Elasticsearch 入门，这一篇就够了
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实时搜索引擎 Elasticsearch
Elasticsearch（简称 ES）是一个基于 Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
Elasticsearch 简介
Elasticsearch 是什么
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎，无论在开源还是专有领域，Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
但是，Lucene 只是一个库。想要发挥其强大的作用，你需使用 Java 并要将其集成到你的应用中。Lucene 非常复杂，你需要深入的了解检索相关知识来理解它是如何工作的。
Elasticsearch 也是使用 Java 编写并使用 Lucene 来建立索引并实现搜索功能，但是它的目的是通过简单连贯的 RESTful API 让全文搜索变得简单并隐藏 Lucene 的复杂性。
不过，Elasticsearch 不仅仅是 Lucene 和全文搜索引擎，它还提供：
分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
实时分析的分布式搜索引擎
可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级结构化或非结构化数据
而且，所有的这些功能被集成到一台服务器，你的应用可以通过简单的 RESTful API、各种语言的客户端甚至命令行与之交互。上手 Elasticsearch 非常简单，它提供了许多合理的缺省值，并对初学者隐藏了复杂的搜索引擎理论。它开箱即用（安装即可使用），只需很少的学习既可在生产环境中使用。Elasticsearch 在 Apache 2 license 下许可使用，可以免费下载、使用和修改。
随着知识的积累，你可以根据不同的问题领域定制 Elasticsearch 的高级特性，这一切都是可配置的，并且配置非常灵活。
以上内容来自 [百度百科]
Elasticsearch 中涉及到的重要概念
Elasticsearch 有几个核心概念。从一开始理解这些概念会对整个学习过程有莫大的帮助。
（1） 接近实时（NRT）
Elasticsearch 是一个接近实时的搜索平台。这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是 1 秒）。
（2） 集群（cluster）
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。一个集群由一个唯一的名字标识，这个名字默认就是“elasticsearch”。这个名字是重要的，因为一个节点只能通过指定某个集群的名字，来加入这个集群。在产品环境中显式地设定这个名字是一个好习惯，但是使用默认值来进行测试/开发也是不错的。
（3） 节点（node）
一个节点是你集群中的一个服务器，作为集群的一部分，它存储你的数据，参与集群的索引和搜索功能。和集群类似，一个节点也是由一个名字来标识的，默认情况下，这个名字是一个随机的漫威漫画角色的名字，这个名字会在启动的时候赋予节点。这个名字对于管理工作来说挺重要的，因为在这个管理过程中，你会去确定网络中的哪些服务器对应于 Elasticsearch 集群中的哪些节点。
一个节点可以通过配置集群名称的方式来加入一个指定的集群。默认情况下，每个节点都会被安排加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中，这意味着，如果你在你的网络中启动了若干个节点，并假定它们能够相互发现彼此，它们将会自动地形成并加入到一个叫做“elasticsearch”的集群中。
在一个集群里，只要你想，可以拥有任意多个节点。而且，如果当前你的网络中没有运行任何 Elasticsearch 节点，这时启动一个节点，会默认创建并加入一个叫做“elasticsearch”的集群。
（4） 索引（index）
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引，另一个产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识（必须全部是小写字母的），并且当我们要对对应于这个索引中的文档进行索引、搜索、更新和删除的时候，都要使用到这个名字。索引类似于关系型数据库中 Database 的概念。在一个集群中，如果你想，可以定义任意多的索引。
（5） 类型（type）
在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类/分区，其语义完全由你来定。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如说，我们假设你运营一个博客平台并且将你所有的数据存储到一个索引中。在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义另一个类型，当然，也可以为评论数据定义另一个类型。类型类似于关系型数据库中 Table 的概念。
（6）文档（document）
一个文档是一个可被索引的基础信息单元。比如，你可以拥有某一个客户的文档，某一个产品的一个文档，当然，也可以拥有某个订单的一个文档。文档以 JSON（Javascript Object Notation）格式来表示，而 JSON 是一个到处存在的互联网数据交互格式。
在一个 index/type 里面，只要你想，你可以存储任意多的文档。注意，尽管一个文档，物理上存在于一个索引之中，文档必须被索引/赋予一个索引的 type。文档类似于关系型数据库中 Record 的概念。实际上一个文档除了用户定义的数据外，还包括_index、_type和_id字段。
（7） 分片和复制（shards & replicas）
一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有 10 亿文档的索引占据 1TB 的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。
为了解决这个问题，Elasticsearch 提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。
分片之所以重要，主要有两方面的原因：
允许你水平分割/扩展你的内容容量
允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量
至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由 Elasticsearch 管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。
在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，Elasticsearch 允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。复制之所以重要，主要有两方面的原因：
在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。
扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行
总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制 0 次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。
默认情况下，Elasticsearch 中的每个索引被分片 5 个主分片和 1 个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有 5 个主分片和另外 5 个复制分片（1 个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有 10 个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由 ES 内在的策略所决定的。
以上部分内容转自Elasticsearch基础教程，并对其进行了补充。
Elasticsearch 安装与配置
安装与运行
(1) 从这里下载 Elasticsearch 安装包。一共提供 4 种格式的安装包（ZIP、TAR.GZ、DEB 和 RPM），可以根据自己所使用的系统平台选择相应格式的安装包进行下载。（建议使用 Linux 系统，本人在 2 台 windows 机器上尝试启动过，一台机器上无法正常启动，另外一台可以）
(2) 对下载的安装包进行解压缩即可完成安装操作。下面以在 Ubuntu 操作系统下使用 TAR.GZ 格式的 1.5.0 版本的安装包为例进行安装。在 Linux shell 中输入下面的命令解压缩。
安装成功，下面运行 ES。
(3) 现在可以直接使用默认配置启动 Elasticsearch 了。
假设安装包解压后的目录路径为【/home/elasticsearch/elasticsearch-1.5.0】，下面军用 $ES_HOME 来表示这个路径。执行下面的命令：
如果出现如图所示的界面（最后打印出 started），则说明 Elasticsearch 启动成功。
下面来验证一下是否真的启动成功。打开浏览器，访问网址 http://host:9200（这里的 host 是 ES 的安装主机地址，如果安装在本机，就是http://127.0.0.1:9200）。如果显示下面的信息，则表示 ES 安装成功。
上面是前台启动方式，一旦关闭 Linux shell，ES 服务就会停止。所以是实际使用过程中，绝对不会使用这种方式去启动 ES。除了上面的启动方式外，还可以加上一定的启动参数。例如：
ES 的配置
配置文件所在的目录路径如下：$ES_HOME/config/elasticsearch.yml。
下面介绍一些重要的配置项及其含义。
（1）cluster.name: elasticsearch
配置 elasticsearch 的集群名称，默认是 elasticsearch。elasticsearch 会自动发现在同一网段下的集群名为 elasticsearch 的主机，如果在同一网段下有多个集群，就可以用这个属性来区分不同的集群。生成环境时建议更改。
（2）node.name: “Franz Kafka”
节点名，默认随机指定一个 name 列表中名字，该列表在 elasticsearch 的 jar 包中 config 文件夹里 name.txt 文件中，其中有很多作者添加的有趣名字，大部分是漫威动漫里面的人物名字。生成环境中建议更改以能方便的指定集群中的节点对应的机器
（3）node.master: true
指定该节点是否有资格被选举成为 node，默认是 true，elasticsearch 默认集群中的第一台启动的机器为 master，如果这台机挂了就会重新选举 master。
（4）node.data: true
指定该节点是否存储索引数据，默认为 true。如果节点配置 node.master:false 并且 node.data: false，则该节点将起到负载均衡的作用
（5）index.number_of_shards: 5
设置默认索引分片个数，默认为 5 片。经本人测试，索引分片对 ES 的查询性能有很大的影响，在应用环境，应该选择适合的分片大小。
（6）index.number_of_replicas:
设置默认索引副本个数，默认为 1 个副本。此处的 1 个副本是指 index.number_of_shards 的一个完全拷贝；默认 5 个分片 1 个拷贝；即总分片数为 10。
（7）path.conf: /path/to/conf
设置配置文件的存储路径，默认是 es 根目录下的 config 文件夹。
（8）path.data:/path/to/data1,/path/to/data2
设置索引数据的存储路径，默认是 es 根目录下的 data 文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开。
（9）path.work:/path/to/work
设置临时文件的存储路径，默认是 es 根目录下的 work 文件夹。
（10）path.logs: /path/to/logs
设置日志文件的存储路径，默认是 es 根目录下的 logs 文件夹
（11）path.plugins: /path/to/plugins
设置插件的存放路径，默认是 es 根目录下的 plugins 文件夹
（12）bootstrap.mlockall: true
设置为 true 来锁住内存。因为当 jvm 开始 swapping 时 es 的效率会降低，所以要保证它不 swap，可以把 ES_MIN_MEM 和 ES_MAX_MEM 两个环境变量设置成同一个值，并且保证机器有足够的内存分配给 es。同时也要允许 elasticsearch 的进程可以锁住内存，linux 下可以通过
ulimit -l unlimited命令。
（13）network.bind_host: 192.168.0.1
设置绑定的 ip 地址，可以是 ipv4 或 ipv6 的，默认为 0.0.0.0。
（14）network.publish_host: 192.168.0.1
设置其它节点和该节点交互的 ip 地址，如果不设置它会自动判断，值必须是个真实的 ip 地址。
（15）network.host: 192.168.0.1
这个参数是用来同时设置 bind_host 和 publish_host 上面两个参数。
（16）transport.tcp.port: 9300
设置节点间交互的 tcp 端口，默认是 9300。
（17）transport.tcp.compress: true
设置是否压缩 tcp 传输时的数据，默认为 false，不压缩。
（18）http.port: 9200
设置对外服务的 http 端口，默认为 9200。
（19）http.max_content_length: 100mb
设置内容的最大容量，默认 100mb
（20）http.enabled: false
是否使用 http 协议对外提供服务，默认为 true，开启。
（21）gateway.type: local
gateway 的类型，默认为 local 即为本地文件系统，可以设置为本地文件系统，分布式文件系统，hadoop 的 HDFS，和 amazon 的 s3 服务器，其它文件系统的设置。
（22）gateway.recover_after_nodes: 1
设置集群中 N 个节点启动时进行数据恢复，默认为 1。
（23）gateway.recover_after_time: 5m
设置初始化数据恢复进程的超时时间，默认是 5 分钟。
（24）gateway.expected_nodes: 2
设置这个集群中节点的数量，默认为 2，一旦这 N 个节点启动，就会立即进行数据恢复。
（25）cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4
初始化数据恢复时，并发恢复线程的个数，默认为 4。
（26）cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2
添加删除节点或负载均衡时并发恢复线程的个数，默认为 4。
（27）indices.recovery.max_size_per_sec: 0
设置数据恢复时限制的带宽，如入 100mb，默认为 0，即无限制。
（28）indices.recovery.concurrent_streams: 5
设置这个参数来限制从其它分片恢复数据时最大同时打开并发流的个数，默认为 5。
（29）discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
设置这个参数来保证集群中的节点可以知道其它 N 个有 master 资格的节点。默认为 1，对于大的集群来说，可以设置大一点的值（2-4）
（30）discovery.zen.ping.timeout: 3s
设置集群中自动发现其它节点时 ping 连接超时时间，默认为 3 秒，对于比较差的网络环境可以高点的值来防止自动发现时出错。
（31）discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
设置是否打开多播发现节点，默认是 true。
（32）discovery.zen.ping.unicast.hosts: [“host1”, “host2:port”, “host3 [portX-portY] “]
设置集群中 master 节点的初始列表，可以通过这些节点来自动发现新加入集群的节点。
除了上面的在安装时配置文件中就自带的配置项外，本人在实际使用过程还使用到了下面的配置：
以上总结介绍了 Elasticsearch 中的一些基础知识，包括其中的一些核心概念。只有理解了 ES 中的这些核心概念，才能对更加得心应手地使用 ES，发挥其强大的搜索能力。同时，也介绍了 ES 的安装和运行，ES 的安装和运行是很简单的，只需要极少的简单步骤，就可以开始体验 ES。ES 的配置非常丰富，安装时自带的配置文件只包含一部分比较核心的配置项，更多的配置内容需要自己去阅读 ES 的源码时才能被发现。
ES Restful API 基本使用：
ES 为开发者提供了非常丰富的基于 HTTP 协议的 Rest API，只需要向 ES 服务端发送简单的 Rest 请求，就可以实现非常强大的功能。本篇文章主要介绍 ES 中常用操作的 Rest API 的使用，同时会讲解 ES 的源代码工程中的 API 接口文档，通过了解这个 API 文档的接口描述结构，就基本上可以实现 ES 中的绝大部分功能。
注意：查询是 ES 的核心。作为一个先进的搜索引擎，ES 中提供了多种查询接口。本篇仅仅会涉及查询 API 的结构，而具体如何使用 ES 所提供的各种查询 API，会在接下来的博文中做详细介绍。
基础知识
如果之前没有用过类似于 ES 这样的索引数据库（暂且将 ES 归为数据库类，与传统的数据库有较大的区别），要理解本篇博文介绍的 API 是有些难度的。本节先介绍一些基础知识，对理解全文有很帮助。
Rest 介绍
笔者在学习软件开发过程中，多次听到过 Rest Http 这个概念，但在很长的一段时间里，死活搞不懂这玩意到底是个什么东西。刚开始看相关资料时，看得云里雾里，完全不知所云 _。这玩意太过于抽象和理论，心里觉得有必要搞这么复杂么。随着自己动手开发的东西越来越多，才开始对它有了一丢丢感觉。
Rest 完全不是三言两语就能将清楚的，它有自己的一套体系，所以笔者打算以后单独写一些有关 Rest 的博文。在这里推荐一篇优秀的文章，它对 Rest 讲的相当清楚，本人看完之后真有醍醐灌顶的感觉！
Mapping 详解
Mapping 是 ES 中的一个很重要的内容，它类似于传统关系型数据中 table 的 schema，用于定义一个索引（index）的某个类型（type）的数据的结构。
在传统关系型数据库，我们必须首先创建 table 并同时定义其 schema，如下面的 SQL 语句。下面代码中小括号内的代码的作用就是定义 person_info 的 schema（模式）。
在 ES 中，我们无需手动创建 type（相当于 table）和 mapping(相关与 schema)。在默认配置下，ES 可以根据插入的数据自动地创建 type 及其 mapping。在下面的 API 介绍部分中，会做相关的试验。当然，在实际使用过程中我们可能就想硬性规定 mapping，可以通过配置文件关闭 ES 的自动创建 mapping 功能。
mapping 中主要包括字段名、字段数据类型和字段索引类型这 3 个方面的定义。
字段名：这就不用说了，与传统数据库字段名作用一样，就是给字段起个唯一的名字，好让系统和用户能识别。
字段数据类型：定义该字段保存的数据的类型，不符合数据类型定义的数据不能保存到 ES 中。下表列出的是 ES 中所支持的数据类型。（大类是对所有类型的一种归类，小类是实际使用的类型。）
大类包含的小类 StringstringWhole numberbyte, short, integer, longFloating pointfloat, doubleBooleanbooleanDatedate
字段索引类型：索引是 ES 中的核心，ES 之所以能够实现实时搜索，完全归功于 Lucene 这个优秀的 Java 开源索引。在传统数据库中，如果字段上建立索引，我们仍然能够以它作为查询条件进行查询，只不过查询速度慢点。而在 ES 中，字段如果不建立索引，则就不能以这个字段作为查询条件来搜索。也就是说，不建立索引的字段仅仅能起到数据载体的作用。string 类型的数据肯定是日常使用得最多的数据类型，下面介绍 mapping 中 string 类型字段可以配置的索引类型。
索引类型解释 analyzed 首先分析这个字符串，然后再建立索引。换言之，以全文形式索引此字段。not_analyzed 索引这个字段，使之可以被搜索，但是索引内容和指定值一样。不分析此字段。no 不索引这个字段。这个字段不能被搜索到。
如果索引类型设置为 analyzed，在表示 ES 会先对这个字段进行分析（一般来说，就是自然语言中的分词），ES 内置了不少分析器（analyser），如果觉得它们对中文的支持不好，也可以使用第三方分析器。由于笔者在实际项目中仅仅将 ES 用作普通的数据查询引擎，所以并没有研究过这些分析器。如果将 ES 当做真正的搜索引擎，那么挑选正确的分析器是至关重要的。
mapping 中除了上面介绍的 3 个主要的内容外，还有其他的定义内容，详见官网文档。
常用的 Rest API 介绍
下面介绍一下 ES 中的一些常用的 Rest API。掌握了这些 API 的用法，基本上就可以简单地使用 ES 了。
我们需要借助能够发送 HTTP 请求的工具调用这些 API，工具是可以任意的，包括网页浏览器。这里利用 Linux 上的 curl 命令来发送 HTTP 请求。基本的命令结构为：
注意。文中的示例代码里面包含了用户注释的文字，就是 # 号后面的文字。运行代码时，请注意删除这些注释。
查看集群（Cluster）信息相关 API
（1）查看集群健康信息。
返回结果为：
返回结果的主要字段意义：
cluster：集群名，是在 ES 的配置文件中配置的 cluster.name 的值。
status：集群状态。集群共有 green、yellow 或 red 中的三种状态。green 代表一切正常（集群功能齐全），yellow 意味着所有的数据都是可用的，但是某些复制没有被分配（集群功能齐全），red 则代表因为某些原因，某些数据不可用。如果是 red 状态，则要引起高度注意，数据很有可能已经丢失。
node.total：集群中的节点数。
node.data：集群中的数据节点数。
shards：集群中总的分片数量。
pri：主分片数量，英文全称为 private。
relo：复制分片总数。
unassign：未指定的分片数量，是应有分片数和现有的分片数的差值（包括主分片和复制分片）。
我们也可以在请求中添加 help 参数来查看每个操作返回结果字段的意义。
返回结果如下：
确实是很好很强大。有了这个东东，就可以减少看文档的时间。ES 中许多 API 都可以添加 help 参数来显示字段含义，哪些可以这么做呢？每个 API 都试试就知道了。
当然，如果你觉得返回的东西太多，看着眼烦，我们也可以人为地指定返回的字段。
这次的返回结果就简单很多罗。对于患有严重强迫症的患者来说，这是福音啊！
（2）查看集群中的节点信息。
返回节点的详细信息如下：
（3）查看集群中的索引信息。
返回集群中的索引信息如下：
更多的查看和监视 ES 的 API 参见官网文档。
索引（Index）相关 API
（1）创建一个新的索引。
如果返回下面的信息，则说明索引创建成功。如果不是，则 ES 会返回相应的异常信息。通常可以通过异常信息的最后一项推断出失败的原因。
上面的操作使用默认的配置信息创建一个索引。大多数情况下，我们想在索引创建的时候就将我们所需的 mapping 和其他配置确定好。下面的操作就可以在创建索引的同时，创建 settings 和 mapping。
（2）删除一个索引。
如果返回与创建索引同样的信息，则说明删除成功。反之，则返回相应的异常信息。更多的索引操作参见 ES官网文档。
映射（Mapping）相关 API
（1）创建索引的 mapping。
如果不想单独创建 mapping，可以使用上一节的方法（创建索引时创建 mappings）。
假设我们的项目中有多个环境（开发环境、测试环境等），那每一个环境的 mapping 总要一致的吧，那每次创建一次 mappings 就比较麻烦了，而且还容易导致数据不一致。莫急，ES 还给我们准备另外一种创建 mapping 的方式。可以按照下面的步骤来做。
步骤 1 创建一个扩展名为 test_type.json 的文件名，其中 type_test 就是 mapping 所对应的 type 名。
步骤 2 在 test_type.json 中输入 mapping 信息。假设你的 mapping 如下：
步骤 3 在 $ES_HOME/config/路径下创建 mappings/index_test 子目录，这里的 index_test 目录名必须与我们要建立的索引名一致。将 test_type.json 文件拷贝到 index_tes 目录下。
步骤 4 创建 index_test 索引。操作如下：
这样我们就创建了一个新的索引，并且使用了 test_type.json 所定义的 mapping 作为索引的 mapping。就是这么简单方便！
（2）删除 mapping。
（3）查看索引的 mapping。
更多的 mapping 相关操作参加官网文档。
文档（document）相关 API
（1）新增一个文档。
（2）更新一个文档
（3）删除一个文档
（4）查询单个文档
上面的操作仅仅查询 id 为 1 的一条文档，这样看似乎 ES 的查询也太弱了。前面已经说过了，查询操作是 ES 中的核心，是其立身的根本。但是本文的重点并不在这里，为了防止文章的篇幅过长，之后将专本介绍 ES 中的查询操作。
源代码中提供的 Rest API 文档结构
ES 的源代码托管在Github上。将源代码下载下来之后，里面有一个文件夹专门存放 ES 中绝大部分的 Rest API。有了这些文档，就不必每次都要到官网上查询接口文档了（PS：ES 的官网真的很慢）。
下面以 cat.health.json 文件为例简单地介绍这些 Rest API 文档的结构。一旦结构搞清楚了，文档看起来就比较顺心，ES 用起来就更加得心应手了！
上面文档接口所对应的 Reqeust 操作如下：
该操作命令可划分为 5 个部分，下面把这 5 个部分与文档对应起来。通过这个例子，就可以在阅读其他文档后，使用正确的操作了。
第 1 部分（-XGET）：对应文档中 methods 所包含的 GET 操作。
第 2 部分（localhost:9200）：是 ES 服务端所在主机的 hostname 和 port。
第 3 部分（/_cat/health）：对应文档中的 url。其中 path 是最简单的 url；paths 是除了 path 之外的其他 url；parts 描述和解释 paths 里面的 url 的可变部分（通常用{}包裹，如{index}）。
第 4 部分 v：表示参数，对应文档中的 params。像“v”这种 boolean 类型的参数，不需要特意指定其布尔值（true 或者 false），出现即表示 true，否则为 false。
第 5 部分 body：表示要传递的数据主体,对应文档中的 body。如果 body 里面指明“required=true”,则表示必须传入 body 数据。具体 body 里面需要传怎样的数据，则可以访问文档中的 documentation 字段所指明的官方站点进行查询。
总结
本文重点介绍了 ES 中的一些常用 Rest API 的用法，并在开始部分简单地介绍了一些基础知识（Rest 和 mapping）。掌握了这些 API 的调用，就可以利用 ES 完成简单的应用程序了。当然，ES 的 API 远不止这些，如果想要更加深入地了解 ES 的使用及其内部原理，建议先仔细地阅读 ES 的官网文档。然后下载其源代码进行研究。
还未添加个人签名 2019.01.16 加入
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