get _cat/nodes
示例：
檢視索引設定請求格式：
get /索引庫名
檢視所有索引庫配置
get *
删除索引請求格式：
delete /索引庫名
示例:
使用head請求，檢視索引是否存在：
head /索引庫名
[]( )映射配置
索引有了，接下來肯定是添加資料。但是，在添加資料之前必須定義映射。映射是定義文檔的過程，文檔包含哪些字段，這些字段是否儲存，是否索引，是否分詞等，配置清楚映射，elasticsearch會幫我們進行索引庫的建立。
建立映射字段：
put /索引庫名/_mapping/類型名稱
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "類型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分詞器"
}
類型名稱：就是前面将的type的概念，類似于資料庫中的不同表
字段名：任意填寫 ，可以指定許多屬性，例如：
type：類型，可以是text、long、short、date、integer、object等
index：是否索引，預設為true
store：是否存儲，預設為false
analyzer：分詞器，這裡的<code>ik_max_word</code>即使用ik分詞器
字段屬性詳解:
type：資料類型
string類型，分兩種：
<code>text：</code>可分詞，不可參與聚合
<code>keyword：</code>不可分詞，資料會作為完整字段進行比對，可以參與聚合
numerical：數值類型，分兩類
基本資料類型：<code>long、interger、short、byte、double、float、half_float</code>
浮點數的高精度類型：<code>scaled_float</code>，需要指定一個精度因子，比如10或100。elasticsearch會把真實值乘以這個因子後存儲，取出時再還原。
date：日期類型， elasticsearch可以對日期格式化為字元串存儲，但是建議我們存儲為毫秒值，存儲為long，節省空間。
index：影響字段的索引情況
true：字段會被索引，則可以用來進行搜尋。預設值就是true，你不進行任何配置，字段就會被索引
false：字段不會被索引，不能用來搜尋，有些字段是我們不希望被索引的，需要手動設定index為false
store：是否将資料進行額外存儲。
elasticsearch在建立文檔索引時，會将文檔中的原始資料備份，儲存到一個叫做<code>_source</code>的屬性中。而且我們可以通過過濾<code>_source</code>來選擇哪些要顯示，哪些不顯示。而如果設定store為true，就會在<code>_source</code>以外額外存儲一份資料，多餘，是以一般我們都會将store設定為false，事實上，store的預設值就是false。
boost：激勵因子，與lucene中一樣
示例：發起請求
檢視映射關系：
get /索引庫名/_mapping
[]( )新增資料
通過post請求，可以向一個已經存在的索引庫中添加資料。
post /索引庫名/類型名
"key":"value"
查詢資料：
get _search
"query":{
"match_all":{}
智能判斷： 事實上elasticsearch非常智能，你不需要給索引庫設定任何mapping映射，它也可以根據你輸入的資料來判斷類型，動态添加資料映射。
測試一下：
post /ly/goods/2
"title":"蘋果手機",
"images":"http://image.ly.com/12479122.jpg",
"price":2899.00,
"stock": 200,
"saleable":true
額外添加了stock庫存，和saleable是否上架兩個字段。檢視結果：
在看下索引庫的映射關系:
[]( )修改資料
把剛才新增的請求方式改為put，就是修改了。不過修改必須指定id，
id對應文檔存在，則修改
id對應文檔不存在，則新增
[]( )删除資料
删除使用delete請求，同樣，需要根據id進行删除：
delete /索引庫名/類型名/id值
[]( )查詢
基本查詢：
get /索引庫名/_search
"查詢類型":{
"查詢條件":"查詢條件值"
這裡的query代表一個查詢對象，裡面可以有不同的查詢屬性
查詢類型：<code>match_all</code>， <code>match</code>，<code>term</code> ， <code>range</code> 等等
查詢條件：查詢條件會根據類型的不同，寫法也有差異，後面詳細講解
查詢所有（match_all)：
get /ly/_search
"match_all": {}
比對查詢（match）：
添加資料，便于測試：
put /ly/goods/2
"price":3899.00
put /ly/goods/3
"title":"華為手機",
"price":1899.00
put /ly/goods/4
"title":"小米電視",
"price":5899.00
or關系： <code>match</code>類型查詢，會把查詢條件進行分詞，然後進行查詢,多個詞條之間是or的關系
get /heima/_search
"match":{
"title":"小米電視"
結果：
在上面的案例中，不僅會查詢到電視，而且與小米相關的都會查詢到，多個詞之間是<code>or</code>的關系。
and關系： 某些情況下，我們需要更精确查找，我們希望這個關系變成<code>and</code>，可以這樣做：
"match": {
"title": {
"query": "小米電視",
"operator": "and"
本例中，隻有同時包含<code>小米</code>和<code>電視</code>的詞條才會被搜尋到。
or和and之間：
在 <code>or</code> 與 <code>and</code> 間二選一有點過于非黑即白。 如果使用者給定的條件分詞後有 5 個查詢詞項，想查找隻包含其中 4 個詞的文檔，該如何處理？我們如何獲得處于中間的某種結果？
<code>match</code> 查詢支援 <code>minimum_should_match</code> 最小比對參數， 這讓我們可以指定必須比對的詞項數用來表示一個文檔是否相關。我們可以将其設定為某個具體數字，更常用的做法是将其設定為一個<code>百分數</code>，因為我們無法控制使用者搜尋時輸入的單詞數量：
"title":{
"query":"小米曲面電視",
"minimum_should_match": "75%"
多字段查詢（multi_match）:
<code>multi_match</code>與<code>match</code>類似，不同的是它可以在多個字段中查詢
"multi_match": {
"query": "小米",
"fields": [ "title", "subtitle" ]
詞條比對(term)：
<code>term</code> 查詢被用于精确值 比對，這些精确值可能是數字、時間、布爾或者那些未分詞的字元串
"term":{
"price":2699.00
多詞條精确比對(terms)：
<code>terms</code> 查詢和 term 查詢一樣，但它允許你指定多值進行比對。如果這個字段包含了指定值中的任何一個值，那麼這個文檔滿足條件：
"terms":{
"price":[1899.00,3899.00]
[]( )結果過濾
預設情況下，elasticsearch在搜尋的結果中，會把文檔中儲存在<code>_source</code>的所有字段都傳回。如果我們隻想擷取其中的部分字段，我們可以添加<code>_source</code>的過濾
直接指定字段：
"_source": ["title","price"],
"query": {
"term": {
"price": 2699
傳回的結果：
指定includes和excludes：
可以通過：
<code>includes：</code>來指定想要顯示的字段
<code>excludes：</code>來指定不想要顯示的字段
"_source": {
"includes":["title","price"]
},