ElasticSearch索引库操作
索引库就类似数据库表，mapping映射就类似表的结构。
我们要向es中存储数据，必须先创建“库”和“表”。
1.mapping映射属性
mapping是对索引库中文档的约束，常见的mapping属性包括：
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type：字段数据类型，常见的简单类型有：
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字符串：text（可分词的文本）、keyword（精确值，例如：品牌、国家、ip地址）
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数值：long、integer、short、byte、double、float、
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布尔：boolean
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日期：date
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对象：object
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index：是否创建索引，默认为true，不需要搜索时设置为false
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analyzer：使用哪种分词器，type为text时才需要指定
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properties：该字段的子字段
例如下面的json文档：
{
"age": 21,
"weight": 52.1,
"isMarried": false,
"info": "高级java开发工程师",
"email": "pino@163.cn",
"score": [99.1, 99.5, 98.9],
"name": {
"firstName": "三丰",
"lastName": "张"
}
}
对应的每个字段映射（mapping）：
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age：类型为 integer；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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weight：类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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isMarried：类型为boolean；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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info：类型为字符串，需要分词，因此是text；参与搜索，因此需要index为true；分词器可以用ik_smart
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email：类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；不参与搜索，因此需要index为false；无需分词器
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score：虽然是数组，但是我们只看元素的类型，类型为float；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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name：类型为object，需要定义多个子属性
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name.firstName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
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name.lastName；类型为字符串，但是不需要分词，因此是keyword；参与搜索，因此需要index为true；无需分词器
这里我们统一使用Kibana编写DSL的方式来演示。
1)创建索引库和映射
基本语法：
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请求方式：PUT
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请求路径：/索引库名，可以自定义
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请求参数：mapping映射
格式：
PUT /test_index
{
"mappings": {
"properties": {
"info": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart"
},
"email": {
"type": "keyword",
"index": false
},
"name": {
"properties": {
"firstName": {
"type": "keyword"
},
"lastName": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
2)查询索引库
基本语法：
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请求方式：GET
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请求路径：/索引库名
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请求参数：无
格式：
GET /索引库名
3）修改索引库
倒排索引结构虽然不复杂，但是一旦数据结构改变（比如改变了分词器），就需要重新创建倒排索引，这简直是灾难。因此索引库一旦创建，无法修改mapping。
虽然无法修改mapping中已有的字段，但是却允许添加新的字段到mapping中，因为不会对倒排索引产生影响。
语法说明：
PUT /索引库名/_mapping
{
"properties": {
"新字段名":{
"type": "integer"
}
}
}
4）删除索引库
语法：
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请求方式：DELETE
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请求路径：/索引库名
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请求参数：无
格式：
DELETE /索引库名
总结
索引库操作有哪些？
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创建索引库：PUT /索引库名
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查询索引库：GET /索引库名
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删除索引库：DELETE /索引库名
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添加字段：PUT /索引库名/_mapping
