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傻丫头和高科技产物小心翼翼的初恋
如今的编程是一场程序员和上帝的竞赛，程序员要开发出更大更好、傻瓜都会用到软件。而上帝在努力创造出更大更傻的傻瓜。目前为止，上帝是赢的。个人网站：。个人QQ群：、
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人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。elasticsearch（15）
获取多个文档
通过查询API删除文档
通过查询API更新文档
所有的CRUD API都是单个索引的api。索引只接收一个索引名称，或者一个指向某个具体索引的索引别名。
下面的操作都可以通过kibana中的dev-tool来完成，如下图
PUT twitter/tweet/1
"user" : "kimchy",
"post_date" : "T14:12:12",
"message" : "trying out Elasticsearch"
响应结果：
"_shards" : {
"total" : 2,
"failed" : 0,
"successful" : 2
"_index" : "twitter",
"_type" : "tweet",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"created" : true,
"result" : created
动态创建索引
当我们在创建一个文档的时候，elasticsearch或默认帮我们创建索引和类型。索引类型的模式非常灵活，当我们新增一个字段的时候，会默认帮我们添加一个类型映射。(基本数据类型可以采用这个方法)
我们能够关闭索引的自动创建，我们只需要在配置文件(elasticsearch.yaml)中修改如下配置（集群中的所有配置必须保持一致）：
action.auto_create_index ： false
当然我们也能够关闭类型的自动创建，也只需要增加一个配置即可：
ndex.mapper.dynamic ： false
其中，更为灵活的是，我们可以通过一个匹配模式来设定自定义的自动索引创建，比如：
action.auto_create_index ：+aaa*,-bbb*,+ccc*,-(+表示允许，-表示不允许，表示前缀后缀匹配)
创建索引的java实现
因为版本的升级,maven引入依赖的jar包也发生了变化,我们需要引入下面两个pom：
&org.elasticsearch.client&
&transport&
&org.elasticsearch&
&elasticsearch&
创建client
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));
我们对比发现，我们之前都是直接创建TransportClient的示例，但是这个类在5.2版本就变成一个抽象类。所以只能示例它的子类PreBuiltTransportClient。
如果我们想创建一个文档，elasticsearch给我们提供了四种方式来构建一个文档的途径：
手动拼接一个json字符串
使用map来添加内容，然后将map转换成json
使用第三方json工具包，如jackson将对应的bean转换成json
使用elasticsearch内置的XContentFactory来构建json
下面是四种方式的具体实现
public void setUp() throws UnknownHostException {
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY)
.addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("localhost"), 9300));
public void testUseJsonStr() {
String json = "{" +
"\"user\":\"kimchy\"," +
"\"postDate\":\"\"," +
"\"message\":\"trying out Elasticsearch\"" +
client.prepareIndex("twitter", "tweet", "1")
.setSource(json)
public void testUseMap(){
Map&String, Object& json = new HashMap&String, Object&();
json.put("user","kimchy");
json.put("postDate",new Date());
json.put("message","trying out Elasticsearch");
client.prepareIndex("twitter", "tweet", "2")
.setSource(json)
public void
testUseXContentFactory() throws IOException {
IndexResponse response = client.prepareIndex("twitter", "tweet", "3")
.setSource(
XContentFactory.jsonBuilder()
.startObject()
.field("user", "kimchy")
.field("postDate", new Date())
.field("message", "trying out Elasticsearch")
.endObject()
public void testUseJackson() throws JsonProcessingException {
Tweet tweet = new Tweet("kimchy",new Date(),"trying out Elasticsearch");
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
byte[] json = mapper.writeValueAsBytes(tweet);
client.prepareIndex("twitter", "tweet", "4")
.setSource(json)
class Tweet{
private Date postD
public String getUser() {
public void setUser(String user) {
this.user =
public Date getPostDate() {
return postD
public void setPostDate(Date postDate) {
this.postDate = postD
public String getMessage() {
public void setMessage(String message) {
this.message =
public Tweet(String user, Date postDate, String message) {
this.user =
this.postDate = postD
this.message =
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排名：千里之外
原创：18篇Elasticsearch精确索引VS全文索引 - 简书
Elasticsearch精确索引VS全文索引
在ES中的数据可以分为两类：精确值(exact values)以及全文(full text)。
精确值：例如日期类型date，若date其有两个值:与2014，那么这两个值不相等。又例如字符串类型foo与Foo不相等。
全文：通常是人类语言写的文本，例如一段tweet信息、email的内容等。
精确值很容易被索引：一个值要么相当要么不等。 索引全文值就需要很多功夫。例如我们不仅要想：这个文档符合我们的查询吗？还要想：这个文档有多符合我们的查询？换句话说就是：这个文档跟我们的查询关联大吗？我们很少精确的去匹配整个全文，我们最想要的是去匹配全文文本的内部信息。除此，我们还希望搜索能够理解我们的意图：例如
如果你搜索UK，我们需要包含United Kingdom的文本也会被匹配。 如果你搜索jump，那么包含jumped,jumps,jumping,更甚者leap的文本会被匹配。
为了更方便的进行全文索引，ES首先要先分析文本，然后使用分析过的文本去创建倒序索引。
建立倒序索引的过程
例如：如果我们有两个文档，每一个文档有一个content字段，包含的内容如下：
1.The quick brown fox jumped over the lazy dog2.Quick brown foxes leap over lazy dogs in summer
CharcterFilters
字符过滤器能够去除HTML标记，或者转换"&"为"and"。没有特殊字符，因此不需要CharacterFilters特殊处理。
Tokenizer将content分割成单独的词(称为terms or tokens)，创建一个所有terms的列表，然后罗列每一个term出现的文档。此过程称为tokenization。如下图：
倒序索引.png
ES使用倒序索引来加速全文索引。一个倒序索引由两部分组成：
在文档中出现的所有不同的词；
对每个词，它所出现的文档的列表。
如果我们想要搜索 quick brown，我们仅仅只需要找每一个term出现的文档即可。如下图：
每一个文档都匹配到了，但是第一个比第二个要匹配的多。如果我们使用一个简单的相似性算法仅仅只计算匹配的数量，那么我们可以称第一个文档要比第二个匹配的好(与我们的查询更有关联)。
Token Filters
但是现在的倒序索引有一些问题：
Quick与quick是两个不同的term，但是搜索的用户会认为它们应该是一样的term才是合理的。fox和foxes，dog和dogs是一样的词根，应该列为同一个term。 jumped和leap虽然词根不一样，但是意义却相同。
如果改善了上面的问题，那么倒序索引应该如下图：
Paste_Image.png
每个词都通过所有标记过滤(token filters)，它可以修改词（例如将"Quick"转为小写），去掉词（例如停用词像"a"、"and"、"the"等等），或者增加词（例如同义词像"jump"和"leap"）但是此时如果用户搜索Quick还会失败，因为term不含精确值Quick。但是，如果我们对QueryString使用与上述改善步骤相同的策略，那么用户搜索的Quick将会被转换为quick，此过程称为normalization。那么将会成功匹配。 对content的处理tokenization和normalization称为analysis过程。ES有很多种内置的analyzer处理这些。
分布式框架、大数据、机器学习
github: /jacksu问题对人有帮助，内容完整，我也想知道答案
问题没有实际价值，缺少关键内容，没有改进余地
我的一个elasticsearch服务器是上创建了两个索引，但是，我想在搜索的时候指定在某一个索引下搜索，该怎么设置，或者是搜索语句怎么写？现在搜索会将两个索引下的结果都拿到
答案对人有帮助，有参考价值
答案没帮助，是错误的答案，答非所问
数据浏览，查本查询，复合查询都可以指定索引名称进行查询如果你仅权是想查看数据，去装个sql插件，可以像查询sql一样查询es
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