RestClient操作索引库_准备工作（一）

ES官方提供了各种不同语言的客户端，用来操作ES。这些客户端的本质就是组装DSL语句，
通过http请求发送给ES。

官方文档地址: https://www.elastic.co/quide/en/elasticsearch/client/index.html

目录

一、用JavaRestClient实现创建、删除索引库，判断索引库是否存在

1.1. 导入一个Demo数据库与工程项目

1.2. 分析数据结构

1.2.1 ES的copy to字段 

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案例描述 

用JavaRestClient实现创建、删除索引库，判断索引库是否存在

案例实现

1.1. 导入一个Demo数据库与工程项目

sql数据库

 项目结构

1.2. 分析数据结构

mapping要考虑的问题
字段名、数据类型、是否参与搜索、是否公词、如果分词，分词器是什么? 

1.2.1 ES的copy to字段 

copy_to字段是ES中的一个特殊字段，它允许将一个或多个字段的内容复制到一个新的字段中。这个新的字段可以用于特定的搜索需求，而不需要改变原始字段的映射。copy_to字段的使用可以帮助我们更灵活地进行搜索和分析

• 使用“copy content"字段来进行全文搜索时，不需要考虑原始字段的映射，这样，我们可以在
• 不改变原始字段的情况下，可以根据实际需求定义不同的搜索规则。
• copy to字段还可以用于实现数据的冗余存储
• copy to字段还可以用于实现数据的多字段索引

 字段拷贝可以使用copy_to属性将当前字段拷贝到指定字段。示例:

 示例

# 酒店的mapping

PUT   /hotel

{

        "mappings":{

                "properties":{

                        "id":{

                                "type":"keyword"

                        },
                        "name":{
                                "type":"text",

                                "analyzer":"ik_max_word",

                                "copy_to":"all"

                        },

                        "address":{

                                "type":"keyword",

                                "index": false

                        },

                        "price":{

                                "type":"integer"

                        },
                        "score":{

                                "type":"integer"

                        },
                        "brand":{

                                "type" :"keyword",

                                "all":"copy_to"

                        },
                        "city":{

                                "type":"keyword"

                        },

                        "starName":{

                                "type":"keyword"

                        },

                        "business":{

                                "type":"keyword",

                                "copy_to":"all"

                        },      
                        "location":{

                                "type":"geo_point"

                        },
                        "pic":{

                                "Ieyword":"type",

                                "index": false

                        }
                        all":{

                                "type":"text",

                                "analyzer":"ik_max_word"

                        }

                }

        }

}