索引文档：
对于员工目录，我们将做如下操作：
实践中这非常简单（尽管看起来有很多步骤），我们可以通过一条命令完成所有这些动作：
PUT /megacorp/employee/1 { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age" : 25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] }
注意，路径 /megacorp/employee/1 包含了三部分的信息：
megacorp索引名称employee类型名称1特定雇员的ID
检索文档：
这在 Elasticsearch 中很简单。简单地执行 一个 HTTP GET 请求并指定文档的地址——索引库、类型和ID。 使用这三个信息可以返回原始的 JSON 文档：
GET /megacorp/employee/1
返回结果包含了文档的一些元数据，以及 _source 属性，内容是 John Smith 雇员的原始 JSON 文档：
{ "_index" : "megacorp", "_type" : "employee", "_id" : "1", "_version" : 1, "found" : true, "_source" : { "first_name" : "John", "last_name" : "Smith", "age" : 25, "about" : "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }
轻量搜索：
GET /megacorp/employee/_search
可以看到，我们仍然使用索引库 megacorp 以及类型 employee`，但与指定一个文档 ID 不同，这次使用 `_search 。返回结果包括了所有三个文档，放在数组 hits 中。一个搜索默认返回十条结果。
{ "took": 6, "timed_out": false, "_shards": { ... }, "hits": { "total": 3, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Douglas", "last_name": "Fir", "age": 35, "about": "I like to build cabinets", "interests": [ "forestry" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "1", "_score": 1, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { "_index": "megacorp", "_type": "employee", "_id": "2", "_score": 1, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
接下来，尝试下搜索姓氏为 ``Smith`` 的雇员。为此，我们将使用一个 高亮 搜索，很容易通过命令行完成。这个方法一般涉及到一个 查询字符串 （_query-string_） 搜索，因为我们通过一个URL参数来传递查询信息给搜索接口：
GET /megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith
curl -X GET "localhost:9200/megacorp/employee/_search?q=last_name:Smith&pretty"
{ ... "hits": { "total": 2, "max_score": 0.30685282, "hits": [ { ... "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { ... "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
现在尝试下更复杂的搜索。 同样搜索姓氏为 Smith 的员工，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询。
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "bool": { "must": { "match" : { "last_name" : "smith" } }, "filter": { "range" : { "age" : { "gt" : 30 } } } } } }
全文搜索：
截止目前的搜索相对都很简单：单个姓名，通过年龄过滤。现在尝试下稍微高级点儿的全文搜索——一项 传统数据库确实很难搞定的任务。
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的员工：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "about" : "rock climbing" } } }
显然我们依旧使用之前的 match 查询在about 属性上搜索 “rock climbing” 。得到两个匹配的文档：
{ ... "hits": { "total": 2, "max_score": 0.16273327, "hits": [ { ... "_score": 0.16273327, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { ... "_score": 0.016878016, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度。第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 “rock climbing” 。
短语搜索：
找出一个属性中的独立单词是没有问题的，但有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。
为此对 match 查询稍作调整，使用一个叫做 match_phrase 的查询：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } } }
毫无悬念，返回结果仅有 John Smith 的文档。
高亮搜索：
许多应用都倾向于在每个搜索结果中 高亮 部分文本片段，以便让用户知道为何该文档符合查询条件。在 Elasticsearch 中检索出高亮片段也很容易。
再次执行前面的查询，并增加一个新的 highlight 参数：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } }, "highlight": { "fields" : { "about" : {} } } }
{ ... "hits": { "total": 1, "max_score": 0.23013961, "hits": [ { ... "_score": 0.23013961, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] }, "highlight": { "about": [ "I love to go <em>rock</em> <em>climbing</em>" ] } } ] } }
参考文档：
Elasticsearch官方教程：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/cn/getting-started.html
SpringData与Elasticsearch结合教程：https://docs.spring.io/spring-data/elasticsearch/docs/3.1.10.RELEASE/reference/html/#elasticsearch.repositories