基础概念
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索引： 含有相同属性的文档（例如 一个索引待变消费者的数据，另一个索引代表产品的数据）
类型： 索引可以定义一个或多个类型（相同字段的文档定为一个类型）
文档： 文档是可以被索引的基本数据单位（比如 一个用户的基本信息，一篇文章的数据等）， 文档必须属于一个类型。
索引通过名字来识别，英文字母小写且不含中画线
索引相当于database 一个数据库。类型相当于table，一个表。 文档相当于一行记录
另一个例子
搜索系统有汽车索引，家具索引，图书索引。图书索引中有科普类，文学类等类型，具体到每本书就是文档。
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分片： 每个索引都有多个分片，每个分片是一个Lucene索引。（创建索引时指定）
备份：拷贝一份分片就完成了分片的备份。
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基本用法
RESTFul API
API基本格式 http://<ip>:<port>/<索引>/<类型>/<文档id>
常用http动词 get/post/put/delete
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创建索引：非结构化创建、结构化创建。
先介绍非结构化创建（通过head插件介绍），有的人下载head插件然后安装，较为繁琐。我这里直接用谷歌浏览器的扩展程序即可。
打开head插件
索引名字填写book，点击ok，如果再弹出确认框也点击ok。
点击概览可以看到如下页面。多了很多小方块。
判断是结构化还是非结构化方法：
建立结构化索引：
回到概览，刷新后，查索引信息可以看到mappings有内容了
因为在head插件中写json太麻烦，可以用postman这个软件
返回成功
查看head插件，多了people索引
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插入
#指定文档id插入
#自动产生文档id插入
改为post , url中去掉id
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修改：
返回数据
head插件刷新
脚本更新方式 视年龄加10（ctx是上下文）
脚本中还可以用参数更新（年龄设置为100）
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删除
#删除文档（url中指定id为1）
#删除索引
在head插件中删除
刷新查看删除结果
在postman中删除索引
查看head插件，刷新，发现索引没了（剩下的kibana是一个辅助软件，先忽略）
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查询
#简单查询
#条件查询
#聚合查询
先在head插件上新增索引
再在postman上结构化，添加类型
刷新head插件可以看到mappings里有内容了
然后添加了5条数据，就可以进行查询操作了
#简单查询（使用postman）查询id为1的数据
#条件查询
关键词查询（match_all改为match）
也可以自己指定排序方式，比如按照publish_date字段降序
聚合查询
也可以同时查询多个聚合
其他功能函数
返回结果完成对word_count的统计，最大值，最小值，平均值等
查最小值
返回结果