1. 文档
es 中的文档相当于 MySQL 表中的一行，数据就存储在文档中。json 形式结果，由字段组成，常见的数据类型有：
- 字符串：
text、keyword，text是分词，keyword是不分词的 - 数值型：
long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float - 布尔：
boolean - 日期：
date - 二进制：
binary - 范围类型：
integer_range、float_range、long_range、double_range、date_range
1.1 文档元数据
用于标注文档的相关信息：
_index：文档所在的索引名_type：文档所在的类型名_id：文档唯一id_score：相关性算分_uid：组合id，有_type和_id组成（从6.x开始_type不再起作用，同_id一样）_source：文档的原始json数据，可以从这里获取每个字段的内容_all：整合所有字段内容到该字段，默认下禁用
1.2 文档相关 API
1、创建文档：
# f1 索引名、doc 为 `_type` 文档类型名、1 文档 id
PUT f1/doc/1
{
"name": "rose",
"age": 18
}
2、查询文档：
GET f1/doc/_search # 查询该索引下所有文档
GET f1/doc/1 # 查询文档 ID 为 1 的文档
3、批量操作：
# 第一列的 index 表示新增，若存在则覆盖，其余的两个是 update 修改或 delete 删除
PUT /_bulk
{
"index": {
"_index": "test_index1",
"_type": "doc",
"_id": 3
}
}
{
"name": "rose"
}
{
"update": {
"_index": "test_index1",
"_type": "doc",
"_id": 1
}
}
{
"doc": {
"name": "lila"
}
}
{
"delete": {
"_index": "test_index1",
"_type": "doc",
"_id": 1
}
}
4、删除文档：
DELETE f1/doc/1 # 删除文档
5、一次性查询多个文档：
GET /_mget
{
"docs": [
{
"_index": "test_index1",
"_id": 1,
"_type": "doc"
},
{
"_index": "test_index1",
"_id": 3,
"_type": "doc"
}
]
}
2. 索引
由具有相同字段的文档列表组成，相当于 mysql 中的表。每个索引都有自己的 mapping 定义，用于定义字段名和类型，索引中存储着具有相同结构的文档。