Elasticsearch索引中数据的增删改查与并发控制

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。