前边的学习，我们已经可以将ElasticSearch作为一个分布式存储系统使用，但是ES的真正强大之处在于可以在混乱的数据中找出有意义的信息．
每个文档里的字段都会被索引并被查询，关于搜索Search，可以做：
结构化查询：比如在gender性别和年龄age这样的字段上使用结构化查询，在join_date这样的字段上使用排序．
全文查询：可以使用所有字段来匹配关键字，然后按照关联性relevance排序返回结果．
也可以两者结合使用．
搜索都是开箱即用的，为了深入了解ES的潜力，需要三个概念：
映射Mapping：数据在每个字段中的解释说明
分析Analysis：全文是如何被处理，被搜素的
特定领域语言查询Query DSL(Domian Specific Language)：ES灵活强大的查询语言．
这三个概念每一个都是巨大的话题，后续详细学习，本章节简单介绍．
下边详细学习search API
1. 空搜索
最基本的search API是空搜索empty search，它没有指定任何搜索条件，返回的是集群索引中所有的文档．
GET /_search{
"took": 15,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 15,
"successful": 15,
"failed": 0
},
"hits" : {
"total" : 14,
"max_score" : 1
"hits" : [
{
"_index": "us",
"_type": "tweet",
"_id": "7",
"_score": 1,
"_source": {
"date": "2014-09-17",
"name": "John Smith",
"tweet": "The Query DSL is really powerful and flexible",
"user_id": 2
}
},
... 9 RESULTS REMOVED ...
],
},
}hits字段是响应中最重要的一部分，它包含total字段来表示匹配到的文档总数；max_score是所有匹配文档中相关性最高的值；hits数组包含了匹配到的前10条数据，数组的每个元素代表一个文档，其中_score为文档相关性指标，因为是空搜索，所以所有文档的_score都为1；
took字段，指请求花费的时间，单位为毫秒；
_shards代表参与查询的分片数的情况，total是参与的总分片数，successful是成功的分片数，通常我们不希望分片失败，但也有可能发生，如果硬件遭受大的故障导致主分片和复制分片都失效，那么这个分片将无法响应请求，ES将该分配报告为failed，但仍然继续返回剩余分片上的结果．
timed_out告诉我们查询是否超时；一般情况不会超时；如果要求的响应速度比结果更重要，可以在搜索的时候指定时间限，为10或者10ms，或者1s
GET /_search?timeout=10msES将返回在时间限前查询到的结果．
注意：超过指定的timeout之后，不会停止执行查询，它仅顺利返回目前查询到的结果，然后关闭连接．在后台其他分片可能依旧查询操作；
使用超时是因为对业务的响应速度需求比结果重要，但并不是中断需要长时间进行的查询．
2. 多索引多类别搜索
通过限制搜索的索引或类型，可以在集群中跨所有文档搜索．ES通过转发请求到集群中主分片和复制分片上，收集结果后选择顶部的10个结果返回给客户端．
类型user属于索引us，类型tweet属于索引gb
根据索引和类型多样的搜索方式：
/_search：在所有索引的所有类型中搜索，即空搜索
/gb/_search：在索引gb的所有类型中搜索
/gb,us/_search：在索引gb和us的所有类型中搜索
/g*,u*/_search：在所有以g和u为首字母的索引的所有类型中搜索
/gb/user/_search：在索引gb的user类型中搜索
/gb,us/user,tweet/_search：在索引gb和us的user和tweet类型中搜索
/_all/user,tweet/_search：在所有的索引的user,tweet类型中搜索
当节点收到搜索请求后，节点转发请求到索引的主分片和复制分片上，然后收集每个分片的结果．
3. 分页
ES默认只在响应中返回top10的相关文档，如何更具应用的需要返回其他文档呢？就像SQL中LIMIT关键词的功效一样．
ES的请求URL接受size和from参数，
size：结果数，默认为10
from ：跳过的数目，默认为0
所以在没指定size和from参数时，返回开始的10个相关文档．
如果显示每页五个结果，页码从1到3：
GET /_search?size=5
GET /_search?size=5&from=5
GET /_search?size=5&from=10一个请求常涉及到多个分片，每个分片都会生成自己的排序结果，它们需要再次集中起来排序以返回请求需要的结果给客户端．
深度分页存在的：
假设有五个分片，每一页返回10个结果，那么在请求第一页时（也就是top10的结果），每个分片需要各自产生10个结果，然后每个分片把产生的这10个结果返回个请求节点，请求节点对收到的10*5=50个结果再进行排序，选择前10个返回客户端；
但是当请求第1001页时，也就是请求(10000-10010)的结果，同样每个分片产生10010个结果，请求节点收到10010*5=50050的结果，请求节点对这50050个结果进行排序，然后返回第1000-10010的结果；
显然排序的花费随着分页的加深而成倍增长．
4. query-string方法
search API有两种方式：
精简版的，查询字符串query-string方法，通过在请求URL后加参数的方式；
请求体方式，使用一个JSON格式的请求体，这种成为DSL查询语言．
查询字符串方法在命令行下运行即席查询ad hoc queries特别有用．
查询所有类型为tweet，并且字段tweet中包含elasticsearch字符的文档：
GET /_all/tweet/_search?q=tweet:elasticsearchGET /_all/tweet/_search?q=name:join+tweet:mary如果要是选择不满足条件的，比如name不包含join的：
GET /_all/tweet/_search?q=-name:join比如，name包含join但tweet不包含jmary的：
GET /_all/tweet/_search?q=name:join+-tweet:mary_all字段：
返回所有包含mary字符串的文档，无论是在哪个字段中包含，只有有就返回：
GET /_search?q=mary例如文档内容：
{
"tweet": "However did I manage before Elasticsearch?",
"date": "2014-09-14",
"name": "Mary Jones",
"user_id": 1
}"However did I manage before Elasticsearch? 2014-09-14 Mary Jones 1"GET /_search?q=_all:mary更复杂的搜索
搜索要求：
name字段包含"mary"或"john"date晚于2014-09-10_all字段包含"aggregations"或"geo"
GET /_search?q=name:(mary john) +date:>2014-09-10 +(aggregations geo)GET /_search?q=name:(mary+john) +(aggregations+geo)可以看出字符串查询是非常强大的，它在命令行下一次性查询或者开发模式下非常有用．
但也可以看出，其是非常脆弱的，一点的符号错误都有可能到是查询失败．
还有就是安全性问题，不建议直接暴露查询字符串给用户，除非用户对集群可信．
所以取而代之，我们一般使用全功能的请求体API的方式，在学习请求体时，先了解数据是如何在ES中被索引的．