使⽤Kibana对ES增删改查Elasticsearch也是基于Lucene的全⽂检索库，本质也是存储数据，很多概念与MySQ类似，对⽐：
索引（indices）----Databases 数据库
类型（type）--------Table 数据表
⽂档（Document)-Row ⾏
字段（Field)--------Columns 列
详细说明：
概念说明
索引库（indices)indices是index的复数，代表许多的索引，
类型（type）类型是模拟mysql中的table概念，⼀个索引库下可以有不同类型的索引，⽐如商品索引，订单索引，其数据格式不同。不过这会导致索
引库混乱，因此未来版本中会移除这个概念
⽂档
（document）
存⼊索引库原始的数据。⽐如每⼀条商品信息，就是⼀个⽂档字段（field）⽂档中的属性
映射配置
（mappings）
字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性
创建索引（创建数据库表）
请求⽅式：PUT
请求路径：/索引库名
请求参数：json格式：
PUT /heima
{
"settings": {//索引库的设置
"number_of_shards": 3,//分⽚数量
"number_of_replicas": 2//副本数量
}
}
查看索引：⽤GET heima查看是否建⽴好数据库
删除索引：DELETE /索引库名
创建映射（创建数据库表）
语法：
PUT /索引库名/_mapping/类型名称
{
"properties": {
"字段名": {
"type": "类型",
"index": true，
"store": true，
"analyzer": "分词器"
}
}
}
例⼦：
PUT heima/_mapping/goods
{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word"
},
"images": {
"type": "keyword",
"index": "false"
},
"price": {
"type": "float"
}
}
}
查看映射关系（查看数据库字段建好了没有）：
语法：GET /索引库名/_mapping
⽰例：GET /commodity/_mapping
新增数据(数据库的字段添加数据)
语法：
POST /索引库名/类型名
{
"key":"value"
}
⽰例：
index复数POST /heima/goods/                    //后边加1代表⾃定义id不加数字是随机产⽣id 例⼦：POST /heima/goods/1              {
"title":"⼩⽶⼿机",
"images":"image.leyou/12479122.jpg",
"price":2699.00，
"saleable":true
}
删除某条记录：
多字段查询：
GET /heima/_search {

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