内容来自中华石杉在 B 站的 Elasticsearch 顶尖高手系列课程核心知识篇，其中部分代码从 Elasticsearch 5.2 升级到 7.10.1
1. document 数据格式
面向文档的搜索分析引擎
应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的
对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式，相当麻烦
Elasticsearch 是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据结构，Elasticsearch 可以提供复杂的索引，全文检索，分析聚合等功能
Elasticsearch 的 document 用 json 数据格式来表达
public class Employee { private String email; private String firstName; private String lastName; private EmployeeInfo info; private Date joinDate;}
private class EmployeeInfo { private String bio; // 性格 private Integer age; private String[] interests; // 兴趣爱好}
EmployeeInfo info = new EmployeeInfo();info.setBio("curious and modest");info.setAge(30);info.setInterests(new String[]{"bike", "climb"});
Employee employee = new Employee();employee.setEmail("zhangsan@sina.com");employee.setFirstName("san");employee.setLastName("zhang");employee.setInfo(info);employee.setJoinDate(new Date());
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employee 对象：里面包含了 Employee 类自己的属性，还有一个 EmployeeInfo 对象
两张表：employee 表，employee_info 表，将 employee 对象的数据重新拆开来，变成 Employee 数据和 EmployeeInfo 数据
Elasticsearch 的 document 数据格式（JSON）和数据库的关系型数据格式的区别
{ "email": "zhangsan@sina.com", "first_name": "san", "last_name": "zhang", "info": { "bio": "curious and modest", "age": 30, "interests": [ "bike", "climb" ] }, "join_date": "2017/01/01"}
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2. 电商网站商品管理案例背景介绍
假设有一个电商网站，需要为其基于 Elasticsearch 构建一个后台系统，提供以下功能：
对商品信息进行 CRUD（增删改查）操作
执行简单的结构化查询
可以执行简单的全文检索，以及复杂的 phrase（短语）检索
对于全文检索的结果，可以进行高亮显示
对数据进行简单的聚合分析
3. 简单的集群管理
快速检查集群的健康状况
Elasticsearch 提供了一套 api，叫做 cat api，可以查看 Elasticsearch 中各种各样的数据
GET /_cat/health?v
# 7.10.1epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent1609986928 02:35:28 study-application green 1 1 6 6 0 0 0 0 - 100.0%
# 5.2epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent1488006741 15:12:21 elasticsearch yellow 1 1 1 1 0 0 1 0 - 50.0%
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent1488007113 15:18:33 elasticsearch green 2 2 2 1 0 0 0 0 - 100.0%
epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent1488007216 15:20:16 elasticsearch yellow 1 1 1 1 0 0 1 0 - 50.0%
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如何快速了解集群的健康状况？green、yellow、red
green：每个索引的 primary shard 和 replica shard 都是 active 状态的
yellow：每个索引的 primary shard 都是 active 状态的，但是部分 replica shard 不是 active 状态，处于不可用的状态
red：不是所有索引的 primary shard 都是 active 状态的，部分索引有数据丢失了
为什么现在会处于一个 yellow 状态？
我们现在就一个笔记本电脑，就启动了一个 es 进程，相当于就只有一个 node。现在 es 中有一个 index，就是 kibana 自己内置建立的 index。由于默认的配置是给每个 index 分配 5 个 primary shard 和 5 个 replica shard，而且 primary shard 和 replica shard 不能在同一台机器上（为了容错）。现在 kibana 自己建立的 index 是 1 个 primary shard 和 1 个 replica shard。当前就一个 node，所以只有 1 个 primary shard 被分配了和启动了，但是一个 replica shard 没有第二台机器去启动。
做一个小实验：此时只要启动第二个 Elasticsearch 进程，就会在 Elasticsearch 集群中有 2 个 node，然后那 1 个 replica shard 就会自动分配过去，然后 cluster status 就会变成 green 状态。
快速查看集群中有哪些索引
GET /_cat/indices?v
# 7.10.1health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.sizegreen open .apm-custom-link -cHKkvF8S_um5DOZUKSZEA 1 0 0 0 208b 208bgreen open .kibana_task_manager_1 UPJGtaocRaykb09d8QoPoA 1 0 5 3570 420.3kb 420.3kbgreen open .apm-agent-configuration yIuKhjPES8O6rATBYWuChA 1 0 0 0 208b 208bgreen open .kibana-event-log-7.10.1-000001 OEvvbMYIRfacpDICarEBZw 1 0 1 0 5.6kb 5.6kbgreen open .kibana_1 D1uIPOjURDquh-msVgkG9Q 1 0 21 2 2.1mb 2.1mb
# 5.2health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.sizeyellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
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简单的索引操作
创建索引：PUT /test_index?pretty
PUT /test_index?pretty
{ "acknowledged" : true, "shards_acknowledged" : true, "index" : "test_index"}
GET _cat/indices?v
# 7.10.1health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size...yellow open test_index X_bJ1tT-TWW-3i-d1Mpy9Q 1 1 0 0 208b 208b
# 5.2 health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.sizeyellow open test_index XmS9DTAtSkSZSwWhhGEKkQ 5 1 0 0 650b 650byellow open .kibana rUm9n9wMRQCCrRDEhqneBg 1 1 1 0 3.1kb 3.1kb
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删除索引：DELETE /test_index?pretty
DELETE /test_index?pretty
{ "acknowledged" : true}
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商品的 CRUD 操作
PUT /ecommerce/product/1{ "name" : "gaolujie yagao", "desc" : "gaoxiao meibai", "price" : 30, "producer" :"gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]}
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in document index requests is deprecated, use the typeless endpoints instead (/{index}/_doc/{id}, /{index}/_doc, or /{index}/_create/{id}).
PUT /ecommerce/_doc/4{ "name" : "heiren yagao", "desc" : "zhiwu", "price" : 50, "producer" : "heiren producer", "tags": [ "buohe" ]}
PUT /ecommerce/_doc { "name" : "shuermin yagao", "desc" : "mingan", "price" : 60, "producer" : "shuermin producer", "tags": [ "mingan" ] }
{ "error" : "Incorrect HTTP method for uri [/ecommerce/_doc?pretty=true] and method [PUT], allowed: [POST]", "status" : 405 }
POST /ecommerce/_doc{ "name" : "shuermin yagao", "desc" : "mingan", "price" : 60, "producer" : "shuermin producer", "tags": [ "mingan" ]}
POST /ecommerce/_create/6{ "name" : "Listerine mouthwash", "desc" : "cool mint", "price" : 60, "producer" : "qiangsheng producer", "tags": [ "mint" ]}
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ES 会自动建立 index 和 type，不需要提前创建，而且 es 默认会对 document 每个 field 都建立倒排索引，让其可以被搜索
GET /ecommerce/product/1
#! Deprecation: [types removal] Specifying types in document get requests is deprecated, use the /{index}/_doc/{id} endpoint instead.
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PUT /ecommerce/_doc/1{ "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao", "desc" : "gaoxiao meibai", "price" : 30, "producer" :"gaolujie producer", "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]}
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替换方式有一个不好，即使必须带上所有的 field，才能去进行信息的修改
POST /ecommerce/_update/1{ "doc": { "name" : "update post" }}
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在执行 POST update 操作的时候，如果内容不变的化，版本是不会增加的。
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