1.创建一个索引
PUT /localhost:9200/
{
"fq_goods_index": {
"mappings": {
"goods_fq": {
"properties": {
"MonthlyPrice": {
"type": "float"
},
"createTime": {
"type": "long"
},
"displayChannel": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"gmvScore": {
"type": "integer"
},
"merchantNo": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}2.删除一个索引
用以下的请求来 删除索引:
DELETE /my_index你也可以这样删除多个索引：
DELETE /index_one,index_two
DELETE /index_*你甚至可以这样删除 全部 索引：
DELETE /_all
DELETE /*对一些人来说，能够用单个命令来删除所有数据可能会导致可怕的后果。如果你想要避免意外的大量删除, 你可以在你的 elasticsearch.yml 做如下配置：
action.destructive_requires_name: true
这个设置使删除只限于特定名称指向的数据, 而不允许通过指定 _all 或通配符来删除指定索引库。
3.索引设置
你可以通过修改配置来自定义索引行为
number_of_shards
每个索引的主分片数，默认值是 5 。这个配置在索引创建后不能修改。
number_of_replicas
每个主分片的副本数，默认值是 1 。对于活动的索引库，这个配置可以随时修改。
例如，我们可以创建只有 一个主分片，没有副本的小索引：
PUT /my_temp_index
{
"settings": {
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 0
}
}然后，我们可以用 update-index-settings API 动态修改副本数：
PUT /my_temp_index/_settings
{
"number_of_replicas": 1
}4.配置分析器
第三个重要的索引设置是 analysis 部分，用来配置已存在的分析器或针对你的索引创建新的自定义分析器
在 分析与分析器 ，我们介绍了一些内置的分析器，用于将全文字符串转换为适合搜索的倒排索引。
standard 分析器是用于全文字段的默认分析器，对于大部分西方语系来说是一个不错的选择。 它包括了以下几点：
- standard 分词器，通过单词边界分割输入的文本。
- standard 语汇单元过滤器，目的是整理分词器触发的语汇单元（但是目前什么都没做）。
- lowercase 语汇单元过滤器，转换所有的语汇单元为小写。
- stop 语汇单元过滤器，删除停用词—对搜索相关性影响不大的常用词，如 a ， the ， and ， is 。
4.1自定义分析器
虽然Elasticsearch带有一些现成的分析器，然而在分析器上Elasticsearch真正的强大之处在于，你可以通过在一个适合你的特定数据的设置之中组合字符过滤器、分词器、词汇单元过滤器来创建自定义的分析器。
在 分析与分析器 我们说过，一个 分析器 就是在一个包里面组合了三种函数的一个包装器， 三种函数按照顺序被执行:
字符过滤器
字符过滤器 用来 整理 一个尚未被分词的字符串。例如，如果我们的文本是HTML格式的，它会包含像 <p> 或者 <div> 这样的HTML标签，这些标签是我们不想索引的。我们可以使用 html清除 来移除掉所有的HTML标签，并且像把 Á 转换为相对应的Unicode字符 Á 这样，转换HTML实体。
一个分析器可能有0个或者多个字符过滤器。
分词器
一个分析器 必须 有一个唯一的分词器。 分词器把字符串分解成单个词条或者词汇单元。 标准 分析器里使用的 标准 把一个字符串根据单词边界分解成单个词条，并且移除掉大部分的标点符号，然而还有其他不同行为的分词器存在。
例如， 关键词 完整地输出 接收到的同样的字符串，并不做任何分词。 空格 只根据空格分割文本 。 正则 根据匹配正则表达式来分割文本 。
词单元过滤器
经过分词，作为结果的 词单元流 会按照指定的顺序通过指定的词单元过滤器 。
词单元过滤器可以修改、添加或者移除词单元。我们已经提到过 lowercase和 stop ，但是在 Elasticsearch 里面还有很多可供选择的词单元过滤器。 词干过滤器 把单词 遏制 为 词干。 ascii_folding移除变音符，把一个像 "très" 这样的词转换为 "tres" 。 ngram 和 edge_ngram 可以产生 适合用于部分匹配或者自动补全的词单元。
4.2创建一个自定义分析器
和我们之前配置 es_std 分析器一样，我们可以在 analysis 下的相应位置设置字符过滤器、分词器和词单元过滤器:
PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": { ... custom character filters ... },
"tokenizer": { ... custom tokenizers ... },
"filter": { ... custom token filters ... },
"analyzer": { ... custom analyzers ... }
}
}
}PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": [ "&=> and "]
}},
"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": [ "the", "a" ]
}},
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ],
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ]
}}
}}}这个分析器现在是没有多大用处的，除非我们告诉 Elasticsearch在哪里用上它。我们可以像下面这样把这个分析器应用在一个 string 字段上：
PUT /my_index/_mapping/my_type
{
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"analyzer": "my_analyzer"
}
}
}
