1.创建索引

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1.创建索引

2.使用_search查询出来的结果字段解释

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        因为需要客户端去设置索引的 名称，所以需要使用PUT不要使用POST，关于post和get的详解可以查看RESTful 架构详解 | 菜鸟教程

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PUT http://localhost:9200/schools/

2.使用_search查询出来的结果字段解释

{
    "took": 36,---表示Elasticsearch执行搜索所用的时间，单位是毫秒。
    "timed_out": false,---用来指示搜索是否超时。
    "_shards": {----指示搜索了多少分片，以及搜索成功和失败的分片的计数。
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {----用来实际搜索结果集。
        "total": {---是包含与搜索条件匹配的文档总数信息的对象。
            "value": 8,----表示总命中计数的值（必须在hits.total.relation上下文中解释）。
            "relation": "eq"----hits.total.value是不确切的命中计数，在这种情况下，当hits.total.relation的值是eq时，hits.total.value的值是准确计数。当hits.total.relation的值是gte时，hits.total.value的值是不准确的。
        },
        "max_score": 1.0,
        "hits": [---是存储搜索结果的实际数组（默认为前10个文档，无法将所有的数据查询出来，如果要查询多条数据需要设置size字段）。
            {
                "_index": "movies",
                "_type": "movie",
                "_id": "bjcDdHwBIy0-N-dXxept",
                "_score": 1.0,
                "_source": {
                    "title": "The Godfather",
                    "director": "Francis Ford Coppola",
                    "year": 1972,
                    "age": 189,
                    "name": "sanba"
                }
            }...
        ]
    }
}

3.ElasticSearch的数据类型

这篇博文对es的数据类型讲解的很清晰Elasticsearch品读—第三章：ES数据类型_sym542569199的博客-CSDN博客_es数据类型

4.ElasticSearch的DSL语法

4.1match是匹配查询，match的operator的属性有and、or，其中and是所有的分词都匹配时才能返回true，但是or是其中一个分词成立就会返回or，这个属性也就是对应的sql的and和or只是分词的量要大于等于查询文本的量。

4.2简单说几个es中内置的分词器

standard  由以下组成
tokenizer：Standard Tokenizer
token filter：Standard Token Filter，Lower Case Token Filter，Stop Token Filter
POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

whitespace  空格为分隔符
POST _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "simple",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

stop   默认stopwords用_english_ 
POST _analyze
{
  "analyzer": "stop",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

keyword  不分词的
POST _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": ["The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."]
}

4.3es中的术语(term)就是被es分词器分析后的结果，结果中的每一个词语都是术语(term)

4.4term查询 只可以对keyword等不使用分词的字段

4.5复合查询

4.5.1constant_score ：它改变过滤器中每个文档的查询常量分数，默认为1，可以用boost参数修改。

4.5.2