返回结果与之前的查询一样，但还是可以看到有一些变化。其中之一是，不再使用 query-string 参数，而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造，并使用了一个 match 查询
搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的。查询需要稍作调整，使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询
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curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"query" : {
"bool": {
"must": {
"match" : {
"last_name" : "smith"
}
},
"filter": {
"range" : {
"age" : { "gt" : 30 }
}
}
}
}
} '
range 过滤器 ， 它能找到年龄大于 30 的文档，其中 gt 表示_大于(_great than)
全文检索
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员：
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curl -XGET 'localhost:9200/megacorp/employee/_search?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } } }'
Elasticsearch 可以横向扩展至数百（甚至数千）的服务器节点，同时可以处理PB级数据
Elasticsearch 天生就是分布式的，并且在设计时屏蔽了分布式的复杂性。
Elasticsearch 尽可能地屏蔽了分布式系统的复杂性。这里列举了一些在后台自动执行的操作：
分配文档到不同的容器 或 分片 中，文档可以储存在一个或多个节点中
按集群节点来均衡分配这些分片，从而对索引和搜索过程进行负载均衡
复制每个分片以支持数据冗余，从而防止硬件故障导致的数据丢失
将集群中任一节点的请求路由到存有相关数据的节点
集群扩容时无缝整合新节点，重新分配分片以便从离群节点恢复
一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点，而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时，集群将会重新平均分布所有的数据。
当一个节点被选举成为 主 节点时， 它将负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。
而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作，所以当集群只拥有一个主节点的情况下，即使流量的增加它也不会成为瓶颈。 任何节点都可以成为主节点。我们的示例集群就只有一个节点，所以它同时也成为了主节点。
作为用户，我们可以将请求发送到 集群中的任何节点 ，包括主节点。 每个节点都知道任意文档所处的位置，并且能够将我们的请求直接转发到存储我们所需文档的节点。无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。 Elasticsearch 对这一切的管理都是透明的。
Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据，其中最为重要的一项就是 集群健康 ， 它在 status 字段中展示为 green 、 yellow 或者 red
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[root@ES-100 ~]# curl -XGET 'localhost:9200/_cluster/health?pretty'
{
"cluster_name" : "elasticsearch",
"status" : "yellow",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 5,
"active_shards" : 5,
"relocating_shards" : 0,
"initializing_shards" : 0,
"unassigned_shards" : 5,
"delayed_unassigned_shards" : 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch" : 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
"active_shards_percent_as_number" : 50.0
}
status 字段是要关注的
status 字段指示着当前集群在总体上是否工作正常。它的三种颜色含义如下：