Elasticsearch 提供了丰富的查询过滤语句，而有一些是我们较常用到的。
现在我们快速的介绍一下 这些最常用到的查询过滤语句。
term 过滤
term主要用于精确匹配哪些值，比如数字，日期，布尔值或 not_analyzed的字符串(未经分析的文本数据类型)：
{ "term": { "age": 26 }}
{ "term": { "date": "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true }}
{ "term": { "tag": "full_text" }}
terms 过滤
terms 跟 term 有点类似，但 terms 允许指定多个匹配条件。 如果某个字段指定了多个值，那么文档需要一起去做匹配：
{
"terms": {
"tag": [ "search", "full_text", "nosql" ]
}
}
range 过滤
range过滤允许我们按照指定范围查找一批数据：
{
"range": {
"age": {
"gte": 20,
"lt": 30
}
}
}
范围操作符包含：
gt :: 大于
gte:: 大于等于
lt :: 小于
lte:: 小于等于
exists 和 missing 过滤
exists 和 missing 过滤可以用于查找文档中是否包含指定字段或没有某个字段，类似于SQL语句中的IS_NULL条件
{
"exists": {
"field": "title"
}
}
这两个过滤只是针对已经查出一批数据来，但是想区分出某个字段是否存在的时候使用。
bool 过滤
bool 过滤可以用来合并多个过滤条件查询结果的布尔逻辑，它包含一下操作符：
must :: 多个查询条件的完全匹配,相当于 and。
must_not :: 多个查询条件的相反匹配，相当于 not。
should :: 至少有一个查询条件匹配, 相当于 or。
这些参数可以分别继承一个过滤条件或者一个过滤条件的数组：
{
"bool": {
"must": { "term": { "folder": "inbox" }},
"must_not": { "term": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "term": { "starred": true }},
{ "term": { "unread": true }}
]
}
}
match_all 查询
使用match_all 可以查询到所有文档，是没有查询条件下的默认语句。
{
"match_all": {}
}
此查询常用于合并过滤条件。 比如说你需要检索所有的邮箱,所有的文档相关性都是相同的，所以得到的_score为1
match 查询
match查询是一个标准查询，不管你需要全文本查询还是精确查询基本上都要用到它。
如果你使用 match 查询一个全文本字段，它会在真正查询之前用分析器先分析match一下查询字符：
{
"match": {
"tweet": "About Search"
}
}
如果用match下指定了一个确切值，在遇到数字，日期，布尔值或者not_analyzed 的字符串时，它将为你搜索你给定的值：
{ "match": { "age": 26 }}
{ "match": { "date": "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true }}
{ "match": { "tag": "full_text" }}
提示： 做精确匹配搜索时，你最好用过滤语句，因为过滤语句可以缓存数据。
不像我们在《简单搜索》中介绍的字符查询，match查询不可以用类似"+usid:2 +tweet:search"这样的语句。 它只能就指定某个确切字段某个确切的值进行搜索，而你要做的就是为它指定正确的字段名以避免语法错误。
multi_match 查询
multi_match查询允许你做match查询的基础上同时搜索多个字段：
{
"multi_match": {
"query": "full text search",
"fields": [ "title", "body" ]
}
}
bool 查询
bool 查询与 bool 过滤相似，用于合并多个查询子句。不同的是，bool 过滤可以直接给出是否匹配成功， 而bool 查询要计算每一个查询子句的 _score （相关性分值）。
must:: 查询指定文档一定要被包含。
must_not:: 查询指定文档一定不要被包含。
should:: 查询指定文档，有则可以为文档相关性加分。
以下查询将会找到 title 字段中包含 "how to make millions"，并且 "tag" 字段没有被标为 spam。 如果有标识为 "starred" 或者发布日期为2014年之前，那么这些匹配的文档将比同类网站等级高：
{
"bool": {
"must": { "match": { "title": "how to make millions" }},
"must_not": { "match": { "tag": "spam" }},
"should": [
{ "match": { "tag": "starred" }},
{ "range": { "date": { "gte": "2014-01-01" }}}
]
}
}
提示： 如果
bool查询下没有must子句，那至少应该有一个should子句。但是 如果有must子句，那么没有should子句也可以进行查询。查询与过滤条件的合并
查询语句和过滤语句可以放在各自的上下文中。 在 ElasticSearch API 中我们会看到许多带有
query或filter的语句。 这些语句既可以包含单条 query 语句，也可以包含一条 filter 子句。 换句话说，这些语句需要首先创建一个query或filter的上下文关系。复合查询语句可以加入其他查询子句，复合过滤语句也可以加入其他过滤子句。 通常情况下，一条查询语句需要过滤语句的辅助，全文本搜索除外。
所以说，查询语句可以包含过滤子句，反之亦然。 以便于我们切换 query 或 filter 的上下文。这就要求我们在读懂需求的同时构造正确有效的语句。
带过滤的查询语句
过滤一条查询语句
比如说我们有这样一条查询语句:
{ "match": { "email": "business opportunity" } }然后我们想要让这条语句加入
term过滤，在收信箱中匹配邮件：{ "term": { "folder": "inbox" } }
searchAPI中只能包含query语句，所以我们需要用filtered来同时包含 "query" 和 "filter" 子句：{ "filtered": { "query": { "match": { "email": "business opportunity" }}, "filter": { "term": { "folder": "inbox" }} } }我们在外层再加入
query的上下文关系：GET /_search { "query": { "filtered": { "query": { "match": { "email": "business opportunity" }}, "filter": { "term": { "folder": "inbox" }} } } }单条过滤语句
在
query上下文中，如果你只需要一条过滤语句，比如在匹配全部邮件的时候，你可以 省略query子句：GET /_search { "query": { "filtered": { "filter": { "term": { "folder": "inbox" }} } } }如果一条查询语句没有指定查询范围，那么它默认使用
match_all查询，所以上面语句 的完整形式如下：GET /_search { "query": { "filtered": { "query": { "match_all": {}}, "filter": { "term": { "folder": "inbox" }} } } }查询语句中的过滤
有时候，你需要在 filter 的上下文中使用一个 query 子句。下面的语句就是一条带有查询功能 的过滤语句， 这条语句可以过滤掉看起来像垃圾邮件的文档：
GET /_search { "query": { "filtered": { "filter": { "bool": { "must": { "term": { "folder": "inbox" }}, "must_not": { "query": { <1> "match": { "email": "urgent business proposal" } } } } } } } }<1> 过滤语句中可以使用
query查询的方式代替bool过滤子句。提示： 我们很少用到的过滤语句中包含查询，保留这种用法只是为了语法的完整性。 只有在过滤中用到全文本匹配的时候才会使用这种结构。