@Document(indexName="test",type="article",indexStoreType="fs",shards=5,replicas=1,refreshInterval="-1")在类上加此注解可以自动创建索引名和类型，分片，副本。
索引库indices indices是index的复数，代表许多的索引，
类型type类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引，比如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
文档document存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段field文档中的属性
映射配置mappings字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性
分片shard数据拆分后的各个部分
副本replica每个分片的复制
集群Cluster ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
节点node 形成集群的每个服务器称为节点
注意：以下的test都是我的索引库名。
1.新建索引库
PUT /索引库名 { "settings": { "number_of_shards": 3, 分片数量 "number_of_replicas": 1 副本数量 } }
GET test 查看索引设置
DELETE test 删除索引库
HEAD test 判断索引是否存在
GET * 查看索引索引库配置
2.创建索引字段，相当于mysql 的字段。
但是字段创建思考五个点：1.字段数据类型 2.是否要存储 3.是否要索引 4. 是否要分词 5.分词器种类
PUT /索引库名/_mapping/类型名称 { "properties": { "字段名": { "type": "类型", text、long、short、date、integer、object "index": true, 默认true 字段会被索引，则可以用来进行搜索 "store": true，默认false "analyzer": "分词器" } } }
注意：
"store": true，默认false 在学习lucene和solr时，我们知道如果一个字段的store设置为false，
那么在文档列表中就不会有这个字段的值，用户的搜索结果中不会显示出来。
但是在Elasticsearch中，即便store设置为false，也可以搜索到结果
原因是Elasticsearch在创建文档索引时，会将文档中的原始数据备份，保存到一个叫做_source的属性中。
最终我们查询数据是从_source中来取值，所以可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。
PUT test/_mapping/类型名称 { "properties": { "title": { "type": "text", (定义成text可以分词) "analyzer": "ik_max_word" }, "images": { "type": "keyword", (定义成keyword不可以分词) "index": "false" }, "price": { "type": "float" } } }
返回
{"acknowledged": true}
GET /test/_mapping 查看映射关系，相当于看数据的字段怎么定义的
对于索引的字段 可以创建可以查看，就是不可以修改和删除。
3.向索引库添加数据
POST /索引库名/类型名
{
"key":"value"
}
新增时设置id 不加id则es会默认给你指定个id
POST /索引库名/类型/id值 { "key":"value" } POST /test/article/2 { "title":"大米手机", "images":"http://image.leyou.com/12479122.jpg", "price":2899.00 }
修改数据，必须指定id
PUT test/article/2 { "title": "我爱她", }
删除数据
DELETE /索引库名/类型名/id值
4. 数据查询
"took": 1, 查询花费时间，单位是毫秒
"timed_out": false, 是否超时
"_shards": { "total": 5,"successful": 5,"skipped": 0,"failed": 0 },分片信息
"hits": { 搜索结果总览对象
"total": 5, 搜索到的总条数
"max_score": 1, 所有结果中文档得分的最高分
"hits": [ 搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息
{"_index": "test", 索引库
"_type": "article", 文档类型
"_id": "5", 文档id
"_score": 1, 文档得分
"_source": { 文档的源数据
查询类型 match_all（查所有） match（匹配查找） term（词条查找） range（范围查找） multi_match（多字段匹配查找） fuzz（模糊查找）bool（布尔查找，相当于塞了很多条件过滤）
1.基本查询
GET /test/_search { "query":{ 代表查询对象 "查询类型":{ "查询条件":"查询条件值" } } }
match匹配查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询, 多个词条之间默认是or的关系
GET /test/_search { "query":{ "match":{ "content": "昨夜天涯" } } } GET /test/_search { "query":{ "match":{ "content": {"query": "昨夜天涯","operator": "and"} 分词后改为and关系会比较精确 } } }
还可以设置匹配参数 minimum_should_match 设置都是百分比，越大越精确
multi_match 多字段匹配查询
GET /test/_search { "query":{ "multi_match":{ "query": "昨夜天涯", "fields": ["title", "content"] } } }
term 词条匹配 一般选不能进行分词的字段进行匹配，即keyword类型
GET /test/_search { "query":{ "term": { "price":1 选择的字段最好是数字，时间，布尔值，或者是不能分词的字符串 } } }
"terms":相当于sql里面的in
GET /test/_search { "query":{ "terms":{ "price":[2699.00,2899.00,3899.00] } } }
2._source过滤，相当于查询数据里的数据时候，只查询几个字段，其他字段不返回一样
GET /test/_search { "_source": ["content"], "query":{"match": {"title":"hahaha"}} } 而且source还可以添加includes和excludes GET /heima/_search { "_source": {"includes":["title","price"]}, "query": { "term": {"price": 2699} } }
3.高级查询
布尔组合
GET /test/_search { "query":{ "bool":{ "must": { "match": { "title": "大米" }}, "must_not": { "match": { "title": "电视" }}, "should": { "match": { "title": "手机" }} } } }
range查询 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间
GET /test/_search
{ "query":{ "range": {"price": {"gte": 1000.0,"lt": 2800.00}} } }
fuzzy 查询 针对不分词的字段
fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2：
GET /test/_search { "query": { "fuzzy": {"title": "appla"} } } GET /heima/_search { "query": { "fuzzy": { "title": { "value":"appla", "fuzziness":1 通过fuzziness来指定允许的编辑距离 } } } }
filter 过滤一定要发生在布尔查询中，可以把过滤条件认为是布尔条件的一个组合条件
GET /test/_search { "query":{ "bool":{ "must":{ "match": { "title": "小米手机" }}, "filter":{"range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3800.00}}} } } }
4. 排序
sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式
GET /test/_search { "query": { "match": {"title": "小米手机"} }, "sort": [ { "price": {"order": "desc"} } ] }
5. 高亮
GET /test/_search { "query":{"match": {"title": "手机"}}, "highlight": {"fields": {"title": {}}} }