1、安装elastic search
dokcer中安装elastic search
（1）下载ealastic search和kibana
（2）配置
（3）启动Elastic search
设置开机启动elasticsearch
（4）启动kibana：
设置开机启动kibana
（5）测试
查看elasticsearch版本信息： http://#:9200/
显示elasticsearch 节点信息http://#:9200/_cat/nodes ，
访问Kibana： http://#:5601/app/kibana
2、初步检索
1）_CAT
（1）GET/cat/nodes：查看所有节点
如：http://#:9200/_cat/nodes :
注：*表示集群中的主节点
（2）GET/cat/health：查看es健康状况
如： http://#:9200/_cat/health
注：green表示健康值正常
（3）GET/cat/master：查看主节点
如： http://#:9200/_cat/master
（4）GET/_cat/indicies：查看所有索引 ，等价于mysql数据库的show databases;
如： http://#:9200/_cat/indices
2）索引一个文档
保存一个数据，保存在哪个索引的哪个类型下，指定用那个唯一标识
PUT customer/external/1;在customer索引下的external类型下保存1号数据为
PUT和POST都可以
POST新增。如果不指定id，会自动生成id。指定id就会修改这个数据，并新增版本号；
PUT可以新增也可以修改。PUT必须指定id；由于PUT需要指定id，我们一般用来做修改操作，不指定id会报错。
创建数据成功后，显示201 created表示插入记录成功。
这些返回的JSON串的含义；这些带有下划线开头的，称为元数据，反映了当前的基本信息。
“_index”: “customer” 表明该数据在哪个数据库下；
“_type”: “external” 表明该数据在哪个类型下；
“_id”: “1” 表明被保存数据的id；
“_version”: 1, 被保存数据的版本
“result”: “created” 这里是创建了一条数据，如果重新put一条数据，则该状态会变为updated，并且版本号也会发生变化。
下面选用POST方式：
http://#:9200/customer/external/1
通过“if_seq_no=1&if_primary_term=1 ”，当序列号匹配的时候，才进行修改，否则不修改。
实例：将id=1的数据更新为name=1，然后再次更新为name=2，起始_seq_no=6，_primary_term=1
（1）将name更新为1
（3）查询新的数据
http://#:9200/customer/external/1
能够看到_seq_no变为7。
（4）再次更新，更新成功
（1）POST更新文档，带有_update
http://#:9200/customer/external/1/_update
如果再次执行更新，则不执行任何操作，序列号也不发生变化
POST更新方式，会对比原来的数据，和原来的相同，则不执行任何操作（version和_seq_no）都不变。
（2）POST更新文档，不带_update
在更新过程中，重复执行更新操作，数据也能够更新成功，不会和原来的数据进行对比。
5）删除文档或索引
注：elasticsearch并没有提供删除类型的操作，只提供了删除索引和文档的操作。
删除前，所有的索引
删除“ customer ”索引
删除后，所有的索引
6）eleasticsearch的批量操作——bulk
语法格式：
这里的批量操作，当发生某一条执行发生失败时，其他的数据仍然能够接着执行，也就是说彼此之间是独立的。
bulk api以此按顺序执行所有的action（动作）。如果一个单个的动作因任何原因失败，它将继续处理它后面剩余的动作。当bulk api返回时，它将提供每个动作的状态（与发送的顺序相同），所以您可以检查是否一个指定的动作是否失败了。
实例1: 执行多条数据
执行结果
实例2：对于整个索引执行批量操作
运行结果：
7）样本测试数据
准备了一份顾客银行账户信息的虚构的JSON文档样本。每个文档都有下列的schema（模式）。
https://github.com/elastic/elasticsearch/blob/master/docs/src/test/resources/accounts.json ，导入测试数据，
POST bank/account/_bulk
3、检索
1）search Api
ES支持两种基本方式检索；
- 通过REST request uri 发送搜索参数 （uri +检索参数）；
- 通过REST request body 来发送它们（uri+请求体）；
信息检索
uri+请求体进行检索
HTTP客户端工具（），get请求不能够携带请求体，
返回结果：
（1）只有6条数据，这是因为存在分页查询；
使用和可以指定查询
（2）详细的字段信息，参照： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started-search.html
The response also provides the following information about the search request:
- – how long it took Elasticsearch to run the query, in milliseconds
- – whether or not the search request timed out
- – how many shards were searched and a breakdown of how many shards succeeded, failed, or were skipped.
- – the score of the most relevant document found
- - how many matching documents were found
- - the document’s sort position (when not sorting by relevance score)
- - the document’s relevance score (not applicable when using )
2）Query DSL
（1）基本语法格式
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
一个查询语句的典型结构
如果针对于某个字段，那么它的结构如下：
query定义如何查询；
- match_all查询类型【代表查询所有的所有】，es中可以在query中组合非常多的查询类型完成复杂查询；
- 除了query参数之外，我们可也传递其他的参数以改变查询结果，如sort，size；
- from+size限定，完成分页功能；
- sort排序，多字段排序，会在前序字段相等时后续字段内部排序，否则以前序为准；
（2）返回部分字段
查询结果：
（3）match匹配查询
- 基本类型（非字符串），精确控制
match返回account_number=20的数据。
查询结果：
- 字符串，全文检索
全文检索，最终会按照评分进行排序，会对检索条件进行分词匹配。
查询结果：
（4） match_phrase [短句匹配]
将需要匹配的值当成一整个单词（不分词）进行检索
查处address中包含mill_road的所有记录，并给出相关性得分
查看结果：
match_phrase和Match的区别，观察如下实例：
查询结果：
使用match的keyword
查询结果，一条也未匹配到
修改匹配条件为“990 Mill Road”
查询出一条数据
文本字段的匹配，使用keyword，匹配的条件就是要显示字段的全部值，要进行精确匹配的。
match_phrase是做短语匹配，只要文本中包含匹配条件，就能匹配到。
（5）multi_math【多字段匹配】
state或者address中包含mill，并且在查询过程中，会对于查询条件进行分词。
查询结果：
（6）bool用来做复合查询
复合语句可以合并，任何其他查询语句，包括符合语句。这也就意味着，复合语句之间
可以互相嵌套，可以表达非常复杂的逻辑。
must：必须达到must所列举的所有条件
must_not，必须不匹配must_not所列举的所有条件。
should，应该满足should所列举的条件。
实例：查询gender=m，并且address=mill的数据
查询结果：
must_not：必须不是指定的情况
实例：查询gender=m，并且address=mill的数据，但是age不等于38的
查询结果：