技術標籤：資料庫elasticsearch

1、增PUT 刪DELETE 改POST 查GET：

2、插入資料：

格式 PUT /index/type/id
index相當於庫，type相當於表，id相當於主鍵

PUT /movie_index/movie/1
{ "id":1,
  "name":"operation red sea",   
  "doubanScore":8.5,
  "actorList":[  
{"id":1,"name":"zhang yi"
 
},
{"id":2,"name":"hai qing"},
{"id":3,"name":"zhang han yu"}
]
}
PUT /movie_index/movie/2
{
  "id":2,
  "name":"operation meigong river",
  "doubanScore":8.0,
  "actorList":[  
{"id":3,"name"
 
:"zhang han yu"}
]
}

PUT /movie_index/movie/3
{
  "id":3,
  "name":"incident red sea",
  "doubanScore":5.0,
  "actorList":[  
{"id":4,"name":"zhang chen"}
]
}

3、一個庫只能建立一張type表：

儲存在這裡的全部都是json字串，都是文字內容，沒有複雜的資料結構，沒有表與表，庫與表等這些複雜的關係。這些儲存的資料都只是文字內容，查詢這些資料的時候，都是文字內容的匹配，以高效率查詢為主，查詢效率才是es最關注的東西。插入成功：

4、把id為1和3的資料刪除之後：

查詢庫裡的所有資料：get movie_index/_search

 "took": 57，頭57，代表總資料量，佔用的空間數，57kb

"timed_out": false,是否過期，這裡沒有過期

 "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },

分片，分成5片了。
這裡扯一下大資料領域，例如1噸的水果（有橘子，蘋果，西紅柿，胡蘿蔔，西紅柿等），現在叫你把裡面的蘋果分離出來。直接從一噸分出來比較慢。
可以採取分片，把1噸分成1000份（map操作），每份就是1千克。
再從每份水果當中分離蘋果，這樣是不是比較快，分離之後再合併在一起（reduce操作），最後得到你要的結果，1噸裡分出來的蘋果。

"hits": {
    "total": 3,   命中3條total資料
"max_score": 1,  最大評分max_score為1（100%）

 "hits": [   命中集合
      {
        "_index": "movie_index",   索引
        "_type": "movie",  type表
        "_id": "2",    id註解
        "_score": 1,   相關性算分100%（因為還沒加查詢條件，查的是全部，所以100%）
        "_source": {   結果
          "id": 2,
          "name": "operation meigong river",
          "doubanScore": 8,
          "actorList": [
            {
              "id": 3,
              "name": "zhang han yu"
            }
          ]
        }
      }
    ]