Elasticsearch 搜索

{
    "tag": {
        "type":     "string",
        "index":    "not_analyzed"
        "analyzer":    "english"--指定分析器

} }

{
  "gb": {
    "tweet": {  --根对象

      "properties": {
        "tweet":            { "type": "string" },
        "user": { --内部对象

          "type":             "object",
          "properties": {
            "id":           { "type": "string" },
            "gender":       { "type": "string" },
            "age":          { "type": "long"   },
            "name":   { --内部对象

              "type":         "object",
              "properties": {
                "full":     { "type": "string" },
                "first":    { "type": "string" },
                "last":     { "type": "string" }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
内部域 可以通过名称引用（例如， first ）。为了区分同名的两个域，我们可以使用全 路径 （例如， user.name.first ） 或 type 名加路径（ tweet.user.name.first ）。search API 同时支持 GET、POST 请求.

自 Elasticsearch 问世以来，查询与过滤（queries and filters）就独自成为 Elasticsearch 的组件。但从 Elasticsearch 2.0 开始，过滤（filters）已经从技术上被排除了，同时所有的查询（queries）拥有变成不评分查询的能力。

过滤查询（Filtering queries）只是简单的检查包含或者排除，这就使得计算起来非常快。考虑到至少有一个过滤查询（filtering query）的结果是 “稀少的”（很少匹配的文档），并且经常使用不评分查询（non-scoring queries），结果会被缓存到内存中以便快速读取，所以有各种各样的手段来优化查询结果。

相反，评分查询（scoring queries）不仅仅要找出 匹配的文档，还要计算每个匹配文档的相关性，计算相关性使得它们比不评分查询费力的多。同时，查询结果并不缓存。

多亏倒排索引（inverted index），一个简单的评分查询在匹配少量文档时可能与一个涵盖百万文档的filter表现的一样好，甚至会更好。但是在一般情况下，一个filter 会比一个评分的query性能更优异，并且每次都表现的很稳定。

过滤（filtering）的目标是减少那些需要通过评分查询（scoring queries）进行检查的文档。

然而，为了明确和简单，我们用 "filter" 这个词表示不评分、只过滤情况下的查询。查询过滤的选择：使用 查询（query）语句来进行 全文 搜索或者其它任何需要影响 相关性得分 的搜索。除此以外的情况都使用过滤（filters)。

match --analyzed字段全文，not-analyzed字段精确

multi-match --多字段查询

term --精确查询

terms--精确多字段查询

range--范围查询

exists--有值 IS_NULL

missing--无值 NOT IS_NULL

must文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。must_not文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。should如果满足这些语句中的任意语句，将增加 _score ，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。filter必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。

通过将查询移到 filter 语句中，我们将它转成不评分的查询,将 bool 查询包裹在 filter 语句中，我们可以在过滤标准中增加布尔逻辑

constant_score 查询。它将一个不变的常量评分应用于所有匹配的文档。它被经常用于你只需要执行一个 filter 而没有其它查询（例如，评分查询）的情况下。

可以使用它来取代只有 filter 语句的 bool 查询。在性能上是完全相同的，但对于提高查询简洁性和清晰度有很大帮助。

使用explain关键字来执行验证查询，分析查询中的错误

对于数字或日期，你可以将多值字段减为单值，这可以通过使用 min 、 max 、 avg 或是 sum 排序模式 。例如你可以按照每个 date 字段中的最早日期进行排序，通过以下方法：

"sort": {
    "dates": {
        "order": "asc",
        "mode":  "min"
    }
}
以全文 analyzed 字段排序会消耗大量的内存。所以可以添加not-analyzed子字段，使用该字段来排序。