term vector介绍：
获取document中的某个field内的各个term的统计信息
term statistics: 设置term_statistics=true; total term frequency, 一个term在所有document中出现的频率; document frequency，有多少document包含这个term
field statistics: document count，有多少document包含这个field; sum of document frequency，一个field中所有term的df之和; sum of total term frequency，一个field中的所有term的tf之和
term vector，涉及了很多的term和field相关的统计信息，有两种方式可以采集到这个统计信息
（1）index-time，你在mapping里配置一下，然后建立索引的时候，就直接给你生成这些term和field的统计信息了
（2）query-time，你之前没有生成过任何的Term vector信息，然后在查看term vector的时候，直接就可以看到了，会on the fly，现场计算出各种统计信息，然后返回给你
一般来说，如果条件允许，你就用query time的term vector就可以了，你要探查什么数据，现场去探查一下就好了
高亮显示：
highlight中的field，必须跟query中的field一一对齐的
plain highlight，lucene highlight，默认
posting highlight，index_options=offsets
（1）性能比plain highlight要高，因为不需要重新对高亮文本进行分词
（2）对磁盘的消耗更少
（3）将文本切割为句子，并且对句子进行高亮，效果更好
fast vector highlight
index-time term vector设置在mapping中，就会用fast verctor highlight
对大field而言（大于1mb），性能更高
强制使用某种highlighter，比如对于开启了term vector的field而言，可以强制使用plain highlight
总结一下，其实可以根据你的实际情况去考虑，一般情况下，用plain highlight也就足够了，不需要做其他额外的设置
如果对高亮的性能要求很高，可以尝试启用posting highlight
如果field的值特别大，超过了1M，那么可以用fast vector highlight
设置高亮html标签，默认是<em>标签
高亮片段fragment的设置
fragment_size: 你一个Field的值，比如有长度是1万，但是你不可能在页面上显示这么长啊。。。设置要显示出来的fragment文本判断的长度，默认是100
number_of_fragments：你可能你的高亮的fragment文本片段有多个片段，你可以指定就显示几个片段
search template入门
toJson
join
conditional
保存search template , 在config/scripts，.mustache 结尾的文件，内容：
查询
suggest，completion suggest，自动完成，搜索推荐，搜索提示 --> 自动完成，auto completion
completion，es实现的时候，是非常高性能的，会构建不是倒排索引，也不是正拍索引，就是纯的用于进行前缀搜索的一种特殊的数据结构，而且会全部放在内存中，所以auto completion进行的前缀搜索提示，性能是非常高的
定制自己的动态模板
将默认的动态模板long映射为integer
根据字段名映射
地理位置操作：
推荐这么写; latitude：维度 longitude：经度
比如41.12,-71.34就是一个酒店，然后我们现在搜索的是从42,-72（代表了大厦A）和40,-74（代表了马路B）作为矩形的范围，在这个范围内的酒店，是什么
我们现在要指定东方明珠大厦，上海路，上海博物馆，这三个地区组成的多边形的范围内，我要搜索这里面的酒店
搜索当前位置附近的
距离当前位置每个距离范围内
m (metres) but it can also accept: m (miles), km (kilometers)
sloppy_arc (the default), arc (most accurate) and plane (fastest)