1.查询

http://altb1-comm-elasticsearch-1.vm.elenet.me:9200/ (es地址，后面的表述省略这一部分)

1.1查询全部

1. /your_index/_search POST //查询该索引下的全部数据
   /your_index/your_type/_search POST //查询该索引下的type的全部数据

{}

2. /your_index/_search POST
   /your_index/your_type/_search POST

{"query":{
      "match_all":{}
}}

1.2匹配查询（结果按得分排序）

/your_index/_search POST

//match是先将关键词分段，然后分别匹配，查询，按得分排序
{
  "query": {
        "match" : {
            "id" : "1566613236964"
        }
    }
}

1.3半精确查询（查询包含value的文档）

/your_index/_search POST

{
  "query": {
        "term" : {
            "label" : "标签1"
        }
    }
}
//如果label是not_analyzed（不分词），则这个就是精确查询，或者label的值都是纯数字，虽然分词器（默认是standard）会运行，但是对纯数字也不会分词，所以也是精确查询
//standard analyzer英文、数字按照空格来分词，中文直接使用一元分词

1.4嵌套半精确查询（查询包含value的文档）

/your_index/_search POST

{
"query":{
 "nested":{
  "path":"paramContext.orders",
  "query":{
    "term":{
      "paramContext.orders.trackingId":
"3000105475638803345"
    }
   }
  }
 }
}

1.5匹配查询带返回个数

/your_index/_search POST

{
  "query": {
        "match" : {
            "id" : "1566613236964"
        }
    }，
  "size": 2,
  "from": 0
}

1.6多字段查询

/your_index/_search POST

{
    "query": {
        "multi_match" : {
            "query" : "elasticsearch guide",
            "fields": ["title", "summary"]
        }
    }
}

1.7字符串的前缀查询

{"query":{
  "prefix":{
    "aoiId":"3430"
   }
}}

1.8模糊查询（通配符查询）

(应该需要字段为String（其他字段是否可行还未一一验证），且进行了索引，index：no就是没有进行索引，无法查询)

{"query":{
  "wildcard":{
    "aoiId":"*43*"
   }
}}

1.9嵌套模糊查询

/your_index/_search POST

{
"query":{
 "nested":{
  "path":"paramContext.orders",
  "query":{
    "wildcard":{
      "paramContext.orders.trackingId":
        "*"
    }
   }
  }
 }
}

1.10查询index下所有type的结构

/index_name/_mapping GET

{}

1.11查看index的分词结果

/index_name/_analyze POST

{
"field":"stationName",
"text":"贵溪支队"
}

2.插入数据（没有该type时会自动创建type）

/index_name/type_name/ POST

{
"end_time":"2019-12-03T00:06:59",
"feature_group":"single_ets_user_address_feature",
"idc":"zb1",
"source_name":"zootopia-ekv",
"sql":"test1.sql",
"start_time":"2019-12-03T00:08:13",
"total":"365"
}

3.修改数据

/index_name/type_name/_id/_update POST

{
"end_time":"2019-12-03T00:06:59",
"feature_group":"single_ets_user_address_feature",
"idc":"zb1",
"source_name":"zootopia-ekv",
"sql":"test1.sql",
"start_time":"2019-12-03T00:08:13",
"total":"365"
}

4.删除数据

/index_name/type_name/_id/ DELETE

{}

5.更改结构

5.1新建索引

/index_name_new PUT

{
    "mappings": {
        "type_name": {
            "properties": {
                "end_time": {
                    "type": "date"
                },
                "source_name": {
                    "type": "string"
                },
                "start_time": {
                    "type": "date"
                }
            }
        }
    }
}

5.2新建type

/index_name/_mapping/type_name PUT

{
  "properties" : {
    "tag" : {
      "type" :    "string"
    }
  }
}

5.3添加字段

/your_index/_mapping/your_type PUT

{
     "properties": {
        "label": {
            "type": "string",
            "index":"not_analyzed" //不分词，这样搜索时该字段的value会作为一个整体检索，也就可以做到精确查询
        }
    }
}
//  好像设置type为keyword 也是不分词的意思

5.4删除、修改 字段、type

不支持，需要借助数据迁移来实现。
实现过程：需要先新建index，设置好正确的type，迁移原index所有数据，将原index删除，再将新index设置别名为原index的名字
工具:reindex