全文查询包括如下几种模式：

match querymatch_phrase querymatch_phrase_prefix querymulti_match querycommon terms queryquery_string querysimple_query_string query

接下来我们详细介绍上述查询模式。

1、match query

标准的全文检索模式，包含模糊匹配、前缀或近似匹配等。

2、match_phrase query

与match query类似，但只是用来精确匹配的短语。

3、match_phrase_prefix query

与match_phrase查询类似，但是在最后一个单词上执行通配符搜索。

4、multi_match query

支持多字段的match query。

5、common terms query

相比match query，消除停用词与高频词对相关度的影响。

6、query_string query

查询字符串方式

7、simple_query_string query

简单查询字符串方式

本篇主要介绍前四种全文检索方式。

1、match query详解

1.1 match query使用示例与基本工作原理

全文索引查询，这意外着首先会对待查字符串（查询条件）进行分词，然后再去匹配，返回结果中会待上本次匹配的关联度分数。

例如存在这样一条数据：

"_source":{   "post_date":"2009-11-16T14:12:12",   "message":"trying out Elasticsearch",    "user":"dingw2"}

查询字符串：

"query": {             "match" : {                       "message" : "this out Elasticsearch"             } }

其JAVA代码对应：

SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("message", "this out elasticsearch"));

其大体步骤如下：

首先对this out Elasticsearch分词，最终返回结果为 this、out、Elasticsearch，然后分别去库中进行匹配，默认只要一个匹配，就认为匹配，但会加入一个匹配程度（关联度），用scoce分数表示。

1.2 match query常用参数详解

operator（操作类型）可选值为：Operator.OR 和 Operator.AND。表示对查询字符串分词后，返回的词根列表，OR只需一个满足及认为匹配，而AND则需要全部词根都能匹配，默认值为：Operator.OR。minimum_should_match 最少需要匹配个数。在操作类型为Operator.OR时生效，指明分词后的词根，至少minimum_should_match 个词根匹配，则命中。

"match" : {             "message" : "this out Elasticsearch"，    “minimum_should_match ”：“3”         }

此时由于this词根并不在原始数据"trying out Elasticsearch"中，又要求必须匹配的词根个数为3，故本次查询，无法命中。minimum_should_match 可选值如下：

TypeExampleDescriptionInteger3直接数字，不考虑查询字符串分词后的个数。如果分词的个数小于3个，则无法匹配到任何条目。Negative integer-2负数表示最多不允许不匹配的个数。也就是需要匹配的个数为(total-2)。Percentage75%百分比，表示需要匹配的词根占总数的百分比。Negative percentage-25%允许不匹配的个数占总数的百分比。Combination3<90%如果查询字符串分词的个数小于等于3（前面的整数），则只要全部匹配则返回，如果分词的个数大于3个，则只要90%的匹配即可。Multiple combinations2<-25% 9<-3支持多条件表达式，中间用空格分开。该表达式的意义如下：1、如果分词的个数小于等于2，则必须全部匹配；如果大于2小于9，则除了25%（注意负号）之外都需要满足。2、如果大于9个，则只允许其中3个不满足。

analyzer

设置分词器，默认使用字段映射中定义的分词器或elasticsearch默认的分词器。

lenient

是否忽略由于数据类型不匹配引起的异常，默认为false。例如尝试用文本查询字符串查询数值字段，默认会抛出错误。

fuzziness

模糊匹配。

zero_terms_query

默认情况下，如果分词器会过滤查询字句中的停用词，可能会造成查询字符串分词后变成空字符串，此时默认的行为是无法匹配到任何文档，如果想改变该默认情况，可以设置zero_terms_query=all，类似于match_all,默认值为none。

cutoff_frequency

match查询支持cutoff_frequency，允许指定绝对或相对的文档频率：

OR：高频单词被放入“或许有”的类别，仅在至少有一个低频（低于cutoff_frequency）单词满足条件时才积分；AND：高频单词被放入“或许有”的类别，仅在所有低频（低于cutoff_frequency）单词满足条件时才积分。该查询允许在运行时动态处理停用词而不需要使用停用词文件。它阻止了对高频短语（停用词）的评分/迭代，并且只在更重要/更低频率的短语与文档匹配时才会考虑这些文档。然而，如果所有查询条件都高于给定的cutoff_frequency，则查询将自动转换为纯连接(and)查询，以确保快速执行。

cutoff_frequency取值是相对于文档的总数的小数[0..1)，也可以是绝对值[1, +∞)。

Synonyms（同义词）

可在分词器中定义同义词，具体同义词将在后续章节中会单独介绍。

1.3 match query示例

public static void testMatchQuery() {        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();        try {            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();            searchRequest.indices("twitter");            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();            sourceBuilder.query(                    QueryBuilders.matchQuery("message", "is out Elasticsearch")                        .zeroTermsQuery(ZeroTermsQuery.ALL)                        .operator(Operator.OR)                        .minimumShouldMatch("4<90%")                    ).sort(new FieldSortBuilder("post_date").order(SortOrder.DESC))                     .docValueField("post_date", "epoch_millis");            searchRequest.source(sourceBuilder);            SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);            System.out.println(result);        } catch (Throwable e) {            e.printStackTrace();        } finally {            EsClient.close(client);        }    }

2、match_phrase query

与match query类似，但只是用来精确匹配的短语。

其主要工作流程：

首先，Elasearch(lucene)会使用分词器对全文本进行分词（返回一个一个的词根（顺序排列）），然后同样使用分词器对查询字符串进行分析，返回一个一个的词根（顺序性）。如果能在全字段中能够精确找到与查询字符串通用的词根序列，则认为匹配，否则认为不匹配。

举例如下：

如果原文字段message:"quick brown fox test we will like to you",则使用标准分词器(analyzer=standard)返回的结果如下：

使用命令：

curl -X GET "192.168.1.10:9200/_analyze" -H 'Content-Type: application/json' -d'{  "tokenizer" : "standard",  "text" : "quick brown fox test we will like to you",  "attributes" : ["keyword"] }'

得出如下结果：

{    "tokens":[        {            "token":"quick",            "start_offset":0,            "end_offset":5,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":0        },        {            "token":"brown",            "start_offset":6,            "end_offset":11,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":1        },        {            "token":"fox",            "start_offset":12,            "end_offset":15,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":2        },        {            "token":"test",            "start_offset":16,            "end_offset":20,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":3        },        {            "token":"we",            "start_offset":21,            "end_offset":23,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":4        },        {            "token":"will",            "start_offset":24,            "end_offset":28,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":5        },        {            "token":"like",            "start_offset":29,            "end_offset":33,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":6        },        {            "token":"to",            "start_offset":34,            "end_offset":36,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":7        },        {            "token":"you",            "start_offset":37,            "end_offset":40,            "type":"<ALPHANUM>",            "position":8        }    ]}

其词根具有顺序性（词根序列）为quick、brown、fox、test 、we 、will、 like、 to 、you

如果查询字符串为 quick brown，分词后的词根序列为 quick brown，则是原词根序列的子集，则匹配。

如果查询字符串为 quick fox，分词后的词根序列为 quick fox，与原词根序列不匹配。如果指定slop属性，设置为1，则匹配，其表示每一个词根直接跳过一个词根形成新的序列，与搜索词根进行比较，是否匹配。

如果查询字符串为quick fox test,其特点是quick与原序列跳过一个词brown，但fox后面不跳过任何次，与test紧挨着，如果指定slop=1，同样能匹配到文档，但查询字符串quick fox test will，却匹配不到文档，说明slop表示整个搜索词根中为了匹配流，能跳过的最大次数。

按照match_phrase的定义，与match query的区别一个在与精确匹配，一个在于词组term（理解为词根序列），故match_phrase与match相比，不会有如下参数：fuzziness、cutoff_frequency、operator、minimum_should_match 这些参数。

3、match phrase prefix query

与match phrase基本相同，只是该查询模式会对最后一个词根进行前缀匹配。

GET /_search{    "query": {        "match_phrase_prefix" : {            "message" : {                "query" : "quick brown f",                "max_expansions" : 10            }        }    }}

其工作流程如下：首先先对除最后一个词进行分词，得到词根序列 quick brown，然后遍历整个elasticsearch倒排索引，查找以f开头的词根，依次组成多个词根流，例如(quick brown fox) (quick brown foot)，默认查找50组，受参数max_expansions控制，在使用时请设置合理的max_expansions，该值越大，查询速度将会变的更慢。该技术主要完成及时搜索，指用户在输入过程中，就根据前缀返回查询结果，随着用户输入的字符越多，查询的结果越接近用户的需求。

4、multi match query

multi_match查询建立在match查询之上，允许多字段查询。

GET /_search{  "query": {    "multi_match" : {      "query":    "this is a test",       "fields": [ "subject", "message" ]   // @1    }  }}

@1执行作用（查询）的字段，有如下几种用法：

1、[ "subject", "message" ] ，表示针对查询自动对subject,message字段进行查询匹配。

2、[ "title", "*name" ]，支持通配符，表示对title，以name结尾的字段进行查询匹配。

3、[ "subject^3", "message" ]，表示subject字段是message的重要性的3倍，类似于字段权重。

4.1 multi_query重要参数详解

4.1.1 type 属性

指定multi_query内部的执行方式，取值如下：best_fields、most_fields、cross_fields、phrase、phrase_prefix。

1、best_fields

type默认值，只要其中一个字段匹配则匹配文档（match query)。但是使用最佳匹配的字段的score来表示文档的分数，会影响文档的排序。

例如有如下两个文档，id,title,context字段值分别如下：

doc1 :  1  "Quick brown rabbits"   "Brown rabbits are commonly seen brown."doc2：2  "Keeping pets healthy", "My quick brown as fox eats rabbits on a regular basis."

如果查询字段“brown fox”字符串，两个文档的匹配度谁高呢？初步分析如下：查询字符串"brown fox"会被分词为brown、fox两个词根，首先brown在doc1的title、context中都能匹配brown，而且次数为3次，在doc2中，只有在context字段中匹配到brown fox各一次，那哪个相关度（评分score）。

best_fields类型，认为在同一个字段能匹配到更多的查询字符串词根，则认为该字段更佳。由于doc2的context字段能匹配到两个查询词根，故doc2的匹配度更高，doc2会优先返回，对应测试代码：

    public static void testMultiQueue_best_fields() {        RestHighLevelClient client = EsClient.getClient();        try {            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest();            searchRequest.indices("esdemo");            SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();            sourceBuilder.query(                    QueryBuilders.multiMatchQuery("brown fox", "title","context")                        .type(Type.BEST_FIELDS)                    );            searchRequest.source(sourceBuilder);            SearchResponse result = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);            System.out.println(result);        } catch (Throwable e) {            e.printStackTrace();        } finally {            EsClient.close(client);        }    }

执行的查询结果如下：

{    "took":4,    "timed_out":false,    "_shards":{        "total":5,        "successful":5,        "skipped":0,        "failed":0    },    "hits":{        "total":2,        "max_score":0.5753642,        "hits":[            {                "_index":"esdemo",                "_type":"matchquerydemo",                "_id":"2",                "_score":0.5753642,                "_source":{                    "context":"My quick brown as fox eats rabbits on a regular basis.",                    "title":"Keeping pets healthy"                }            },            {                "_index":"esdemo",                "_type":"matchquerydemo",                "_id":"1",                "_score":0.2876821,                "_source":{                    "context":"Brown rabbits are commonly seen.",                    "title":"Quick brown rabbits"                }            }        ]    }}

best_fields类型内部会转换为（dis_max）：

GET /_search {       "query": {             "dis_max": {                       "queries": [                             { "match": { "subject": "brown fox" }},                             { "match": { "message": "brown fox" }}                       ],                       "tie_breaker": 0.3               }          } }

通常best_fields类型使用单个最佳匹配字段的分数，但如果指定了tie_breaker，则其计算结果如下:最佳匹配字段的分数加上 tie_breaker * _score(其他匹配字段分数)。该查询模式支持match query相关的参数，例如analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, rewrite, zero_terms_query, cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query 、fuzzy_transpositions等参数。

best_fields和大多数字段类型都是以字段为中心的——它们为每个字段生成匹配查询。这意味着运算符和minimum_should_match参数将分别应用于每个字段。

2、most_fields

查找匹配任何字段并结合每个字段的_score的文档，Elasticsearch会为每个字段生成一个match查询，然后将它们包含在一个bool查询中。其算法的核心是各个字段的评分相加作为文档的最终得分参与排序。其建议场景是不同字段对同一关键字的存储维度不一样，例如字段一可能包含同义词、词干、变音符等；字段二可能包含原始词根，这种情况下综合各个字段的评分就会显的更加具有相关性。

该查询模式支持match query相关的参数，例如analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, rewrite, zero_terms_query, cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query 、fuzzy_transpositions等参数。

3、phrase、phrase_prefix

这两种类型score的计算采用best_fields方法，但是其查询方式分别为match_phrase、match_phrase_prefix。

4、cross_fields

交叉字段，对于需要匹配多个字段的结构化文档，cross_fields类型特别有用。例如，在查询“Will Smith”的first_name和last_name字段时，在一个字段中可能会有“Will”，而在另一个字段中可能会有“Smith”。这听起来很象most_fields，cross_fields与most_fields的两个明显区别如下：

对于opreator、minimum_should_match的作用域不一样，most_fields是针对字段的，（遍历每个字段，然后遍历查询词根列表，进行逐一匹配），而cross_fields是针对词根的，即遍历词根列表，搜索范围是所有字段。相关性的考量不相同，cross_fields重在这个交叉匹配，对于一组查询词根，一部分出现在其中一个字段，另外一部分出现在另外一个字段中，其相关性计算评分将更高。

举例说明：例如有如下查询语句：

{       "query": {             "multi_match" : {                   "query":      "Will Smith",                   "type":       "cross_fields",                   "fields":     [ "first_name", "last_name" ],                   "operator":   "and"             }       } }

其执行操作时，首先对查询字符串分析得出will、smith两个词根，然后遍历这两个词根，一次对first_name,last_name进行匹配，也就是说opreator、minimum_should_match这些参数作用2次，而most_fields方式，是一个嵌套循环，先遍历字段，然后对每一个词根在该字段上进行匹配，在该示例中，opreator、minimum_should_match这些参数作用4次。

4.1.2 tie_breaker属性

默认情况下，每个词汇混合查询将使用组中任何字段返回的最佳分数，然后将这些分数相加，以给出最终分数。tie_breaker参数可以改变每项混合查询的默认行为。tie_breaker可选值如下：

0.0 ： 默认行为，使用最佳字段的score。1.0 ：所有匹配字段socre的和。0.0 ~ 1.0 : 使用最佳匹配字段的score + (其他匹配字段score) * tie_breaker。

4.1.3 multi_query支持其他match query参数

其他诸如analyzer, boost, operator, minimum_should_match, fuzziness, lenient, prefix_length, max_expansions, rewrite, zero_terms_query, cutoff_frequency, auto_generate_synonyms_phrase_query 、fuzzy_transpositions等参数,multi_query同样支持。