深入理解elasticsearch文档

一、什么是elasticsearch文档

elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，它将数据存储为文档，在搜索时会将文档作为最基本的单位。elasticsearch文档是一个JSON对象，它本身不保存在磁盘上，但是elasticsearch会将文档序列化并将其存储为Lucene索引。

一个典型的elasticsearch文档包含以下属性：

{
  "_index": "my_index",
  "_type": "my_type",
  "_id": "1",
  "_source": {
    "text": "this is my document"
  }
}

_index和_type表示文档所在的索引和类型，_id是文档的唯一标识符，_source是文档的实际内容，它可以是任何合法的JSON对象。

二、elasticsearch文档的CRUD操作

elasticsearch支持以下四个基本的CRUD操作。

1. Index操作

Index操作用于创建或更新文档。如果指定ID已经存在，则会更新该ID的文档；如果ID不存在，则会创建新的文档。下面是一个示例：

PUT /my_index/_doc/1
{
    "text": "this is my updated document"
}

2. Get操作

Get操作用于根据ID获取文档的内容。下面是一个示例：

GET /my_index/_doc/1

3. Update操作

Update操作用于更新文档的内容。下面是一个示例：

POST /my_index/_update/1
{
    "doc": {
        "text": "this is my updated document"
    }
}

4. Delete操作

Delete操作用于删除文档。下面是一个示例：

DELETE /my_index/_doc/1

三、如何搜索elasticsearch文档

搜索是elasticsearch最核心的功能之一，它可以让你基于各种条件和过滤器查询文档，支持全文本搜索、模糊搜索、短语搜索等。下面是一个示例：

GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "match": {
            "text": "my document"
        }
    }
}

这个请求将返回所有包含”my”和”document”这两个词的文档。

四、elasticsearch文档的分析

分析是elasticsearch中的一个重要概念，它指的是将文本数据转换为可搜索的词项。elasticsearch分析器由一个字符过滤器、一个或多个分词器和一个或多个过滤器组成。下面是一个示例：

PUT /my_index
{
   "settings": {
      "analysis": {
         "analyzer": {
            "my_analyzer": {
               "type": "custom",
               "tokenizer": "standard",
               "filter": [
                  "lowercase",
                  "stop",
                  "stemmer"
               ]
            }
         },
         "filter": {
            "stemmer": {
               "type": "stemmer",
               "language": "english"
            }
         }
      }
   },
   "mappings": {
      "properties": {
         "text": {
            "type": "text",
            "analyzer": "my_analyzer"
         }
      }
   }
}

上面的示例定义了一个名为my_analyzer的分析器，它使用了标准分词器、小写过滤器、停词过滤器和英语词干提取器。然后在文档映射中指定了text字段使用my_analyzer分析器进行分析。

五、elasticsearch文档的聚合

聚合是elasticsearch的另一个重要概念，它可以让你进行分组、过滤、统计等各种操作，最终返回聚合数据。下面是一个示例：

GET /my_index/_search
{
   "query": {
      "match_all": {}
   },
   "aggs": {
      "group_by_text": {
         "terms": {
            "field": "text"
         },
         "aggs": {
            "avg_length": {
               "avg": {
                  "field": "text_length"
               }
            }
         }
      }
   }
}

上面的示例将所有文档按照text字段进行分组，并计算每个分组的平均text_length。

六、elasticsearch文档的备份和恢复

备份和恢复是任何数据库都必须考虑的问题之一。在elasticsearch中，你可以通过以下两种方式进行备份和恢复。

1. Snapshot API

Snapshot API可以备份和恢复整个elasticsearch集群。下面是一个示例：

PUT /_snapshot/my_backup
{
   "type": "fs",
   "settings": {
      "location": "/path/to/my/backup/folder"
   }
}

PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_1?wait_for_completion=true

2. Reindex API

Reindex API可以将一个索引的所有文档复制到另一个索引。下面是一个示例：

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "my_old_index"
  },
  "dest": {
    "index": "my_new_index"
  }
}

七、elasticsearch文档的安全

在elasticsearch中，可以通过以下几个方面来保证数据的安全性。

1. 用户认证和授权

通过用户名密码认证和授权来限制对elasticsearch集群的访问。下面是一个示例：

PUT /_security/user/my_user
{
  "password" : "mypassword",
  "roles" : [ "user_role" ]
}

2. HTTPS

通过HTTPS协议来加密数据传输，确保数据的安全。

3. 安全插件

通过安全插件来限制API的访问和控制Kibana的访问，从而保证数据的安全。下面是一个示例：

PUT /_cluster/settings
{
  "persistent": {
    "xpack": {
      "security": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

八、总结

elasticsearch文档是elasticsearch的最基本单位，它支持各种CRUD操作、搜索、分析和聚合等各种功能。为保证数据的安全性，elasticsearch提供了多种安全措施，如用户认证、HTTPS和安全插件等。