ES:document的创建和删除

1、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

 

2、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

 

3、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

三、document路由

 

  1、 document路由含义：

                      表示新增document时es如何决定将其存放在index的哪个shard上，查询时es又是如何在某个shard上查询指定的document。

 

   2、路由算法：

                       路由公式：

                                shard = hash(routing) % number_of_primary_shards       （结果在0~number_of_primary_shards-1之间）

                        注意：primary shard的数量是固定不变的

                                routing : 每次增删改查一个document时都会带来的一个routing number，默认为document的_id，也可以自定义routing值.通过在PUT请求内指定routing参数值。

                            如：put /index/type/id?routing=user_id

                               number_of_primary_shards：primary shard的数量

 

四、document的增删改查原理

 

            1、document增删改的请求处理过程

             （1）协调节点接收来自客户端的document增删改查请求

 

                 （2）协调节点根据路由算法将document的增删改查请求分发给primary shard

 

                 （3）primary shard接收到来自协调点的请求后将请求写入transaction log 并将document写入内存缓存内。内存缓存每隔一秒将document数据同步至文件系统缓存内。增删改请求在primary shard上处理成功后，该请求将并行发送到其他的replica shard上。当transaction log同步至所有的分片上后将结果通知给客户端。

                （4）transaction log文件每隔30分钟或者文件过大的时候会触发es的冲洗flush过程。es的冲洗将文件系统缓存内的数据同步至磁盘并将transaction log清空。内存缓存内的数据也将同步至文件系统缓存并刷新到磁盘内。

                （5）tansaction log文件还每隔5秒将写请求数据同步至磁盘。

                （6）删除请求和更新请求会将document在.del文件内的数据标记为deleted，es周期性清除del文件内的数据

               

       

            2.document的读请求处理过程

           （1）客户端将读请求发给协调点

            （2）协调点将读请求打到所有的shard上，每个shard独立执行查询，并根据查询结果创建一个按照相关性得分排序的优先队列

 

            （3）每个shard处理完成后将优先队列内的前10个相关性得分最高的返回给协调点

 

            （4）协调点根据各个shard返回的数据创建一个按照相关性得分排序的有限队列，并将前10个得分最高的作为hits返回给客户端。

 

 

           

            3.document相关性打分

             es 默认使用的排序算法是tf/idf(词频/逆文档频率)， 最后的得分是tf-idf得分与其他因子比如(短语查询中的)词项接近度、(模糊查询中的)词项相似度等的组合

                  （1）词频：统计一个词项在文档中出现的次数，频率越高，相关性得分越高

 

                  （2）逆文档频率：统计一个词项在全部索引中的出现的频率，是一个索引中文档的总数的百分比，频率越高，相关性得分越高

ZHUAN:https://www.cnblogs.com/wshcn/p/8150540.html