先查看一条数据：
GET /ecommerce/product/5 { "_index" : "ecommerce", "_type" : "product", "_id" : "5", "_version" : 1, "found" : true, "_source" : { "name" : "gaolujie yagao2", "desc" : "gaoxiao meibai2", "price" : 31, "producer" : "gaolujie producer", "tags" : [ "meibai", "fangzhu" ] } }
1、_index元数据
（1）代表一个document存放在哪个index中
（2）类似的数据放在一个索引，非类似的数据放不同索引：product index（包含了所有的商品），sales index（包含了所有的商品销售数据），inventory index（包含了所有库存相关的数据）。如果你把比如product，sales，human resource（employee），全都放在一个大的index里面，比如说company index，不合适的。
2.1）类似的数据放在一个索引，因为这批数据的功能和支持的需求，可能类似，与其他不类似的数据，不在一个shard中，就不会互相影响。
2.2）类似的数据放在一个索引，也会避免了性能问题，假如不同类型的数据放在同一个index中，可能某些数据会有比较复杂的操作，非常耗时，这样会导致读取某些数据的时候很难，有可能超时。
（3）index中包含了很多类似的document：类似是什么意思，其实指的就是说，这些document的fields很大一部分是相同的，你说你放了3个document，每个document的fields都完全不一样，这就不是类似了，就不太适合放到一个index里面去了。
（4）索引名称必须是小写的，不能用下划线开头，不能包含逗号
2、_type元数据
（1）代表document属于index中的哪个类别（type）
（2）一个索引通常会划分为多个type，逻辑上对index中有些许不同的几类数据进行分类：因为一批相同的数据，可能有很多相同的fields，但是还是可能会有一些轻微的不同，可能会有少数fields是不一样的，举个例子，就比如说，商品，可能划分为电子商品，生鲜商品，日化商品，等等。
（3）type名称可以是大写或者小写，但是同时不能用下划线开头，不能包含逗号
3、_id元数据
（1）代表document的唯一标识，与index和type一起，可以唯一标识和定位一个document
（2）我们可以手动指定document的id（put /index/type/id），也可以不指定，由es自动为我们创建一个id
4、关于document id
1、手动指定document id
1）根据应用情况来说，是否满足手动指定document id的前提：
一般来说，是从某些其他的系统中，导入一些数据到es时，会采取这种方式，就是使用系统中已有数据的唯一标识，作为es中document的id。举个例子，比如说，我们现在在开发一个电商网站，做搜索功能，或者是OA系统，做员工检索功能。这个时候，数据首先会在网站系统或者IT系统内部的数据库中，会先有一份，此时就肯定会有一个数据库的primary key（自增长，UUID，或者是业务编号）。如果将数据导入到es中，此时就比较适合采用数据在数据库中已有的primary key。
如果说，我们是在做一个系统，这个系统主要的数据存储就是es一种，也就是说，数据产生出来以后，可能就没有id，直接就放es一个存储，那么这个时候，可能就不太适合说手动指定document id的形式了，因为你也不知道id应该是什么，此时可以采取下面要讲解的让es自动生成id的方式。
（2）自动生成的id，长度为20个字符，URL安全(可以直接放在url中)，base64编码，GUID，分布式系统并行生成时不可能会发生冲突
4、_source元数据
_source元数据：就是说，我们在创建一个document的时候，使用的那个放在request body中的json串，默认情况下，在get的时候，会原封不动的给我们返回回来。
5、定制返回结果
定制返回的结果，指定_source中，返回哪些field
PUT /test_index/test_type/1 { "test_field1": "test field1", "test_field2": "test field2" }
GET /test_index/test_type/1?_source=test_field1 { "_index" : "test_index", "_type" : "test_type", "_id" : "1", "_version" : 1, "found" : true, "_source" : { "test_field1" : "test field1" } }
6、document的全量替换
（1）语法与创建文档是一样的，如果document id不存在，那么就是创建；如果document id已经存在，那么就是全量替换操作，替换document的json串内容
（2）document是不可变的，如果要修改document的内容，第一种方式就是全量替换，直接对document重新建立索引，替换里面所有的内容
（3）es会将老的document标记为deleted，然后新增我们给定的一个document，当我们创建越来越多的document的时候，es会在适当的时机在后台自动删除标记为deleted的document
7、document的强制创建
（1）创建文档与全量替换的语法是一样的，有时我们只是想新建文档，不想替换文档，如果强制进行创建呢？
（2）PUT /index/type/id?op_type=create，PUT /index/type/id/_create
8、document的删除
（1）DELETE /index/type/id
（2）不会理解物理删除，只会将其标记为deleted，当数据越来越多的时候，在后台自动删除
9、_version元数据
PUT /test_index/test_type/6 { "test_field": "test test" }
{ "_index" : "test_index", "_type" : "test_type", "_id" : "6", "_version" : 1, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 0, "_primary_term" : 4 }
第一次创建一个document的时候，它的_version内部版本号就是1；以后，每次对这个document执行修改或者删除操作，都会对这个_version版本号自动加1；哪怕是删除，也会对这条数据的版本号加1
接下来删除该数据
DELETE /test_index/test_type/6 { "_index" : "test_index", "_type" : "test_type", "_id" : "6", "_version" : 2, "result" : "deleted", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 1, "_primary_term" : 4 }
然后在创建该数据
PUT /test_index/test_type/6 { "test_field": "test test" } { "_index" : "test_index", "_type" : "test_type", "_id" : "6", "_version" : 3, "result" : "created", "_shards" : { "total" : 2, "successful" : 1, "failed" : 0 }, "_seq_no" : 3, "_primary_term" : 4 }
我们会发现，在删除一个document之后，可以从一个侧面证明，它不是立即物理删除掉的，因为它的一些版本号等信息还是保留着的。先删除一条document，再重新创建这条document，其实会在delete version基础之上，再把version号加1
关于es后台，多线程异步replica同步并发请求的分析：
10、document的数据路由
（1）什么是document路由到shard上
1.一个index的数据会被分为多片，每片都在一个shard中，所以说，一个document，只能存在于一个shard中
2.当客户端创建document的时候，es此时就需要决定，这个document是放在这个index的哪个shard上的，这个过程，就称为document routing，数据路由
（2）路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards
举个例子，一个index有3个primary shard，P0，P1，P2 每次增删改查一个document的时候，都会带过来一个routing number，默认就是这个document的_id（可能是手动指定，也可能是自动生成） routing = _id，假设_id=1 会将这个routing值，传入一个hash函数中，产出一个routing值的hash值，hash(routing) = 21 然后将hash函数产出的值对这个index的primary shard的数量求余数，21 % 3 = 0 就决定了，这个document就放在P0上。 决定一个document在哪个shard上，最重要的一个值就是routing值，默认是_id，也可以手动指定，相同的routing值，每次过来，从hash函数中，产出的hash值一定是相同的 无论hash值是几，无论是什么数字，对number_of_primary_shards求余数，结果一定是在0~number_of_primary_shards-1之间这个范围内的。0,1,2。
（3）自定义routing value
默认的routing就是_id 也可以在发送请求的时候，手动指定一个routing value，比如说put /index/type/id?routing=user_id 手动指定routing value是很有用的，可以保证说，某一类document一定被路由到一个shard上去，那么在后续进行应用级别的负载均衡，以及提升批量读取的性能的时候，是很有帮助的
（4）为什么primary shard数量不可变
1.primary shard一旦index建立，是不允许修改的。但是replica shard可以随时修改 2.假设有3个primary shard，我们在某个index下创建一个document，id=1 ，hash=21，此时计算出的shard=21%3=0 3.如果修改为4个primary shard，则此时计算出的shard=21%4=1，结果发现没有找到，就会间接导致数据丢失。
11、关于document的增删改根据coordinating node（协调节点）实现路由原理
（1）客户端选择一个node发送请求过去，这个node就是coordinating node（协调节点） （2）coordinating node，对document进行路由，将请求转发给对应的node（有primary shard） （3）实际的node上的primary shard处理请求，然后将数据同步到replica node （4）coordinating node，如果发现primary node和所有replica node都搞定之后，就返回响应结果给客户端
11、关于document的写一致性和quorum机制
写一致性分析：
1）consistency，one（primary shard），all（all shard），quorum（default） 我们在发送任何一个增删改操作的时候，比如说put /index/type/id，都可以带上一个consistency参数，指明我们想要的写一致性是什么？ put /index/type/id?consistency=quorum one：要求我们这个写操作，只要有一个primary shard是active活跃可用的，就可以执行 all：要求我们这个写操作，必须所有的primary shard和replica shard都是活跃的，才可以执行这个写操作 quorum：默认的值，要求所有的shard中，必须是大部分的shard都是活跃的，可用的，才可以执行这个写操作
quorum机制：
（2）quorum机制，写之前必须确保大多数shard都可用，int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1，当number_of_replicas>1时才生效 quroum = int( (primary + number_of_replicas) / 2 ) + 1 举个例子，3个primary shard，number_of_replicas=1，总共有3 + 3 * 1 = 6个shard quorum = int( (3 + 1) / 2 ) + 1 = 3 所以，要求6个shard中至少有3个shard是active状态的，才可以执行这个写操作
（3）如果节点数少于quorum数量，可能导致quorum不齐全，进而导致无法执行任何写操作 3个primary shard，replica=1，要求至少3个shard是active，3个shard按照之前学习的shard&replica机制，必须在不同的节点上，如果说只有2台机器的话，是不是有可能出现说，3个shard都没法分配齐全，此时就可能会出现写操作无法执行的情况 es提供了一种特殊的处理场景，就是说当number_of_replicas>1时才生效，因为假如说，你就一个primary shard，replica=1，此时就2个shard (1 + 1 / 2) + 1 = 2，要求必须有2个shard是活跃的，但是可能就1个node，此时就1个shard是活跃的，如果你不特殊处理的话，导致我们的单节点集群就无法工作
12、关于document的查询根据coordinating node（协调节点）实现路由原理
1、客户端发送请求到任意一个node，成为coordinate node（协调节点）
2、coordinate node对document进行路由，将请求转发到对应的node，此时会使用round-robin随机轮询算法，在primary shard以及其所有replica中随机选择一个，让读请求负载均衡
3、接收请求的node返回document给coordinate node
4、coordinate node返回document给客户端
5、特殊情况：document如果还在建立索引过程中，可能只有primary shard有，任何一个replica shard都没有，此时可能会导致无法读取到document，但是document完成索引建立之后，primary shard和replica shard就都有了
分析：
