SearchRequestBuilder查詢條件選項
1、遊标查詢（快速，批量）：
scroll 查詢可以用來對 Elasticsearch 有效地執行大批量的文檔查詢，而又不用付出深度分頁那種代價
圖1
2、精确值查找（term查詢）
用于處理數字（numbers）、布爾值（Booleans）、日期（dates）以及文本（text）
關鍵點：term和terms是包含（contains）操作，而非 等值（equals）
注意點：term查詢不會對查詢詞進行分析，下圖說明了情況
圖2
圖3 3、範圍查詢（range 查詢）：日期範圍、字元串範圍
字元串範圍可采用 字典順序（lexicographically）或字母順序（alphabetically）
"range": {
"lowerversion" : {
"lte": "3.0.1265 "
}
"highversion": {
"gte" : "3.0.1265",
}
}
4、match查詢
指定多字段必須包含的情況（隻想搜尋包含所有詞項的文檔）
關鍵解讀：對搜尋串分析，隻要分析詞有至少一個比對到就召回
圖4 5 、match 控制查詢精度：
match 查詢支援 minimum_should_match 最小比對參數， 這讓我們可以指定必須比對的詞項數用來表示一個文檔是否相關。我們可以将其設定為某個具體數字，更常用的做法是将其設定為一個百分數，因為我們無法控制使用者搜尋時輸入的單詞數量：
圖5
圖6
圖7 解決短語比對中比對不到的問題（多級聯合精度控制）
圖8
6、dis_max查詢（分離最大化查詢）
圖9 跟bool查詢的優勢對比，bool查詢隻是簡單的bool分項分數相加；dis_max提升了多字段最佳比對的得分，削弱了單一字段特别高對整體得分的影響
7、短語比對（match_phrase 查詢 ）：
短語比對或許是過于嚴格了，我們能夠通過使用slop參數将靈活度引入短語比對中，slop 參數告訴 match_phrase 查詢詞條相隔多遠時仍然能将文檔視為比對。
圖10 slop短語查詢将查詢詞條的鄰近度考慮到最終相關度 _score中，slop限制詞項間距大小；在限制間距範圍内間距越近，得分越高。（slop隻能用于match_phrase中，minimum_should_match隻能用于match中）
8、prefix 字首查詢（字首查詢存在性能問題，包括wildcard 和 regexp 查詢，存在嚴重的資源消耗問題）
match_phrase_prefix 查詢，即時搜尋（instant search） 能力：使用者已經漸漸習慣在輸完查詢内容之前，就能為他們展現搜尋結果
圖11 prefix查詢是一個詞級别的底層的查詢，它不會在搜尋之前分析查詢字元串，它假定傳入字首就正是要查找的字首。是以有下面的結果
圖12 9、
wildcard
和
regexp
（模糊和正則）比對
對于standard分詞器，皮膚名稱字段中的英文單詞，比如iphone、iso、tfbodys等不會被分詞，可以考慮使用下面的正則比對對輸入串進行比對
圖13
圖14
10、Ngrams 在部分比對的應用（邊界 n-grams）
設定ngram=3結果如下（ngram是在建索引mapping時指定）
ngram與prefix差別：
ngram在索引層面解決問題，建立索引時需指定字段及ngram的範圍，資料需重建索引（reindex）；prefix查詢之前不會分析（類似term）
圖15
圖16
圖17
圖18
11、組合查詢中的權重評分控制
圖19 綜合使用match和match_phrase：
1、 使用match通過精度控制包含和排除文檔
2、 使用match_phrase增加比對到的文檔的相關度評分
圖20 針對***搜尋需求
1、 嘗試使用ngram解決字段中包含英文名稱搜尋的問題
2、 使用組合查詢，match召回控制精度（對應輸入法需求，無關項不召回），match_phrase控制相關度的評分