Elasticsearch提供了丰富的REST API接口，使得用户能够便捷地对索引映射中的数据进行增删改查操作。本文将通过示例演示这些操作方法，同时介绍如何利用乐观锁进行并发控制，以及如何实现索引数据的批量写入。
使用REST端点对索引映射中的数据进行增删改查
首先，创建一个名为person的索引，并定义其映射结构：
PUT person { "mappings": { "properties": { "id": { "type": "integer" }, "sex": { "type": "boolean" }, "name": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } }, "born": { "type": "date", "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "location": { "type": "geo_point" } } } }
接下来，执行以下操作：
写入一条数据
POST person/_doc/1 { "id": "1", "sex": true, "name": "张三", "born": "2020-09-18 00:02:20", "location": { "lat": 41.12, "lon": -71.34 } }
查询第一条数据
GET person/_doc/1
修改数据
POST person/_update/1 { "doc": { "sex": false, "born": "2020-02-24 00:02:20" } }
删除数据
DELETE person/_doc/1
插入数据（覆盖原有文档）
POST person/_doc/1 { "id": "1", "sex": true, "name": "张三", "born": "2020-09-18 00:02:20", "location": { "lat": 41.12, "lon": -71.34 } }
查询结果如下：
{ "_index" : "person", "_type" : "_doc", "_id" : "1", "_version" : 4, "_seq_no" : 9, "_primary_term" : 1, "found" : true, "_source" : { "id" : "1", "sex" : false, "name" : "张三", "born" : "2020-09-11 00:02:20", "location" : { "lat" : 41.12, "lon" : -71.34 } } }
使用乐观锁进行并发控制
在高并发环境下，可能会有多个请求同时尝试修改同一份数据。为了保证数据一致性，可以利用Elasticsearch提供的乐观锁机制进行并发控制。在更新数据时，传递if_seq_no和if_primary_term参数，确保只有当当前版本与预期版本一致时才执行更新：
PUT person/_doc/1?if_seq_no=9&if_primary_term=1 { "id": "1", "sex": false, "name": "张三", "born": "2020-09-11 00:02:20", "location": { "lat": 41.12, "lon": -71.34 } }
索引数据的批量写入
Elasticsearch支持一次请求内执行多条数据的增删改操作，极大地提高了数据写入效率。批量写入的操作类型包括index、create、update、delete。
批量添加或更新数据
POST person/_bulk {"index":{"_id":"3"}} {"id":"3","name":"王五","sex":true,"born":"2020-09-14 00:02:20","location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}} {"index":{"_id":"4"}} {"id":"4","name":"李四","sex":false,"born":"2020-10-14 00:02:20", "location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}} {"index":{"_id":"5"}} {"id":"5","name":"黄六","sex":false,"born":"2020-11-14 00:02:20", "location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}}
混合操作示例
POST person/_bulk {"index":{"_id":"2"}} {"id":"2","name":"赵二","sex":true,"born":"2020-09-14 00:02:20","location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}} {"create":{"_id":"4"}} {"id":"4","name":"李四","sex":false,"born":"2020-10-14 00:02:20", "location":{"lat":11.12,"lon":-71.34}} {"update":{"_id":"5"}} { "doc" : {"sex" : "false","born" : "2020-01-01 00:02:20"} } {"delete":{"_id":"5"}}
索引重建。
首先，创建一个新的索引newperson，并设置其分片数和副本数：
PUT newperson { "settings": { "number_of_shards": "5", "number_of_replicas": "1" } }
接下来，使用_reindex API将原索引person中的所有数据迁移到新索引newperson：
POST _reindex { "source": { "index": "person" }, "dest": { "index": "newperson" } }
以上操作将按照原索引person的映射结构和数据顺序，将所有文档复制到新索引newperson中。完成迁移后，新索引将拥有与原索引相同的文档集合，但可以根据需要拥有不同的配置、映射或元数据。
值得注意的是，_reindex操作可能消耗大量系统资源，尤其是当源索引数据量较大时。因此，在执行此操作前应确保集群有足够的资源，并尽量选择低峰时段进行。此外，如果源索引在重建期间有新的数据写入，这些数据不会被包含在重建后的索引中。因此，可能需要暂停相关应用程序的写入操作，或者在重建完成后重新同步新增数据。
总结来说，Elasticsearch提供了丰富的REST API接口，使得用户能够方便地对索引中的数据进行增删改查操作。通过使用乐观锁机制，可以有效防止并发冲突，保障数据一致性。此外，批量写入功能极大地提升了数据写入的效率，适用于大规模数据导入或频繁更新的场景。
