Elasticsearch 參考指南（全文查詢）

全文查詢

高級全文查詢一般用於在全文字段（如電子郵件正文）上運行全文查詢，它們瞭解如何分析被查詢的字段，並將在執行以前將每一個字段的analyzer（或search_analyzer）應用到查詢字符串。

本組中的查詢爲：

match query

• 執行全文查詢的標準查詢，包括模糊匹配和短語或接近查詢。

match_phrase query

• 相似於match查詢，但用於匹配精確的短語或單詞接近匹配。

match_phrase_prefix query

• 與match_phrase查詢相似，可是在最後一個單詞上執行通配符搜索。

multi_match query

• match查詢的多字段版本。

common terms query

• 一種更專業的查詢，它對不常見的詞有更多的偏好。

query_string query

• 支持緊湊的Lucene查詢字符串語法，容許你在單個查詢字符串中指定AND|OR|NOT條件和多字段搜索，僅適用於專業用戶。

simple_query_string query

• query_string語法的一個更簡單、更健壯的版本，適合直接向用戶公開。

Match Query

match查詢接受文本/數字/日期，分析它們並構造查詢，例如：

GET /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : "this is a test"
        }
    }
}

注意，message是字段的名稱，你能夠替換爲任何字段的名稱。

match

match查詢是boolean類型的，這意味着提供的文本被分析，而且分析過程從提供的文本構造一個布爾查詢，operator標誌能夠設置爲or或and控制布爾子句（默認爲or），能夠使用minimum_should_match參數設置要匹配的可選should子句的最小數量。

能夠設置analyzer來控制哪一個分析器將對文本執行分析過程，它默認爲字段顯式映射定義或默認搜索分析器。

lenient參數能夠設置爲true以忽略由數據類型不匹配引發的異常，例如嘗試用文本查詢字符串查詢數值字段，默認值爲false。

模糊性

fuzziness容許基於被查詢的字段類型進行模糊匹配，查看容許設置的模糊性。

在這種狀況下，能夠設置prefix_length和max_expansion來控制模糊過程，若是設置了模糊選項，查詢將使用top_terms_blended_freqs_${max_expansions}做爲其重寫方法，fuzzy_rewrite參數容許控制查詢如何重寫。

模糊互換（ab→ba）在默認狀況下都是容許的，但能夠經過設置fuzzy_transpositions爲false禁用。

這裏有一個提供額外參數的例子（注意結構的細微變化，message是字段名）：

GET /_search
{
    "query": {
        "match" : {
            "message" : {
                "query" : "this is a test",
                "operator" : "and"
            }
        }
    }
}

零條件查詢