上篇文章和读者分享了Elasticsearch中文档删除API的基本用法，但是这些API还不能满足实际开发中的需求，实际开发中，更加灵活的删除操作还是需要结合查询API才能实现。本文就来看看Delete By Query API。
ES作为现今最流行的搜索存储库，我们需要定期去清理ES集群的数据以保证集群处在一个最佳负载状态，那么如何去删除这些数据呢，我们今天来介绍一种比较常见的通过Delete By Query的方式去删除索引中的数据。
首先要说明的是ElasticSearch从2.x开始就已经不支持删除一个type了，所以使用delete命令想要尝试删除一个type的时候会出现如下错误：
想到删除，基础认知是delete，细分为删除文档（document）和删除索引；要删除历史数据，基础认知是：删除了给定条件的数据，用delete_by_query。 实际操作发现：
当客户端发起更新操作时，elasticsearch首先会根据更新条件(例如:update api传入的_id,或update_by_query传入的match语句)找到相应的文档。elasticsearch使用文档的唯一标识符(_id)来定位文档。当找到要更新的文档后，elasticsearch首先会将原有的旧文档标记为删除状态。然后再将会将新文档插入到索引中。新文档具有相同的唯一标识符(_id)，以此来实现文档的更新操作。
开发者可以利用Task API获取任何正在运行的 deletebyquery操作的状态，如下：
关于安装就不多说了，以前的版本安装起来还停麻烦，需要你预先 安装 JDK,但是 Elasticsearch 7 及以后的版本相对来说 安装非常简单，内置一个 OpenJDK,只需要下载 Elasticsearch 的安装包、解压、运行即可
这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中，索引操作是成功的，只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中，以便后续搜索和检索。
在大数据和实时分析的世界里，Elasticsearch因其强大的搜索和索引功能而被广泛使用。但随着时间的推移，数据量的增长，索引中的旧数据可能变得不再相关或占用大量存储空间，这时就需要一个策略来管理这些旧数据。除了使用Logstash进行数据过滤和传输外，Elasticsearch自身也提供了强大的API来管理和删除旧数据。
直接从一个新概念的认知过程说下 elasticsearch data stream。
提示：绿色表示一切正常, 黄色表示所有的数据可用但是部分副本还没有分配,红色表示部分数据因为某些原因不可用
ES在索引数据时会生成分段（segment，一个segment就是一个完整的lucene倒排索引），分段是不可变的，如果分段中的数据被删除了，实际上只是打了一个删除标志。ES在查询时依然会查询到分段中这些有删除标志的文件，但是在返回结果时会将其过滤。只有在合并分段时，这些文件才会被真正地物理删除，并释放被占用的内存。
也就是相当于操作，数据库-表-字段-约束信息，索引-_doc-字段映射，设置字段的约束信息，叫做字段映射。
1. 创建index（database）# curl -X PUT http://10.210.40.59:9200/manage?pretty --服务器ip端口号就不说了 --manage
-u 是格式为 userName:password，使用 Basic Auth 进行登录。如果 Elasticsearch 没有使用类似 x-pack 进行安全登录，则不需要加-u 参数
在Elasticsearch的说法中，文档是序列化的JSON数据。在典型的ELK设置中，当您发送日志或度量标准时，它通常会发送到Logstash，Logstash按照Logstash配置的定义进行格式化，变异处理和以其他方式处理数据。生成的JSON在Elasticsearch中编制索引。
本文借助第三方库 olivere/elastic 完成 Go 对 ES 的删除操作。
本质上是前缀树加上后缀树的结合，利用这个数据结构可以把Term更节省内存地放置并查询，它有着字典树的查询时间复杂度，但是由于做了后缀合并会更节约内存
Elasticsearch对于文档操作，提供了以下几种API，本文就说明如何使用curl方式来调用这些API。
数据库读数据，批量插入到es里，id自定义用的数据库的主键值，批量插入后，没有报错，可是用cerebro看，大量文档的状态是deleted，数据库中的主键值百分百没有重复的，不知道为什么会这样？
Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎，通过它我们可以构建出一个强大的全文搜索系统，解决诸如文章检索慢，商品检索慢、MySQL的like查询慢这样的问题。 Elasticsearch是基于hadoop创始人道哥的另一杰作Lucene实现的，速度非常快，核心是使用了倒排索引这样的结构。 接下来，就以这篇倒排索引中的例子，演示一下ElasticSearch的使用
在ElasticSearch中存储数据都是将数据分散存储的即我们所说的 分片,这里大家可能会问分片有什么作用呢.这里我们通过一个简单的例子来了解一下分片的作用.
以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ES的基本指令： 1. 查看es的集群状态： curl ‘IP:9200/_cat/health?v’ 注释：？v表示格式化输出 2. 查看节点列表
在 Elasticsearch 中，所以的数据都是以 JSON 的格式来进行表述的。这个和其它的有些数据库，比如 Solr，它支持更多格式的数据，比如 xml, csv 等。
但是，我却不会相关的es数据库操作，因此，也是花了一两天在工作中初步学习了一下es数据库的基础使用方法。
在Elasticsearch中，文档（document）是所有可搜索数据的最小单位。它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中。每个文档都会有一个唯一ID，这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成。
墨墨导读：之前我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程：入门、索引管理、映射详解，本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
导读：上篇我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程：入门、索引管理、映射详解，本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
ES内部自带实现乐观锁控制，先查询出要更新的记录的版本号，更新时匹配版本号时候一致。
这个问题的本质是实现类似：linux 下的 diff 命令的操作，找出一个索引中存在而在另外一个索引不存在的数据。
Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。 在上一篇博客中介绍了ElasticSearch的简单使用，接下来记录一下ElasticSearch的查询： #创建index索引 #创建索引，索引的名字是my-index,如果已经存在了，就返回个400， #这个索引可以现在创建，也可以在后面插入数据的时候再临时创建
更新 query 条件下(value=99)的 doc，将其 value 改为 199
描述: ES是支持以及HTTP协议进行REST风格接口访问,一般得我们需要有个工具帮我们发送http请求,该工具常见的是curl英 [kɜːl]、Head插件、Kibana DeveloperTool软件等。
随着 Elastic 的上市，ELK Stack 不仅在 BAT 的大公司得到长足的发展，而且在各个中小公司都得到非常广泛的应用，甚至连“婚庆网站”都开始使用 Elasticsearch 了。随之而来的是 Elasticsearch 相关部署、框架、性能优化的文章早已铺天盖地。
如果希望一次查询可查询多个索引。 如果希望通过索引的视图来操作索引，就像数据库库中的视图一样。 索引的别名机制，就是让我们可以以视图的方式来操作集群中的索引，这个视图可是多个索引，也可是一个索引或索引的一部分。
在elasticsearch中，客户端写入的每一条数据都会保存在索引的shard中，每一个shard都是一个lucene索引，每一个lucene索引都会被分解为多个segement。segement则是存储索引数据的最基本单元。
1.需要在配置文件中开启x-pack验证, 修改config目录下面的elasticsearch.yml文件，在里面添加如下内容,并重启.
由于探针和 Skywalking OAP 存在注册的机制，如果清理了 Skywalking 所使用的 Elasticsearch 的数据，需要重新启动探针，让探针重新向 OAP 注册。重启探针是为了清理探针中自己缓存的元数据(ServiceId、ServiceInstanceId 等等)。
模拟脚本2：循环update_by_query 批量更新数据 update.sh。
这是系列文章的第六篇，主要探讨：Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色，怎么办？
REST 即表述性状态传递（英文：Representational State Transfer，简称 REST）是 Roy Fielding 博士在2000年他的博士论文中提出来的一种软件架构风格。REST 是一种规范。即参数通过封装后进行传递，响应也是返回的一个封装对象。一个 REST 的接口就像如下的接口：
在今天的这篇文章中，我们来主要介绍一下如何使用 REST 接口来对 Elasticsearch 进行操作。为了完成这项工作，我们必须完成如下的步骤：
本文非完全直译译文，主要参考的的是 elasticsearch 6.5 版的官网文档 Getting Started，可以把这篇文章理解为个人学习笔记，我力求详略得当吧。
一、项目概述 这是一个被我称之为“没有枪、没有炮，硬着头皮自己造”的项目。项目是和其它公司合作的三个核心模块开发。 使用ES的目的是： 1）、采集数据、网站数据清洗后存入ES； 2）、对外提供精
REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是 RESTful。Web 应用程序最重要的 REST 原则是，客户端和服务器之间的交互在请求之间是无状态的。从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。如果服务器在请求之间的任何时间点重启，客户端不会得到通知。此外，无状态请求可以由任何可用服务器回答，这十分适合云计算之类的环境。客户端可以缓存数据以改进性能。
ES提供多种不同的客户端： 1、TransportClient ES提供的传统客户端，官方计划8.0版本删除此客户端。 2、RestClient RestClient是官方推荐使用的，它包括两种：Java Low Level REST Client和 Java High Level REST Client。
RESTful 接口 URL 的格式是： http://cluster的地址: 9200/<index>I<type>I [<id>] 其中,index, type 是必须提供的（ index 可以理解为数据库；type 理解为数据表); id 是可选的(相当于数据库表中记 录的主键是唯一的。如果不提供， Elasticsearch 会向动生成。增 、删、改，查分别对应 HTTP 请求的 PUT 、DELETE、POST、GET方法。
Elasticsearch父子关系 5.x参考 官网join介绍 es6.x一对多方案参考
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