因為之前對ES並不是太熟悉，實際工作時，在ElasticSearch和Kibanan的使用過程中，出現了好多棘手的狀況，修修補補，對於在ES上建立索引到插入文件，搜尋、查詢文件的整個流程，大概有了規範化的執行模式，以下是在本人總結的大致從建立到插入的流程，以及其中注意的一些細節。     以ES整合Kibanan為例：第一步：建立索引    在Kibanan的Dev Tools網路介面中輸入命令建立索引（其他建立索引方式，如Java API、CURL均可）Kibanan中命令為 ：PUT 索引名第二步：建立mapping對映，設定分詞        這一步還是很關鍵的，之前使用的時候沒有建立對映、設定分詞，導致後面使用term精確匹配的時候，“2018-05”這樣的欄位始終無法命中，因為如果沒有任何的相關設定，ES是預設分詞的，會把“2018-05”拆分成“2018”和“05”，而無法匹配”2018-05“了。建立各個欄位的對映的時候注意型別，否則後面JSON傳入文件的時候可能型別不匹配而無法插入文件。        同樣，在Kibanan的Dev Tools中，輸入如下格式命令為欄位對映type和設定分詞

PUT /index_test_name/info/_mapping
{
  "info":{
    "properties":{
		"log_time":{"type":"string","index":"not_analyzed"}, 
		"completion_time":{"type":"string","index":"not_analyzed"}, 
		"city_id":{"type":"string","index":"not_analyzed"},
		"untax_amount":{"type":"double","index":"not_analyzed"}
  }}
}	
 

        如上，info為該索引的type型別，log_time、completion_time、city_id、untax_amount為該索引包含的欄位，上面的對映中，我們為每一個欄位設定了資料型別type，"index":"not_analyzed"為設定該欄位不分詞，匯入文件前一定要設定好。設定成功Kibanan會返回acknowledge:true，提示設定成功。後面，我們就可以新增文件了。
另外，在實際的使用過程中生成報表、視覺化或者聚合資料的時候可能會遇到Fielddata is disabled on text fields by default. Set fielddata=true on [state] in order to load fielddata in memory by uninverting the inverted index. Note that this can however use significant memory

這個異常是因為在ES的5以後版本中，對排序、聚合所使用的欄位使用單獨的資料結構 fielddata, fielddata是快取到記憶體中的，為了節省空間，在text型別的欄位上是預設禁用 fielddata的，如果需要單獨開啟，可以命令設定

PUT index_test_name/_mapping/info
{
  "properties":{
    "log_time":{
      "type":"text",
      "fielddata":true
    }
  }
}

這樣，就為index_test_name索引的log_time欄位開啟了fielddata，問題就可以解決了。