在Elasticsearch中,文档以JSON格式进行存储,可以是复杂的结构,如:
{
"_index": "test",
"_type": "user",
"_id": "1005",
"_version": 1,
"_score": 1,
"_source": {
"id": 1005,
"name": "孙七",
"age": 37,
"sex": "女",
"card": {
"card_number": "123456789"
}
}
}
如上所示,其中,card是一个复杂对象,嵌套的Card对象。
元数据(metadata)
一个文档不只有数据。它还包含了元数据(metadata)——关于文档的信息。三个必须的元数据节点是:
节点 | 说明 |
_index | 文档存储的地方 |
_type | 文档代表的对象的类 |
_id | 文档的唯一标识 |
_index
索引(index)类似于关系型数据库里的“数据库”——它是我们存储和索引关联数据的地方。
提示: 事实上,我们的数据被存储和索引在分片(shards)中,索引只是一个把一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。然而,这只是一些内部细节——我们的程序完全不用关心分片。对于我们的程序而言,文档存储在索引 (index)中。剩下的细节由Elasticsearch关心既可。
_type
在应用中,我们使用对象表示一些“事物”,例如一个用户、一篇博客、一个评论,或者一封邮件。每个对象都属于一个类(class),这个类定义了属性或与对象关联的数据。 user 类的对象可能包含姓名、性别、年龄和Email地址。
在关系型数据库中,我们经常将相同类的对象存储在一个表里,因为它们有着相同的结构。同理,在Elasticsearch中,我们使用相同类型(type)的文档表示相同的“事物”,因为他们的数据结构也是相同的。
每个类型(type)都有自己的映射(mapping)或者结构定义,就像传统数据库表中的列一样。所有类型下的文档被存储在同一个索引下,但是类型的映射(mapping)会告诉Elasticsearch不同的文档如何被索引。
_type 的名字可以是大写或小写,不能包含下划线或逗号。我们将使用 blog 做为类型名。
_id
id仅仅是一个字符串,它与 _index 和 _type 组合时,就可以在Elasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档,可以自定义 _id ,也可以让Elasticsearch帮你自动生成(32位长度)。
查询响应
pretty
在查询url后面添加pretty参数,使得返回的json更易查看。
GET http://127.0.0.1:9200/test/user/1002?pretty
指定响应字段
在响应的数据中,如果不需要全部的字段,可以指定某些需要的字段进行返回。
GET /test/user/1002
# 响应数据
{
"_index": "test",
"_type": "user",
"_id": "1002",
"_version": 5,
"_seq_no": 10,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"id": 1002,
"name": "李四",
"age": 23,
"sex": "女"
}
}
GET /test/user/1002?_source=id,name
# 响应数据
{
"_index": "test",
"_type": "user",
"_id": "1002",
"_version": 5,
"_seq_no": 10,
"_primary_term": 1,
"found": true,
"_source": {
"name": "李四",
"id": 1002
}
}
如不需要返回元数据,仅仅返回原始数据也是可以的
GET /test/user/1002/_source
# 响应数据
{
"id": 1002,
"name": "李四",
"age": 23,
"sex": "女"
}
GET /test/user/1002/_source?_source=id,name
# 响应数据
{
"name": "李四",
"id": 1002
}