本文主要是介绍 ElasticSearch 的文档增删改查和批量操作，同时会介绍一些 REST API 返回状态码的具体含义。

我们先来看下这个表：

这个表包含了 Index、Create、Read、Update、Delete 这五种方法，我们先来看下 CRUD 操作的 HTTP 请求都长什么样子？

首先是提供一个 HTTP 的 method，后面是索引名字，在 7.0 之后所以的 Type 都用 _doc 表示，后面是文档 id。

再简单了解了 CURD 操作的 HTTP 请求后，那么让我们先来了解下如何创建文档：

创建文档

Create 支持两种方式，一种是指定文档 id 创建文档，像上面这张图就是；另一种是通过调用 post /users/_doc 去让 ES 自动生成文档 id。

自己指定文档 id创建文档，需要考虑 id 的均衡性，避免产生分配不均衡的问题。 ES 的 hash 函数会确保文档 id 被均匀分配到不同的分片。

当我们执行刚才的命令，可以返回如下结果：

其中 _version 每一次操作，都会 + 1，它是一个锁的机制，当并行修改文档的时候，更新的版本号比文档当前的版本号小时就会报错，不允许做修改。

创建文档时，如果索引不存在，ES 会自动创建对应的 index 和 type。

接下来看下另一种创建文档的方式，不指定 id 创建文档，HTTP 请求也变为了 POST，具体的请求如下：

返回的结果如下：

Index 和 Create 区别为：如果文档不存在，就索引新的文档，否则现有文档就会被删除，新的文档被索引，版本信息 _version + 1。

查询文档

Get 方法比较简单，只需要 Get 索引名称/_doc/文档 id，通过执行这个命令就可以知道文档的具体信息了。

当执行这条语句后会返回 HTTP 200，具体返回结果如下：

其中 _index 为索引，_type 为类型，_id 为文档 id，_version 为版本信息，_source 存储了文档的完整原始数据。

当查询的文档 id 不存在的时候，会返回 HTTP 404，且 found 为 false，具体结果如下：

更新文档

Update 方法采用 HTTP POST，在请求体中必须指明 doc，在把具体文档提供在 HTTP 的 body 里。Update 和 Index 方法不同，Update 方法不会删除原来的文档，而是实现真正的数据更新。

比如在原来的文档 id 为 1 的文档上增加字段，具体请求如下：

执行后，版本信息 _version + 1，让我们再去查询下该文档：

可以看到，新增字段已经成功了。

删除文档

Delete 方法也很简单，Delete 索引名称/_doc/文档 id 就可以了，再这里就不再做代码演示了。

在介绍完文档的基本 CRUD 操作后，让我们来看看批量操作吧：

Bulk API

在一个 REST 请求中，重新建立网络开销是十分损耗性能的，因此 ES 提供 Bulk API，支持在一次 API 调用中，对不同的索引进行操作，从而减少网络传输开销，提升写入速率。

它支持 Index、Create、Update、Delete 四种类型操作，可以在 URI 中指定索引，也可以在请求的方法体中进行。

同时多条操作中如果其中有一条失败，也不会影响其他的操作，并且返回的结果包括每一条操作执行的结果。

比如输入如下代码：

当我们执行命令后，结果如下：

took 表示消耗了 93 毫秒，errors 为 true 表示在这些操作中错误发生，发现是 update 操作发生了错误，id 为 2 的文档不存在，所以报错了。

在使用 Bulk API 的时候，当 errors 为 true 时，需要把错误的操作修改掉，防止存到 ES 的数据有缺失。

批量查询文档

批量查询需要指明要查询文档的 id，可以在一个 _mget 操作里查询不同索引的数据，可以减少网络连接所产生的开销，提高性能。

下面我们来实际操作下，输入以下代码执行，就可以得到文档 id 为 1,3 的数据。

运行结果如下：

在介绍完文档的一些操作，最后让我们看下 REST API 常见错误返回有哪些吧！

REST API 常见错误返回

刚才在演示中，当查询文档 id 不存在的时候就会报 404 错误，而且 ES 还有各种各样的返回，下面通过一个表格了解下：

总结

本文主要介绍了文档的 CRUD 操作，还有 Bulk API、_mget API，这些批量操作可以提高 API 调用性能，但是不要一次发送过多数据，也有可能会对 ES 集群产生过大的压力，导致性能有所下降。一般建议是 1000-5000 个文档，如果你的文档很大，可以适当减少队列，大小建议是 5-15 MB，默认不能超过 100 M。

参考文献
Elastic Stack从入门到实践
Elasticsearch顶尖高手系列
Elasticsearch核心技术与实战https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/docs-index_.html