技术干货:深入解析 _source 字段在文档检索与更新中的妙用
1. 什么是 _source?
2. _source 在检索中的作用
2.1. 默认行为:返回 _source
2.2. 禁用 _source
2.3. 包含或排除字段
2.4. 最佳实践:根据需求选择
3. _source 在更新中的作用
3.1. 全量更新 (PUT)
3.2. 部分更新 (POST - _update)
3.3. 脚本更新 (POST - _update with script)
3.4. 最佳实践:根据场景选择
4. 配置 _source,提升查询效率
4.1. 禁用 _source(谨慎使用)
4.2. 包含或排除字段
4.3. 压缩 _source
4.4. 最佳实践:根据数据特点选择
5. 总结
6. 常见问题解答 (FAQ)
7. 进阶技巧与注意事项
8. 结语
你好,我是老码农。今天我们来聊聊在文档检索和更新中一个非常关键的字段:_source
。如果你是一位需要优化文档搜索和更新效率的开发者,那么这篇文章绝对值得你花时间阅读。
1. 什么是 _source
?
简单来说,_source
字段是文档在索引时原始 JSON 文档的存储。它可以理解为 ElasticSearch 中每个文档的“备份”。当你向 ElasticSearch 索引一个文档时,默认情况下,_source
字段会保存你提交的原始 JSON 数据。
举个栗子:
假设你索引了如下文档:
{ "title": "深入理解 ElasticSearch", "author": "老码农", "content": "这篇文章介绍了 ElasticSearch 的核心概念...", "tags": ["elasticsearch", "搜索", "技术"] }
ElasticSearch 内部存储的结构大致如下:
{ "_index": "my_index", "_type": "my_type", "_id": "1", "_version": 1, "_source": { "title": "深入理解 ElasticSearch", "author": "老码农", "content": "这篇文章介绍了 ElasticSearch 的核心概念...", "tags": ["elasticsearch", "搜索", "技术"] } }
可以看到,原始的 JSON 数据被存储在 _source
字段中。 _source
字段的好处显而易见:
- 数据完整性: 保证了原始数据的完整性,方便后续的检索和展示。
- 快速获取原始数据: 通过
_source
字段,你可以快速获取文档的原始数据,而无需重新从数据库或其他数据源读取。 - 支持更新和部分更新: 基于
_source
字段,ElasticSearch 能够支持文档的更新操作,包括完全替换和部分更新(使用update
API)。
2. _source
在检索中的作用
_source
在检索中扮演着至关重要的角色。当你执行搜索操作时,你可以通过配置来决定是否返回 _source
字段。
2.1. 默认行为:返回 _source
默认情况下,ElasticSearch 的搜索结果会返回 _source
字段。这意味着,当你执行一个简单的搜索请求时,ElasticSearch 会返回匹配的文档以及它们的原始 JSON 数据。
示例:
GET /my_index/_search { "query": { "match": { "content": "elasticsearch" } } }
上述请求会搜索 content
字段中包含 “elasticsearch” 的文档,并返回这些文档的 _source
字段。
2.2. 禁用 _source
在某些情况下,你可能不需要返回完整的 _source
字段,例如,你只需要获取文档的 ID 或其他元数据。此时,你可以通过设置 _source
参数来禁用 _source
字段的返回。这可以显著减少网络传输的数据量,提高搜索性能。
示例:
GET /my_index/_search { "_source": false, "query": { "match": { "content": "elasticsearch" } } }
在这个例子中,搜索结果将不会包含 _source
字段。你只会得到文档的元数据,如 _id
、_index
等。
2.3. 包含或排除字段
除了完全禁用 _source
之外,你还可以通过 _source
参数来控制返回的字段。这允许你只返回 _source
中的特定字段,或者排除某些字段。这在优化搜索结果的展示和减少数据传输方面非常有用。
- 包含字段:
GET /my_index/_search { "_source": ["title", "author"], "query": { "match": { "content": "elasticsearch" } } }
上述请求只返回 title
和 author
字段,其他字段将被排除。
- 排除字段:
GET /my_index/_search { "_source": { "excludes": ["content", "tags"] }, "query": { "match": { "content": "elasticsearch" } } }
上述请求排除了 content
和 tags
字段,只返回剩余的字段。
2.4. 最佳实践:根据需求选择
- 如果需要展示完整的文档信息: 保持默认配置,返回完整的
_source
。 - 如果只需要文档的 ID 或少量元数据: 禁用
_source
或使用_source: false
。 - 如果只需要文档的特定字段: 使用
_source: ["field1", "field2"]
包含特定字段。 - 如果需要排除某些敏感或不重要的字段: 使用
_source: { "excludes": ["field1", "field2"]}
排除特定字段。
3. _source
在更新中的作用
_source
字段在文档更新中也发挥着关键作用。 ElasticSearch 提供了多种更新文档的方式,而 _source
字段是这些更新操作的基础。
3.1. 全量更新 (PUT)
全量更新是指使用新的文档替换现有的文档。这种更新方式会完全替换 _source
字段中的数据。 虽然简单,但这种方式需要你提供完整的文档数据,效率相对较低。
示例:
PUT /my_index/_doc/1 { "title": "更新后的标题", "author": "老码农", "content": "这篇文章已经更新了...", "tags": ["elasticsearch", "搜索", "技术", "更新"] }
在这个例子中,文档 ID 为 1 的文档将被完全替换。 请注意,如果你没有提供某个字段,那么该字段将会从文档中删除。
3.2. 部分更新 (POST - _update)
部分更新允许你只更新文档的特定字段,而保留其他字段不变。 这是更常用、更高效的更新方式。 ElasticSearch 提供了 _update
API 来实现部分更新。 _update
API 内部使用 _source
字段来获取原始文档数据,然后应用更新操作。
示例:
POST /my_index/_update/1 { "doc": { "title": "部分更新后的标题" } }
在这个例子中,只有 title
字段被更新,其他字段保持不变。 doc
字段包含了需要更新的字段和值。 _update
API 内部会先从 _source
字段获取原始文档,然后将 doc
字段中的数据合并到原始文档中,最后将更新后的文档重新索引。
3.3. 脚本更新 (POST - _update with script)
除了使用 doc
字段进行部分更新之外,你还可以使用脚本来执行更复杂的更新操作。 脚本更新允许你使用脚本语言(如 Groovy, Painless)来操作文档的字段。 脚本更新同样依赖于 _source
字段来获取原始文档数据。
示例:
POST /my_index/_update/1 { "script": { "source": "ctx._source.views += params.count", "params": { "count": 1 } } }
在这个例子中,我们使用脚本将文档的 views
字段增加 1。 ctx._source
代表 _source
字段中的数据。 params
字段传递了脚本需要的参数。
3.4. 最佳实践:根据场景选择
- 如果需要完全替换文档: 使用全量更新 (PUT)。
- 如果只需要更新部分字段: 使用部分更新 (POST -
_update
)。 这是最常用的更新方式。 - 如果需要执行复杂的逻辑或计算: 使用脚本更新 (POST -
_update
with script)。 脚本更新提供了更大的灵活性。 - 注意版本控制: 在更新文档时,建议使用版本控制(
version
参数)来避免并发更新导致的数据冲突。
4. 配置 _source
,提升查询效率
虽然 _source
字段非常有用,但它也会占用存储空间。 在某些场景下,你可以通过配置来优化 _source
字段,从而提升查询效率和降低存储成本。
4.1. 禁用 _source
(谨慎使用)
前面我们提到过,你可以在索引时禁用 _source
字段。 这会减少存储空间,并略微提高索引速度。 但是,禁用 _source
后,你将无法进行更新操作,也无法直接获取文档的原始数据。 因此,禁用 _source
应该谨慎使用,只适用于你确定不需要更新和获取原始数据的场景。
配置示例(创建索引时):
PUT /my_index { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" } }, "_source": { "enabled": false } } }
4.2. 包含或排除字段
与搜索时类似,你可以在索引时配置 _source
字段,来控制哪些字段被存储在 _source
中。 这允许你只存储必要的字段,从而减少存储空间。
配置示例(创建索引时):
- 只包含特定字段:
PUT /my_index { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" }, "author": { "type": "keyword" } }, "_source": { "includes": ["title", "author"] } } }
在这个例子中,只有 title
和 author
字段被存储在 _source
中。 content
字段不会被存储。
- 排除特定字段:
PUT /my_index { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" }, "tags": { "type": "keyword" } }, "_source": { "excludes": ["content", "tags"] } } }
在这个例子中,content
和 tags
字段不会被存储在 _source
中。 其他字段(title
)会被存储。
4.3. 压缩 _source
ElasticSearch 允许你对 _source
字段进行压缩,以减少存储空间。 你可以使用 compress
和 compress_threshold
参数来配置压缩。 compress_threshold
参数定义了文档大小超过多少时才进行压缩。
配置示例(创建索引时):
PUT /my_index { "settings": { "index": { "codec": "best_compression", "store.compress": "true", "store.compress_threshold": "1kb" } }, "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content": { "type": "text" } } } }
在这个例子中,我们配置了 best_compression
编解码器,并且启用压缩,阈值为 1kb。 这意味着,当文档大小超过 1kb 时,_source
字段将被压缩。
4.4. 最佳实践:根据数据特点选择
- 如果你的数据非常大,并且不需要更新和获取原始数据: 考虑禁用
_source
(谨慎使用)。 - 如果你的数据包含一些不重要的字段: 使用
includes
或excludes
排除或只包含必要的字段。 - 如果你的文档大小较大: 启用压缩。 这可以显著减少存储空间。
5. 总结
_source
字段是 ElasticSearch 中一个非常重要的特性,它在文档检索和更新中发挥着关键作用。 通过理解 _source
的作用和配置选项,你可以优化搜索性能、减少存储空间,并提高文档更新的效率。 希望这篇文章能帮助你更好地使用 ElasticSearch。
如果你有任何问题,欢迎在评论区留言,我会尽力解答。
6. 常见问题解答 (FAQ)
Q: 禁用
_source
后,我还能进行更新操作吗?
A: 不能。 禁用_source
后,你将无法进行部分更新,因为_update
API 依赖于_source
字段来获取原始文档数据。Q:
_source
字段会影响索引速度吗?
A: 是的。 存储_source
字段会增加索引时间,因为 ElasticSearch 需要将原始数据存储起来。 但是,这种影响通常是可以接受的,因为_source
字段带来了很多好处。 如果你非常关注索引速度,并且确定不需要更新和获取原始数据,那么可以考虑禁用_source
(谨慎使用)。Q: 压缩
_source
会影响查询速度吗?
A: 可能会。 压缩_source
会增加 CPU 的负载,因为 ElasticSearch 需要在查询时解压缩_source
字段。 但是,这种影响通常是微小的,并且可以通过调整压缩阈值来控制。 在大多数情况下,压缩_source
带来的存储空间节省大于解压缩带来的性能损失。Q:
_source
字段的存储空间如何计算?
A:_source
字段的存储空间取决于原始 JSON 文档的大小。 ElasticSearch 会根据原始数据的字节数来计算存储空间。 你可以使用_cat/indices
API 查看索引的存储空间占用情况。Q: 如何查看
_source
字段的内容?
A: 你可以使用GET
请求来获取文档,从而查看_source
字段的内容。 例如,GET /my_index/_doc/1
将会返回文档 ID 为 1 的文档的_source
字段和其他元数据。Q:
_source
字段的_source
字段是什么?
A: 这是一个有趣的灵魂问题!_source
字段本身就是存储原始文档的 JSON 数据,所以它没有“_source”的“_source”字段。 如果你看到类似的问题,可能是理解出现了偏差,或者在讨论某个特定场景下的数据结构。 记住,_source
字段就是原始数据的容器。
7. 进阶技巧与注意事项
除了上述内容,还有一些进阶技巧和注意事项,可以帮助你更好地利用 _source
字段。
- 使用动态映射 (Dynamic Mapping): ElasticSearch 默认使用动态映射,这意味着当你索引文档时,ElasticSearch 会自动推断字段类型。 动态映射会影响
_source
字段的内容,因为它决定了如何存储原始数据。 在某些情况下,你可能需要手动配置映射,以控制字段类型和存储方式,从而优化_source
字段的使用。 - 监控索引大小: 定期监控索引的大小,特别是
_source
字段的存储空间占用情况。 如果索引大小增长过快,你需要检查数据结构、索引配置,并考虑使用压缩、排除字段等优化策略。 - 使用
_routing
: 在多分片环境下,使用_routing
可以将文档路由到特定的分片。 这可以提高搜索和更新的效率,并减少跨分片的查询。_routing
字段也会影响_source
字段的内容,因为它会影响文档在集群中的分布。 - 使用
_id
生成策略: ElasticSearch 允许你自定义_id
生成策略。 选择合适的_id
生成策略可以提高索引和检索效率。_id
字段通常与_source
字段一起使用,因为它们共同定义了文档的唯一标识。 - 注意数据安全:
_source
字段存储了原始数据,因此你需要注意数据安全。 如果你的数据包含敏感信息,你需要采取适当的安全措施,如加密、访问控制等,以保护数据的安全。 - 结合使用
stored fields
:stored fields
允许你单独存储文档的特定字段,而无需将它们包含在_source
中。 这对于需要频繁访问的字段很有用,因为你可以直接从存储字段中获取数据,而无需从_source
字段中提取。stored fields
可以与_source
字段结合使用,以实现更灵活的存储和查询策略。 - 利用
copy_to
:copy_to
允许你将多个字段的值复制到另一个字段。 这对于创建复合字段或提高搜索相关性很有用。copy_to
会影响_source
字段,因为它会改变原始数据的结构。
希望这些进阶技巧能帮助你更深入地理解和使用 _source
字段。
8. 结语
_source
字段是 ElasticSearch 中一个非常重要的概念,它对文档的检索和更新至关重要。 通过理解 _source
的作用、配置选项和最佳实践,你可以优化你的搜索和更新操作,提高系统的性能和效率。 希望这篇文章能帮助你更好地掌握 ElasticSearch,成为一名更优秀的开发者!
如果你在实践过程中遇到任何问题,欢迎随时提问。 祝你 coding 愉快!