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一、全文检索查询
1、match查询
全文检索查询的一种，会对用户输入内容分词，然后去倒排索引库检索。
语法:
get /indexname/_search
{
"query": {
"match": {
"field": "text"
}
}
}2、multi_match查询
与match查询类似，只不过允许同时查询多个字段。
语法:
get /indexname/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "text",
"fields": ["field1","field2"]
}
}
}3、match和mult_match的区别
- match:根据一个字段查询
- multi_match:根据多个字段查询，参与查询字段越多，查询性能越差
二、精确查询
精确查询一般是查找keyword、数值、日期、boolean等类型字段。所以不会对搜索条件分词。
1、term查询：
根据词条精确匹配，一般搜索keyword类型、数值类型、布尔类型、日期类型字段
value中的值要确保和文档中的一模一样。
语法：
get /indexname/_search
{
"query": {
"term": {
"field": {
"value": "value"
}
}
}
}2、range查询：（范围查询）
根据数值范围查询，可以是数值、日期的范围
gte表示范围下限，lte表示范围上限；
gt表示大于而不等于，lt表示小于而不等于；
语法：
get /indexname/_search
{
"query": {
"range": {
"field": {
"gte": 10,
"lte": 20
}
}
}
}三、地理查询
1、geo_bounding_box查询:
查询geo_point值落在某个矩形范围的所有文档
语法：
get /indexname/_search
{
"query": {
"geo_bounding_box":{
"field":{
"top_left":{
"lat":31.1,
"lon":121.5
},
"bottom_right":{
"lat":30.9,
"lon":121.7
}
}
}
}
}2、geo_distance查询:
查询到指定中心点小于某个距离值的所有文档
语法：
get /indexname/_search
{
"query": {
"geo_distance":{
"distance":"15km",
"field":"31.21.121.5"
}
}
}四、复合查询
复合查询可以将其它简单查询组合起来，实现更复杂的搜索逻辑。
1、fuction score:
算分函数查询，可以控制文档相关性算分，控制文档排名。
（1）词条频率
例子：
（2）tf-idf算法
例子：
（3）bm25算法
bm25是一种用于信息检索的算法，它是基于词频和文档长度的统计方法，用于计算查询与文档之间的相关性得分。bm25算法是一种改进的tf-idf算法，它考虑了文档长度的影响，以及对于一些高频词汇的惩罚。bm25算法的公式如下：
score(d,q) = ∑(i=1 to n) idf(qi) * ((k+1)*f(qi,d))/(f(qi,d)+k*(1-b+b*(|d|/avgdl)))
其中，d表示文档，q表示查询，qi表示查询中的第i个词，f(qi,d)表示文档d中qi出现的频率，|d|表示文档d的长度，avgdl表示所有文档的平均长度，idf(qi)表示逆文档频率，k和b是两个可调参数。
bm25算法的优点是可以处理长文档和短文档，而且对于高频词汇的处理也比较合理。但是，bm25算法的计算复杂度较高，需要对所有文档进行扫描和计算，因此在大规模数据集上的应用需要考虑效率问题。
2、总结
五、function score query
1、bool查询
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