ElasticSearch学习笔记1-修改文档

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 本文中所有用[]括起来的和xxx都是变量 基本操作:1、根据id修改文档,使用POST请求 POST /[index]/[type]/[id]/_update { "doc": {"[XXX]":"[xxxxx]"} } 举例: 上面这个图片中index为test,type为doc,id为1.

本文中所有用[]括起来的和xxx都是变量

基本操作:
1、根据id修改文档,使用POST请求

POST /[index]/[type]/[id]/_update
{
  "doc": {"[XXX]":"[xxxxx]"}
}

举例:

image
上面这个图片中index为test,type为doc,id为1,我们将里面的name改为“name03” age改为20,请求如下:

POST  /test/doc/_update
{
    "doc": {
        "name": "name03",
        "age": 20
    }
}

返回结果为:

{
    "_index": "test",
    "_type": "doc",
    "_id": "1",
    "_version": 13,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "_seq_no": 13,
    "_primary_term": 1
}

对该id再进行一次查询,结果如图所示:
image

2、使用脚本修改

POST /[index]/[type]/[id]/_update
{
  "script" : "ctx._source.[xxx] = [xxx]"
}

继续使用上面的文档

POST  /test/doc/1/_update
{
   "script":"ctx._source.age+=5;ctx._source.name=\"name04\""
}

查询结果:
image
修改成功。
3、删除

DELETE   /[index]/[type]/[id]

比较简单,不做举例
4、批量创建
批量创建和批量修改的请求都是一样的, 传的参数不一样
请求:

POST    /[index]/[type]/_bulk

批量创建参数:
{"index":{"_id":"xxx"}}
{"xxx": "xxx" }
{"index":{"_id":"xxx"}}
{"xxx": "xxx" }

举例:

POST /test01/doc01/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name": "name01" }
{"index":{"_id":"2"}}
{"name": "name02","age":20 }
{"index":{"_id":"3"}}
{"name": "name03","age":20 }   --------------1

这里有一点要注意:在图中1的位置,后面一定要换行,否则会报错,提示需要新的一行作为结束的标识,报错信息如下

{
    "error": {
        "root_cause": [
            {
                "type": "illegal_argument_exception",
                "reason": "The bulk request must be terminated by a newline [\n]"
            }
        ],
        "type": "illegal_argument_exception",
        "reason": "The bulk request must be terminated by a newline [\n]"
    },
    "status": 400
}

image
image
注意上面两张图片中最左边序号的不同,下面是正确的json数据,体会什么叫以新的一行作为结束的标识。

这种操作实际上是id存在就更新,不存在就创建,返回结果如下:

{
  "took": 162,
  "errors": false,
  "items": [
    {
      "index": {
        "_index": "test01",
        "_type": "doc01",
        "_id": "1",
        "_version": 6,
        "result": "updated",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 1,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 5,
        "_primary_term": 1,
        "status": 200
      }
    },
    {
      "index": {
        "_index": "test01",
        "_type": "doc01",
        "_id": "2",
        "_version": 2,
        "result": "updated",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 1,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 1,
        "_primary_term": 1,
        "status": 200
      }
    },
    {
      "index": {
        "_index": "test01",
        "_type": "doc01",
        "_id": "3",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
          "total": 2,
          "successful": 1,
          "failed": 0
        },
        "_seq_no": 0,
        "_primary_term": 1,
        "status": 201
      }
    }
  ]
}

查看下这三个id的具体内容:
image

5、批量修改
参数:

{"update":{"_id":"xxx"}}
{"doc": { "XXX": "xxx" } }
{"delete":{"_id":"xxx"}}

现在对上面创建的三条记录做批量修改:

POST /test01/doc01/_bulk
 {"update":{"_id":"1"}}
{"doc": { "name": "name011"}}
{"delete":{"_id":"2"}}
{"update":{"_id":"3"}}
{"script": "ctx._source.age+=5;ctx._source.name=\"name033\""}  -----------1

和批量创建一样,最后一行需要换行。
查询索引test01的数据如下:
image
数据全部修改成功!

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
3月前
|
JSON 自然语言处理 算法
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
DSL查询文档、RestClient查询文档、全文检索查询、精准查询、复合查询、地理坐标查询、分页、排序、高亮、黑马旅游案例
ElasticSearch基础2——DSL查询文档,黑马旅游项目查询功能
|
3月前
|
JSON 自然语言处理 数据库
ElasticSearch基础1——索引和文档。Kibana,RestClient操作索引和文档+黑马旅游ES库导入
概念、ik分词器、倒排索引、索引和文档的增删改查、RestClient对索引和文档的增删改查
ElasticSearch基础1——索引和文档。Kibana,RestClient操作索引和文档+黑马旅游ES库导入
|
4月前
|
存储 搜索推荐 API
探究:Elasticsearch 文档的 _id 是 Lucene 的 docid 吗?
【8月更文挑战第31天】在深入探索Elasticsearch(简称ES)这一强大的搜索引擎时,了解其底层存储机制——特别是与Lucene的关系,对于优化查询性能、设计高效的数据模型至关重要。其中,一个常见且容易引发误解的问题便是:Elasticsearch中文档的_id字段是否直接等同于Lucene的docid?本文将通过图文并茂的方式,详细剖析这一问题,帮助读者理解两者之间的微妙关系。
106 0
|
4月前
|
JSON 测试技术 API
黑马商城 Elasticsearch从入门到部署 RestClient操作文档
这篇文章详细介绍了如何使用Java的RestHighLevelClient客户端与Elasticsearch进行文档操作,包括新增、查询、删除、修改文档以及批量导入文档的方法,并提供了相应的代码示例和操作步骤。
|
4月前
|
JSON 自然语言处理 Java
Elasticsearch从入门到部署 文档操作 RestAPI
这篇文章详细介绍了Elasticsearch中文档的增删改查操作,并通过Java的RestHighLevelClient客户端演示了如何通过REST API与Elasticsearch进行交云,包括初始化客户端、索引库的创建、删除和存在性判断等操作。
|
4月前
|
消息中间件 监控 数据挖掘
Elasticsearch 使用误区之二——频繁更新文档
【8月更文挑战第15天】在大数据与搜索技术日益成熟的今天,Elasticsearch 作为一款分布式、RESTful 风格的搜索与数据分析引擎,凭借其强大的全文搜索能力和可扩展性,成为了众多企业和开发者的首选。然而,在使用 Elasticsearch 的过程中,一些常见的误区可能会导致性能下降或数据不一致等问题,其中“频繁更新文档”便是一个不容忽视的误区。本文将深入探讨这一误区的根源、影响及解决方案,帮助读者更好地利用 Elasticsearch。2
92 0
|
4月前
|
自然语言处理 Java 索引
ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot ES 文档操作
ElasticSearch 实现分词全文检索 - Java SpringBoot ES 文档操作
46 0
|
5月前
|
存储 SQL 自然语言处理
Elasticsearch 索引与文档的常用操作总结二:复杂条件查询
Elasticsearch 索引与文档的常用操作总结二:复杂条件查询
181 0
|
5月前
|
JSON API 数据格式
Elasticsearch 索引与文档的常用操作总结一
Elasticsearch 索引与文档的常用操作总结一
54 0
|
6月前
|
存储 索引
Elasticsearch中父子文档的关联:利用Join类型赋予文档的层级关系
Elasticsearch中父子文档的关联:利用Join类型赋予文档的层级关系