1 es npm 库联系项目。
我一直使用的是用 axios 请求链接的方式使用，但是最近发现了问题，在一次对历史数据统计的时候，用 axios 一次次统计数据是否存在的时候，每隔几条都会有一次请求结果非常的慢，但是并没有报错而且太规律了。
排除代码和 es 的问题，问题定位是请求的时候链接没有断掉导致的，虽然不知道为什么，后用库的时候并没有出现相同问题，所以以此项目用来联系。
| method | url 地址 | 描述 |
|---|---|---|
| PUT | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档 id | 创建文档以及更新文档（指定文档 id），如果文档 id 不变，重复提交，是可以直接覆盖之前的数据 |
| POST | localhost:9200/索引名称/类型名称 | 创建文档（随机文档 id） |
| POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id/_update | 修改文档 |
| DELETE | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 删除文档 |
| GET | localhost:9200/索引名称/类型名称/文档id | 查询文档通过文档 id |
| POST | localhost:9200/索引名称/类型名称/_seaarch | 查询所有数据 |
相关链接：https://blog.csdn.net/qq1021979964/article/details/106096726
模糊查询时使用match，精准查询时使用term。
term query：直接对关键词准确查找，该查询只适合keyword、numeric、date。
term：查询某个字段中含有某个关键词的文档。
terms：查询某个字段中含有多个关键词的文档。
match query：对所查找的关键词进行分词，在根据分词匹配查找。
match_all：查询所有文档。
multi_match：指定多个字段。
match_phrase：短语匹配查询。
ES检索引擎会先分析查询字符串，从分析后的文本中构建短语查询，表示必须匹配短语中所有的分词，并保证各个分词的相对位置不变。
from：从第几条数据开始查询。
size：需要查询的个数。
sort：实现排序，desc降序，asc升序。
range：实现范围查询。（参数：from，to，include_lower，include_upper，boost）
include_lower：是否包含范围的左边界，默认true。
include_upper：是否包含范围的右边界，默认true。
wildcard：允许使用通配符*和?进行查询
*：表示0或者多个字符
?：表示任意一个字符
fuzzy：实现模糊查询
value：查询的关键字
boost：查询的权值，默认值1.0
min_similarity：设置匹配的最小相似度，默认值0.5，对于字符串，取值0-1（包括0和1），对于数值，取值可能大于1，对于日期，取值为1d,1m等，1d为1天。
prefix_length：指明区分词项的共同前缀长度，默认0.
max_expansions：查询中的词项可以扩展的数目，默认可以无限大。
filter是不计算相关性的，同时可以cache，所以filter效率高于query。
gte：>=（大于等于）
gt：>（大于）
lte：<=（小于等于）
lt：<（小于）
bool过滤
must：必须满足的条件（and）
should：可以满足也可以不满足的条件（or）
must_not：不需要满足的条件（not）