遗留问题：
1._source字段和field字段的区别
2.q和search的区别（查询请求中）
3.输入关键字的大小写，参考prefix查询，match_phrase_prefix查询（4.4.2），有些查询不会被分析，所以区分大小写
第一章：ES介绍
1..快速查询：
1）Lucene使用倒排索引，创建一个数据结构，记录每个单词出现在哪些数据中的清单
2）为了提升搜索的性能和相关性，需要更多的磁盘空间来储存索引。增加新内容会越来越慢，因为每次添加数据就要更新索引。所以ES需要调优。
2.相关性：
1）词频、逆文档词频。
2）ES提供了很多内置功能来计算相关性得分，可以定制化，如：更新时间、出现位置、精确模糊
3.精确匹配：
1）处理错误的拼写
2）支持变体
3）使用统计信息
4）给予自动提示
4.ES的用法：当做独立的数据库、当做中间件（搜索）、当做工具（ELK）
第二章：深入功能
1.ES的逻辑结构：索引->类型->文档（数据库->数据表->行数据）
2.文档：
1）ES的最小单位
2）json
3）灵活的结构，层次
4）文档的字段可以随意增减，但是字段类型及其设置，需要保存
3.类型
1）映射：每个类型中字段的定义
2）映射包含某个类型中当前索引的所有文档的所有字段定义。但不是所有的文档必须要有所有的字段定义
3）如果有新文档带来了新的未定义的字段，ES可以自动猜测它，但不一定准，所以最好手动预先定义好
4.索引
1）索引是（映射）类型的容器，包含所有字段定义和其它设置，如refresh_interval索引更新间隔（ES被称为是准实时的，就是指这种刷新过程）
2）ES可以跨索引或类型搜索
5.分片：
1）一个分片是一个目录中的文件，Lucene用这些文件储存索引
2）一份分片是一个Lucene的索引。多个分片，组合成一个ES的索引
3）副本分片是主分片的完整备份，用于搜索或者主分片丢失后成为新分片
4）分片下包含：词条（倒排索引）、文档（ID）、词频（用于相关性计算）
7.节点、集群：
1）一个节点是一个ES的实例，在服务器上启动ES之后，就拥有了一个节点（一个进程）。在一个服务器上启动多个进程，可以开多个节点
2）多个节点可以加入一个集群（默认设置）。节点的分片在不同节点有副本分片。所以任何一个节点都可以宕机。
3）集群的缺点，对于节点间的通信要快、稳。
8.水平扩展和垂直扩展
1）水平扩展：通过集群，增加更多的节点
2）垂直扩展：在同一个节点上，增加硬件条件（CPU、内存）
9.关于搜索：
1）可以设置超时时间，对于大批量的数据，只会返回超时前所收集的结果
2）会返回搜索相关的分片，成功失败信息
3）可以用使用过滤器来查询结果，这样结果不会根据得分来排序
4）可以通过聚集，来搜索结果，类似SQL里的group by 和 count
5）可以通过ID，精确获取文档
第3章：索引、更新和删除数据
1.ES三种类型的字段：
1）核心：字符串，数值型，日期，布尔
2）数组和多元字段：如tags字段可以储存多个标签
3）预定义：_ttl（time to live）和_timestamp，_all(所有字段)
2.字段设置：
1）index:analyzed(默认)、not_analyzed(不分析词条：小写+拆分词条)、no(不索引，不会被搜索)
2）所有核心类型都支持数组，无需修改映射，既可以使用但一值，也可以使用数组。也可以使用多字段（fields），针对每个下级字段进行设置
3）预定义字段：
1._source：原始json文档
2._all：有所的字段一起索引
3.唯一识别文档：_uid，_id，_type，_index
4.其它：_size(原始文档内容大小)、_routing（路由到哪些分片）。其它还有很多
3.关于储存和搜索文档
1）ES默认储存文档并放在_source字段里。也可以设置值存某些字段的数据（store字段设置）
2）_source字段只是ES里的概念，对Lucene来说，和别的字段没有区别
3）_all是索引所有的信息（_source是储存所有信息，注意区别），当搜索不指定特定字段时，会从它里面搜索。字段也可以设置不保存在_all字段中。
4）ES内部有一个_uid，_id和_type组成它，是ES里文档的唯一标识。一般不可见，常用_id和_type
5）文档字段中的_index（索引）默认是无法搜索它的（需要显示指定哪个index搜索）。_index字段在聚集（第7章）上有其价值
4.可以通过指定Groovy语法的脚本来更新文档（直接写语句）：变量赋值，线程等待
5.关于更新时的版本控制：冲突时可以设置自动重试，更新时可以指定版本号，也可以使用外部版本号来同步到ES的版本号（需要设置参数）
6.可以按照类型去删除数据，也可以通过查询来删除文档（2种URL请求格式）
7.关闭索引：有些业务场景， 需要保留业务数据（如日志），可以选择关闭索引而不是删除它。这样可以大大降低ES的性能消耗，也可以保留数据
第四章：搜索数据
1.确定搜索范围：以符号分割的方式来命名索引，可以通过别名的方式来一次搜索所有相关的索引（通配符？）
2.搜索请求中，可以设置通配符，可以设置要返回和不要返回的字条
3.关于排序，可以选择按字段排序或者按得分排序，也可以2者结合一起用。避免在多值（数组）和分析字段上排序，结果不可预期
4.搜索结果返回的内容详见4.1.4小节
5.查询和过滤器：后者没有打分+有缓存，可以提升效率
6.查询：
1）match_all：使用过滤器的时候，或者查询所有文档的时候用
2）query_string：查询输入框，可以支持强大的Lucene语法
3）term：词条
4）terms：多个词条，可以指定匹配的最小数量
5）match和phrase：可以查询有间隔的词组（分词？），将slop设为非1或者2
6）multi_match：查询多个匹配字段
PS.match查询是核心的查询类型
7.组合查询-bool查询（过滤器）：可以实现必须、非必须、包含、非包含的逻辑
8.range查询：范围查询，因为不是二元匹配的，为了获得更好的性能，最好用在过滤器而不是查询中
9.wildcard查询：模糊匹配，性能压力更大，慎用。另一个类似的查询regexp查询，见第6章。
{ "wildcard" : { "assistantBook.name" : { "wildcard" : "*汤试题搜索验证书一*", "boost" : 1.0 } } }
注意：上面代码，会自动使用分词来查找，如果系统没做过分词，上面代码会搜不到任何结果（只能在单个字的时候，搜到）
"wildcard" : { "assistantBook.name.keyword" : { "wildcard" : "*汤试题搜索验证书*", "boost" : 1.0 } }
解决方法：我们在使用wildcard模糊查询的时候如果不想对字段内容进行分词查询的话，可以将内容变成keyword模式去查询，这样我们进行查询的时候就不会进行分词查询了
10.exsits和missing过滤器：查询相关字段是否存在
11.可以将query_string作为过滤器条件去设置，这样可以优化和缓冲此类查询（日志耗时告警？）
12.查询使用场景总结：
第五章：分析数据
1.分析处理步骤：
1）字符过滤——使用字符过滤器转变字符
2）文本切分为分词——将文本切分为单个或多个分词
3）分词过滤——使用分词过滤器转变每个分词
4）分词索引——将这些分词储存到索引中
2.在搜索的时候，可以对搜索的文本进行“分析”。注意，matchmatch_phrase会分析，而term erms则不会。
3.针对同一个内容进行索引多次的时候，可以使用fileds（多字段类型）来储存分析方式不同的文本
4.可以使用API来测试分析的过程
5.一个分析器包括一个可选的字符过滤器、一个单个分词器、0个或多个分词过滤器
6.可以使用字典等多种方式来来提取词干（多种分词过滤器）
第六章：使用相关性进行搜索
1. TF-IDF：词频-逆文档频率。一篇文章中的词频越高，出现在多文档中的次数越小，相关得分越高
2.boosting，可以在索引文档，或者查询（推荐）的时候设置
3.可以通过explain参数（接口），来查询分析检索的结果，包括为什么不匹配，得分的解释
4.可以使用rescore(再打分)的方式，来优化打分效率，只针对前几页的返回结果打分排序（缩小查询范围）
5. 6.6章继续...
第八章：文档间的关系
1.对象类型：最快、最便捷的方法，但是没法保证内部文档之间的边界（因为每个对象的字段都被拍平储存）。所以会查询出期望之外的结果。在储存数据包含多个相似内容的时候（一堆数组的对象）。
2.嵌套类型（nested）：将多个对象所以到多个分隔的文档，达到隔离的效果。但是可能会降低性能和并发性（因为每次更改都要索引整篇文档），这取决于文档多大，以及操作的频繁程度。
3.父子关系：将文档放在不同的类型，并在每种类型的映射中定义它们之间的关系
4.反规范化：将数据进行复制，达到多对多的关系
5.应用端的连接：将数据单独储存，在分组中指包含它们的ID。
6.使用方式：
1）对象映射：一对一关系
2）嵌套文档和父子结构：一对多关系
3）反规范化和应用端的连接：多对多关系
其它：
附录C——高亮功能：
1.可以设置no_match_size字段，来让没有命中的情况也返回字段内容
2.其它高亮选项：
1）调整碎片的大小和数量
2）修改高亮标签和编码
3）为高亮指定不同的查询，而不是原来的主查询
3.高亮器的实现方式：
1）简单型（plain）
2）后高亮器(Posting Hignlignter)
3）快速向量高亮器（Fast Vector Highlighter）
资料：
1.获取所有分片列表：10.0.11.135:9200/_cat/shards?v
2.获取映射列表：url/索引名称/_mapping/
3.获取映射：url/索引名称/_mapping/[具体的映射]
4.获取某个文档：url/索引/类型/文档ID
5.获取某个文档的字段：url/索引/类型/文档ID?fields=字段名1,字段名2
6.定义新的映射：参见3.1.1 .2
7.更新文档：url/索引/类型/文档ID/_update。可以使用upsert字段来设置当文档不存在时的内容。
8.删除文档：（delete请求）url/索引/类型/文档ID。删除操作也有版本号的控制。删除操作默认会缓存60秒，防止因已经删除的文档被立刻更新而创建
9.删除类型：（delete请求）url/索引/类型
10.查询并删除：（delete请求）url/索引/_query?q=关键字
11.搜索相关：
12.curl 'localhost: 9200/ get- together/_ search? from= 10& size= 10' ←--- 请求 匹配 了 所有 文档， URL 中 发送 了 from 和 size 参数
13.
配置：
1.elasticsearch.yml：ES的主要配置
2.logging.yml：日志配置
3.elasticsearch.in.sh：内存设置，JVM配置。ES的内存建议设置为可用内存的一半
4.ES的类型，是ES的一个逻辑概念，不属于Lucene。因此，不同类型的，同名字段应该设置为同一类型。 否则，ES无法识别。
5.