Cyms,BgXmSfXtsj !!!! Battle Each Moment !!!!

可以用 * 模糊匹配。比如 book* ，表示查询所有 book开头的 索引。给索引添加 别名后， 可以统一用别名查询。索引加别名，使用别名搜索。多个索引，用逗号隔开。

详细的 查询见： https://www.cnblogs.com/expiator/p/13843957.html。es 7.0中只有索引和文档(document)，没有类型(type)了。注意：是 _search返回结果中的 _id， 而不是文档中的字段id。PUT 加索引名称 ，比如以下的 PUT /book_2023_09。type 表示字段类型。id、order_no 这些是字段名。

使用es时，有时我们需要先过滤后再聚合，但如果直接在query的filter中过滤，不止会影响到一个聚合，还会影响到其他的聚合结果。这时可以使用Filters aggregation。也就是在aggregations中先过滤后再聚合。比如，我们想要统计深圳市某个品牌的总销售额，以及该品牌的女款衣服的销售额。直接filter过滤款式为女，那么就无法统计总销售额了。

可以调整es配置的index.max_result_window这个参数，来查询更多的数据，但这并不是很好的办法，最好使用 searchAfter.

RestClient、 TransportClient不适合高版本的es，官方推荐使用RestHighLevelClient.es的客户端有 RestClient、 TransportClient 、 RestHighLevelClient，如果有现成的kibana,可以直接在kibana中创建es索引。如果没有，那可以跳过这部分，用后面的java代码去创建。

对象集合可以转换成 List，再批量插入es，就能统一成通用的方法了。上面的例子使用的是具体的对象集合 List。

以上的 client，改成项目中使用的 es client即可。

TransportClient客户端，官方在es 7.0版本中将弃用TransportClient客户端，且在8.0版本中完全移除它.es 7.0及以上的版本，请使用 RestHighLevelClient。如果项目中使用的es版本不高，可以使用 TransportClient。

minimum_should_match是最低匹配度， minimum_should_match为1， 表示should条件中，至少有一项符合。should，可以配合 minimum_should_match 使用。在使用es时，如果需要用到or逻辑，可以使用should。

后面加上pretty，能让返回的json格式化。

而且"key"为red的doc_count只有一条，而不是两条，品牌为dior的red衬衫已经去掉了。我们看一下"aggregations"的结果，可以看到color聚合结果中，是存在blue的，用post_filter过滤出color为红色的衬衫，所以"hits"的结果是没有blue的。平常我们使用es，都会先查询、过滤后再进行聚合，但有时也需要在聚合后再过滤，用filter过滤出gucci品牌的衬衫，用aggs对color进行聚合。说明是先filter，再agg，最后再postFilter的。

比如统计各个地区编码的营业额，得到了聚合的统计结果，还想知道query结果中对应的地区名称，并根据营业额进行排序，使用es聚合时，有时还需要获取query（或filter) 的相关文档结果(数据)。这时可以使用 top_hits。

在使用es时，我们经常会用到聚合查询。简单的聚合查询，已经在前面介绍过，详情见： https://www.cnblogs.com/expiator/p/13843969.html有时，也会用到多字段聚合查询。类似于Mysql的Group By多个字段。比如，查询统计各个地区的各个日期，各自的订单总量。

es多字段聚合，对性能要求不高的话，可以使用script。

Metric Aggregation, 度量聚合，对文档数据的聚合结果进行运算，类似SQL中的聚合函数（比如 max min avg 等）另外还有一个stas聚合，可以返回包括min,max,avg,sum,count等统计信息。Matrix Aggreagation，矩阵聚合，提供对多个字段聚合操作的支持。Pipeline Aggregation，管道聚合，对聚合结果进行二次聚合。比如，分组求平均值avg，求最大max，最小min等。聚合名称1和2需要自己命名，同样会在返回结果中显示。

过滤上下文 是在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用Must_not或者filter。答案很简单，是或者不是。它不会去计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，因此效率会高一点。DSL主要分为查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）。另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。filter只返回是否匹配，而query会返回相关度的分数score，并进行排序。DSL，把查询条件写在JSON里面，然后进行相关的查询。

Elasticsearch 是一个高度可扩展且开源的全文检索和分析引擎。可以快速且近实时地存储，检索以及分析海量数据。