ES（Elasticsearch）是一种开源的分布式搜索引擎，它使用JSON格式来存储和索引数据。以下是一些高级的ES使用及语句示例：
1. 聚合查询
聚合查询是ES中非常强大的功能之一，它可以让你对文档进行分组、计算和统计等操作，以下是一个简单的聚合查询示例：
```
POST /sales/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_country": {
"terms": {
"field": "country"
}
}
}
}
```
该查询会按照"country"字段对文档进行分组，并返回每个分组的文档数量。
2. 全文检索
ES支持全文检索，并且提供了各种强大的查询方式，例如模糊匹配、短语匹配、通配符查询等，以下是一个简单的全文检索示例：
```
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"title": "quick brown fox"
}
}
}
```
该查询会在"title"字段中查找包含"quick"、"brown"和"fox"任意一个单词的文档，并按照相关性得分排序返回结果。
3. 过滤查询
ES支持各种过滤器，可以用来过滤出符合条件的文档，以下是一个简单的过滤查询示例：
```
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "title": "brown" } },
{ "match": { "title": "fox" } }
],
"filter": {
"range": {
"price": { "gte": 10, "lte": 20 }
}
}
}
}
}
```
该查询会在"title"字段中查找包含"brown"和"fox"两个单词的文档，并过滤出价格在10到20之间的文档。
当然有，下面再介绍一些ES的高级使用及语句示例：
4. 多字段查询
在进行全文检索时，你可能要对多个字段进行搜索，ES提供了多种方式来实现这个功能，以下是一个简单的多字段查询示例：
```
GET /_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "brown fox",
"fields": ["title", "description"]
}
}
}
```
该查询会在"title"和"description"两个字段中查找包含"brown"或"fox"任意一个单词的文档，并按照相关性得分排序返回结果。
5. 嵌套文档查询
在ES中，你可以将一个文档嵌套到另一个文档中，这样可以方便地表示复杂的数据结构。ES也提供了各种查询方式来查询嵌套文档，以下是一个简单的嵌套文档查询示例：
```
GET /_search
{
"query": {
"nested": {
"path": "comments",
"query": {
"match": {
"comments.author": "John"
}
}
}
}
}
```
该查询会在嵌套在"comments"字段中的文档中，查找"author"字段中包含"John"的文档，并返回结果。
6. 文本分析器
ES提供了多种文本分析器，可以用来将文本分成单词，并进行大小写转换、去除停用词等处理，以下是一个简单的文本分析器示例：
```
GET /_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Quick brown fox."
}
```
该查询会使用"standard"分析器将"Quick brown fox."这个文本分成三个词："quick"、"brown"和"fox"。
好的，以下是另外三个ES的高级使用及语句示例：
7. 地理位置查询
ES可以处理地理位置数据，并提供了各种查询方法来查询位置数据，例如范围查询、距离排序等，以下是一个简单的地理位置查询示例：
```
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"match_all": {}
},
"filter": {
"geo_distance": {
"distance": "100km",
"location": {
"lat": 40,
"lon": -70
}
}
}
}
}
}
```
该查询会查找离纬度为40，经度为-70的位置在100公里半径范围内的文档，并按照距离排序返回结果。
8. 自动完成
ES提供了自动完成功能，可以根据用户输入的前缀来返回建议的文本，以下是一个简单的自动完成示例：
```
GET /_search
{
"suggest": {
"text": "qu",
"completion": {
"field": "suggest"
}
}
}
```
该查询会在"suggest"字段中查找以"qu"开头的建议文本，并返回与之匹配的建议结果。
9. 批量操作
如果你需要一次性对多个文档进行添加、更新或删除操作，ES提供了批量操作功能，以下是一个简单的批量操作示例：
```
POST /_bulk
{ "index" : { "_index" : "my_index", "_id" : "1" } }
{ "title" : "My first document" }
{ "index" : { "_index" : "my_index", "_id" : "2" } }
{ "title" : "My second document" }
```
该操作会批量添加两个文档到"my_index"索引中。
10.类型转换 在ES中，每个字段都有一个固定的数据类型，但是如果你需要对某个字段进行类型转换，ES也提供了这个功能，以下是一个简单的类型转换示例：
POST /my_index/_update_by_query
{
"script": {
"source": "ctx._source.age = Integer.parseInt(ctx._source.age)"
},
"query": {
"match_all": {}
}
}
该操作会将"my_index"索引中所有文档的"age"字段从字符串类型转换成整数类型。
11.高亮显示
ES支持高亮显示搜索结果中匹配的字段
GET /my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"description": "shopping"
}
},
"highlight": {
"fields": {
"description": {}
}
}
}
该查询会在"my_index"索引中查找所有包含"shopping"关键词的文档，并将匹配的关键词在"description"字段中进行高亮显示。
12.自定义评分函数
ES的评分功能非常强大，但有时候需要对评分逻辑进行定制，ES也提供了自定义评分函数的功能，以下是一个简单的自定义评分函数示例：
GET /my_index/_search
{
"query": {
"function_score": {
"query": {
"match": {
"description": "shopping"
}
},
"functions": [
{
"script_score": {
"script": {
"source": "return doc['price'].value * params.factor",
"params": {
"factor": 1.5
}
}
}
}
],
"score_mode": "sum",
"boost_mode": "multiply"
}
}
}
该查询会在"my_index"索引中查找所有包含"shopping"关键词的文档，并根据每个文档的"price"字段计算评分值，然后将所有评分值求和并乘以一个因子来得到最终的评分值。
13. 聚合查询
除了前面提到的聚合查询，ES还支持更多类型的聚合查询，例如范围聚合、日期直方图聚合等，以下是一个简单的日期直方图聚合示例：
```
GET /my_index/_search
{
"aggs": {
"sales_over_time": {
"date_histogram": {
"field": "timestamp",
"interval": "day"
},
"aggs": {
"total_sales": {
"sum": {
"field": "price"
}
}
}
}
}
}
```
该查询会按天对"timestamp"字段进行聚合，并计算每天的"price"字段的总和。
14. 模板查询
如果你需要执行一些复杂的查询操作，可以使用ES的模板查询功能，这样可以将查询逻辑封装成一个模板，然后在需要时进行调用，以下是一个简单的模板查询示例：
```
PUT _scripts/my_template
{
"script": {
"lang": "mustache",
"source": {
"query": {
"match": {
"{ {field}}": "{ {value}}"
}
}
}
}
}POST /my_index/_search/template
{
"id": "my_template",
"params": {
"field": "description",
"value": "shopping"
}
}
```
该操作会创建一个名为"my_template"的模板，并使用它在"description"字段中查找包含"shopping"关键词的文档。
15. 自定义分析器
如果ES提供的标准分析器无法满足你的需求，可以使用自定义分析器来进行文本分析，以下是一个简单的自定义分析器示例：
```
PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"my_filter"
]
}
},
"filter": {
"my_filter": {
"type": "stop",
"stopwords": [
"and",
"the",
"a"
]
}
}
}
}
}
```
该操作会创建一个名为"my_analyzer"的自定义分析器，它会使用"standard"分词器和自定义的"my_filter"过滤器来处理文本。
这些都是ES的高级使用及语句示例，ES还有很多其他强大的功能和语句可以使用，需要根据具体需求进行学习和使用。