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注：下列所有操作可結合elasticsearch-head進行學習
索引的創建刪除操作
索引其實也可以理解成是一張表
索引創建
索引創建並賦值
索引創建及定義屬性
這里會涉及type為text類型，除了text類型，對於字符串還可以分配keyword類型，二者區別如下：
-
keyword類型的詞語會被當成一個整體存儲
-
text類型的詞語則會被分詞器拆分進行存儲，中文是單個存儲，英文是按照空格進行，在我們進行查找的時候默認都會進行拆分，這里的拆分規則和分詞器字典無關
索引刪除
索引文檔的增刪改操作
增加索引文檔
注：id需唯一，如果指向的是已存在的id，則會變為修改操作
修改索引文檔
雖然使用增加索引的方式也可以實現索引文檔的修改，但是其實ES也提供了update方法來進行修改
刪除索引文檔
其實刪除索引和刪除索引文檔的區別就在於是否准確指定到具體的id，未指定則就會刪除其索引
索引文檔的簡單查詢
以下所有查詢操作都基於該索引進行查詢
索引文檔的條件查詢
首先需要了解一點，我們的數據存儲形式，在不考慮分詞器的情況下
通過_analyze分析，默認text的存儲形式是進行拆分存儲，而keyword是不會進行拆分存儲，這個其實上方創建索引並賦值時就有說明
然后再來理解下Match和Term的區別
Match是模糊查詢
Match查詢時，我們的搜索詞將會被分詞進行查詢
- 當查詢text時，由於我們一句話是會拆分存儲，搜索詞也會被分詞查詢，所以只要包含任意字的都會被查出，也就是模糊匹配
- 當查詢keyword時，由於我們一句話是不會被拆分存儲，雖然搜索詞分詞了，但是因為存儲詞沒有進行拆分，搜索詞又必須對應上存儲詞，所以間接就成了精確匹配
Term是精確查詢
Term查詢時，我們的搜索詞將不會被分詞進行查詢
- 當查詢text時，由於我們一句話是會拆分存儲，但是我們的搜索詞又不會被分詞，所以這時候我們只有單個字進行查詢時才對應得上存儲詞的結果，間接也就成為了模糊匹配
- 當查詢keyword時，由於我們一句話是不會被拆分存儲，我們的搜索詞也不會被分詞，所以該情況就是精確匹配
總結
- 查詢keyword：Match和Term查詢都需要精確匹配
- 查詢text：Match會進行分詞查詢，模糊匹配。Term只能通過單個字去進行查詢，也是模糊匹配
注：漢語是一個字一個字分組，英文的話是以空格進行分組
通過下列例子可以進行更好的了解
Match模糊查詢
可以看出我們的搜索詞是被分詞進行查詢的，又因為text也是拆分的，所以包含”王“和包含“明"的數據都被查出來了
加上keyword后，雖然我們也是分詞查詢，但是索引數據是不拆分存儲的，所以數據無法被查出來
更換成別的查詢條件后，可以發現，我們分詞查詢必須完全對應分詞存儲的數據，數據才會被查出來，也就是精確匹配
Term精確查詢
可以看出，我們不分詞查詢，查分詞存儲，通過以下方式，是一個都無法對應上的
只有條件為單個字的時候才可以對應上
keyword的話，搜索詞不分詞，存儲詞不拆分，就只能是精確匹配了
其他方法說明
_source和sort
_source代表只輸出指定屬性，sort代表按照指定屬性排序，from代表從第幾個數據開始，size代表輸出幾個
Bool多條件查詢(must_not、must、should、filter)
通過bool可以進行多條件查詢，must_not代表不匹配，must代表必須匹配，should代表只要有其中一個條件匹配即可，filter代表條件過濾器
must
must_not
filter
過濾出age大於10小於16的
should
should使用注意事項
當should和must或filter一起使用時，should就會失效，具體可參考該博客：elasticsearch bool中should must聯用問題