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添加数据
先使用API，创建索引库，并且把数据从MySQL中查出来，传到ES上，参考（elasticsearch操作（API方式））
索引库（student）结构；
1、模糊查询
模糊查询，是指字段类型是“text”，参与分词的字段，如name、all字段；
（1）全部查询；
格式：
1.1 全部查询
可以看到，13条文档都查询出来了；
（2）单字段查询；
格式：
1.2 单字段查询
查询结果：
（3）多字段查询；
格式：
1.3 多字段查询
查询结果：
2、精确查询
精确查询，用于等值判断的文档，即查询的值等于文档中对应字段的值，有两种，分别是term、range；
（1）term查询；
格式：
查询结果：
（2）range查询；
格式：
2.2 精确查询之range：job>=1 and job < 3
查询结果：
3、地理坐标查询
es提供了地理坐标数据类型（如geo_point），如果文档中有由经纬度组成的位置数据，可以针对文档中的经纬度坐标查询，有两种方式：
（1）矩形范围；
根据提供的两个位置，画出一个矩形，查询位置在这个矩形内的文档；
格式：
（2）方圆范围；
根据提供的一个位置，一个距离，以位置为圆心，距离为半径，查询该位置方圆范围的文档；
格式：
3.2 地理查询值geo_distance
距离可以可以写任意长度单位，如15km，15000m；
4、复合查询
（1）算分查询；
查询的每条文档都会有一个分值，这个分值是ES根据BM25公式计算得出的，查询结果会按照分值从高到低排序，我们可以根据文档中的条件，来手动调整该分值，使分值高的文档排在最前面；
比如，我们把ID为13的文档，手动修改分值，使其排在最前面；
格式：
4.1 算分查询
查询
过滤
设置权重
加权模式，即最终分值 = 查询分值 ? 权重的运算符，multiply为乘
boost_mode常见的有multiply（乘），sum（加），replace（替换，即使用权重替换掉查询分值）；
（2）布尔查询；
布尔查询也叫复合查询，指多条件的查询，该查询下有以下四个子查询，可根据实际需要添加：
- must：必须匹配的子查询，类似“与”；
- should：选择性匹配子查询，类似“或”；
- must_not：必须不匹配，不参与算分，类似“非”；
- filter：必须匹配，不参与算分；
如查询性别为“1”，job不在(2,4]区间内，id为11的文档，all字段可以为，DSL语句如下：
4.2 布尔查询
必须匹配的子查询
必须不能匹配的子查询
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