Elasticsearch 是面向文档型的数据库，一条数据在这里就是一个文档。es里面的概念和关系型数据库中的概念比对如下，可以依此进行理解：
索引操作
创建索引
对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库。
在Postman中，向ES服务器发送put请求：http://localhost:9200/shopping
查询索引
查询索引用的是get请求：
如果想查询当前ES所有的index（索引），怎么查呢？需要发送如下的get请求：
http://localhost:9200/_cat/indices?v
删除索引
发送DELETE请求：http://localhost:9200/shopping
文档操作
创建文档
索引已经创建好了，接下来我们创建文档，并添加数据。这里的文档可以类比为关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为JSON格式。
在Postman中，向ES服务器发送POST请求：http://localhost:9200/shopping/_doc
请求体内容为：
{
"titile": "小米手机",
"category": "小米",
"images": "http://www.gulixueyuan.com/xm.jpg",
"price": 3999.00
}_doc就是表示文档，表示数据的意思，所以添加数据，就是用 _doc
注意上面的post请求，返回数据中的 _id 是该条数据的id，是ES服务器随机生成的。
如果我们想自定义生成数据的id，可以吗？答案是可以的，只需要在请求时携带我们自定义的ID即可：
POST http://localhost:9200/shopping/_doc/1001
查询文档
上面是根据ID单个查询的数据，如果想查询出这个索引下所有的数据？
GET http://localhost:9200/shopping/_search
查询操作
条件查询
我们添加的数据中有一个分类（category）的属性，现在我们想查询分类是小米的数据：
GET http://localhost:9200/shopping/_search?q=category:小米
问号后面的q表示 query 的意思，后面跟键值对
上面这种直接在请求的url后面跟参数，而且还是中文，有时候就会有问题，所以我们一般采用下面的方式：
GET http://localhost:9200/shopping/_search
查询所有的数据
直接在请求体的参数中使用 match_all，查询所有的数据
但是呀，这样有个问题，查询的数据量太大了。我们得分页查询啊
分页查询
在请求参数中使用 from，size 参数
只想获取目标数据中的指定字段
比如我们只想查看数据中的 category 字段
排序
按照price字段，倒序输出
多个组合条件查询
关键是请求体参数怎么写：
And条件
must 表示多个条件之间的 and 并且关系
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"category": "小米"
}
},
{
"match": {
"price": 3999.00
}
}
]
}
}
}
Or条件
should用来表示多个条件之间 or 的关系
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"price": "4999.00"
}
},
{
"match": {
"price": 3999.00
}
}
]
}
}
}
范围条件过滤
比如想查询 price 大于 4000 的手机，这时候就得用 filter 了。
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"price": "4999.00"
}
},
{
"match": {
"price": 3999.00
}
}
],
"filter": {
"range": {
"price": {
"gt": 4000
}
}
}
}
}
}
精确匹配
使用 match_phrase，就不会被分词，只会精确匹配符合这个字符串的内容。
高亮显示
{
"query": {
"match_phrase": {
"category": "小米"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"category": {}
}
}
}以上就是设置 category 高亮显示。
聚合查询
aggs 表示的就是 聚合操作。
terms 表示分组操作。
分组
{
"aggs": { // 表示要进行聚合操作
"price_group": { // 名称，随意起名
"terms": { // 表示要进行分组操作
"field": "price" // 分组字段
}
}
}
}
平均值
{
"aggs": { // 表示要进行聚合操作
"price_avg": { // 名称，随意起名
"avg": { // 平均值
"field": "price" // 分组字段
}
}
},
"size": 0 // 这个参数表示去掉原始数据，只显示聚合后的结果，上面的分组中也可以加入这个参数，也可不加
}
映射关系
接下来，我们先创建一个 user 的索引：
执行 PUT请求 http://localhost:9200/user/
然后，我们发起 PUT 请求时通过 _mapping 表示需要自定义 user 里面的字段映射关系，具体的映射关系需要在 请求体中给出：
{
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"index": true // 这个index表示该字段可以被索引查询的
},
"sex": {
"type": "keyword", // 这个keyword表示，该字段不能进行分词，必须完整匹配
"index": true
},
"tel": {
"type": "keyword",
"index": false // 表示它不能被索引
}
}
}
我们来添加三条数据：
PUT http://localhost:9200/user/_create/1001
PUT http://localhost:9200/user/_create/1002
PUT http://localhost:9200/user/_create/1003
{
"name": "小花",
"sex": "女",
"tel": "18298377557"
}
接下来我们查询一下数据，发现当我们输入 名字是 '小' 时，是支持分词查询的，出现了两条数据：
接下来我们试一下 sex字段，因为上面设置过 sex字段是 keyword 表示不支持分词，只能精确匹配，所以 sex字段必须是 完全精确匹配。
但是当我们查询 tel 字段时，发现如下错误：
原因就是因为 tel 设置了不支持索引。
ElasticSearch 配套的 JavaAPI demo 地址：
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