ES文档操作
ES是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在ES中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。
一个文档必须的三个元节点
_index：索引库，类似于关系型数据库里的“数据库”—它是我们存储和索引关联数据的地方。
_type：在应用中，我们使用对象表示一些“事物”，例如一个用户、一篇博客、一个评论，或者一封邮件。可以是大写或小写，不能包含下划线或逗号。我们将使用 employee 做为类型名。
_id:与 _index 和 _type 组合时，就可以在ELasticsearch中唯一标识一个文档。当创建一个文档，你可以自定义 _id ，也可以让Elasticsearch帮你自动生成。
文档的简单查询
批量获取
方式1：GET _mget
方式2：同一个索引库的同一个类型下
通过文档ID获取
空搜索
没有指定任何的查询条件，只返回集群索引中的所有文档： GET _search
分页搜索
查询字符串搜索
DSL查询与过滤
DSL查询
由ES提供丰富且灵活的查询语言叫做DSL查询(Query DSL),它允许你构建更加复杂、强大的查询。
DSL查询语句则像是“有多像”。
DSL过滤
DSL过滤语句和DSL查询语句非常相似，但是它们的使用目的却不同 ：
DSL过滤查询文档的方式更像是对于我的条件“有”或者“没有”，
DSL过滤和DSL查询在性能上的区别 ：
过滤结果可以缓存并应用到后续请求。
查询语句同时匹配文档，计算相关性，所以更耗时，且不缓存。
过滤语句可有效地配合查询语句完成文档过滤
分词与映射
作用
在全文检索理论中，文档的查询是通过关键字查询文档索引来进行匹配，因此将文本拆分为有意义的单词，对于搜索结果的准确性至关重要，因此，在建立索引的过程中和分析搜索语句的过程中都需要对文本串分词。
IK分词器
ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；
文档映射Mapper
基本字段类型
复杂数据类型
默认映射
简单类型映射
对象及数组类型映射
全局映射（全局映射可以通过动态模板和默认设置两种方式实现）
集群操作
shard&eplica机制再次梳理以及单node环境中创建index图解
shard&replica机制再次梳理
图解单node环境下创建index是什么样子的
图解2个node环境下replica shard是如何分配的
（1）replica shard分配：3个primary shard，3个replica shard，1 node
（2）primary —> replica同步
（3）读请求：primary/replica
图解横向扩容过程，如何超出扩容极限，以及如何提升容错性
（1）primary&replica自动负载均衡，6个shard，3 primary，3 replica
（2）每个node有更少的shard，IO/CPU/Memory资源给每个shard分配更多，每个shard性能更好
（3）扩容的极限，6个shard（3 primary，3 replica），最多扩容到6台机器，每个shard可以占用单台服务器的所有资源，性能最好
（4）超出扩容极限，动态修改replica数量，9个shard（3primary，6 replica），扩容到9台机器，比3台机器时，拥有3倍的读吞吐量
（5）3台机器下，9个shard（3 primary，6 replica），资源更少，但是容错性更好，最多容纳2台机器宕机，6个shard只能容纳0台机器宕机
（6）这里的这些知识点，你综合起来看，就是说，一方面告诉你扩容的原理，怎么扩容，怎么提升系统整体吞吐量；另一方面要考虑到系统的容错性，怎么保证提高容错性，让尽可能多的服务器宕机，保证数据不丢失
图解Elasticsearch容错机制：master选举，replica容错，数据恢复
（1）9 shard，3 node
（2）master node宕机，自动master选举，red
（3）replica容错：新master将replica提升为primary shard，yellow
（4）重启宕机node，master copy replica到该node，使用原有的shard并同步宕机后的修改，green
来源：https://blog.csdn.net/lianzhangsiqi/article/details/100821625