在之前的文章中，介绍了 ES 整体的架构和内容，这篇主要针对 ES 最小的存储单位 - 文档以及由文档组成的索引进行详细介绍。
会涉及到如下的内容：
- 文档的 CURD 操作。
- Dynamic Mapping 和显示 Mapping 的区别
- 常见 Mapping 类型与常见参数介绍
- Index Template 和 Dynamic Template
对文档进行操作
单个文档 CRUD
和常见的数据库类似，ES 也支持 CURD 操作：
下面展示了对单个 ES 文档的操作：
| 操作名称 | URL | 解释 |
|---|---|---|
| Index |  |
创建或者更新索引中的文档。在指定 id 的情况下，如果 id 存在，则会更新。如果不指定，则会创建。 |
| Get |  |
查询某个文档。 |
| Delete | DELETE / |
删除某个指定的文档。 |
| Update | POST / |
更新某个文档中的内容，可以理解成 Patch 的更新。如果想完全替换文档，请使用 index. |
下面是实际操作文档的例子, 打开 kibana 的开发者工具：
先来创建一个文档：
ES 在创建文档时，会有两种方式 index 和 create。index 与 create 不同在于，在指定 id 的情况下，如果 id 存在，index 会覆盖，同时版本号+1，而 create 会报错不让创建。
这里手动指定 id 为10，使用 index 方法，创建了一个文档，注意版本号为 1。
注意再次发送同样的情况，可以看到正常执行，版本号变成 2了。
但是使用 create 方法：
这里报错，显示文档已经存在。
需要注意的 ES 这里的更新并不是正常理解的更新，而是先把老文档删掉，然后创建一个新文档出来。
接着对文档进行更新：
可以看到这里只更新 user 字段，这种更新和之前 index 那种更新不同，属于部分更新，将增加的内容 merge 进原始文档。
对文档进行读取，这里由于之前更新了三次，所以 version = 3：
删除文档就很好理解了，但有一点需要注意，删除文档时并不会立马释放空间，而是将文档标记位 deleted 状态，后台进程会在合适的时候清理这些标记位已经删除的文档。
批量文档操作
批量写入
相较于当个文档的操作，大批量的操作对于 ES 来说，是更为常见的场景。ES 也提供了批量 API，该 API 支持在一次 API请求中包含 4 种类型, 并且 Response 中会针对每一条操作返回一个对应的结果。
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "delete" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field1" : "value3" }
{ "update" : {"_id" : "1", "_index" : "test"} }
{ "doc" : {"field2" : "value2"} }
批量读取
可以同时传入多个文档 id，进行读取，多个文档可以属于不同的索引。
GET /_mget
{
"docs": [
{
"_index": "my-index-000001",
"_id": "1"
},
{
"_index": "my-index-000001",
"_id": "2"
}
]
}
索引 - Mapping
索引是多个文档的集合，体现了逻辑空间的概念。对于每个索引来说都可以设置 Mapping 和 Setting 两部分。
其中 Mapping 定义了文档包含字段的类型与名称，以及如倒排索引，分词的一些设置。Setting 定义了如何将数据分布保存在不同的节点上。
数据类型
ES 中的数据类型分为三种：
- 简单类型
- 复杂类型
- 对象类型
- 嵌套类型
- 特殊类型
- 地理位置等
下图中显示了 ES 中常见的简单数据类型以及和 SQL 对应的关系。
| Elasticsearch type | Elasticsearch SQL type | SQL type | SQL precision |
|---|---|---|---|
| Core types | |||
null |
null |
NULL | 0 |
boolean |
boolean |
BOOLEAN | 1 |
byte |
byte |
TINYINT | 3 |
short |
short |
SMALLINT | 5 |
integer |
integer |
INTEGER | 10 |
long |
long |
BIGINT | 19 |
double |
double |
DOUBLE | 15 |
float |
float |
REAL | 7 |
half_float |
half_float |
FLOAT | 3 |
scaled_float |
scaled_float |
DOUBLE | 15 |
| keyword type family | keyword |
VARCHAR | 32,766 |
text |
text |
VARCHAR | 2,147,483,647 |
binary |
binary |
VARBINARY | 2,147,483,647 |
date |
datetime |
TIMESTAMP | 29 |
ip |
ip |
VARCHAR | 39 |
Dynamic Mapping
我们知道，Mapping 类似于数据库 Scheme 的定义，但回想之前对文档 CURD 的操作时，我们并未手动设置 Mapping，但可以自动创建文档，原因就在于利用了 Dynamic Mapping 的特性。就是即使索引不存在时，也可以手动创建索引，并根据文档信息自动推算出对应的 Mapping 关系。
比如之前创建的文档，如下就是生成的 Mapping 关系，ES 自动将 company 和 user 推断为 text 字段。
当 Dynamic Mapping 也有自己的缺点：就是推算不准确，比如上面的例子，company 和 user 的字段为 keyword 类型更为合适，以至于搜索时出现一些问题。
dynamic Mapping 可以通过 dynamic 字段进行控制, 其值为 true，false，strict 三种类型。
对于已经创建的索引，在修改 Mapping 分为两种情况：
- 增加新的字段：
- dynamic 为 true，新字段写入后，Mapping 也会被更新
- dynamic 为 false，字段可以写入到 _source, 但 Mapping 不会被更新，自然也不会被索引
- dynamic 为 strict，不允许写入
- 修改已经存在字段的类型：
- 不允许修改，因为 Lucene 生成的倒排索引，不允许被修改。
- 除非重新生成索引。
显示指定 Mapping
与 Dynamic Mapping 不同，显示指定 Mapping 可以允许我们手动指定 Mapping 结构。
编写 Mapping 有两种方式：
- 可以参考 doc
- 利用 dynamic 自动创建功能，查询后，自己再编辑成想要的结构。
看一个简单的例子：
PUT user
{
"user" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"company" : {
"type" : "keyword"
"null_value": "NULL"
}
},
"name" : {
"type" : "keyword"，
"index_options": "offsets"
},
"id_card" : {
"type" : "keyword",
"index": false # 表示该字段不需要被索引，不用被搜索到
}
}
}
}
"null_value"：表示对 NULL 值可以进行搜索。
"index": false 表示该字段不需要被索引，不用被搜索到
"index_options": "offsets" 表示对倒排索引的结构进行设置：
- docs ：表示记录 doc id
- freqs ：表示记录 doc id 和 term frequencies
- position ：表示记录 doc id 和 term frequencies 和 term position（Text 类型默认记录为 position）
- offsets: 表示记录 doc id 和 term frequencies 和 term position 以及 character offset.
关于倒排可以查看之前写的这篇文章。
Index Template 和 Dynamic Template
Index Template
考虑到数据不断增长的情况的，就需要按照一定的规则，将数据分散在不同的 Index 中。但每次都需要为每个 Index 设置 Mapping 和 Setting 关系。
这时 Index Template 就可以很好满足这个需求。
在 Index Template 中，可以通过设置一个通配名称，当创建的索引的名称，满足该条件时，就会使用模板的规则。
Note：
- 模板只会在创建新索引时生效，修改模板不会影响已经创建的索引。
- 可以设置多个模板，通过 "order" 参数，控制那个模板的规则生效。
下面这个例子就是为告警建立的一个 template，当创建的名字以 alarm 开头时，就会使用该索引。
Dynamic Template
在上面 Dynamic Mapping 的介绍中知道，ES 对于没有设置 Mapping 字段的内容，会自己推算一个类型，但这就可能造成推算类型不准确的情况。
这时就可以用 Dynamic Template 来解决，通过规范插入的字段的名称，来指定他的类型：
- 比如可以 is 开头的字段，都设置成 boolean
- long_ 开头的字段，设置成 long
- 所有字符串类型，设置成 keyword
Dynamic Template 直接作用在索引上, 看下面这个例子。
PUT my-index-000001
{
"mappings": {
"dynamic_templates": [
{
"longs_as_strings": {
"match_mapping_type": "string",
"match": "long_*",
"unmatch": "*_text",
"mapping": {
"type": "long"
}
}
}
]
}
}
PUT my-index-000001/_doc/1
{
"long_num": "5",
"long_text": "foo"
}
当匹配到以 long 开头的字符串时并且不包含以 _text 结尾，会将其设置成 long 类。
总结
本篇文章中，主要是对 ES 文档和索引的设置进行了说明。
ES 文档支持 CURD 操作，但需要知道 Index 和 create 的区别在于，对于指定 id 情况下的处理方式不同。同时为了适应大数据量的读取和写入，可以用 bulk api.
对于 ES 索引来说，在创建时，支持两种方式来指定 Setting 和 Mapping 的关系。一种 Dynamic Mapping，这种方式不需要手动设置 Index 格式，会根据文档自动的创建，但缺点在于推断的类型不不准确。而显示 Mapping，可以手动规定 index 的格式。
考虑到数据不断增长的情况，需要将数据拆分到不同的 index 上，可以通过 IndexTemplate 实现。
对于 Dynamic Mapping，推断不准确的情况，可以通过 Dynamic Template 手动规定创建的类型。
参考
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.16/docs.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/mapping-params.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/dynamic-templates.html