介紹之前首先看一下es的字段型別：
核心資料型別：
text、byte、short、integer、long、float、double、boolean、date
復合資料型別
array、object
注意：新版本es不支援string型別,支援text
index_ml：索引（相當於關聯式資料庫中的資料庫）
type_ml：型別（相當於關聯式資料庫中的表）
（一）簡單建立索引
post請求
"name":"zs",
"age":22
檢視我們的對映：
（二）增加字段
想在已經建好的索引上增加字段
,"time":}}
}（三）修改某個欄位的值
post請求
}（四）增加一條資料
post請求
}（五）查詢（查詢語句比較冗餘，但是是個查詢語句框架，僅供參考指正）
es查詢基本模板：from=0,size=0.將不會查詢出文件，可以在不需要輸出指定文件的情況下僅僅獲得聚合結果}],
"must_not":[
],"should":}
},"from":0,
"size":100,
"aggs":
}(1)全文搜尋文件name為"ma"的字段
}],"must_not":,"should":}},"from":0,"size":100,"aggs":{}}
（2）所有文件根據性別這個字段聚合
（3）去重 ：cardinality
去重性別：
（4）匹配搜尋
(5) 萬用字元查詢 *代表多個字元，？代表乙個字元
（6）根據範圍查詢
說明：#控制範圍
#range 查詢：範圍查詢
##有from,to,include_lower,include_upper,boost 這些引數
## include_lower： 是否包含範圍的左邊界，預設是true
##include_upper： 是否包含範圍的右邊界，預設是true
}}]}}}
其中date為文件中的時間字段
（7） 按照或年或月或日進行統計一段時間範圍內文件的數量
date_histogram是按照時間來構建集合(桶)buckts的,當我們需要按照時間進行做一些資料統計的時候,就可以使用它來進行時間維度上構建指標分析
參考文件：
interval欄位支援多種關鍵字：`year`, `quarter`, `month`, `week`, `day`, `hour`, `minute`, `second`
在2017-01-01到2018-01-13這段時間內，按照月份進行聚合查詢
可以看到2023年一月有6片文件，2023年一月有一篇文件（上圖沒有截全）
（8）term匹配
主要用於精確匹配哪些值，比如數字，日期，布林值或 not_analyzed 的字串(未經分析的文字資料型別)
我們看到，should條件裡的age範圍20-30，但是返回結果依然有age為35的資料，但是score得分僅僅為0.35，相關性不如上圖中第一條資料大，如果想真正把35這個年齡資料的人過濾出去，需要把range條件寫進must裡：
（9）terms匹配
terms 跟 term 有點類似，但 terms 允許指定多個匹配條件。 如果某個字段指定了多個值，那麼文件需要一起去做匹配
(10)exists 和 missing
exists 和 missing 過濾可以用於查詢文件中是否包含指定欄位或沒有某個字段，類似於sql語句中的is_null條件
}],"must_not":,"should":}},"aggs":{}}
exists：過濾文件中欄位。文件中沒有該欄位，或字段值為null，或多值字段為不能被返回,多值字段值（欄位所對應的是個陣列等）不是全為null可以返回
missing為exits的逆。
（11）高亮
},"highlight":}}}
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