ES即简单又复杂，你可以快速的实现全文检索，又需要了解复杂的REST API。本篇就通过一些简单的搜索命令，帮助你理解ES的相关应用。虽然不能让你理解ES的原理设计，但是可以帮助你理解ES，探寻更多的特性。
其他相关的内容参考：Elasticsearch官方文档翻译
样例数据
为了更好的使用和理解ES，没有点样例数据还是不好模拟的。这里提供了一份官网上的数据，accounts.json。如果需要的话，也可以去这个网址玩玩，它可以帮助你自定义写随机的JSON数据。
首先开启你的ES，然后执行下面的命令，windows下需要自己安装curl、也可以使用cygwin模拟curl命令:
curl -XPOST localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty --data-binary @accounts.json
注意：
1 需要在accounts.json所在的目录运行curl命令。
2 localhost:9200是ES得访问地址和端口
3 bank是索引的名称
4 account是类型的名称
5 索引和类型的名称在文件中如果有定义，可以省略；如果没有则必须要指定
6 _bulk是Elasticsearch中的命令，可以批量执行多个操作（操作是在json文件中定义的，原理可以参考之前的翻译）
7 pretty是将返回的信息以可读的JSON形式返回。
执行完上述的命令后，可以通过下面的命令查询：
curl localhost:9200/_cat/indices?v
health index pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow bank 5 1 1000 0 424.4kb 424.4kb补充：批量操作bulk
1.bulk相当于数据库里的bash操作。
2、引入批量操作bulk，提高工作效率，你想啊，一批一批添加与一条一条添加，谁快?
3、bulk API可以帮助我们同时执行多个请求
4、bulk的格式：
action：index/create/update/delete
metadata：_index,_type,_id
request body：_source (删除操作不需要加request body)
{ action: { metadata }}
{ request body }
5、bulk里为什么不支持get呢？
答：批量操作，里面放get操作，没啥用！所以，官方也不支持。
6、create 和index的区别
如果数据存在，使用create操作失败，会提示文档已经存在，使用index则可以成功执行。
7、bulk一次最大处理多少数据量？
bulk会把将要处理的数据载入内存中，所以数据量是有限制的，最佳的数据量不是一个确定的数值，它取决于你的硬件，你的文档大小以及复杂性，你的索引以及搜索的负载。
一般建议是1000-5000个文档，如果你的文档很大，可以适当减少队列，大小建议是5-15MB，默认不能超过100M，可以在es的配置文件（即$ES_HOME下的config下的elasticsearch.yml）中。
比如我们现在有这样一个文件，data.json：
{ "index" : { "_index" : "test", "_type" : "type1", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }它的第一行定义了_index，_type，_id等信息；第二行定义了字段的信息。
然后执行命令：
curl -XPOST localhost:9200/_bulk --data-binary @data.json这样就可以批量插入数据了
搜索API
ES提供了两种搜索的方式：请求参数方式 和 请求体方式。
请求参数方式
curl -XGET localhost:9200/bank/account/1?pretty
其中-XGET可以省略,localhost:9200/bank/account/1?pretty（这个访问地址可以不加双引号也可以添加双引号)
输出结果如下：
{
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"found" : true,
"_source" : {
"account_number" : 1,
"balance" : 39225,
"firstname" : "Amber",
"lastname" : "Duke",
"age" : 32,
"gender" : "M",
"address" : "880 Holmes Lane",
"employer" : "Pyrami",
"email" : "[email protected]",
"city" : "Brogan",
"state" : "IL"
}
}请求体方式（推荐这种方式）
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match_all": {} }
}这种方式会把查询的内容放入body中，会造成一定的开销，但是易于理解。在平时的练习中，推荐这种方式(请求类型-XPOST要大写)。
返回的内容(部分如下)：
{
"took" : 26,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1000,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [ {
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"[email protected]","city":"Brogan","state":"IL"}
}, {
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "6",
"_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":6,"balance":5686,"firstname":"Hattie","lastname":"Bond","age":36,"gender":"M","address":"671 Bristol Street","employer":"Netagy","email":"[email protected]","city":"Dante","state":"TN"}
}, {
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "13",返回的内容大致可以如下讲解：
took：是查询花费的时间，毫秒单位
time_out：标识查询是否超时
_shards：描述了查询分片的信息，查询了多少个分片、成功的分片数量、失败的分片数量等
hits：搜索的结果，total是全部的满足的文档数目，hits是返回的实际数目（默认是10）
_score是文档的分数信息，与排名相关度有关，参考各大搜索引擎的搜索结果，就容易理解。
由于ES是一次性返回所有的数据，因此理解返回的内容是很必要的。它不像传统的SQL是先返回数据的一个子集，再通过数据库端的游标不断的返回数据（由于对传统的数据库理解的不深，这里有错还望指正）。
查询语言DSL
ES支持一种JSON格式的查询，叫做DSL，domain specific language。这门语言刚开始比较难理解，因此通过几个简单的例子开始：
下面的命令，可以搜索全部的文档：
{
"query": { "match_all": {} }
}query定义了查询，match_all声明了查询的类型。还有其他的参数可以控制返回的结果：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match_all": {} },
"size": 2
}返回的内容如下：
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "bank",
"_type": "account",
"_id": "25",
"_score": 1,
"_source": {
"account_number": 25,
"balance": 40540,
"firstname": "Virginia",
"lastname": "Ayala",
"age": 39,
"gender": "F",
"address": "171 Putnam Avenue",
"employer": "Filodyne",
"email": "[email protected]",
"city": "Nicholson",
"state": "PA"
}
},
{
"_index": "bank",
"_type": "account",
"_id": "44",
"_score": 1,
"_source": {
"account_number": 44,
"balance": 34487,
"firstname": "Aurelia",
"lastname": "Harding",
"age": 37,
"gender": "M",
"address": "502 Baycliff Terrace",
"employer": "Orbalix",
"email": "[email protected]",
"city": "Yardville",
"state": "DE"
}
}
]
}
}上面的命令返回了所有文档数据中的前两条文档。如果size不指定，那么默认返回10条。
下面的命令请求了第10-20的文档
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 10,
"size": 10
}下面的命令指定了文档返回的排序方式：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}执行搜索
上面了解了基本的搜索语句，下面就开始深入一些常用的DSL了。
之前的返回数据都是返回文档的所有内容，这种对于网络的开销肯定是有影响的，下面的例子就指定了返回特定的字段：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["account_number", "balance"]
}再回到query，之前的查询都是查询所有的文档，并不能称之为搜索引擎。下面就通过match方式查询特定字段的特定内容，比如查询余额为20的账户信息：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match": { "account_number": 20 } }
}查询地址为mill的信息：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match": { "address": "mill" } }
}查询地址为mill或者lane的信息：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}如果我们想要返回同时包含mill和lane的，可以通过match_phrase查询：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}ES提供了bool查询，可以把很多小的查询组成一个更为复杂的查询，比如查询同时包含mill和lane的文档：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}修改bool参数，可以改为查询包含mill或者lane的文档：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}也可以改写为must_not，排除包含mill和lane的文档：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}bool查询可以同时使用must, should, must_not组成一个复杂的查询：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "age": "40" } }
],
"must_not": [
{ "match": { "state": "ID" } }
]
}
}
}过滤查询
之前说过score字段指定了文档的分数，使用查询会计算文档的分数，最后通过分数确定哪些文档更相关，返回哪些文档。
有的时候我们可能对分数不感兴趣，就可以使用filter进行过滤，它不会去计算分值，因此效率也就更高一些。
filter过滤可以嵌套在bool查询内部使用，比如想要查询在2000-3000范围内的所有文档，可以执行下面的命令：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}ES除了上面介绍过的范围查询range、match_all、match、bool、filter还有很多其他的查询方式，这里就先不一一说明了。
聚合
聚合提供了用户进行分组和数理统计的能力，可以把聚合理解成SQL中的GROUP BY和分组函数。在ES中，你可以在一次搜索查询的时间内，即完成搜索操作也完成聚合操作，这样就降低了多次使用REST API造成的网络开销。
下面就是通过terms聚合的简单样例：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
}
}
}
}它类似于SQL中的下面的语句：
SELECT state, COUNT(*) FROM bank GROUP BY state ORDER BY COUNT(*) DESC返回的数据：
{
"took": 2,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_state": {
"doc_count_error_upper_bound": 4,
"sum_other_doc_count": 743,
"buckets": [
{
"key": "tx",
"doc_count": 30
},
{
"key": "md",
"doc_count": 28
},
{
"key": "id",
"doc_count": 27
},
{
"key": "al",
"doc_count": 25
},
{
"key": "me",
"doc_count": 25
},
{
"key": "tn",
"doc_count": 25
},
{
"key": "wy",
"doc_count": 25
},
{
"key": "dc",
"doc_count": 24
},
{
"key": "ma",
"doc_count": 24
},
{
"key": "nd",
"doc_count": 24
}
]
}
}
}由于size设置为0，它并没有返回文档的信息，只是返回了聚合的结果。
比如统计不同账户状态下的平均余额：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}聚合支持嵌套，举个例子，先按范围分组，在统计不同性别的账户余额：
curl -XPOST localhost:9200/bank/_search?pretty -d
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"from": 20,
"to": 30
},
{
"from": 30,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"group_by_gender": {
"terms": {
"field": "gender"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
}
}返回的数据：
{
"took": 11,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1000,
"max_score": 0,
"hits": []
},
"aggregations": {
"group_by_age": {
"buckets": [
{
"key": "20.0-30.0",
"from": 20,
"from_as_string": "20.0",
"to": 30,
"to_as_string": "30.0",
"doc_count": 451,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "m",
"doc_count": 232,
"average_balance": {
"value": 27374.05172413793
}
},
{
"key": "f",
"doc_count": 219,
"average_balance": {
"value": 25341.260273972603
}
}
]
}
},
{
"key": "30.0-40.0",
"from": 30,
"from_as_string": "30.0",
"to": 40,
"to_as_string": "40.0",
"doc_count": 504,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "f",
"doc_count": 253,
"average_balance": {
"value": 25670.869565217392
}
},
{
"key": "m",
"doc_count": 251,
"average_balance": {
"value": 24288.239043824702
}
}
]
}
},
{
"key": "40.0-50.0",
"from": 40,
"from_as_string": "40.0",
"to": 50,
"to_as_string": "50.0",
"doc_count": 45,
"group_by_gender": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "m",
"doc_count": 24,
"average_balance": {
"value": 26474.958333333332
}
},
{
"key": "f",
"doc_count": 21,
"average_balance": {
"value": 27992.571428571428
}
}
]
}
}
]
}
}
}聚合可以实现很多复杂的功能，而且ES也提供了很多复杂的聚合，这里作为引导篇，也不过多介绍了。
对于基本的数据搜索大致就是上面讲述的样子，熟悉了一些常用的API，入门还是很简单的，倒是要熟练使用ES，还是需要掌握各种搜索查询的命令，以及ES内部的原理。