返回结果：
health status index                           uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   .geoip_databases                0CG2YlaPRoWzyYDoI_qrnw   1   0         40           41     37.9mb         37.9mb
green  open   .kibana_task_manager_7.16.2_001 8gMpU8TgSquEjIogLYDx1Q   1   0         18         1009    379.5kb        379.5kb
green  open   .apm-custom-link                tdDMOb-6Q72Q0teB9gNOTQ   1   0          0            0       226b           226b
green  open   .kibana_task_manager_1          GJZl69z0SKuI9RYywKzvdA   1   0          2            1     55.2kb         55.2kb
green  open   .kibana_7.16.2_001              -XLPL15WSiCe58OIVby1UA   1   0         31           42      4.7mb          4.7mb
green  open   .apm-agent-configuration        A1f3pYIEQiOp2aNuIUWltA   1   0          0            0       226b           226b
green  open   .kibana_1                       InKzLmjZQlK_po5a_8VkLQ   1   0          2            0     10.1kb         10.1kb
yellow open   event_detail_2022               zBGxQH8qS7qoExmZEXL3fw   1   1         29            0      9.9kb          9.9kb
yellow open   shopping                        Djjkp-sNQPedDpKZ6cSZRg   1   1          0            0       226b           226b
green  open   .tasks                          3DxEBvwzTBSul8tzqh8BmQ   1   0          4            0     27.4kb         27.4kb

表头	含义
health	当前服务器健康状态： green(集群完整) yellow(单点正常、集群不完整) red(单点不正常)
status	索引打开、关闭状态
index	索引名
uuid	索引统一编号
pri	主分片数量
rep	副本数量
docs.count	可用文档数量
docs.deleted	文档删除状态（逻辑删除）
store.size	主分片和副分片整体占空间大小
pri.store.size	主分片占空间大小

2、查看单个索引

GET /shopping

三、删除索引

DELETE /shopping

四、映射关系

有了索引库，等于有了数据库中的 database。

接下来就需要建索引库(index)中的映射了，类似于数据库(database)中的表结构(table)。

创建数据库表需要设置字段名称，类型，长度，约束等；索引库也一样，需要知道这个类型下有哪些字段，每个字段有哪些约束信息，这就叫做映射(mapping)。

1、先创建一个索引

PUT /user

2、创建映射

2.1、创建映射

PUT /user/_mapping
{
    "properties": {
        "name":{
        	"type": "text",
        	"index": true
        },
        "sex":{
        	"type": "keyword",
        	"index": true
        },
        "tel":{
        	"type": "keyword",
        	"index": false
        }
    }
}

2.2、创建映射设置分片，不设置会默认一个主分片一个备份分片

number_of_shards：分片的数量；（主分片）
number_of_replicas：副本的数量；（备份分片）
一般配置，副本数少可以提高性能

在mappings中，我们设置索引的字段，
在这里，我们只设置了id和name，id的映射类型是long，name的映射类型是text。
settings：就是索引库设置，其中可以定义索引库的各种属性，
目前我们可以不设置，都走默认
PUT /stu
{
   "settings":{
       "number_of_shards":5,
       "number_of_replicas":1
   },
   "mappings":{
       "properties":{
           "id":{
               "type":"long"
           },
           "name":{
               "type":"text"
           }
       }
   }
}

2.3、ignore_above限定字符长度

1、创建 mapping 时，可以为字符串（专指 keyword）指定 ignore_above ，用来限定字符长度。超过 ignore_above 的字符会被存储，但不会被索引。

注意，是字符长度，一个英文字母是一个字符，一个汉字也是一个字符。

在动态生成的 mapping 中，keyword类型会被设置ignore_above: 256。

ignore_above 可以在创建 mapping 时指定。

PUT my_index
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "note" : {
        "type" : "keyword",
        "ignore_above": 4
      }
    }
  }
}

2、ignore_above扩展

POST _bulk
{"index":{"_index":"my_index","_id":"1"}}
{"note":"一二三"}
{"index":{"_index":"my_index","_id":"2"}}
{"note":"一二三四"}
{"index":{"_index":"my_index","_id":"3"}}
{"note":"一二三四五"}
#用下面的查询验证 ignore_above
# 能查到数据
GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "note": "一二三四"
    }
  }
}
# 不能查到数据 ignore_above限定长度为4，超过的不会被索引
GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "note": "一二三四五"
    }
  }
}

3、修改 ignore_above 改大改小都行，但只对新数据有效

PUT my_index/_mappings
{
  "properties" : {
    "note" : {
      "type" : "keyword",
      "ignore_above": 2
    }
  }
}

2.4、doc_values 属性

字段的 doc_values 属性有两个值， true、false。默认为 true ，即开启。

当 doc_values 为 fasle 时，无法基于该字段排序、聚合、在脚本中访问字段值。

当 doc_values 为 true 时，ES 会增加一个相应的正排索引，这增加的磁盘占用，也会导致索引数据速度慢一些。

#新建索引
PUT student6
{
  "mappings" : {
    "properties" : {
      "name" : {
        "type" : "keyword",
        "doc_values": false
      },
      "age" : {
        "type" : "integer",
        "doc_values": false
      }
    }
  }
}

#插入数据
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "student6", "_id" : "1" } }
{ "name" : "张三", "age": 12 }
{ "index" : { "_index" : "student6", "_id" : "2" } }
{ "name" : "李四", "age": 10 }
{ "index" : { "_index" : "student6", "_id" : "3" } }
{ "name" : "王五", "age": 11 }

#查询数据并按照age排序，会报错
POST student6/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort" : [
    {"age": {"order": "desc"}}
  ],
  "from": 0,
  "size": 1
}
#获取 age 平均值，会报错
POST student6/_search
{
  "aggs":{
    "age_stat": {
      "avg": {"field": "age"}
    }
  },
  "from": 0
}

2.5、fielddata属性

在ES中，text类型的字段使用一种叫做fielddata的查询时内存数据结构。当字段被排序，聚合或者通过脚本访问时这种数据结构会被创建。它是通过从磁盘读取每个段的整个反向索引来构建的，然后存存储在java的堆内存中。

fileddata默认是不开启的。Fielddata可能会消耗大量的堆空间，尤其是在加载高基数文本字段时。一旦fielddata已加载到堆中，它将在该段的生命周期内保留。此外，加载fielddata是一个昂贵的过程，可能会导致用户遇到延迟命中。这就是默认情况下禁用fielddata的原因。

PUT shopping3
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "shopping3", "_id" : "1" } }
{ "category" : "大米", "price": 12}
{ "index" : { "_index" : "shopping3", "_id" : "2" } }
{ "category" : "黄豆", "price": 10 }
{ "index" : { "_index" : "shopping3", "_id" : "3" } }
{ "category" : "大米", "price": 12 }

#如果尝试对文本字段进行排序，聚合或脚本访问，会报异常
GET /shopping3/_search
{
	"aggs":{
		"price_group":{
			"terms":{
				"field":"category"
		}
	}
}}

如果要对分词的field执行聚合操作，必须将fielddata设置为true

#先查看mapping，mapping字段类型与下面命令查出的类型一致才可操作
GET /shopping3

PUT shopping3/_mappings
{
  "properties" : {
    "category" : {
      "type" : "text",
      "fielddata": true
    }
  }
}
GET /shopping3/_search
{
	"aggs":{
		"price_group":{
			"terms":{
				"field":"category"
		}
	}
}}
此时聚合查询正常

3、settings中定义索引库的各种属性

#先建一个索引
PUT /stu2
{
  "settings": {
    "index": {
      "refresh_interval": "5s",
      "number_of_shards": "5",
      "translog": {
        "sync_interval": "5s",
        "durability": "async"
      },
      "max_result_window": "65536",
      "number_of_replicas": "1"
    }
  },
   "mappings":{
       "properties":{
           "id":{
               "type":"long"
           },
           "name":{
               "type":"text"
           }
       }
   }
}

3.1、refresh_interval

1、当数据添加到索引后并不能马上被查询到，等到索引刷新后才会被查询到。 refresh_interval 配置的刷新间隔。refresh_interval 的默认值是 1s

单位：ms: 毫秒 s: 秒 m: 分钟如果是指定的纯数字，单位是毫秒

2、当 refresh_interval 为 -1 时，意味着不刷新索引。

3、当需要大量导入数据到ES中，可以将 refresh_interval 设置为 -1 以加快导入速度。导入结束后，再将 refresh_interval 设置为一个正数，例如1s。或者手动 refresh 索引。

4、将某索引的 refresh_interval 设置为 1分钟

PUT stu2/_settings
{
    "index" : {
        "refresh_interval" : "1m"
    }
}

5、添加数据时忽略 refresh_interval 配置，直接触发刷新索引（一般用不到）

POST stu2/_doc?refresh
{
  "name": "张三2"
}

6、重置 refresh_interval

PUT /stu2/_settings
{
    "index" : {
        "refresh_interval" : null
    }
}

3.2、max_result_window

es对from + size的大小进行限制，必须小于等于10000

因为es的优势在于搜索，不在于分页，对此做限制（10000）就是为不影响其性能，业务有需求可以按照下面方法设置放大：

PUT /stu2/_settings
{
  "index":{
    "max_result_window":100000000
  }
}

3.3、动态映射

dynamic用来配置处理新出现字段的行为，有true，false，strict 三种。

true 是默认值，会自动在 mapping 中添加字段，并在文档中保存新字段的值。

false 代表不会在 mapping 中添加字段，但会将数据存起来。

strict 代表既不会新增字段，也不会保存新字段的内容，遇到新字段直接报错。另外，对于嵌套类型的字段，可以单独设置。

默认情况下，我们向索引中写入数据，如果有些字段之前未定义过，ES会自动猜测其类型，然后在mapping中生成。

#新建索引
PUT student3
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword",
        "doc_values": false
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": "8",
    "number_of_replicas": "2"
  }
}
#批量插入
POST _bulk
{ "index" : { "_index" : "student3", "_id" : "1" } }
{ "name" : "张三", "age": 12 }
#查询
GET student3/_search

查询结果有 age

GET student3/_mapping

age 出现在了 mapping 中，且自动判断为 long 类型。

有时，自动判断的类型可能是不符合我们的预期的，但是呢，类型一旦确定，又是不能更改的。所以我们要谨慎对待这种特性。

dynamic 可以用来配置相关行为，如下配置：

PUT student4
{
  "mappings": {
    "dynamic": "false",
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword",
        "doc_values": false
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": "8",
    "number_of_replicas": "2"
  }
}
PUT student5
{
  "mappings": {
    "dynamic": "strict",
    "properties": {
      "name": {
        "type": "keyword",
        "doc_values": false
      }
    }
  },
  "settings": {
    "number_of_shards": "8",
    "number_of_replicas": "2"
  }
}

五、增加数据

POST /user/_doc/1001
{
	"name":"小米",
	"sex":"男的",
	"tel":"1111"
}

六、简单查询

6.1、查找name含有”小“数据

GET /user/_search
{
	"query":{
		"match":{
			"name":"小"
		}
	}
}

6.2、查找sex含有”男“数据：

找不想要的结果，只因创建映射时"sex"的类型为"keyword"。

"sex"只能完全为”男的“，才能得出原数据。

GET /user/_search
{
	"query":{
		"match":{
			"sex":"男"
		}
	}
}
GET /user/_search
{
	"query":{
		"match":{
			"sex":"男的"
		}
	}
}

6.3、查询电话

查询会报错，报错只因创建映射时"tel"的"index"为false。

GET /user/_search
{
	"query":{
		"match":{
			"tel":"11"
		}
	}
}
返回结果如下：
{
  "error" : {
    "root_cause" : [
      {
        "type" : "query_shard_exception",
        "reason" : "failed to create query: Cannot search on field [tel] since it is not indexed.",
        "index_uuid" : "angUCPxrQWGPBRb-gMci4Q",
        "index" : "user"
      }
    ],
    "type" : "search_phase_execution_exception",
    "reason" : "all shards failed",
    "phase" : "query",
    "grouped" : true,
    "failed_shards" : [
      {
        "shard" : 0,
        "index" : "user",
        "node" : "bKF-IwL0RPmFRkz7pnmapQ",
        "reason" : {
          "type" : "query_shard_exception",
          "reason" : "failed to create query: Cannot search on field [tel] since it is not indexed.",
          "index_uuid" : "angUCPxrQWGPBRb-gMci4Q",
          "index" : "user",
          "caused_by" : {
            "type" : "illegal_argument_exception",
            "reason" : "Cannot search on field [tel] since it is not indexed."
          }
        }
      }
    ]
  },
  "status" : 400
}