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RESTful API

有關 RESTful API的介紹 請查閱

http://www.runoob.com/w3cnote/restful-architecture.html

RESTful API 在 Elasticsearch 中的應用

Elasticsearch 與 關系型數據庫的對應關系

Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

元數據（Metadata）

身份元數據(Identity meta-fields)

身份元數據顧名思義就是能夠唯一標識Document的，Elasticsearch中主要有四個身份元數據

　　1、_index：文檔所屬的index，這個index相當于關系型數據庫中的數據庫概念，它是存儲和索引關聯數據的地方；

　　2、_uid：其由_type和_id組成；

　　3、_type：文檔所屬的mapping type，相當于關系型數據庫中的表的概念；

　　4、_id：文檔的id，這個可以由Elasticsearch自動生成，也可以在寫入Document的時候由程序指定。它與_index和_type組合時，就可以在Elasticsearch中唯一標識一個文檔。

文檔源元數據(Document source meta-fields)

文檔源元數據主要有兩個：

1、_source：
這個字段標識文檔的主體信息，也就是我們寫入在中的數據；

2、_size：
這個字段存儲著_source字段中信息的大小，單位是byte；不過這需要我們安裝mapper-size插件。

索引元數據(Indexing meta-fields)

1、_all：
這個字段索引了所有其他字段的值；

2、_field_names：
存儲著文檔中所有值為非空的字段信息，這在快速查找/過濾值存在或者值為空的情況下非常有用；
　　
3、_timestamp：
存儲著當前文檔的時間戳信息，可以由程序指定，也可以由ElasticSearch自動生成，其值會影響文檔的刪除（如果啟用了TTL機制）；

4、_ttl：
標識著當前文檔存儲的時長，超過了這個時長文檔將會被標識為delete，之后會被ElasticSearch刪除。

路由元數據(Routing meta-fields)

1、_parent：用于創建兩個映射的父子之間的關系；

2、_routing：自定義路由值，可以路由某個文檔到具體的分片(shard)。

其他元數據

_meta：特定于應用程序的元數據。

檢索單個文檔

地址： GET /megacorp/employee/1

GET請求
UR組成： index(庫名) / type(表名) / ID

請求結果

{
    "_index": "megacorp",   // 庫名
    "_type": "employee",    // 表名
    "_id": "1",             // id
    "_version": 8,          // 版本號
    "found": true,          // 是否找到該文檔
    "_source": {            // 存儲的原始文檔數據
        "first_name": "John",
        "last_name": "Smith",
        "age": 25,
        "about": "I love to go rock climbing",
        "interests": [
            "sports",
            "music"
        ]
    }
}

輕量搜索

關鍵詞 【_search】
請求地址： GET /megacorp/employee/_search

請求數據：

{
    "took": 2,
    "timed_out": false,

    // 分片信息 ？ 具體位未知 ~~~
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "failed": 0
    },

    // 數據
    "hits": {
        // 總條數
        "total": 3,

        // 排名最高的分數值 
        "max_score": 1,

        // 數據值
        "hits": [
            {   
                // 庫名
                "_index": "megacorp",
                
                // 表名
                "_type": "employee",

                // ID 
                "_id": "2",

                // 排名分數
                "_score": 1,

                // 文檔數據
                "_source": {
                    "first_name": "Jane",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 32,
                    "about": "I like to collect rock albums",
                    "interests": [
                        "music"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "1",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "first_name": "John",
                    "last_name": "Smith",
                    "age": 25,
                    "about": "I love to go rock climbing",
                    "interests": [
                        "sports",
                        "music"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "megacorp",
                "_type": "employee",
                "_id": "3",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "first_name": "Douglas",
                    "last_name": "Fir",
                    "age": 35,
                    "about": "I like to build cabinets",
                    "interests": [
                        "forestry"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}