现在我们对于基本的东西已经有了一些认识，现在让我们尝试使用一些更加贴近现实的数据集。我准备了一些假想的客户银行账户信息的JSON文档样本。文档具有以下的模式（schema）：
{
"account_number": 0,
"balance": 16623,
"firstname": "Bradshaw",
"lastname": "Mckenzie",
"age": 29,
"gender": "F",
"address": "244 Columbus Place",
"employer": "Euron",
"email": "[email protected]",
"city": "Hobucken",
"state": "CO"
}
可以通过www.json-generator.com/自动生成这些数据。
你可以在这里下载样本数据集。将其解压到当前目录下并加载到我们的集群里：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json
curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'
响应是：
curl 'localhost:9200/_cat/indices?v'
health index pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow bank 5 1 1000 0 424.4kb 424.4kb
这意味着我们成功批量索引了1000个文档到银行索引中（在account类型下）。
现在，让我们以一些简单的搜索来开始学习。有两种基本的方式来运行搜索：一种是在REST请求的URI中发送搜索参数，另一种是将搜索参数发送到REST请求体中。请求体方法的表达能力更好，并且你可以使用更加可读的JSON格式来定义搜索。我们将尝试使用一次请求URI作为例子，但是教程的后面部分，我们将仅仅使用请求体方法。
搜索的 REST API 可以通过_search终点(endpoint)来访问。下面这个例子返回bank索引中的所有的文档：
curl 'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'
我们仔细研究一下这个查询调用。我们在bank索引中搜索（ _search终点），并且q=*参数指示Elasticsearch去匹配这个索引中所有的文档。pretty参数仅仅是告诉Elasticsearch返回美观的JSON结果。
以下是响应（部分列出）：
curl 'localhost:9200/bank/_search?q=*&pretty'
{
"took" : 63,
"timed_out" : false,
"_shards" : {
"total" : 5,
"successful" : 5,
"failed" : 0
},
"hits" : {
"total" : 1000,
"max_score" : 1.0,
"hits" : [ {
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "1",
"_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"[email protected]","city":"Brogan","state":"IL"}
}, {
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
"_id" : "6",
"_score" : 1.0, "_source" : {"account_number":6,"balance":5686,"firstname":"Hattie","lastname":"Bond","age":36,"gender":"M","address":"671 Bristol Street","employer":"Netagy","email":"[email protected]","city":"Dante","state":"TN"}
}, {
"_index" : "bank",
"_type" : "account",
对于这个响应，我们可以看到如下的部分：
took：Elasticsearch 执行这个搜索的耗时，以毫秒为单位timed_out：指明这个搜索是否超时_shards：指出多少个分片被搜索了，同时也指出了成功/失败的被搜索的shards 的数量hits：搜索结果hits.total：匹配查询条件的文档的总数目hits.hits：真正的搜索结果数组（默认是前10个文档）_score 和 max_score：现在先忽略这些字段使用请求体方法的等价搜索是：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} }
}'
与上面方法不同之处在于，并不是向URI中传递q=*，取而代之的是在_search API的请求体中POST了一个JSON格式的请求体。我们将在下一部分中讨论这个JSON查询。
有一点需要重点理解的是，一旦你取回了搜索结果，Elasticsearch就完成了使命，它不会维护任何服务器端的资源或者在你的结果中打开游标。这是和其它类似SQL的平台的一个鲜明的对比， 在那些平台上，你可以在前面先获取你查询结果的子集， 然后如果你想获取结果的剩余部分，你必须继续返回服务端去取，这个数据集使用了一种有状态的服务器端游标技术。
Elasticsearch 提供一种JSON风格的特定领域语言，利用它你可以执行查询。这中语言称为DSL。这个查询语言非常全面，最好的学习方法就是以几个基础的例子来开始。
回到上一个例子，我们执行了这个查询：
{
"query": { "match_all": {} }
}
分析以上的这个查询，其中的query部分告诉我查询的定义，match_all部分就是我们想要运行的查询的类型。match_all查询，就是简单地查询一个指定索引下的所有的文档。
除了这个query参数之外，我们也可以通过传递其它的参数来影响搜索结果。比如，下面做了一次match_all查询并只返回第一个文档：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"size": 1
}'
注意，如果没有指定size的值，那么它默认就是10。
下面的例子，做了一次match_all查询并且返回第11到第20个文档：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"from": 10,
"size": 10
}'
其中的 from 参数指明从哪个文档开始，size参数指明从from参数开始，要返回的文档数。这个特性对于搜索结果分页来说非常有帮助。注意，如果不指定from的值，它默认就是0。
下面这个例子做了一次match_all查询并且以账户余额降序排序，最后返前十个文档：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"sort": { "balance": { "order": "desc" } }
}'
现在我们已经知道了几个基本的参数， 让我们进一步学习查询语言。首先我们看一下返回文档的字段。 默认情况下，是返回完整的JSON文档的。这可以通过source来引用（搜索hits中的_sourcei字段）。如果我们不想返回完整的源文档，我们可以指定返回的几个字段。
下面这个例子说明了从搜索中只返回两个字段account_number和balance（当然，这两个字段都是指_source中的字段），以下是具体的搜索：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["account_number", "balance"]
}'
注意到上面的例子简化了_source字段,它仍将会返回一个叫做_source的字段，但是仅仅包含account_number和balance两个字段。
如果你有SQL背景，上述查询在概念上有些像SQL的SELECT FROM。
现在让我们进入到查询部分。之前，我们学习了match_all查询是怎样匹配到所有的文档的。现在我们介绍一种新的查询，叫做match查询，这可以看成是一个简单的字段搜索查询（比如对某个或某些特定字段的搜索）
下面这个例子返回账户编号为 20 的文档：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "account_number": 20 } }
}'
下面这个例子返回地址中包含词语(term)“mill”的所有账户：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "address": "mill" } }
}'
下面这个例子返回地址中包含词语“mill” 或者“lane” 的账户：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}'
下面这个例子是match的变体（match_phrase），它会去匹配短语“mill lane”：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}'
现在，让我们介绍一下布尔查询。布尔查询允许我们利用布尔逻辑将较小的查询组合成较大的查询。
现在这个例子组合了两个match查询，这个组合查询返回包含“mill” 和“lane” 的所有的账户
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}'
在上面的例子中，bool must语句指明了，对于一个文档，所有的查询都必须为真，这个文档才能够匹配成功。
相反的， 下面的例子组合了两个match查询，它返回的是地址中包含“mill” 或者“lane”的所有的账户:
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}'
在上面的例子中bool should语句指明，对于一个文档，查询列表中，只要有一个查询匹配，那么这个文档就被看成是匹配的。
现在这个例子组合了两个查询，它返回地址中既不包含“mill”，同时也不包含“lane”的所有的账户信息：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}'
在上面的例子中，bool must_not语句指明，对于一个文档，查询列表中的的所有查询都必须都不为真，这个文档才被认为是匹配的。
我们可以在一个bool查询里一起使用must、should、must_not。 此外，我们可以将bool查询放到这样的bool语句中来模拟复杂的、多层级的布尔逻辑。
下面这个例子返回40岁以上并且不生活在ID（aho）的人的账户：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "age": "40" } }
],
"must_not": [
{ "match": { "state": "ID" } }
]
}
}
}'
在前面的章节中，我们跳过了文档得分的细节（搜索结果中的_score字段）。这个得分是指定的搜索查询匹配程度的一个相对度量。得分越高，文档越相关，得分越低文档的相关度越低。
Elasticsearch中的所有的查询都会触发相关度得分的计算。对于那些我们不需要相关度得分的场景下，Elasticsearch以过滤器的形式提供了另一种查询功能。过滤器在概念上类似于查询，但是它们有非常快的执行速度，这种快的执行速度主要有以下两个原因：
为了理解过滤器，我们先来介绍“被过滤” 的查询，这使得你可以将一个查询（如match_all,match，bool等）和一个过滤器结合起来。作为一个例子，我们介绍一下范围过滤器，它允许我们通过一个区间的值来过滤文档。这通常被用在数字和日期的过滤上。
这个例子使用一个被过滤的查询，其返回值是存款在20000到30000之间（闭区间)的所有账户。换句话说，我们想要找到存款大于等于20000并且小于等于30000的账户。
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"query": {
"filtered": {
"query": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}'
分析上面的例子，被过滤的查询包含一个match_all查询（查询部分）和一个过滤器（filter部分）。我们可以在查询部分中放入其他查询，在filter部分放入其它过滤器。 在上面的应用场景中，由于所有的在这个范围之内的文档都是平等的（或者说相关度都是一样的），
没有一个文档比另一个文档更相关，所以这个时候使用范围过滤器就非常合适了
通常情况下，要决定是使用过滤器还是使用查询，你就需要问自己是否需要相关度得分。如果相关度是不重要的，使用过滤器，否则使用查询。如果你有SQL背景，查询和过滤器
在概念上类似于SELECT WHERE语句，一般情况下过滤器比查询用得更多。
除了match_all, match, bool,filtered和range查询，还有很多其它类型的查询/过滤器，我们这里不会涉及。由于我们已经对它们的工作原理有了基本的理解，将其应用到其它类型的查询、过滤器上也不是件难事。
聚合提供了分组并统计数据的能力。理解聚合的最简单的方式是将其粗略地等同为SQL的GROUP BY和SQL聚合函数。在Elasticsearch中，你可以在一个响应中同时返回命中的数据和聚合结果。你可以使用简单的API同时运行查询和多个聚合并一次返回，这避免了来回的网络通信，是非常强大和高效的。
作为开始的一个例子，我们按照state分组，并按照州名的计数倒序排序：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
}
}
}
}'
在SQL中，上面的聚合在概念上类似于：
SELECT COUNT(*) from bank GROUP BY state ORDER BY COUNT(*) DESC
响应（其中一部分）是：
"hits" : {
"total" : 1000,
"max_score" : 0.0,
"hits" : [ ]
},
"aggregations" : {
"group_by_state" : {
"buckets" : [ {
"key" : "al",
"doc_count" : 21
}, {
"key" : "tx",
"doc_count" : 17
}, {
"key" : "id",
"doc_count" : 15
}, {
"key" : "ma",
"doc_count" : 15
}, {
"key" : "md",
"doc_count" : 15
}, {
"key" : "pa",
"doc_count" : 15
}, {
"key" : "dc",
"doc_count" : 14
}, {
"key" : "me",
"doc_count" : 14
}, {
"key" : "mo",
"doc_count" : 14
}, {
"key" : "nd",
"doc_count" : 14
} ]
}
}
}
我们可以看到AL（abama）有21个账户，TX有17 个账户，ID（aho）有15个账户，依此类推。
注意我们将size设置成 0，这样我们就可以只看到聚合结果了，而不会显示命中的结果。
在先前聚合的基础上，现在这个例子计算了每个州的账户的平均存款（还是按照账户数量倒序排序的前10个州）：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}'
注意， 我们把average_balance聚合嵌套在了group_by_state聚合之中。这是所有聚合的一个常用模式。你可以在任意的聚合之中嵌套聚合，这样就可以从你的数据中抽取出想要的结果。
在前面的聚合的基础上，现在让我们按照平均余额进行排序：
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_state": {
"terms": {
"field": "state",
"order": {
"average_balance": "desc"
}
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}'
下面的例子显示了如何使用年龄段（20-29，30-39，40-49）分组，然后再用性别分组，最后为每一个年龄段的每组性别计算平均账户余额。
curl -XPOST 'localhost:9200/bank/_search?pretty' -d '
{
"size": 0,
"aggs": {
"group_by_age": {
"range": {
"field": "age",
"ranges": [
{
"from": 20,
"to": 30
},
{
"from": 30,
"to": 40
},
{
"from": 40,
"to": 50
}
]
},
"aggs": {
"group_by_gender": {
"terms": {
"field": "gender"
},
"aggs": {
"average_balance": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
}
}'