索引
在Elasticsearch中，文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中，我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库
Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns
Elasticsearch -> Indices -> Types -> Documents -> Fields
Elasticsearch集群可以包含多个索引(indices)（数据库），每一个索引可以包含多个类型(types)（表），每一个类型包含多个文档(documents)（行），然后每个文档包含多个字段(Fields)（列）。
搜索
Match
例子：
GET /megacorp/employee/_search{"query": {
"match": {
"last_name":"Smith"
} }}查询结果 ：
查询出字段last_name中包含 Smith的全部数据
过滤器(range filter)
GET /megacorp/employee/_search{"query": {
"filtered": {
"filter": {
"range": {
"age": {"gt":30} <1>
} },"query": {
"match": {
"last_name":"smith"<2>
} } } }}- <1> 这部分查询属于区间过滤器(range filter),它用于查找所有年龄大于30岁的数据——gt为"greater than"的缩写。
- <2> 这部分查询与之前的match语句(query)一致。
常用的过滤语句
term过滤
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)：
{"term": {"age":26}}
{"term": {"date":"2014-09-01"}}
{"term": {"public":true}}
{"term": {"tag":"full_text"}}
terms 过滤
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：
{"terms": {
"tag": ["search","full_text","nosql"]
}}range 过滤
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
{"range": {
"age": {
"gte":20,
"lt":30
} }}范围操作符包含：
gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于
exists 和 missing 过滤
exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件
{"exists": {
"field":"title"
}}这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
bool 过滤
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：
{"bool": {
"must": {"term": {"folder":"inbox"}},
"must_not": {"term": {"tag":"spam"}},
"should": [
{"term": {"starred":true}},
{"term": {"unread":true}}
] }}match_all 查询
使用match_all 可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
+
{"match_all": {}
}此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1
match 查询
match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：
{"match": {
"tweet":"About Search"
}}如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：
{"match": {"age":26}}
{"match": {"date":"2014-09-01"}}
{"match": {"public":true}}
{"match": {"tag":"full_text"}}
提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
不像我们在《简单搜索》中介绍的字符查询，match查询不可以用类似"+usid:2 +tweet:search"这样的语句。 它只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。
multi_match 查询
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段：
{"multi_match": {
"query":"full text search",
"fields": ["title","body"]
}}bool 查询
bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。
must:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。
以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：
{"bool": {
"must": {"match": {"title":"how to make millions"}},
"must_not": {"match": {"tag":"spam"}},
"should": [
{"match": {"tag":"starred"}},
{"range": {"date": {"gte":"2014-01-01"}}}
] }}提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。