6.入门案例:电商网站商品管理(一)

主要知识

1、document数据格式

　　json

2、电商网站商品管理案例：背景介绍

3、简单的集群管理

 　　(1) GET /_cat/health?v

　　(2) 为什么现在会处于一个yellow状态？

　　(3) GET /_cat/indices?v

　　(4) 创建索引：PUT /test_index?pretty

　　(5) 删除索引：DELETE /test_index?pretty

4、商品的CRUD操作（document CRUD操作）

　　(1) PUT /index/type/id

　　　　{

  　　　　　　"json数据"

　　　　　}

　　(2) GET /index/type/id

　　(3)  PUT /index/type/id

　　(4) POST /index/type/id/_update

　　(5) DELETE /index/type/id

1、document数据格式

面向文档的搜索分析引擎

（1）应用系统的数据结构都是面向对象的，复杂的

（2）对象数据存储到数据库中，只能拆解开来，变为扁平的多张表，每次查询的时候还得还原回对象格式，相当麻烦

（3）ES是面向文档的，文档中存储的数据结构，与面向对象的数据结构是一样的，基于这种文档数据结构，es可以提供复杂的索引，全文检索，分析聚合等功能

（4）es的document用json数据格式来表达

假入有如下两个类,

class Employee(object):

        def __init__(self,email,first_name,last_name,info,join_date):

                self.email=email

                self.first_name=first_name

                self.last_name=last_name

                self.emplyee_info=info # EmployeInfo类的实例

                self.join_date=join_date

              
class EmployeeInfo(object):

        def __init__(self,bio,age,interests):

                self.bio=bio  #性格

                self.age=age

                self.interests=interests  #爱好
              
zhang_san_info = EmployeeInfo("curious and modest",30,[ "bike", "climb" ])

zhang_san =Employee("zhangsan@sina.com","san","zhang",zhang_san_info,"2017/01/01")

     

employee对象：里面包含了Employee类自己的属性，还有一个EmployeeInfo对象,要把这两个类的数据存入数据库,如果用关系型数据库,就必须用到两张表：employee表，employee_info表，将employee对象的数据重新拆开来，变成Employee数据和EmployeeInfo数据

employee表：email，first_name，last_name，join_date，4个字段

employee_info表：bio，age，interests，3个字段；此外还有一个外键字段，比如employee_id，关联着employee表.这样存取储很不方便.

如果是用ES的话,数据就是如下格式:

 {

    "email":      "zhangsan@sina.com",

    "first_name": "san",

    "last_name": "zhang",

    "info": {

        "bio":         "curious and modest",

        "age":         30,

        "interests": [ "bike", "climb" ]

    },

    "join_date": "2017/01/01"

}

 到此,我们就明白了es的document数据格式和数据库的关系型数据格式的区别

2、电商网站商品管理案例背景介绍

有一个电商网站，需要为其基于ES构建一个后台系统，提供以下功能：

（1）对商品信息进行CRUD（增删改查）操作

（2）执行简单的结构化查询

（3）可以执行简单的全文检索，以及复杂的phrase（短语）检索

（4）对于全文检索的结果，可以进行高亮显示

（5）对数据进行简单的聚合分析

3、简单的集群管理 

（1）快速检查集群的健康状况

 es提供了一套api，叫做cat api，可以查看es中各种各样的数据

语法:

 GET /_cat/health?v

加上?v的目的是为了显示表头信息

启动一个节点的情况

epoch

timestamp

cluster

status

node.total

node.data

shards

pri

relo

init

unassign

pending_tasks

max_task_wait_time

active_shards_percent

1488006741

15:12:21

elasticsearch

yellow

1

1

1

1

0

0

1

0

-

50.00%

启动两个节点的情况

epoch

timestamp

cluster

status

node.total

node.data

shards

pri

relo

init

unassign

pending_tasks

max_task_wait_time

active_shards_percent

1.49E+09

15:18:33

elasticsearch

green

2

2

2

1

0

0

0

0

-

100.00%

如何快速了解集群的健康状况？green、yellow、red？

  green：每个索引的primary shard和replica shard都是active状态的

yellow：每个索引的primary shard都是active状态的，但是部分replica shard不是active状态，处于不可用的状态

red：不是所有索引的primary shard都是active状态的，部分索引有数据丢失了

（2）为什么现在会处于一个yellow状态？

    我们现在就一个笔记本电脑，就启动了一个es进程，相当于就只有一个node。现在es中有一个index，就是kibana自己内置建立的index。由于默认的配置是给每个index分配5个primary shard和5个replica shard，而且primary shard和replica shard不能在同一台机器上（为了容错）。现在kibana(在5601端口监听)自己建立的index是1个primary shard和1个replica shard。当前就一个node，所以只有1个primary shard被分配了和启动了，但是一个replica shard没有第二台机器去启动。

   做一个小实验：此时只要启动第二个es进程，就会在es集群中有2个node，然后那1个replica shard就会自动分配过去(自动加入集群)，然后cluster status就会变成green状态(课程中并不需要启动两个节点)。

（3）快速查看集群中有哪些索引

 语法:

GET /_cat/indices?v

结果:

health

status

index

uuid

pri

rep

docs.count

docs.deleted

store.size

pri.store.size

yellow

open

lagou

WLGG7wBdQcyVcHq5ekoh4A

5

1

8

0

28kb

28kb

yellow

open

test_index

OsVa8bUARDCuSysT_Wkxbw

5

1

0

0

650b

650b

yellow

open

.kibana

5WyPl6qSQKa_6R5ZnRI7Dw

1

1

1

0

3.1kb

3.1kb

（4）简单的索引操作 

创建索引：PUT /test_index?pretty

返回结果:

删除索引：DELETE /test_index?pretty

返回结果:

4、商品的CRUD操作

（1）新增商品：新增文档，建立索引

语法:

PUT /index/type/id

{

  "json数据"

}

实例:

PUT /ecommerce/product/1

{

    "name" : "gaolujie yagao",

    "desc" :  "gaoxiao meibai",

    "price" :  30,

    "producer" :      "gaolujie producer",

    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]

}

结果如下:

{

  "_index": "ecommerce",

  "_type": "product",

  "_id": "1",

  "_version": 1, # 版本号,涉及乐观锁

  "result": "created",  #结果(是否成功)

  "_shards": {

    "total": 2,  #至少要写入primary shard,每个primary shard都是至少要写入一个replica shard中,但是我们这里只有一个节点,所以successful 结果为1,failed的结果为0

    "successful": 1,

    "failed": 0

  },

  "created": true # 是否成功创建,

}

es会自动建立index和type，不需要提前创建，而且es默认会对document每个field都建立倒排索引，让其可以被搜索

（2）查询商品：检索文档

语法:

GET /index/type/id

实例:

GET /ecommerce/product/1

结果是:

（3）修改商品：替换文档

语法:

PUT /index/type/id

{要替换的数据}

注意的是,这里的替换后,数据库中只存你所替换的数据,原数据全部丢失,所以,你只能把全部数据都带上,相当于覆盖.

 实例

PUT /ecommerce/product/1

{

    "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao",

    "desc" :  "gaoxiao meibai",

    "price" :  30,

    "producer" :      "gaolujie producer",

    "tags": [ "meibai", "fangzhu" ]

}

结果是:

 

和新增比较的话,_version,"created"改变了,其他都一样

PUT /ecommerce/product/1

{

    "name" : "jiaqiangban gaolujie yagao"

}

然后:  GET /ecommerce/product/1

结果如下,可 以看到,只剩下一个字段了.

如果是这样的话,id=1,就只有name这一个数据,再没有其他数据.可以看出,替换方式有一个不好，即使必须带上所有的field，才能去进行信息的修改

（4）修改商品：更新文档

语法:

POST /index/type/id/_update

实例:

POST /ecommerce/product/1/_update

{

  "doc": {

    "name": "jiaqiangban gaolujie yagao"  # 这一句不能加逗号,因为是最后一个条件语句

  }

}

结果是:

注意的是,这个的语句和SQL语句一样,最后一条语句时不能用","号(逗号)

（5）删除文档

语法:

DELETE /index/type/id

实例

DELETE /ecommerce/product/1

结果如下:

 

然后执行 GET /ecommerce/product/1 可以看到数据已经没有了

 

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