ES不仅仅存储文档，还索引内容以便可搜索。
每个域都被索引，可以查询，不光这些，
在一个查询里，es可以使用所有的索引，以惊人的速度返回结果。
一个搜索可以：
1
）搜索具体字段，比如性别或者年龄，按照加入日期排序，跟sql一样。
2
）一个全文搜索，可以找到所有的匹配文档，按照相关性返回。
3
)两者结合。
你需要了解三个主题：
1
）Mapping 数据的每个域如何解释
2
）Analysis 全文是如何处理以便搜索
3
）Query SDL 弹性的，强大的查询语言
1
最基本的搜索形式是空搜索，没有任何限制，仅仅是简单返回集群里的所有索引的所有文档。
GET /_search
响应的格式如下：
{
"hits"
: {
"total"
:
14
,
"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 ...
],
"max_score"
:
1
},
"took"
:
4
,
"_shards"
: {
"failed"
:
0
,
"successful"
:
10
,
"total"
:
10
},
"timed_out"
: false
}
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
hits
最重要的就是hits,包含符合条件的文档总数。包含前
10
个，也就是只返回前面
10
个。
每个结果包含_index,_type,_id.还有_source字段。
这意味着整个文档立即可用。
不像其它搜索引擎只返回文档ID,需要你再次去拿到文档。
每个文档还包含有一个_score, 这个是相关性score,
默认情况下，总是返回相关度更高的文档，也就是说，按照_score逆序排列。
在这种情况下，我们不指定任何查询条件，所以所有的文档都是相关的，
max_score是最高分数。
took
这个字段告诉我们整个搜索花费了多少毫秒。
shards
这个字段告诉我们，此次查询涉及的分片的总数
多少成功，多少失败，
我们在正常条件下不期望分片失败，但是它还是可能发生的，
如果我们丢失了主分片和从分片，搜索就不会成功。
在这种条件下，es会报告说分片失败了，但是仍然从剩下的分片里搜索。
timeout
这个字段告诉我们查询是否超时，默认，搜索不会超时，
如果超时时间很重要，你可以指定超时时间，
GET /_search?timeout=
10
ms
这样es就会返回给 在超时时间之内搜到的文档。
http://my.oschina.net/qiangzigege/blog/264560
你是否意识到空搜索的结果包含不同的types,比如user,tweet,来自于两个不同的索引。
由于没有限制搜索特定的索引或者类型，我们搜索了集群里的所有文档，
ES并发的将搜索请求转发给每个分片的主分片或者是从分片，搜集结果，返回前10给客户。
通常，你将想在一个或者多个索引里搜索，或者一个或多个types里搜索，
我们可以在URL里指定这个。
/_search
搜索所有索引的所有类型
/gb/_search
搜索特定索引的所有类型
/gb,us/_search
搜索2个索引的所有类型
/g*,u*/_search
不用解释了吧
/gb/user/_search
搜索特定索引，特定类型的所有文档。
/gb,us/user,tweet/_search
不用解释了吧
/_all/user,tweet/_search
搜索所有索引的两个类型的所有文档。
当你在单个索引里搜索文档，es将搜索请求转发给索引里的每个分片的主分片或者从分片，
从每个分片里搜集结果，从多个索引里搜索是一样的。
理解下：一个索引，有5个主分片，在它里面搜索
完全等同于搜索5个索引，每个索引只有一个主分片。
这都不是事儿！http://my.oschina.net/qiangzigege/blog/264572
有14个文档，然后我们只返回了10个，剩下的怎么办？
sql使用limit关键字来指定页，es也是如此。
size
返回多少结果，默认10.
from
偏移量，默认0.
如果你想每页显示5个，如下：
GET /_search?
size
=5
GET /_search?
size
=5&
from
=5
GET /_search?
size
=5&
from
=10
注意到，搜索结果在返回前会被先存储起来，
记住，一个搜索通常涉及到多个分片，每个分片有自己的搜索排序结果，
然后集中起来再进行总的排序。
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