1、query查询表达式
Elasticsearch 提供一个丰富灵活的查询语言叫做 查询表达式 ， 查询表达式(Query DSL)是一种非常灵活又富有表现力的 查询语言，它支持构建更加复杂和健壮的查询。领域特定语言 （DSL）， 指定了使用一个 JSON 请求。我们可以像这样重写之前的查询所有 Smith 的搜索 ：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "last_name" : "Smith" } } }
返回结果与之前的查询一样，但还是可以看到有一些变化。其中之一是，不再使用 query-string 参数，而是一个请求体替代。这个请求使用 JSON 构造，并使用了一个 match 查询（属于查询类型之一，后续将会了解）。
2、过滤器 filter搜索
使用过滤器 filter ，它支持高效地执行一个结构化查询，同样搜索姓氏为 Smith 的雇员，但这次我们只需要年龄大于 30 的。
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "bool": { "must": { "match" : { "last_name" : "smith" } }, "filter": { "range" : { "age" : { "gt" : 30 } } } } }
}
通常的规则是，使用 查询（query）语句来进行 全文 搜索或者其它任何需要影响 相关性得分 的搜索。除此以外的情况都使用过滤（filters)。
3、全文搜索
Elasticsearch 默认按照相关性得分排序，即每个文档跟查询的匹配程度，在 全文属性上搜索并返回相关性最强的结果。Elasticsearch中的 相关性 概念非常重要，也是完全区别于传统关系型数据库的一个概念，数据库中的一条记录要么匹配要么不匹配。
搜索下所有喜欢攀岩（rock climbing）的雇员：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match" : { "about" : "rock climbing" } } }
显然我们依旧使用之前的 match 查询在about 属性上搜索 “rock climbing” 。得到两个匹配的文档
{ ... "hits": { "total": 2, "max_score": 0.16273327, "hits": [ { ... "_score": 0.16273327, "_source": { "first_name": "John", "last_name": "Smith", "age": 25, "about": "I love to go rock climbing", "interests": [ "sports", "music" ] } }, { ... "_score": 0.016878016, "_source": { "first_name": "Jane", "last_name": "Smith", "age": 32, "about": "I like to collect rock albums", "interests": [ "music" ] } } ] } }
第一个最高得分的结果很明显：John Smith 的 about 属性清楚地写着 “rock climbing” 。
但为什么 Jane Smith 也作为结果返回了呢？原因是她的 about 属性里提到了 “rock” 。因为只有 “rock” 而没有 “climbing” ，所以她的相关性得分低于 John 的。
4、短语搜索
有时候想要精确匹配一系列单词或者短语 。 比如， 我们想执行这样一个查询，仅匹配同时包含 “rock” 和 “climbing” ，并且 二者以短语 “rock climbing” 的形式紧挨着的雇员记录。
为此对 match 查询稍作调整，使用一个叫做 match_phrase 的查询：
GET /megacorp/employee/_search { "query" : { "match_phrase" : { "about" : "rock climbing" } } }
5、term 查询
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 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。
{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}
6、terms 查询
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" ] }}
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）。
7、exists 查询和 missing 查询
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" } }
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。
8、组合多查询
现实的查询需求从来都没有那么简单；它们需要在多个字段上查询多种多样的文本，并且根据一系列的标准来过滤。为了构建类似的高级查询，你需要一种能够将多查询组合成单一查询的查询方法。你可以用 bool 查询来实现你的需求。这种查询将多查询组合在一起，成为用户自己想要的布尔查询。它接收以下参数：
-
must - 文档 必须 匹配这些条件才能被包含进来。
-
must_not - 文档 必须不 匹配这些条件才能被包含进来。
-
should -
如果满足这些语句中的任意语句，将增加
_score，否则，无任何影响。它们主要用于修正每个文档的相关性得分。 -
filter - 必须 匹配，但它以不评分、过滤模式来进行。这些语句对评分没有贡献，只是根据过滤标准来排除或包含文档。
每一个子查询都独自地计算文档的相关性得分。一旦他们的得分被计算出来， bool 查询就将这些得分进行合并并且返回一个代表整个布尔操作的得分。
下面的查询用于查找 title 字段匹配 how to make millions 并且不被标识为 spam 的文档。那些被标识为 starred 或在2014之后的文档，将比另外那些文档拥有更高的排名。如果 _两者_ 都满足，那么它排名将更高：
{ "bool": { "must": { "match": { "title": "how to make millions" }}, "must_not": { "match": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "match": { "tag": "starred" }}, { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}} ] } }
9、增加带过滤器（filtering）的查询
还是继续以上例子，如果我们不想因为文档的时间而影响得分，可以用 filter 语句来重写前面的例子：
{ "bool": { "must": { "match": { "title": "how to make millions" }}, "must_not": { "match": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "match": { "tag": "starred" }} ], "filter": { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }} } } }
通过将 range 查询移到 filter 语句中，我们将它转成不评分的查询，将不再影响文档的相关性排名。由于它现在是一个不评分的查询，可以使用各种对 filter 查询有效的优化手段来提升性能。所有查询都可以借鉴这种方式。将查询移到 bool 查询的 filter 语句中，这样它就自动的转成一个不评分的 filter 了。
如果你需要通过多个不同的标准来过滤你的文档，bool 查询本身也可以被用做不评分的查询。简单地将它放置到 filter 语句中并在内部构建布尔逻辑：
{ "bool": { "must": { "match": { "title": "how to make millions" }}, "must_not": { "match": { "tag": "spam" }}, "should": [ { "match": { "tag": "starred" }} ], "filter": { "bool": { "must": [ { "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}, { "range": { "price": { "lte": 29.99 }}} ], "must_not": [ { "term": { "category": "ebooks" }} ] } } } }