term、terms查询
term query会去倒排索引中寻找确切的term，它并不知道分词器的存在，这种查询适合keyword、numeric、date等明确值的
term：查询某个字段里含有某个关键词的文档
GET /customer/doc/_search/ { "query": { "term": { "title": "blog" } } }
terms：查询某个字段里含有多个关键词的文档
GET /customer/doc/_search/ { "query": { "terms": { "title": [ "blog","first"] } } }
match查询
match query 知道分词器的存在，会对field进行分词操作，然后再查询
GET /customer/doc/_search/ { "query": { "match": { "title": "my ss" #它和term区别可以理解为term是精确查询，这边match模糊查询；match会对my ss分词为两个单词，然后term对认为这是一个单词 } } }
match_all：查询所有文档
GET /customer/doc/_search/ { "query": { "match_all": {} } }
multi_match：可以指定多个字段
GET /customer/doc/_search/ { "query": { "multi_match": { "query" : "blog", "fields": ["name","title"] #只要里面一个字段包含值 blog 既可以 } } }
match_phrase：短语匹配查询
ES引擎首先分析查询字符串，从分析后的文本中构建短语查询，这意味着必须匹配短语中的所有分词，并且保证各个分词的相对位置不变
_source：当我们希望返回结果只是一部分字段时，可以加上_source
GET /customer/doc/_search/ { "_source":["title"], #只返回title字段 "query": { "match_all": {} } }
排序
使用sort实现排序（类似sql）：desc 降序，asc升序
fuzzy实现模糊查询
value：查询的关键字
boost：查询的权值，默认值是1.0
min_similarity：设置匹配的最小相似度，默认值0.5，对于字符串，取值0-1(包括0和1)；对于数值，取值可能大于1；对于日期取值为1d,1m等，1d等于1天
prefix_length：指明区分词项的共同前缀长度，默认是0
GET /customer/doc/_search/ { "query": { "fuzzy": { "name": { "value": "blg" } } } } #返回： { "took": 8, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 1, "max_score": 0.19178805, "hits": [ { "_index": "customer", "_type": "doc", "_id": "1", "_score": 0.19178805, "_source": { "name": "blog", "tags": [ "testing" ], "title": "i am a doc" } } ] } }