head查询

• must子句：文档必须匹配must查询条件；
• should子句：文档应该匹配should子句查询的一个或多个；
• must_not子句：文档不能匹配该查询条件；
• filter子句：过滤器，文档必须匹配该过滤条件，跟must子句的唯一区别是，filter不影响查询的score；

query 和  filter 的区别请看： http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5292740.html 
 
Filter DSL
 
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"  }}
完整的例子， hostname 字段完全匹配成 saaap.wangpos.com 的数据：
{ 
  "query": { 
    "term": { 
      "hostname": "saaap.wangpos.com" 
    } 
  } 
}
 
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" ] 
        } 
}
完整的例子，所有http的状态是 302 、304 的， 由于ES中状态是数字类型的字段，所有这里我们可以直接这么写。：
{ 
  "query": { 
    "terms": { 
      "status": [ 
        304, 
        302 
      ] 
    } 
  } 
}
 
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
一个完整的例子， 请求页面耗时大于1秒的数据，upstream_response_time 是 nginx 日志中的耗时，ES中是数字类型。
{ 
  "query": { 
    "range": { 
      "upstream_response_time": { 
        "gt": 1 
      } 
    } 
  } 
}
 
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   }} 
        ] 
    } 
}
 
Query DSL
 
match_all 查询
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。
match查询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，在多个字段中同时查一个：
{ 
    "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。
上面内容来自： http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/70_Important_clauses.html 
 
ElasticSearch 查询（match和term） 
http://www.cnblogs.com/yjf512/p/4897294.html
wildcards 查询
使用标准的shell通配符查询
参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-wildcard-query.html
以下查询能够匹配包含W1F 7HW和W2F 8HW的文档： 
GET /my_index/address/_search 
{ 
    "query": { 
        "wildcard": { 
            "postcode": "W?F*HW" 
        } 
    } 
}
又比如下面查询 hostname 匹配下面shell通配符的：
{ 
  "query": { 
    "wildcard": { 
      "hostname": "wxopen*" 
    } 
  } 
}
regexp 查询
假设您只想匹配以W开头，紧跟着数字的邮政编码。使用regexp查询能够让你写下更复杂的模式： 
GET /my_index/address/_search 
{ 
    "query": { 
        "regexp": { 
            "postcode": "W[0-9].+" 
        } 
    } 
}
这个正则表达式的规定了词条需要以W开头，紧跟着一个0到9的数字，然后是一个或者多个其它字符。
下面例子是所有以 wxopen 开头的正则
{ 
  "query": { 
    "regexp": { 
      "hostname": "wxopen.*" 
    } 
  } 
}
参考： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-regexp-query.html
prefix 查询
以什么字符开头的，可以更简单地用 prefix，如下面的例子：
{ 
  "query": { 
    "prefix": { 
      "hostname": "wxopen" 
    } 
  } 
}
参考 ： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-prefix-query.html 
 
更多的查询命令，可以看： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html#term-level-queries
 
短语匹配(Phrase Matching)
当你需要寻找邻近的几个单词时，你会使用match_phrase查询：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"title": "quick brown fox"
}
}
}
和match查询类似，match_phrase查询首先解析查询字符串来产生一个词条列表。然后会搜索所有的词条，
但只保留含有了所有搜索词条的文档，并且词条的位置要邻接。一个针对短语quick fox的查询不会匹配
我们的任何文档，因为没有文档含有邻接在一起的quick和box词条。
match_phrase查询也可以写成类型为phrase的match查询：
"match": {
"title": {
"query": "quick brown fox",
"type": "phrase"
}
}
参考： http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/41941659