1)  查看es中有哪些索引
GET /_cat/indices?v
#注意 es中会默认存在一个名为.kibana的索引
2）删除一个索引
DELETE /index名称 例如：DELETE /movie_index
3）新增document数据，新增一条数据，命令格式：PUT /index/type/document_id 换行 {数据的JSON结构}
例如：
PUT /movie_index/movie/1
{ "id":1,
  "name":"red sea",
  "dazhongScore":8.5,
  "actorList":[  
    {"id":1,"name":"zhang yi"},
    {"id":2,"name":"hai qing"},
    {"id":3,"name":"zhang han yu"}
 ]
}
及时执行上面这个新建的命令之前没有创建index和type，也能创建数据成功，因为es会根据插入数据的内容
自动创建对应index和type的mapping文件格式，自动解析数据中的字段内容；所以，在日常的使用中如果数据的
字段数量很多，可以只指定几个特别用来检索字段的mapping类型和分词方式等，其他的字段可以不指定类型，让
es自行去创建对应的完整的mapping格式。
4）直接通过es存储数据的id进行查找。格式：GET /index_name/type_name/document_id
例如：GET/movie_index/movie/1
5）修改—整体替换，和新增没有区别，都是指定id进行的操作，如下：
PUT /movie_index/movie/1
{ "id":1,
  "name":"red sea ddd",
  "dazhongScore":9.5,
  "actorList":[  
    {"id":1,"name":"zhang yi 1"},
    {"id":2,"name":"hai qing 1"},
    {"id":3,"name":"zhang han yu 1"}
 ]
}
6) 修改—某个字段, 格式：POST movie_index/movie/1/_update 换行 {json数据}
POST movie_index/movie/1/_update
{ 
  "doc": {
    "dazhongScore":"7.0"
  } 
}
7）删除一个document数据， 格式： DELETE index_name/type_name/document_id
例如：DELETE movie_index/movie/3
8) 搜索type全部数据和结果讲解， 格式：GET index_name/type_name/_search 当前es在
没有指定查询多少条数据的时候，那es默认在kibana中展示10条数据。如果需要指定查询数量需要设置参数。
from和size两个参数。
例如：GET movie_index/movie/_search
结果字段含义：
{
  "took": 2,    //耗费时间 毫秒
  "timed_out": false, //是否超时
  "_shards": {
    "total": 5,   //发送给全部5个分片
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 3,  //命中3条数据
    "max_score": 1,   //最大评分
    "hits": [  // 结果
      {
        "_index": "movie_index",
        "_type": "movie",
        "_id": 2,
        "_score": 1,
        "_source": {
          "id": "2",
          "name": "operation meigong river",
          "doubanScore": 8.0,
          "actorList": [
            {
              "id": "1",
              "name": "zhang han yu"
            }
          ]
    }
}
9）按条件查询全部：
GET movie_index/movie/_search
{
  "query":{
    "match_all": {}
  }
}
10）按分词查询，分词匹配：
GET movie_index/movie/_search
{
  "query":{
    "match": {"name":"red"}
  }
}
11）按分词子属性查询
GET movie_index/movie/_search
{
  "query":{
    "match": {"actorList.name":"zhang"}
  }
}
12）短语匹配 match phrase,按短语查询，不再利用分词技术，直接用短语在原始数据中匹配
GET movie_index/movie/_search
{
    "query":{
      "match_phrase": {"name":"red sea"}
    }
}
13) fuzzy查询(模糊查询), 校正匹配分词，当一个单词都无法准确匹配，es通过一种算法对非常接近的单词也给与一定的评分，
能够查询出来，但是消耗更多的性能。
GET movie_index/movie/_search
{
    "query":{
      "fuzzy": {"name":"rad"}
    }
}
14）过滤--查询前过滤
GET movie_index/movie/_search
{ 
    "query":{
        "bool":{
          "filter":[ {"term": {  "actorList.id": "1"  }},
                     {"term": {  "actorList.id": "3"  }}
           ], 
           "must":{"match":{"name":"red"}}
         }
    }
}
15） 过滤--按范围过滤
GET movie_index/movie/_search
{
   "query": {
     "bool": {
       "filter": {
         "range": {
            "dazhongScore": {"gte": 8}
         }
       }
     }
   }
}
关于范围操作符：
gt  大于；lt   小于；gte  大于等于；lte    小于等于
16) 排序
GET movie_index/movie/_search
{
  "query":{
    "match": {"name":"red sea"}
  }
  , "sort": [
    {
      "dazhongScore": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}
17) 分页查询, es使用默认分页查询的时候，默认一次获取数据10000条，如果超过10000那就会在代码中报错，
需要设置对应的查询数量，设置参数max_result_window, 执行命令：
GET /movie_index/_settings  ——查看参数
PUT /movie_index/_settings   ——设置参数
{"max_result_window":1000000}
GET movie_index/movie/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "from": 1,
  "size": 1
}
18）指定查询的字段，查询展示字段限制，只展示自己想要的字段
GET movie_index/movie/_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "_source": ["name", "dazhongScore"]
}
19) 高亮显示
GET movie_index/movie/_search
{
    "query":{
      "match": {"name":"red sea"}
    },
    "highlight": {
      "fields": {"name":{} }
    }
}
20） 聚合查询
GET movie_index/movie/_search
{ 
  "aggs": {
    "groupby_actor": {
      "terms": {
        "field": "actorList.name.keyword"  
      }
    } 
  }
}
其中的aggs代表的统计，terms表示精确匹配多个字段；groupby_actor表示按actor进行分组；
21）每个演员参演电影的平均分是多少，并按评分排序
GET movie_index/movie/_search
{ 
  "aggs": {
    "groupby_actor_id": {
      "terms": {
        "field": "actorList.name.keyword" ,
        "order": {
          "avg_score": "desc"
          }
      },
      "aggs": {
        "avg_score":{
          "avg": {
            "field": "dazhongScore" 
          }
        }
       }
    } 
  }
}
22）关于mapping文件的信息
之前说type可以理解为table，那每个字段的数据类型是如何定义的呢，查看看mapping命令：
GET index_name/type_name/_mapping
实际上每个type中的字段是什么数据类型，由mapping定义。
但是如果没有设定mapping系统会自动，根据一条数据的格式来推断出应该的数据格式。
true/false → boolean
1020  →  long
20.1 → double
“2018-02-01” → date
“hello world” → text +keyword
默认只有text会进行分词，keyword是不会分词的字符串。
mapping除了自动定义，还可以手动定义，但是只能对新加的、没有数据的字段进行定义。一旦有了数据就无法再做修改了。
注意：虽然每个Field的数据放在不同的type下,但是同一个名字的Field在一个index下只能有一种mapping定义。

#引入的jar包依赖
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch</groupId>
  <artifactId>elasticsearch</artifactId>
  <version>6.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
  <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
  <version>6.3.2</version>
</dependency>