1. 数据准备

POST /liush/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{ "title":"小米手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":1999, "stock": 200, "attr": { "category": "手机", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":2}}
{"title":"超米手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2999, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":3}}
{ "title":"小米电视", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":3999, "stock": 400, "attr": { "category": "电视", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":4}}
{ "title":"小米笔记本", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":4999, "stock": 200, "attr": { "category": "笔记本", "brand": "小米" } }
{"index":{"_id":5}}
{ "title":"华为手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":3999, "stock": 400, "attr": { "category": "手机", "brand": "华为" } }
{"index":{"_id":6}}
{ "title":"华为笔记本", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":5999, "stock": 200, "attr": { "category": "笔记本", "brand": "华为" } }
{"index":{"_id":7}}
{ "title":"荣耀手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2999, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "华为" } }
{"index":{"_id":8}}
{ "title":"oppo手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2799, "stock": 400, "attr": { "category": "手机", "brand": "oppo" } }
{"index":{"_id":9}}
{ "title":"vivo手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2699, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "vivo" } }
{"index":{"_id":10}}
{ "title":"华为nova手机", "images":"http://image.jd.com/12479122.jpg", "price":2999, "stock": 300, "attr": { "category": "手机", "brand": "华为" } }

2. 匹配查询（match）

GET /liush/_search
{"query": {"match": {"title": "小米手机"}}
}

查询出很多数据，不仅包括`小米手机`，而且与`小米`或者`手机`相关的都会查询到，说明多个词之间是`or`的关系。

某些情况下，我们需要更精确查找，我们希望这个关系变成`and`，可以这样做：

GET /liush/_search
{"query": {"match": {"title": {"query": "小米手机","operator": "and"}}}
}

3. 词条查询（term）

`term` 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些未分词的字符串。

GET /liush/_search
{"query":{"term":{"price": 4999}}
}

4. 范围查询（range）

`range` 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间

`range` 查询允许以下字符： 

GET /liush/_search
{"query":{"range": {"price": {"gte":  1000,"lt":   3000}}}
}

5. 布尔组合（bool)

布尔查询 又叫 组合查询

`bool`把各种其它查询通过`must`（与）、`must_not`（非）、`should`（或）的方式进行组合

GET /liush/_search
{"query":{"bool":{"must": [{"range": {"price": {"gte": 1000,"lte": 3000}}},{"range": {"price": {"gte": 2000,"lte": 4000}}}]}}
}

注意：一个组合查询里面只能出现一种组合，不能混用 

6. 过滤（filter）

所有的查询都会影响到文档的评分及排名。如果我们需要在查询结果中进行过滤，并且不希望过滤条件影响评分，那么就不要把过滤条件作为查询条件来用。而是使用`filter`方式

GET /liush/_search
{"query": {"bool": {"must": {"match": { "title": "小米手机" }},"filter": {"range": {"price": { "gt": 2000, "lt": 3000 }}}}}
}

 注意：`filter`中还可以再次进行`bool`组合条件过滤。

7. 排序（sort）

`sort` 可以让我们按照不同的字段进行排序，并且通过`order`指定排序的方式

GET /liush/_search
{"query": {"match": {"title": "小米手机"}},"sort": [{"price": { "order": "desc" }},{"_score": { "order": "desc"}}]
}

8. 分页（from/size）

from：从哪一条开始

size：取多少条

GET /liush/_search
{"query": {"match": {"title": "小米手机"}},"from": 2,"size": 2
}

9. 高亮（highlight）

发现：高亮的本质是给关键字添加了标签，在前端再给该标签添加样式即可。

• fields：高亮字段
• pre_tags：前置标签
• post_tags：后置标签

GET /liush/_search
{"query": {"match": {"title": "小米"}},"highlight": {"fields": {"title": {}}, "pre_tags": "","post_tags": ""}
}

GET /liush/_search
{"_source": ["title","price"],"query": {"term": {"price": 2699}}
}