一 文档
ES面向文档，并且使用JSON作为文档序列化格式，对于ES来说，文档特指根对象序列化成的JSON数据，以唯一ID标识并存储于ES中。
- 文档元数据
三个必须的元数据节点
1、_index 文档存储的地方
索引类似于关系数据库中的数据库，它是我们存储和索引关联数据的地方
2、_type 文档代表的对象的类
类似于关系型数据库中的表，每个类型都有自己的映射或者结构定义
3、_id 文档的唯一标识
与_index和_type组合可以在ES中唯一标识一个文档，可以自定义，也可以由ES自动生成
二 索引
1、使用自己的id
需要自己指定id,请求方式为PUT
示例：
请求 PUT 127.0.0.1:9200/{index}/{type}/{id} (这里取index为test，type 为test, id 为3)
参数：JSON数据
响应：
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "3",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
可以看到响应中的_id与自己设置的一致
2、使用自增id
无需自己指定id，请求方式为POST
示例
请求 POST 127.0.0.1:9200/{index}/{type} (这里取index为test，type 为test)
参数：JSON数据
响应：
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "WOTj8GYBuXRyDW5PpvRN",
"_version": 1,
"result": "created",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 0,
"_primary_term": 1
}
可以看到使用自增id,ES会随机生成一个uuid作为文档的id
三 获取文档
1、检索文档
想要从Elasticsearch中获取文档，我们使用同样的_index、_type、_id，但是HTTP方法改为GET
示例：
GET 127.0.0.1:9200/test/test/4
响应
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "4",
"_version": 2,
"found": true,
"_source": {
"hello": "world",
"author": "wuzhe"
}
}
响应中的_source 即我们放入的文档内容
found 表示文档存在
若检索一个不存在的文档，则响应为
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "5",
"found": false
}
这时 found变成了false
2、检索部分文档
通常，GET请求将返回文档的全部，存储在_source参数中。但是可能你感兴趣的字段只是title。请求个别字段可以使用_source参数。多个字段可以使用逗号分隔：
示例
GET 127.0.0.1:9200/test/test/4?_source=hello
响应
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "4",
"_version": 2,
"found": true,
"_source": {
"hello": "world"
}
}
这样就只能看到hello对应的内容了
3、检查文档是否存在
如果你想做的只是检查文档是否存在，对内容完全不感兴趣，可以使用HEAD方法来代替GET
HEAD 127.0.0.1:9200/test/test/4
响应
若存在 状态码status为200
若不存在 状态码status为404
4、检索多个文档
如果想要查询多个文档，ES提供了一个mget API可以将多次检索合并，避免了一次次检索的请求网络时间
mget API参数是一个docs数组，数组的每个节点定义一个文档的_index、_type、_id元数据。如果你只想检索一个或几个确定的字段，也可以定义一个_source参数：
示例 ： POST 127.0.0.1:9200/_mget
请求参数：
{
"docs" : [
{
"_index" : "test",
"_type" : "test",
"_id" :
},
{
"_index" : "test",
"_type" : "test",
"_id" : ,
"_source": "hello"
},
{
"_index" : "test",
"_type" : "test",
"_id" :
}
]
}
响应
{
"docs": [
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "",
"_version": ,
"found": true,
"_source": {
"first_name": "John",
"last_name": "Smith",
"age": ,
"about": "I love to go rock climbing",
"interests": [
"sports",
"music"
]
}
},
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "",
"_version": ,
"found": true,
"_source": {
"hello": "world"
}
},
{
"_index": "test",
"_type": "test",
"_id": "",
"found": false
}
]
}
可以看到响应体也包含一个docs数组，每个文档还包含一个响应，它们按照请求定义的顺序排列。每个这样的响应与单独使用get request响应体相同。
可以看到第三个文档不存在，但这不影响第一第二个文档的检索，每个文档的检索和报告都是独立的。
如果你想检索的文档在同一个_index中（甚至在同一个_type中），你就可以在URL中定义一个默认的/_index或者/_index/_type。
你依旧可以在单独的请求中使用这些值：
POST /test/test/_mget
{
"docs" : [
{ "_id" : 2 },
{ "_type" : "newtest", "_id" : 1 }
]
}事实上，如果所有文档具有相同_index和_type，你可以通过简单的ids数组来代替完整的docs数组：
POST /test/test/_mget
{
"ids" : [ "2", "1" ]
}