其实很早之前在大学学习Java的时候学习过ES，做日志存储用，不过后来在项目里面没被采用，很多年没用过逐渐淡忘了，如今工作需要用到，又得重新看一遍，还是简单再记一下流程及一些使用，方便以后查看~~

【Elasticsearch中文文档-简介】https://elasticsearch.bookhub.tech/set_up_elasticsearch/configuring_elasticsearch/

安装

Elasticsearch 安装

下载网址：https://www.elastic.co/cn/downloads

两个软件下载的版本最好相同
另外注意 Elasticsearch 的版本需要和你电脑上安装的JAVA JDK版本对应

像我电脑是是jdk1.8 对应es版本是7.6.1

进入elasticsearch-7.6.1\bin，双击elasticsearch.bat即可运行，访问http://localhost:9200/，得到如下内容：

{
  "name" : "HOULJ12",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "hWbuydGRQLKKHia_KUVTjA",
  "version" : {
    "number" : "7.6.1",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "zip",
    "build_hash" : "aa751e09be0a5072e8570670309b1f12348f023b",
    "build_date" : "2020-02-29T00:15:25.529771Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

运行成功！
另外如果需要修改配置，基本上都在config文件夹下，可自行百度或看文档

Kibana 安装

进入kibana-7.6.1-windows-x86_64\bin，双击kibana.bat即可运行，访问http://localhost:5601/

【注】如果需要安装分词器，可参考文章尾部参考文章中有提到

Rest风格API

文档地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

操作索引

基本概念

Elasticsearch也是基于Lucene的全文检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQL类似的，对应关系如下：

索引（indices）--------------------------------Databases 数据库

  类型（type）---------------------------------Table 数据表

     文档（Document）--------------------------Row 行

	   字段（Field）---------------------------Columns 列 

示例

创建索引

Elasticsearch采用Rest风格API，因此其API就是一次http请求，你可以用任何工具发起http请求

创建索引的请求格式：

请求方式：PUT
请求路径：/索引库名
请求参数：json格式

PUT /索引库名

查看索引

GET /索引库名

可以用*来查看所有的索引库名：

kibana中也可以查看到：

删除索引

DELETE /索引库名

映射配置（不配置好像也行、智能判断）

创建映射字段

PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
  "properties": {
    "字段名": {
      "type": "类型",
      "index": true，
      "store": true，
      "analyzer": "分词器"
    }
  }
}

• 类型名称：就是前面将的type的概念，类似于数据库中的不同表
• 字段名：任意填写 ，可以指定许多属性，例如：
• type：类型，可以是text、long、short、date、integer、object等
• index：是否索引，默认为true
• store：是否存储，默认为false
• analyzer：分词器，这里的ik_max_word即使用ik分词器

示例：

PUT bysl/_mapping/goods
{
  "properties": {
    "title": {
      "type": "text",
      "analyzer": "ik_max_word"
    },
    "images": {
      "type": "keyword",
      "index": "false"
    },
    "price": {
      "type": "float"
    }
  }
}

【参考】字段类型：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html

响应结果：

{
  "acknowledged": true
}

查看映射关系

GET /索引库名/_mapping

新增数据

随机生成ID

通过POST请求，可以向一个已经存在的索引库中添加数据

POST /索引库名/类型名
{
    "key1":"value1",
    "key2":"value2"
}

示例：

POST /test/goods/
{
    "title":"小米手机",
    "images":"http://image.bysl.com/12479122.jpg",
    "price":2699.00
}

查看数据：

GET test/_search
{
    "query":{
        "match_all":{}
    }
}

_source：源文档信息，所有的数据都在里面。
_id：这条文档的唯一标示，与文档自己的id字段没有关联

自定义ID

POST /索引库名/类型/ID值
{
    "key1":"value1",
    "key2":"value2"
}

修改数据

把刚才新增的请求方式改为PUT，就是修改了。不过修改必须指定id：

• id对应文档存在，则修改
• id对应文档不存在，则新增

PUT /test/goods/IPlrK40BcVBqhfH0rHnI
{
    "title":"小米手机",
    "images":"http://image.bysl.com/12479122.jpg",
    "price":2688.00
}

删除数据

删除使用DELETE请求，同样，需要根据id进行删除：

DELETE /索引库名/类型名/ID值

查询

基本查询

GET /索引库名/_search
{
    "query":{
        "查询类型":{
            "查询条件":"查询条件值"
        }
    }
}

这里的query代表一个查询对象，里面可以有不同的查询属性

• 查询类型：
  • 例如：match_all， match，term ， range 等等
• 查询条件：查询条件会根据类型的不同，写法也有差异，后面详细讲解

查询所有（match_all）

GET /test/_search
{
    "query":{
        "match_all": {}
    }
}

查询结果：

{
  "took" : 774,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 3,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "goods",
        "_id" : "IPlrK40BcVBqhfH0rHnI",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "小米手机",
          "images" : "http://image.bysl.com/12479122.jpg",
          "price" : 2688.0
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "goods",
        "_id" : "2",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "小米手机222222",
          "images" : "http://image.bysl.com/133.jpg",
          "price" : 3999.0
        }
      },
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "goods",
        "_id" : "3",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "title" : "联想小新",
          "images" : "http://image.bysl.com/17777.jpg",
          "price" : 6999.0
        }
      }
    ]
  }
}

• took：查询花费时间，单位是毫秒
• time_out：是否超时
• _shards：分片信息
• hits：搜索结果总览对象
  • total：搜索到的总条数
  • max_score：所有结果中文档得分的最高分
  • hits：搜索结果的文档对象数组，每个元素是一条搜索到的文档信息
    • _index：索引库
    • _type：文档类型
    • _id：文档id
    • _score：文档得分
    • _source：文档的源数据

匹配查询（match）

or关系
match类型查询，会把查询条件进行分词，然后进行查询,多个词条之间是or的关系

GET /test/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "title":"联想"
        }
    }
}

搜索结果：

{
  "took" : 12,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 2.0253944,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test",
        "_type" : "goods",
        "_id" : "3",
        "_score" : 2.0253944,
        "_source" : {
          "title" : "联想小新",
          "images" : "http://image.bysl.com/17777.jpg",
          "price" : 6999.0
        }
      }
    ]
  }
}

在上面的案例中，多个词之间是or的关系：如果我输入联想小米，则包含联想或小米的都会查出来：

and关系
某些情况下，我们需要更精确查找，我们希望这个关系变成and，可以这样做：

GET /test/_search
{
    "query":{
        "match": {
          "title": {
            "query": "手机小米",
            "operator": "and"
          }
        }
    }
}

本例中，只有同时包含小米和手机的词条才会被搜索到

or和and之间？
在 or 与 and 间二选一有点过于非黑即白。 如果用户给定的条件分词后有 5 个查询词项，想查找只包含其中 4 个词的文档，该如何处理？将 operator 操作符参数设置成 and 只会将此文档排除。

有时候这正是我们期望的，但在全文搜索的大多数应用场景下，我们既想包含那些可能相关的文档，同时又排除那些不太相关的。换句话说，我们想要处于中间某种结果。

match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数， 这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量：

GET /test/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "title":{
            	"query":"小米曲面电视",
            	"minimum_should_match": "75%"
            }
        }
    }
}

本例中，搜索语句可以分为3个词，如果使用and关系，需要同时满足3个词才会被搜索到。这里我们采用最小品牌数：75%，那么也就是说只要匹配到总词条数量的75%即可，这里3*75% 约等于2。所以只要包含2个词条就算满足条件了

多字段查询（multi_match）

multi_match与match类似，不同的是它可以在多个字段中查询

GET /test/_search
{
    "query":{
        "multi_match": {
            "query":    "小米",
            "fields":   [ "title", "images" ]
        }
	}
}

词条匹配（term）

term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串

GET /test/_search
{
    "query":{
        "term":{
            "price":2699.00
        }
    }
}

多词条精确匹配（terms）

GET /test/_search
{
    "query":{
        "terms":{
            "price":[2699.00,2899.00,3899.00]
        }
    }
}

结果过滤

直接指定字段_source

默认情况下，elasticsearch在搜索的结果中，会把文档中保存在_source的所有字段都返回。
如果我们只想获取其中的部分字段，我们可以添加_source的过滤

GET /test/_search
{
  "_source": ["title","price"],
  "query": {
    "term": {
      "price": 2688
    }
  }
}

指定includes和excludes

• includes：来指定想要显示的字段
• excludes：来指定不想要显示的字段

GET /test/_search
{
  "_source": {
    "includes":["title","price"]
  },
  "query": {
    "term": {
      "price": 2688
    }
  }
}

高级查询

布尔组合（bool）
bool把各种其它查询通过must（与）、must_not（非）、should（或）的方式进行组合

GET /test/_search
{
    "query":{
        "bool":{
        	"must":     { "match": { "title": "大米" }},
        	"must_not": { "match": { "title":  "电视" }},
        	"should":   { "match": { "title": "手机" }}
        }
    }
}

范围查询（range）
range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间

GET /test/_search
{
    "query":{
        "range": {
            "price": {
                "gte":  1000.0,
                "lt":   2800.00
            }
    	}
    }
}

range查询允许以下字符：

操作符	说明
gt	大于
gte	大于等于
lt	小于
lte	小于等于

模糊查询（fuzzy）
fuzzy 查询是 term 查询的模糊等价。它允许用户搜索词条与实际词条的拼写出现偏差，但是偏差的编辑距离不得超过2：

GET /test/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
      "title": "米"
    }
  }
}

可以通过fuzziness来指定允许的编辑距离：

GET /test/_search
{
  "query": {
    "fuzzy": {
        "title": {
            "value":"米",
            "fuzziness":1
        }
    }
  }
}

过滤（filter）

所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果我们需要在查询结果中进行过滤，并且不希望过滤条件影响评分，那么就不要把过滤条件作为查询条件来用。而是使用filter方式：

GET /test/_search
{
    "query":{
        "bool":{
        	"must":{ "match": { "title": "小米手机" }},
        	"filter":{
                "range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3800.00}}
        	}
        }
    }
}

【注意】filter中还可以再次进行bool组合条件过滤！

如果一次查询只有过滤，没有查询条件，不希望进行评分，我们可以使用constant_score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

GET /test/_search
{
    "query":{
        "constant_score":   {
            "filter": {
            	 "range":{"price":{"gt":2000.00,"lt":3000.00}}
            }
        }
}

排序

单字段排序
sort 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过order指定排序的方式

GET /test/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "小米手机"
    }
  },
  "sort": [
    {
      "price": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

多字段排序
假定我们想要结合使用 price和 _score（得分，假设有） 进行查询，并且匹配的结果首先按照价格排序，然后按照相关性得分排序：

GET /goods/_search
{
    "query":{
        "bool":{
        	"must":{ "match": { "title": "小米手机" }},
        	"filter":{
                "range":{"price":{"gt":200000,"lt":300000}}
        	}
        }
    },
    "sort": [
      { "price": { "order": "desc" }},
      { "_score": { "order": "desc" }}
    ]
}

聚合aggregations

测试数据准备

创建索引：

PUT /cars

存入数据：

POST /cars/transactions/_bulk
{ "index": {}}
{ "price" : 10000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-10-28" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 30000, "color" : "green", "make" : "ford", "sold" : "2014-05-18" }
{ "index": {}}
{ "price" : 15000, "color" : "blue", "make" : "toyota", "sold" : "2014-07-02" }
{ "index": {}}
{ "price" : 12000, "color" : "green", "make" : "toyota", "sold" : "2014-08-19" }
{ "index": {}}
{ "price" : 20000, "color" : "red", "make" : "honda", "sold" : "2014-11-05" }
{ "index": {}}
{ "price" : 80000, "color" : "red", "make" : "bmw", "sold" : "2014-01-01" }
{ "index": {}}
{ "price" : 25000, "color" : "blue", "make" : "ford", "sold" : "2014-02-12" }

聚合为桶

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color.keyword"
            }
        }
    }
}

• size： 查询条数，这里设置为0，因为我们不关心搜索到的数据，只关心聚合结果，提高效率
• aggs：声明这是一个聚合查询，是aggregations的缩写
  • popular_colors：给这次聚合起一个名字，任意。
  • terms：划分桶的方式，这里是根据词条划分
  • field：划分桶的字段

结果：

{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "popular_colors" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "red",
          "doc_count" : 4
        },
        {
          "key" : "blue",
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : "green",
          "doc_count" : 2
        }
      ]
    }
  }
}

• hits：查询结果为空，因为我们设置了size为0
• aggregations：聚合的结果
• popular_colors：我们定义的聚合名称
• buckets：查找到的桶，每个不同的color字段值都会形成一个桶
  • key：这个桶对应的color字段的值
  • doc_count：这个桶中的文档数量

桶内度量

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color.keyword"
            },
            "aggs":{
                "avg_price": { 
                   "avg": {
                      "field": "price" 
                   }
                }
            }
        }
    }
}

• aggs：我们在上一个aggs(popular_colors)中添加新的aggs。可见度量也是一个聚合
• avg_price：聚合的名称
• avg：度量的类型，这里是求平均值
• field：度量运算的字段

结果：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "popular_colors" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "red",
          "doc_count" : 4,
          "avg_price" : {
            "value" : 32500.0
          }
        },
        {
          "key" : "blue",
          "doc_count" : 2,
          "avg_price" : {
            "value" : 20000.0
          }
        },
        {
          "key" : "green",
          "doc_count" : 2,
          "avg_price" : {
            "value" : 21000.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

桶内嵌套桶

GET /cars/_search
{
    "size" : 0,
    "aggs" : { 
        "popular_colors" : { 
            "terms" : { 
              "field" : "color.keyword"
            },
            "aggs":{
                "avg_price": { 
                   "avg": {
                      "field": "price" 
                   }
                },
                "maker":{
                    "terms":{
                        "field":"make.keyword"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

• 原来的color桶和avg计算我们不变
• maker：在嵌套的aggs下新添一个桶，叫做maker
• terms：桶的划分类型依然是词条
• filed：这里根据make字段进行划分

结果：

{
  "took" : 2,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "popular_colors" : {
      "doc_count_error_upper_bound" : 0,
      "sum_other_doc_count" : 0,
      "buckets" : [
        {
          "key" : "red",
          "doc_count" : 4,
          "maker" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "honda",
                "doc_count" : 3
              },
              {
                "key" : "bmw",
                "doc_count" : 1
              }
            ]
          },
          "avg_price" : {
            "value" : 32500.0
          }
        },
        {
          "key" : "blue",
          "doc_count" : 2,
          "maker" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "ford",
                "doc_count" : 1
              },
              {
                "key" : "toyota",
                "doc_count" : 1
              }
            ]
          },
          "avg_price" : {
            "value" : 20000.0
          }
        },
        {
          "key" : "green",
          "doc_count" : 2,
          "maker" : {
            "doc_count_error_upper_bound" : 0,
            "sum_other_doc_count" : 0,
            "buckets" : [
              {
                "key" : "ford",
                "doc_count" : 1
              },
              {
                "key" : "toyota",
                "doc_count" : 1
              }
            ]
          },
          "avg_price" : {
            "value" : 21000.0
          }
        }
      ]
    }
  }
}

• 我们可以看到，新的聚合maker被嵌套在原来每一个color的桶中。
• 每个颜色下面都根据 make字段进行了分组
• 我们能读取到的信息：
  • 红色车共有4辆
  • 红色车的平均售价是 32500 美元。
  • 其中3辆是 Honda 本田制造，1辆是 BMW 宝马制造。

划分桶的其它方式

划分桶的方式有很多，例如：

• Date Histogram Aggregation：根据日期阶梯分组，例如给定阶梯为周，会自动每周分为一组
• Histogram Aggregation：根据数值阶梯分组，与日期类似
• Terms Aggregation：根据词条内容分组，词条内容完全匹配的为一组
• Range Aggregation：数值和日期的范围分组，指定开始和结束，然后按段分组

刚刚的案例中，我们采用的是Terms Aggregation，即根据词条划分桶

阶梯分桶Histogram Aggregation

比如，我们对汽车的价格进行分组，指定间隔interval为5000：

GET /cars/_search
{
  "size":0,
  "aggs":{
    "price":{
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 5000
      }
    }
  }
}

结果：

{
  "took" : 7,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "price" : {
      "buckets" : [
        {
          "key" : 10000.0,
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : 15000.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 20000.0,
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : 25000.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 30000.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 35000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 40000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 45000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 50000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 55000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 60000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 65000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 70000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 75000.0,
          "doc_count" : 0
        },
        {
          "key" : 80000.0,
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

但是中间有大量的文档数量为0的桶，可以增加一个参数min_doc_count为1，来约束最少文档数量为1，这样文档数量为0的桶会被过滤：

GET /cars/_search
{
  "size":0,
  "aggs":{
    "price":{
      "histogram": {
        "field": "price",
        "interval": 5000,
        "min_doc_count": 1
      }
    }
  }
}

结果：

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "price" : {
      "buckets" : [
        {
          "key" : 10000.0,
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : 15000.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 20000.0,
          "doc_count" : 2
        },
        {
          "key" : 25000.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 30000.0,
          "doc_count" : 1
        },
        {
          "key" : 80000.0,
          "doc_count" : 1
        }
      ]
    }
  }
}

可以在kibana中的visiualize中看图形化直观展示：

范围分桶Range Aggregation

范围分桶与阶梯分桶类似，也是把数字按照阶段进行分组，只不过range方式需要你自己指定每一组的起始和结束大小

GET /cars/_search
{
  "size":0,
  "aggs":{
    "sold":{
      "range": {
        "field": "sold",
        "ranges" : [
            { "from" : "2014-07-02", "to" : "2014-08-30" }
        ]
      }
    }
  }
}

结果：

{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 8,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : null,
    "hits" : [ ]
  },
  "aggregations" : {
    "sold" : {
      "buckets" : [
        {
          "key" : "2014-07-02T00:00:00.000Z-2014-08-30T00:00:00.000Z",
          "from" : 1.4042592E12,
          "from_as_string" : "2014-07-02T00:00:00.000Z",
          "to" : 1.4093568E12,
          "to_as_string" : "2014-08-30T00:00:00.000Z",
          "doc_count" : 2
        }
      ]
    }
  }
}

【注意】这里差一点跟查时间范围内数据混淆了，查sold时间范围内数据如下：

GET /cars/_search
{
  "query": {
    "range": {
      "sold": {
        "gte": "2014-07-01",
        "lte": "2014-09-01"
      }
    }
  }
}

结果：

{
  "took" : 1,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "cars",
        "_type" : "transactions",
        "_id" : "JPmhLI0BcVBqhfH0_Xnk",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "price" : 15000,
          "color" : "blue",
          "make" : "toyota",
          "sold" : "2014-07-02"
        }
      },
      {
        "_index" : "cars",
        "_type" : "transactions",
        "_id" : "JfmhLI0BcVBqhfH0_Xnk",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "price" : 12000,
          "color" : "green",
          "make" : "toyota",
          "sold" : "2014-08-19"
        }
      }
    ]
  }
}

不同语言客户端代码

【文档参考】https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/index.html

【参考】https://zhuanlan.zhihu.com/p/649902671
【参考】https://blog.csdn.net/TinaCSDN/article/details/108290648
【参考】https://blog.csdn.net/mo_sss/article/details/133808562
【参考】https://blog.csdn.net/mijichui2153/article/details/126177041