一、RESTful接口使用方法
RESTful接口URL的格式：
http://localhost:9200///[]
其中index、type是必须提供的。id是可选的，不提供es会自动生成。
二、新建数据
把一条数据提交到ES中：
url中/bookshelf/book/1表示bookshelf是index，book是type，1是id
请求体中的json即为需要插入的数据
三、查询数据
1、简单查询
2、条件查询
head插件里的简单查询页签，也有各种条件组合查询，勾选显示查询语句然后查询，大部分查询操作都在里面。
内容转自https://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html (以下查询json都可以放入复合查询页签里进行查询，http://localhost:9200/_search， post请求)
match
最简单的一个match例子：
查询和"我的宝马多少马力"这个查询语句匹配的文档。
{"query": {"match": {"content": {"query":"我的宝马多少马力"} } }}
上面的查询匹配就会进行分词，比如"宝马多少马力"会被分词为"宝马 多少 马力", 所有有关"宝马 多少 马力", 那么所有包含这三个词中的一个或 多个的文档就会被搜索出来。
并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。
match_phrase
比如上面一个例子，一个文档"我的保时捷马力不错"也会被搜索出来，那么想要精确匹配所有同时包含"宝马 多少 马力"的文档怎么做？就要使 用 match_phrase 了
{"query": {"match_phrase": {"content": {"query":"我的宝马多少马力"} } }}
完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要使用到slop。
{"query": {"match_phrase": {"content": {"query":"我的宝马多少马力","slop":1} } }}
multi_match
如果我们希望两个字段进行匹配，其中一个字段有这个文档就满足的话，使用multi_match
{"query": {"multi_match": {"query":"我的宝马多少马力","fields": ["title","content"] } }}
但是multi_match就涉及到匹配评分的问题了。
我们希望完全匹配的文档占的评分比较高，则需要使用best_fields
{"query": {"multi_match": {"query":"我的宝马发动机多少","type":"best_fields","fields": ["tag","content"],"tie_breaker":0.3} }}
意思就是完全匹配"宝马 发动机"的文档评分会比较靠前，如果只匹配宝马的文档评分乘以0.3的系数
我们希望越多字段匹配的文档评分越高，就要使用most_fields
{"query": {"multi_match": {"query":"我的宝马发动机多少","type":"most_fields","fields": ["tag","content"] } }}
我们会希望这个词条的分词词汇是分配到不同字段中的，那么就使用cross_fields
{"query": {"multi_match": {"query":"我的宝马发动机多少","type":"cross_fields","fields": ["tag","content"] } }}
term
term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇
{"query": {"term": {"content":"汽车保养"} }}
查出的所有文档都包含"汽车保养"这个词组的词汇。
使用term要确定的是这个字段是否“被分析”(analyzed)，默认的字符串是被分析的。
拿官网上的例子举例：
mapping是这样的：
PUT my_index{"mappings": {"my_type": {"properties": {"full_text": {"type":"string"},"exact_value": {"type":"string","index":"not_analyzed"} } } }}PUT my_index/my_type/1{"full_text":"Quick Foxes!","exact_value":"Quick Foxes!"}
其中的full_text是被分析过的，所以full_text的索引中存的就是[quick, foxes]，而extra_value中存的是[Quick Foxes!]。
那下面的几个请求：
GET my_index/my_type/_search{"query": {"term": {"exact_value":"Quick Foxes!"} }}
请求的出数据，因为完全匹配
GET my_index/my_type/_search{"query": {"term": {"full_text":"Quick Foxes!"} }}
请求不出数据的，因为full_text分词后的结果中没有[Quick Foxes!]这个分词。
bool联合查询: must,should,must_not
如果我们想要请求"content中带宝马，但是tag中不带宝马"这样类似的需求，就需要用到bool联合查询。
联合查询就会使用到must,should,must_not三种关键词。
这三个可以这么理解
must: 文档必须完全匹配条件
should: should下面会带一个以上的条件，至少满足一个条件，这个文档就符合should
must_not: 文档必须不匹配条件
比如上面那个需求：
{"query": {"bool": {"must": {"term": {"content":"宝马"} },"must_not": {"term": {"tags":"宝马"} } } }}
四、更新数据
成功后查询一下数据
更新成功，_version变为2，表示刚才更新过一次，之前是1。同时_source下id没有了，因为刚才更新数据的json里不含id。
五、删除数据
查询验证一下