文档管理

添加文档

定位到资源
url

http://localhost:9200/{index}/{type}/{_id}

_id：文档的id

方法

put、post

请求体：json数据格式

{"id":1,"name":"张三","address":"浙江杭州"
}

注意：_id和id不是同一个东西
_id：文档的id，es自动创建
id：一个自定义的字段

如果使用post方法添加文档，可以不设置文档的id，es会自动生成一个id（一般推荐使用put的写法，可以使id和_id保持一致）。

修改文档

其实就是先删除后添加。所以修改与添加的方法相同。

url：

http://localhost:9200/{index}/{type}/{_id}

方法：

POST

请求体：修改结果对应的文档。

删除文档

url:

http://localhost:9200/{index}/{type}/{_id}

方法：

delete

文档的查询

一、使用headmaster查询
数据过滤查询

简单查询功能：

1. 根据id查询

2. 根据term（关键词）查询：一个关键词就是一个term，包含两部分内容
   关键词所在的域
   关键词本身

3. 根据query_string查询：先分词再进行查询
   

二、使用restful api查询
1、 根据id查询
定位到资源：

http://localhost:9200/{index}/{type}/{_id}

方法

GET

2、根据term查询
url

http://localhost:9200/{index}/{type}/_search

方法

POST

请求体

查询条件，使用json格式表示。
{"query":{"term":{"name":"小"}}
}

3、根据query_string查询
url

http://localhost:9200/{index}/{type}/_search

方法

POST

请求体

{"query":{"query_string":{"query":"小明在哪？","default_field":"name"}}
}

IK分词器安装

以插件形式安装到es中，注意es安装插件后，es的绝对路径中，不能有空格，否则会出现预料之外的错误！！！

下载地址，如果下载失败，则可以下载源代码然后使用maven进行编译打包

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

安装方法：

1. 下载ik的ES插件（注意要对应版本），如果下载速度慢，可以使用gitee
2. 解压缩
3. 解压后的文件夹复制到es的plugins目录下
4. 重启es服务

测试分词器：可以通过一个url测试分词器的分词效果
使用get方法即可
ik分词器的名称：

• ik_smart：快速分词
• ik_max_word：最细粒度分词

6.x以下版本的测试方法

http://localhost:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&text=我是程序员

6.x以上版本的测试方法

使用IK分词器

设置mapping时，指定中文分词器

创建新的索引库，添加数据

查询出来了两条结果