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" }}
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"] } }
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
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 } }] } }
match_all 查询
使用 match_all 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。
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：
{ "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。
验证查询
查询语句可以变得非常复杂，特别是与不同的分析器和字段映射相结合后，就会有些难度。 validate API 可以验证一条查询语句是否合法。
GET user/_validate/query { "query": { "bool": { "must": [ { "wildcard1": { "nickname": "chief*" } } ] } } }
以上请求的返回值告诉我们这条语句是非法的：
{ "valid": false }
想知道语句非法的具体错误信息，需要加上 explain 参数：
GET user/_validate/query?explain { "query": { "bool": { "must": [ { "wildcard1": { "nickname": "chief*" } } ] } } }
{ "valid": false, "error": "org.elasticsearch.common.ParsingException: no [query] registered for [wildcard1]" }
explain 参数可以提供语句错误的更多详情，很显然我们的 wildcard1参数写错了
如果是合法语句的话，使用 explain 参数可以返回一个带有查询语句的可阅读描述， 可以帮助了解查询语句在ES中是如何执行的：
{ "_shards": { "total": 1, "successful": 1, "failed": 0 }, "valid": true, "explanations": [ { "index": "user", "valid": true, "explanation": "+nickname:chief*" } ] }
explanation 会为每一个索引返回一段描述，因为每个索引会有不同的映射关系和分析器
重要： 输出 explain 结果代价是十分昂贵的，它只能用作调试工具 --千万不要用于生产环境。
