ElasticSearch是一款非常强大的、基于Lucene的开源搜索及分析引擎；它是一个实时的分布式搜索分析引擎，它能让你以前所未有的速度和规模，去探索你的数据。

1.es的安装

工欲善其事，必先利其器；想要学es，我们首先需要先下载安装es，es下载地址

可以根据自己的操作系统选择对应的版本的es，当然也可以使用docker来安装es。Mac系统中还可以使用brew快速安装Elasticsearch。这里我就使用brew指令来安装es。

# 最好使用这个指令安装es
brew install elastic/tap/elasticsearch-full # 这个指令基本弃用了
brew install elasticsearch

安装完成后可使用elasticsearch --version查看ES版本信息。

elasticsearch --version

同时可以通过brew info elasticsearch指令查看es的基本信息，例如，数据和配置的文件路径。

brew info elasticsearch

可以通过前台和后台的方式启动es。

# 前台启动
elasticsearch# 后台启动
elasticsearch -d

启动es，然后在postman中发起请求：localhost:9200，出现以下画面表示es启动成功了。

其他系统的安装也非常简便，这里就不一一演示了。

2.es基本体验

es是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。es里的index可以看做一个库，Documents则相当于表的行。

2.1 创建索引

对比关系型数据库，创建索引就等同于创建数据库。
在Postman中，向es服务器发PUT请求 ： http://localhost:9200/shopping

如果重复发 PUT 请求 ： http://loaclhost:9200/shopping 添加索引，会返回资源已存在的错误。

2.2 查看单个索引信息

在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping

2.3 查看所有索引

请求路径中的_cat表示查看的意思， indices表示索引，所以整体含义就是查看当前es服务器中的所有索引。
在Postman中，向es服务器发GET请求：http://localhost:9200/_cat/indices?v

2.4 删除索引

在Postman中，向es服务器发DELETE请求 ： http://localhost:9200/shopping。

2.5 创建文档

在索引已经创建后，接下来我们就需要创建文档，并添加数据。这里的文档就类似于关系型数据库中的表数据，添加的数据格式为JSON格式。

在Postman中，向es服务器发POST请求 ： http://localhost:9200/shopping/_doc，请求体JSON内容为：

{"title":"苹果手机","category":"苹果","images":"http://www.picacho.top/1.jpg","price":7999.00
}

这里有一点需要注意，此处发送请求的方式必须为POST，不能是PUT，否则会发生错误 。上文档创建后，由于没有指定数据唯一性标识（ID），默认情况下， es服务器会随机生成一个。如果想要自定义唯一性标识，需要在创建时指定主键。

在Postman中，向es服务器发POST请求 ：http://localhost:9200/shopping/_doc/1。

此处需要注意：如果增加数据时明确数据主键，那么请求方式也可以为PUT。

2.6 查看文档

查看索引下所有数据，在Postman中，向es服务器发GET请求 ：http://localhost:9200/shopping/_search。

查看文档时，可以通过指明文档的唯一性标识来查询具体的文档数据。

在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_doc/1 。

如果在索引下查找不存在的文档时，就会出现下面的情况。

2.7 修改文档

和新增文档一样，输入相同的URL地址请求，如果请求体变化，会将原有的数据内容覆盖。在Postman中，向es服务器发POST请求 ： http://localhost:9200/shopping/_doc/1。
请求体JSON内容为:

{"title":"小米10","category":"小米","images":"http://www.picacho.top/1.jpg","price":4999.00
}

也可以实现局部修改，修改数据时，也可以只修改某一给条数据的局部信息。
在Postman中，向es服务器发POST请求 ： http://localhost:9200/shopping/_update/1。
请求体JSON内容为:

{"doc": {"title":"小米12","category":"小米"}
}

2.8 删除文档

删除一个文档不会立即从磁盘上移除，它只是被标记成已删除（逻辑删除）。
在Postman中，向es服务器发DELETE请求 ： http://localhost:9200/shopping/_doc/1。

3.es的复杂操作

3.1 条件查询

首先往es中添加几条数据，以便后面查询展示。

{"title":"小米13","category":"小米","images":"http://www.picacho.top/1.jpg","price":4999.00
}{"title":"小米14","category":"小米","images":"http://www.picacho.top/1.jpg","price":4999.00
}{"title":"小米15","category":"小米","images":"http://www.picacho.top/1.jpg","price":4999.00
}{"title":"小米16","category":"小米","images":"http://www.picacho.top/1.jpg","price":4999.00
}

URL携带参查询
查找category为小米的文档，在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search?q=category:小米。

这种在URL中携带参数，并不是首选的条件查询的方法，所以可以将查询条件放到请求体中。

请求体带参查询
还是查找category为小米的文档，在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，JSON体如下：

{"query":{"match":{"category":"小米"}}
}

查询指定字段
如果只想查询文档中的指定字段，在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，JSON体如下：

{"query":{"match":{"category":"苹果"}},"_source":["title"]
}

可以看到查询结果中只包含了title的内容。

3.2 分页查询

在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，JSON体如下：

{"query":{"match_all":{}},"from":0,"size":2
}

可以看到这里只显示了两条记录。

3.3 查询后排序

在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，JSON体如下：

{"query":{"match_all":{}},"sort":{"price":{"order":"desc"}}
}

3.4 多条件组合查询

在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，查询出小米或苹果，价格大于5000的数据，JSON体如下：

{"query":{"bool":{"should":[{"match":{"category":"小米"}},{"match":{"category":"苹果"}}],"filter":{"range":{"price":{"gt":5000}}}}}
}

should的作用相当于数据库的||，filter的作用相当于数据的各种范围比较操作符。

3.5 全文检索

这功能像搜索引擎那样，例如输入“小果”，返回结果带回品牌有“小米”和苹果的。

在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，JSON体如下：

{"query":{"match":{"category" : "小果"}}
}

3.6 完全匹配

在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{"query":{"match_phrase":{"category" : "苹"}}
}

3.7 聚合查询

聚合允许使用者对es对文档进行统计分析，类似与关系型数据库中的group by，当然还有很多其他的聚合，例如取最大值max、平均值avg等等。

接下来按price字段进行分组，在Postman中，向es服务器发GET请求 ： http://localhost:9200/shopping/_search，附带JSON体如下：

{"aggs":{//聚合操作"price_group":{//名称，随意起名"terms":{//分组"field":"price"//分组字段}}}
}

当然还有很多查询操作，这里就不一一展示了，结下来需要使用Java操作es了。