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。