasticsearch最好的方式就是开始使用它：开始索引和检索吧！当然，你越是了解Elasticsearch，你的生产力就越高。你越是详细告诉Elasticsearch你的应用的数据特点，你就越能得到准确的输出。本书其余部分将帮助你从新手晋级到专家。

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  • 分布式的特性

    在章节的开始我们提到Elasticsearch可以扩展到上百（甚至上千）的服务器来处理PB级的数据。然而我们的教程只是给出了一些使用Elasticsearch的例子，并未涉及相关机制。Elasticsearch为分布式而生，而且它的设计隐藏了分布式本身的复杂性。

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个人简介

  1. 欢马劈雪

  2. 纵马驰骋迎雪而行

  3. 获得 161620 积分

  4. https://nowjava.com/creator/10001

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