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"
        }
      }
    ]
  }
}