multi_match查询

默认情况下，查询的类型是 best_fields ， 这表示它会为每个字段生成一个 match 查询，然后将它们组合到 dis_max 查询的内部，如下：

短语匹配

就像 match 查询对于标准全文检索是一种最常用的查询一样，当你想找到彼此邻近搜索词的查询方法时，就会想到 match_phrase 查询

GET /my_index/my_type/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": "quick brown fox"
        }
    }
}

match_phrase 查询同样可写成一种类型为 phrase 的 match 查询:

"match": {
    "title": {
        "query": "quick brown fox",
        "type":  "phrase"
    }
}

类似 match 查询， match_phrase 查询首先将查询字符串解析成一个词项列表，然后对这些词项进行搜索，但只保留那些包含 全部 搜索词项，且 位置 与搜索词项相同的文档。 比如对于 quick fox 的短语搜索可能不会匹配到任何文档，因为没有文档包含的 quick 词之后紧跟着 fox 。

位置信息可以被存储在倒排索引中，因此 match_phrase 查询这类对词语位置敏感的查询， 就可以利用位置信息去匹配包含所有查询词项，且各词项顺序也与我们搜索指定一致的文档，中间不夹杂其他词项。

一个被认定为和短语 quick brown fox匹配的文档，必须满足以下这些要求：

• quick 、 brown 和 fox 需要全部出现在域中。
• brown 的位置应该比 quick 的位置大 1 。
• fox 的位置应该比 quick 的位置大 2 。

如果以上任何一个选项不成立，则该文档不能认定为匹配。

本质上来讲，match_phrase 查询是利用一种低级别的 span 查询族（query family）去做词语位置敏感的匹配。 Span 查询是一种词项级别的查询，所以它们没有分词阶段；它们只对指定的词项进行精确搜索。

值得庆幸的是，match_phrase 查询已经足够优秀，大多数人是不会直接使用 span 查询。 然而，在一些专业领域，例如专利检索，还是会采用这种低级别查询去执行非常具体而又精心构造的位置搜索。

Slop参数

GET /my_index/my_type/_search
{
    "query": {
        "match_phrase": {
            "title": {
                "query": "quick fox",
                "slop":  1
            }
        }
    }
}

slop 参数告诉 match_phrase 查询词条相隔多远时仍然能将文档视为匹配 。尽管在使用了 slop 短语匹配中所有的单词都需要出现， 但是这些单词也不必为了匹配而按相同的序列排列。 有了足够大的 slop 值， 单词就能按照任意顺序排列了。

多值字段

多值字段

部分匹配

Elasticsearch 提供分析过程，倒排索引让我们不需要使用这种粗笨的技术。为了能应对同时匹配 “fox” 和 “foxes” 的情况，只需简单的将它们的词干作为索引形式，没有必要做部分匹配。

也就是说，在某些情况下部分匹配会比较有用，常见的应用如下：

• 匹配邮编、产品序列号或其他 not_analyzed 未分析值，这些值可以是以某个特定前缀开始，也可以是与某种模式匹配的，甚至可以是与某个正则式相匹配的。
• 输入即搜索（search-as-you-type） ——在用户键入搜索词过程的同时就呈现最可能的结果。
• 匹配如德语或荷兰语这样有长组合词的语言，如： Weltgesundheitsorganisation （世界卫生组织，英文 World Health Organization）。

本章始于检验 not_analyzed 精确值字段的前缀匹配。

prefix前缀查询

prefix 查询是一个词级别的底层的查询，它不会在搜索之前分析查询字符串，它假定传入前缀就正是要查找的前缀。

默认状态下， prefix 查询不做相关度评分计算，它只是将所有匹配的文档返回，并为每条结果赋予评分值 1 。它的行为更像是过滤器而不是查询。 prefix 查询和 prefix 过滤器这两者实际的区别就是过滤器是可以被缓存的，而查询不行。

通配符与正则表达式查询

与 prefix 前缀查询的特性类似， wildcard 通配符查询也是一种底层基于词的查询，与前缀查询不同的是它允许指定匹配的正则式。它使用标准的 shell 通配符查询： ? 匹配任意字符， * 匹配 0 或多个字符。

wildcard 和 regexp 查询的工作方式与 prefix 查询完全一样，它们也需要扫描倒排索引中的词列表才能找到所有匹配的词，然后依次获取每个词相关的文档 ID ，与 prefix 查询的唯一不同是：它们能支持更为复杂的匹配模式。

这也意味着需要同样注意前缀查询存在性能问题，对有很多唯一词的字段执行这些查询可能会消耗非常多的资源，所以要避免使用左通配这样的模式匹配（如： foo 或 .foo 这样的正则式）。
prefix 、 wildcard 和 regexp 查询是基于词操作的，如果用它们来查询 analyzed 字段，它们会检查字段里面的每个词，而不是将字段作为整体来处理。

查询时输入即搜索

在 短语匹配 中，我们引入了 match_phrase 短语匹配查询，它匹配相对顺序一致的所有指定词语，对于查询时的输入即搜索，可以使用 match_phrase 的一种特殊形式，match_phrase_prefix 查询：

{
    "match_phrase_prefix" : {
        "brand" : "johnnie walker bl"
    }
}

这种查询的行为与 match_phrase 查询一致，不同的是它将查询字符串的最后一个词作为前缀使用，换句话说，可以将之前的例子看成如下这样：

• johnnie
• 跟着 walker
• 跟着以 bl 开始的词

但是只有查询字符串的最后一个词才能当作前缀使用。

在之前的 前缀查询 中，我们警告过使用前缀的风险，即 prefix 查询存在严重的资源消耗问题，短语查询的这种方式也同样如此。前缀 a 可能会匹配成千上万的词，这不仅会消耗很多系统资源，而且结果的用处也不大。

可以通过设置 max_expansions 参数来限制前缀扩展的影响，一个合理的值是可能是 50 ：
n-gram