请求地址：
GET http://localhost:9200/blogindex/blog/_search
一、match
{
"query": {
"match": {
"name" : "中华人民共和国"
}
}
}
上面的查询会先对内容进行分词，分词以后所有包含这分词中的一个或多个的文档就会被搜索出来。并且根据lucene的评分机制(TF/IDF)来进行评分。
二、match_phrase
{
"query": {
"match_phrase": {
"name" : "中华人民共和国"
}
}
}
精确匹配所有同时包含所有分词的文档
完全匹配可能比较严，我们会希望有个可调节因子，少匹配一个也满足，那就需要使用到slop。
{
"query": {
"match_phrase": {
"name": {
"query": "中华人民共和国",
"slop": 1
}
}
}
}
三、multi_match
{
"query": {
"multi_match": {
"query" : "中华人民共和国",
"fields" : ["title", "content"]
}
}
}
如果我们希望两个字段进行匹配，其中一个字段匹配分词，文档就满足，使用multi_match
type
best_fields
完全匹配的文档占的评分比较高，则需要使用best_fields，
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "中华人民共和国",
"type": "best_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
],
"tie_breaker": 0.3
}
}
most_fields
希望越多字段匹配的文档评分越高，就要使用most_fields
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "中华人民共和国",
"type": "most_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
]
}
}
cross_fields
希望这个词条的分词词汇是分配到不同字段中的，那么就使用cross_fields
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "中华人民共和国",
"type": "cross_fields",
"fields": [
"tag",
"content"
]
}
}
四、term
term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇
{
"query": {
"term": {
"name" : "中华人民共和国"
}
}
}
五、bool
联合查询，多条件匹配
must: 文档必须完全匹配条件
should: should下面会带一个以上的条件，至少满足一个条件，这个文档就符合should
must_not: 文档必须不匹配条件
{
"query": {
"bool": {
"must": {
"term": {
"name" : "中华人民共和国"
}
},
"must_not": {
"term": {
"title" : "中华人民共和国"
}
}
}
}
}
六、match_all
全部搜索
{
"query": {
"match_all": {
"name" : "中华人民共和国"
}
}
}
七、Query Filter
可以对搜索结果进行过滤
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"name" : "中华人民共和国"
}
}
],
"filter": {
"range": {
"price": {
"gt": 4000
}
}
}
}
}
}