ElasticSearch 基本语法
对比关系：
索引（indices）--------------------------------Databases 数据库
类型（type）-----------------------------Table 数据表
文档（Document）----------------Row 行
字段（Field）-------------------Columns 列
| 概念 | 说明 | | -------------------- | ------------------------------------------------------------ | | 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 | 是不是与Lucene和solr中的概念类似。 另外，在SolrCloud中，有一些集群相关的概念，在Elasticsearch也有类似的： - 索引集（Indices，index的复数）：逻辑上的完整索引 collection1 - 分片（shard）：数据拆分后的各个部分 - 副本（replica）：每个分片的复制 要注意的是：Elasticsearch本身就是分布式的，因此即便你只有一个节点，Elasticsearch默认也会对你的数据进行分片和副本操作，当你向集群添加新数据时，数据也会在新加入的节点中进行平衡。
Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求
创建索引
创建索引的请求格式： - 请求方式：PUT - 请求路径：/索引库名 - 请求参数：json格式： { "settings": { "number_of_shards": 3, "number_of_replicas": 2 } } - settings：索引库的设置 - number_of_shards：分片数量 - number_of_replicas：副本数量
查看索引
GET /索引库名
可以使用*来查询所有索引库配置
删除索引
DELETE /索引库名
可以用HEAD请求，查看索引是否存在：
配置映射
什么是映射？
映射是定义文档的过程，文档包含哪些字段，这些字段是否保存，是否索引，是否分词等
只有配置清楚，Elasticsearch才会帮我们进行索引库的创建（不一定）
PUT /索引库名/_mapping/类型名称 { "properties": { "字段名": { "type": "类型", "index": true， "store": true， "analyzer": "分词器" } } }
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type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
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index：是否索引，默认为true
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store：是否存储，默认为false
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analyzer：分词器，这里的
ik_max_word
示例
PUT test/_mapping/goods { "properties": { "title": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" }, "images": { "type": "keyword", "index": "false" }, "price": { "type": "float" } } }
响应结果
{ "acknowledged": true }
GET /索引库名/_mapping
示例
GET /test/_mapping
响应
{ "heima": { "mappings": { "goods": { "properties": { "images": { "type": "keyword", "index": false }, "price": { "type": "float" }, "title": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word" } } } } } }
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text：可分词，不可参与聚合
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keyword：不可分词，数据会作为完整字段进行匹配，可以参与聚合
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Numerical：数值类型，分两类
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基本数据类型：long、interger、short、byte、double、float、half_float
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浮点数的高精度类型：scaled_float
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需要指定一个精度因子，比如10或100。elasticsearch会把真实值乘以这个因子后存储，取出时再还原。
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Date：日期类型
index影响字段的索引情况。
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true：字段会被索引，则可以用来进行搜索。默认值就是true
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false：字段不会被索引，不能用来搜索
index的默认值就是true，也就是说你不进行任何配置，所有字段都会被索引。
但是有些字段是我们不希望被索引的，比如商品的图片信息，就需要手动设置index为false。
store
是否将数据进行额外存储。
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。而且我们可以通过过滤_source来选择哪些要显示，哪些不显示。
而如果设置store为true，就会在_source以外额外存储一份数据，多余，因此一般我们都会将store设置为false，事实上，store的默认值就是false。
boost
POST /索引库名/类型名 { "key":"value" }
示例
POST /test/goods/ { "title":"锤子手机", "images":"http://image.test.com/12479122.jpg", "price":2699.00 }
响应
{ "_index": "test", "_type": "goods", "_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv", "_version": 1, "result": "created", "_shards": { "total": 3, "successful": 1, "failed": 0 }, "_seq_no": 0, "_primary_term": 2 }
查看数据
get _search { "query":{ "match_all":{} } }
{ "_index": "heima", "_type": "goods", "_id": "r9c1KGMBIhaxtY5rlRKv", "_version": 1, "_score": 1, "_source": { "title": "锤子手机", "images": "http://image.test.com/12479122.jpg", "price": 2699 } }
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_id
POST /索引库名/类型/id值
{
...
}
示例
POST /test/goods/2 { "title":"华为手机", "images":"http://image.test.com/12479122.jpg", "price":2899.00 }
Solr中，在新增数据时，只能使用提前配置好映射属性的字段，否则就会报错。
不过在Elasticsearch中并没有这样的规定。
事实上Elasticsearch非常智能，你不需要给索引库设置任何mapping映射，它也可以根据你输入的数据来判断类型，动态添加数据映射。
POST /test/goods/3 { "title":"超米手机", "images":"http://image.test.com/12479122.jpg", "price":2899.00, "stock": 200, //新增的未配置映射的字段 "saleable":true //新增的未配置映射的字段
}
请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id，
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id对应文档存在，则修改
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PUT /test/goods/3 { "title":"苹果手机", "images":"http://image.test.com/12479122.jpg", "price":3899.00, "stock": 100, "saleable":true }
DELETE /索引库名/类型名/id值
