本篇为学习笔记，自用，对您有帮助则阅之，反之则弃之。
批量（_bulk）操作：一个好的批次最好保持在5~15MB
支持的行为：create,index,update,delete
请求格式，delete不需要action
{ action: { metadata }}\n { request body }\n { action: { metadata }}\n { request body }\n ...
分页
GET /_search?size=5 GET /_search?size=5&from=5 GET /_search?size=5&from=10 from起始页，size页大小在集群中最好不要深度分页，缘由：
为了理解为什么深度分页是有问题的，让我们假设在一个有5个主分片的索引中搜索。当我们请求结果的第一页（结果1到10）时，每个分片产生自己最顶端10个结果然后返回它们给请求节点(requesting node)，它再排序这所有的50个结果以选出顶端的10个结果。 现在假设我们请求第1000页——结果10001到10010。工作方式都相同，不同的是每个分片都必须产生顶端的10010个结果。然后请求节点排序这50050个结果并丢弃50040个！ 你可以看到在分布式系统中，排序结果的花费随着分页的深入而成倍增长。这也是为什么网络搜索引擎中任何语句不能返回多于1000个结果的原因（博主翻了下几大搜索引擎的搜索结果，返回结果都在1000个以内）。
查询field的字段类型（ES会自动会字段分配类型）
curl -XGET 127.0.0.1:9200/megacorp/_mapping/employee?pretty
测试分词器
POST _analyze { "analyzer": "whitespace", "text": "The quick brown fox." } POST _analyze { "tokenizer": "standard", "filter": [ "lowercase", "asciifolding" ], "text": "Is this déja vu?" }Elasticsearch支持的字段类型
类型表示的数据类型StringstringWhole numberbyte, short, integer, longFloating pointfloat, doubleBooleanbooleanDatedate创建索引时，指定映射
PUT /gb { "mappings": { "tweet" : { "properties" : { "tweet" : { "type" : "string", "analyzer": "english" }, "date" : { "type" : "date" }, "name" : { "type" : "string" }, "user_id" : { "type" : "long" } } } } }备注
在《重建索引》章节我们将阐述如何能高效的检索大量文档
