一、基础概念：
1、索引：
索引（index）是elasticsearch的一个逻辑存储，可以理解为关系型数据库中的数据库，es可以把索引数据存放到一台服务器上，也可以sharding后存到多台服务器上，每个索引有一个或多个分片，每个分片可以有多个副本。
2、索引类型（index_type）：
在es中，一个索引对象可以存储多个不同用途的对象，通过索引类型（index_type）可以区分单个索引中的不同对象，可以理解为关系型数据库中的表。每个索引类型可以有不同的结构，但是不同的索引类型不能为相同的属性设置不同的类型。
3、文档（document）：
存储在es中的主要实体叫文档（document），可以理解为关系型数据库中表的一行记录。每个文档由多个字段构成，es是一个非结构化的数据库，每个文档可以有不同的字段，并且有一个唯一的标识符。
4、映射（mapping）：
ES默认是动态创建索引和索引类型的mapping的。这就相当于无需定义Solr中的Schema，无需指定各个字段的索引规则就可以索引文件，很方便。但有时方便就代表着不灵活。比如，ES默认一个字段是要做分词的，但我们有时要搜索匹配整个字段却不行。如有统计工作要记录每个城市出现的次数。对于NAME字段，若记录“new york”文本，ES可能会把它拆分成“new”和“york”这两个词，分别计算这个两个单词的次数，而不是我们期望的“new york”。
这时，就需要我们在创建索引时定义mapping。此外，es支持多字段结构，例如：我们希望两个字段中有相同的值，一个用于搜索，一个用户排序；或者一个用于分词器分析，一个用于空白字符。例如：编写mapping文件如下：
{ "index_type":{ "properties":{ "ID":{ "type":"string", "index":"not_analyzed" }, "NAME":{"type":"string","fields":{"NAME":{"type":"string"},"raw":{"type":"string","index":"not_analyzed"}} } } } }以上文件是说我们对于index_type这个索引类型，定义了它的mapping。重点是将NAME这个字段映射为两个，一个是需要做索引分析的NAME，另一个是不分析的raw，即不会拆分new york这种词组。这样我们在做搜索的时候，就可以对NAME.raw这个字段做term aggregation，获得所有城市出现的次数了。term aggregation的REST方式的请求编写如下：
{ "query": { "match_all": {} }, "aggregations": { "cityAggs": { "terms": { "field": "NAME.raw" } } }}
二、创建索引：
1、使用postman工具：
1）es提供了restful api，可以通过post请求，创建索引的mapping。如下图：url为es服务器集群中的一个节点ip，端口是9200，其中test是索引名称；post数据中，test_type是索引类型名称，里面包含了两个字段id和name
2）删除索引：
同样，es提供了restful api，可以通过delete请求，删除索引。
2、使用es-java api：
上面我们使用了http常用的方式创建所以，接下来我们使用api的方式：
public static boolean createIndex(String indexName, String indexType,String mappingSource) {if (isExistsIndex(indexName)) {return false;}IndicesAdminClient indicesAdminClient = transportClient.admin().indices();// settingSettings settings = Settings.builder().put("index.number_of_shards", 3).put("index.number_of_replicas", 2).build();// mappingCreateIndexResponse response = indicesAdminClient.prepareCreate(indexName).setSettings(settings)// setting.addMapping(indexType, mappingSource)// type,mapping.get();return response.isAcknowledged();}public static void testCreateIndex4Mapping() {String indexName= "test";String indexType = "test_type";JSONObject mappingJson = new JSONObject();JSONObject mappingTypeJson = new JSONObject();JSONObject propertiesJson = new JSONObject();JSONObject idJson = new JSONObject();idJson.put("type", "string");idJson.put("store", "true");propertiesJson.put("id", idJson);JSONObject nameJson = new JSONObject();nameJson.put("type", "string");propertiesJson.put("name", nameJson);mappingTypeJson.put("properties", propertiesJson);mappingJson.put(indexType, mappingTypeJson);logger.info(mappingJson.toJSONString());createIndex(indexName, indexType, mappingJson.toJSONString());}
其中，mappingSource打印出来的字符：
{"test_type": {"properties": {"id": {"store": "true","type": "string"},"name": {"type": "string"}}}}