本文主要是介紹 ElasticSearch 的檔案增刪改查和批量操作，同時會介紹一些 REST API 回傳狀態碼的具體含義，
我們先來看下這個表：
這個表包含了 Index、Create、Read、Update、Delete 這五種方法，我們先來看下 CRUD 操作的 HTTP 請求都長什么樣子？
首先是提供一個 HTTP 的 method，后面是索引名字，在 7.0 之后所以的 Type 都用 _doc 表示，后面是檔案 id，
再簡單了解了 CURD 操作的 HTTP 請求后，那么讓我們先來了解下如何創建檔案：
創建檔案
Create 支持兩種方式，一種是指定檔案 id 創建檔案，像上面這張圖就是；另一種是通過呼叫 post /users/_doc 去讓 ES 自動生成檔案 id，
自己指定檔案 id創建檔案，需要考慮 id 的均衡性，避免產生分配不均衡的問題，
ES 的 hash 函式會確保檔案 id 被均勻分配到不同的分片，
當我們執行剛才的命令，可以回傳如下結果：
其中 _version 每一次操作，都會 + 1，它是一個鎖的機制，當并行修改檔案的時候，更新的版本號比檔案當前的版本號小時就會報錯，不允許做修改，
創建檔案時，如果索引不存在，ES 會自動創建對應的 index 和 type，
接下來看下另一種創建檔案的方式，不指定 id 創建檔案，HTTP 請求也變為了 POST，具體的請求如下：
回傳的結果如下：
Index 和 Create 區別為：如果檔案不存在，就索引新的檔案，否則現有檔案就會被洗掉，新的檔案被索引，版本資訊 _version + 1，
查詢檔案
Get 方法比較簡單，只需要 Get 索引名稱/_doc/檔案 id，通過執行這個命令就可以知道檔案的具體資訊了，
當執行這條陳述句后會回傳 HTTP 200，具體回傳結果如下：
其中 _index 為索引，_type 為型別，_id 為檔案 id，_version 為版本資訊，_source 存盤了檔案的完整原始資料，
當查詢的檔案 id 不存在的時候，會回傳 HTTP 404，且 found 為 false，具體結果如下：
更新檔案
Update 方法采用 HTTP POST，在請求體中必須指明 doc，在把具體檔案提供在 HTTP 的 body 里，Update 和 Index 方法不同，Update 方法不會洗掉原來的檔案，而是實作真正的資料更新，
比如在原來的檔案 id 為 1 的檔案上增加欄位，具體請求如下：
執行后，版本資訊 _version + 1，讓我們再去查詢下該檔案：
可以看到，新增欄位已經成功了，
洗掉檔案
Delete 方法也很簡單，Delete 索引名稱/_doc/檔案 id 就可以了，再這里就不再做代碼演示了，
在介紹完檔案的基本 CRUD 操作后，讓我們來看看批量操作吧：
Bulk API
在一個 REST 請求中，重新建立網路開銷是十分損耗性能的，因此 ES 提供 Bulk API，支持在一次 API 呼叫中，對不同的索引進行操作，從而減少網路傳輸開銷，提升寫入速率，
它支持 Index、Create、Update、Delete 四種型別操作，可以在 URI 中指定索引，也可以在請求的方法體中進行，
同時多條操作中如果其中有一條失敗，也不會影響其他的操作，并且回傳的結果包括每一條操作執行的結果，
比如輸入如下代碼：
當我們執行命令后，結果如下：
took 表示消耗了 93 毫秒，errors 為 true 表示在這些操作中錯誤發生，發現是 update 操作發生了錯誤，id 為 2 的檔案不存在，所以報錯了，
在使用 Bulk API 的時候，當 errors 為 true 時，需要把錯誤的操作修改掉，防止存到 ES 的資料有缺失，
批量查詢檔案
批量查詢需要指明要查詢檔案的 id，可以在一個 _mget 操作里查詢不同索引的資料，可以減少網路連接所產生的開銷，提高性能，
下面我們來實際操作下，輸入以下代碼執行，就可以得到檔案 id 為 1,3 的資料，
運行結果如下：
在介紹完檔案的一些操作，最后讓我們看下 REST API 常見錯誤回傳有哪些吧！
REST API 常見錯誤回傳
剛才在演示中，當查詢檔案 id 不存在的時候就會報 404 錯誤，而且 ES 還有各種各樣的回傳，下面通過一個表格了解下：
總結
本文主要介紹了檔案的 CRUD 操作，還有 Bulk API、_mget API，這些批量操作可以提高 API 呼叫性能，但是不要一次發送過多資料，也有可能會對 ES 集群產生過大的壓力，導致性能有所下降，一般建議是 1000-5000 個檔案，如果你的檔案很大，可以適當減少佇列，大小建議是 5-15 MB，默認不能超過 100 M，
參考文獻
Elastic Stack從入門到實踐
Elasticsearch頂尖高手系列
Elasticsearch核心技術與實戰
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/docs-index_.html
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標籤：大數據
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