一、ES的概念及使用场景
ElasticSearch是一个分布式，高性能、高可用、可伸缩、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。通常作为Elastic Stack的核心来使用

我们通过将ES 和 mysql对比来更好的理解 ES，ES和mysql相关的基本概念的对比表格如下：

ES	MySql
字段	列
文档	一行数据
索引	数据库

二、基础使用
前面我们已经介绍过了ES 是RESTful 风格的系统，所以我们需要先掌握RESTful 的四个关键词：
PUT（修改），
POST（添加），
DELETE（删除），
GET（查询）。
其中在ES里面PUT和POST的界限并不是很分明，有时候PUT也作为添加

1、索引操作
1）创建一个空索引
如下代码，咱们创建了一个1副本5分片的 test 索引，然后咱们可以在Elasticsearch Head里刷新一下，并查看索引的信息：

PUT /test
{
  "settings": { 
    "number_of_shards": "5", 
    "number_of_replicas": "1"
  } 
}

通过 kibana 中的 dev_tools 操作 ES

在谷歌浏览器的elasticsearch-head浏览数据

2）修改副本
咱们如果对刚才创建的索引副本数量不满意，可以进行修改，注意：分片不允许修改。

PUT test/_settings 
{ 
  "number_of_replicas" : "2" 
}

3）删除索引
当这个索引不想用了，可以进行删除，执行如下命令即可，执行成功后，刷新ElasticSearch Head可以看到刚才创建的ropledata索引消失了：

DELETE /test

2、数据增删改查
1）插入数据
插入数据的时候可以指定id，如果不指定的话，ES会自动帮我们生成。我们以指定id为例，如下代码是我们创建了一个101的文档，创建成功后，可以在Elasticsearch Head的数据浏览模块里看到这些数据，代码及演示如下：

指定id

POST /test/_doc/101
{
  "name": "li",
  "age": 1,
  "say": "hello" 
}

POST /test/_doc/
{
  "name": "li2",
  "age": 2,
  "say": "hello2" 
}

可以发现，不指定id后，会自动生成

2）修改数据
这里大家要特别注意，ES里的文档是不可以修改的，但是可以覆盖，所以ES修改数据本质上是对文档的覆盖。ES对数据的修改分为全局更新和局部更新
全局更新

PUT /test/_doc/101
{ 
  "name": "li11111",
  "age": 1,
  "say": "hello" 
}

可以看到 version +1了

局部更新

POST /test/_update/101 
{
  "doc":
  {
    "age": 100
  } 
}

这时候我们可以多次去执行上面的局部更新代码，会发现除了第一次执行，后续不管又执行了多少次，version都不再变化，当然如果 age数值变化后再次执行 version还是 +1的

性能对比：
全局更新本质上是替换操作，即使内容一样也会去替换；
局部更新本质上是更新操作，只有遇到新的东西才更新，没有新的修改就不更新；
局部更新比全局更新的性能好，因此推荐使用局部更新。

3）查询数据

GET /test/_doc/vOQs744B_yXDkWv7KG8_

4）删除数据

DELETE /test/_doc/101