一、插入文档
一个 Elasticsearch 集群可以 包含多个 索引 ，相应的每个索引可以包含多个 类型 。 这些不同的类型存储着多个 文档 ，每个文档又有 多个 属性 。
对于雇员目录，我们将做如下操作：
实践中这非常简单（尽管看起来有很多步骤），我们可以通过一条命令完成所有这些动作：
PUT /megacorp/employee/1
{
"first_name" : "John",
"last_name" : "Smith",
"age" : 25,
"about" : "I love to go rock climbing",
"interests": [ "sports", "music" ]
}
注意，路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：
megacorp- 索引名称
employee- 类型名称
1- 特定雇员的ID
二、检索文档
简单地执行 一个 HTTP GET 请求并指定文档的地址——索引库、类型和ID。 使用这三个信息可以返回原始的 JSON 文档：
GET /megacorp/employee/1
{ "_index" : "megacorp", "_type" : "employee", "_id" : "1", "_version" : 1, "found" : true, "_source" : { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age" : 25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }
将 HTTP 命令由 PUT 改为 GET 可以用来检索文档，同样的，可以使用 DELETE 命令来删除文档，以及使用 HEAD 指令来检查文档是否存在。如果想更新已存在的文档，只需再次 PUT 。
GET /megacorp/employee/_search
{ "took": 9, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 3, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Douglas", "last_name": "Fir", "age": 35, "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] } } ] } }
可以看到，我们仍然使用索引库 megacorp 以及类型 employee`，但与指定一个文档 ID 不同，这次使用 `_search 。返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果
接下来，尝试下搜索姓氏为 ``Smith`` 的雇员。为此，我们将使用一个 高亮 搜索，很容易通过命令行完成。这个方法一般涉及到一个 查询字符串 （_query-string_） 搜索，因为我们通过一个URL参数来传递查询信息给搜索接口：
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
我们仍然在请求路径中使用 _search 端点，并将查询本身赋值给参数 q= 。返回结果给出了所有的 Smith：
{ "took": 33, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 0.2876821, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 0.2876821, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 0.2876821, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ] } }
Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 它支持构建更加复杂和健壮的查询。
领域特定语言 （DSL）， 使用 JSON 构造了一个请求。我们可以像这样重写之前的查询所有名为 Smith 的搜索 ：
GET /megacorp/employee/_search
{
"query" : {
"match" : {
"last_name" : "Smith"
}
}
}
同样搜索姓氏为 Smith 的员工，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。
GET /megacorp/employee/_search
{ "query" : { "bool": { "must": { "match" : { "last_name" : "smith" } }, "filter": { "range" : { "age" : { "gt" : 30 } } } } } }
三、全文搜索
截止目前的搜索相对都很简单：单个姓名，通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项 传统数据库确实很难搞定的任务。
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的员工：
GET /megacorp/employee/_search
{ "query" : { "match" : { "about" : "rock climbing" } } }
{ "took": 8, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 2, "max_score": 0.5753642, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 0.5753642, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 0.2876821, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 “rock climbing” 。
但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢？原因是她的 about 属性里提到了 “rock” 。因为只有 “rock” 而没有 “climbing” ，所以她的相关性得分低于 John 的。
这是一个很好的案例，阐明了 Elasticsearch 如何 在 全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。
短语搜索
找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。
为此对 match 查询稍作调整，使用一个叫做 match_phrase 的查询：
GET /megacorp/employee/_search
{ "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } } }
{ "took": 12, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 0.5753642, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 0.5753642, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } } ] } }
