https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_most_important_queries.html
最重要的查询编辑
虽然 Elasticsearch 自带了很多的查询，但经常用到的也就那么几个。我们将在 深入搜索 章节详细讨论那些查询的细节，接下来我们对最重要的几个查询进行简单介绍。
match_all 查询编辑
match_all 查询简单的 匹配所有文档。在没有指定查询方式时，它是默认的查询：
{ “match_all”: {}}
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它经常与 filter 结合使用–例如，检索收件箱里的所有邮件。所有邮件被认为具有相同的相关性，所以都将获得分值为 1 的中性 _score。
match 查询编辑
无论你在任何字段上进行的是全文搜索还是精确查询，match 查询是你可用的标准查询。
如果你在一个全文字段上使用 match 查询，在执行查询前，它将用正确的分析器去分析查询字符串：
{ “match”: { “tweet”: “About Search” }}
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如果在一个精确值的字段上使用它， 例如数字、日期、布尔或者一个 not_analyzed 字符串字段，那么它将会精确匹配给定的值：
{ “match”: { “age”: 26 }}
{ “match”: { “date”: “2014-09-01” }}
{ “match”: { “public”: true }}
{ “match”: { “tag”: “full_text” }}
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提示
对于精确值的查询，你可能需要使用 filter 语句来取代 query，因为 filter 将会被缓存。接下来，我们将看到一些关于 filter 的例子。
不像我们在 轻量 搜索 章节介绍的字符串查询（query-string search）， match 查询不使用类似 +user_id:2 +tweet:search 的查询语法。它只是去查找给定的单词。这就意味着将查询字段暴露给你的用户是安全的；你需要控制那些允许被查询字段，不易于抛出语法异常。
multi_match 查询编辑
multi_match 查询可以在多个字段上执行相同的 match 查询：
{
“multi_match”: {
“query”: “full text search”,
“fields”: [ “title”, “body” ]
}
}
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range 查询编辑
range 查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间：
{
“range”: {
“age”: {
“gte”: 20,
“lt”: 30
}
}
}
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被允许的操作符如下：
gt
大于
gte
大于等于
lt
小于
lte
小于等于
term 查询编辑
term 查询被用于精确值 匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些 not_analyzed 的字符串：
{ “term”: { “age”: 26 }}
{ “term”: { “date”: “2014-09-01” }}
{ “term”: { “public”: true }}
{ “term”: { “tag”: “full_text” }}
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term 查询对于输入的文本不 分析 ，所以它将给定的值进行精确查询。
terms 查询编辑
terms 查询和 term 查询一样，但它允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：
{ “terms”: { “tag”: [ “search”, “full_text”, “nosql” ] }}
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和 term 查询一样，terms 查询对于输入的文本不分析。它查询那些精确匹配的值（包括在大小写、重音、空格等方面的差异）。
exists 查询和 missing 查询编辑
exists 查询和 missing 查询被用于查找那些指定字段中有值 (exists) 或无值 (missing) 的文档。这与SQL中的 IS_NULL (missing) 和 NOT IS_NULL (exists) 在本质上具有共性：
{
“exists”: {
“field”: “title”
}
}
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这些查询经常用于某个字段有值的情况和某个字段缺值的情况。
Filter DSL
term 过滤
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed 的字符串(未经分析的文本数据类型)：
{ “term”: { “age”: 26 }}
{ “term”: { “date”: “2014-09-01” }}
{ “term”: { “public”: true }}
{ “term”: { “tag”: “full_text” }}完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：
{
“query”: {
“term”: {
“hostname”: “saaap.wangpos.com”
}
}
}terms 过滤
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：
{
“terms”: {
“tag”: [ “search”, “full_text”, “nosql” ]
}
}完整的例子，所有http的状态是 302 、304 的， 由于ES中状态是数字类型的字段，所有这里我们可以直接这么写。：
{
“query”: {
“terms”: {
“status”: [
304,
302
]
}
}
}range 过滤
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
{
“range”: {
“age”: {
“gte”: 20,
“lt”: 30
}
}
}范围操作符包含：
gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于
一个完整的例子， 请求页面耗时大于1秒的数据，upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗时，ES中是数字类型。
{
“query”: {
“range”: {
“upstream_response_time”: {
“gt”: 1
}
}
}
}exists 和 missing 过滤
exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件.
{
“exists”: {
“field”: “title”
}
}
这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
bool 过滤
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：
{
“bool”: {
“must”: { “term”: { “folder”: “inbox” }},
“must_not”: { “term”: { “tag”: “spam” }},
“should”: [
{ “term”: { “starred”: true }},
{ “term”: { “unread”: true }}
]
}
}Query DSL
match_all 查询
可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
{
“match_all”: {}
}此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1.
match 查询
match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：
{
“match”: {
“tweet”: “About Search”
}
}如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：
{ “match”: { “age”: 26 }}
{ “match”: { “date”: “2014-09-01” }}
{ “match”: { “public”: true }}
{ “match”: { “tag”: “full_text” }}提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
match查询只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。
multi_match 查询
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段，在多个字段中同时查一个：
{
“multi_match”: {
“query”: “full text search”,
“fields”: [ “title”, “body” ]
}
}bool 查询
bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。
must:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。
以下查询将会找到 title 字段中包含 “how to make millions”，并且 “tag” 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 “starred” 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：
{
“bool”: {
“must”: { “match”: { “title”: “how to make millions” }},
“must_not”: { “match”: { “tag”: “spam” }},
“should”: [
{ “match”: { “tag”: “starred” }},
{ “range”: { “date”: { “gte”: “2014-01-01” }}}
]
}
}提示： 如果bool 查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。
ElasticSearch 查询（match和term）
wildcards 查询
使用标准的shell通配符查询
参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html
以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档：
GET /my_index/address/_search
{
“query”: {
“wildcard”: {
“postcode”: “W?F*HW”
}
}
}又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的：
{
“query”: {
“wildcard”: {
“hostname”: “wxopen*”
}
}
}regexp 查询
假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式：
GET /my_index/address/_search
{
“query”: {
“regexp”: {
“postcode”: “W[0-9].+”
}
}
}这个正则表达式的规定了词条需要以W开头，紧跟着一个0到9的数字，然后是一个或者多个其它字符。
下面例子是所有以 wxopen 开头的正则
{
“query”: {
“regexp”: {
“hostname”: “wxopen.*”
}
}
}参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html
prefix 查询
以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：
{
“query”: {
“prefix”: {
“hostname”: “wxopen”
}
}
}参考 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html
更多的查询命令，可以看： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html#term-level-queries
短语匹配(Phrase Matching)
当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：
GET /my_index/my_type/_search
{
“query”: {
“match_phrase”: {
“title”: “quick brown fox”
}
}
}
和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，
但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配
我们的任何文档，因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。
match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：
“match”: {
“title”: {
“query”: “quick brown fox”,
“type”: “phrase”
}
}
