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1. match 查询

• 用途：全文搜索，对查询文本进行分词后匹配。

• 分析器处理：会使用字段映射的分析器处理查询文本。

• 适用字段：text 类型字段（分词后的文本）。

• 示例：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"match": {"content": "quick brown fox"}}
  }

• 注意：支持模糊匹配、运算符（如 AND/OR）和权重设置。

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2. term 查询

• 用途：精确匹配未经分词的词项。

• 分析器处理：不分析查询词，直接匹配字段的原始值。

• 适用字段：keyword 类型字段或未分词的字段。

• 示例：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"term": {"status.keyword": "published"}}
  }

• 注意：若字段是 text 类型，需用 .keyword 子字段。

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3. wildcard 查询

• 用途：通配符匹配（支持 * 和 ?）。

• 分析器处理：不分析查询词。

• 适用字段：keyword 类型字段。

• 示例：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"wildcard": {"title.keyword": "el*stic"}}
  }

• 注意：通配符在前缀（如 *test）时性能较差，慎用。

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4. prefix 查询

• 用途：匹配以指定前缀开头的词项。

• 分析器处理：不分析查询词。

• 适用字段：keyword 类型字段。

• 示例：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"prefix": {"tag.keyword": "el"}}
  }

• 注意：适合自动补全场景，但需注意索引设计。

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5. fuzzy 查询

• 用途：模糊匹配，允许拼写错误（基于编辑距离）。

• 分析器处理：不分析查询词。

• 适用字段：keyword 或 text（需结合 .keyword）。

• 示例：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"fuzzy": {"author.keyword": {"value": "schwarzenegger","fuzziness": 2}}}
  }

• 注意：fuzziness 参数控制最大允许编辑距离。

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6. range 查询

• 用途：范围查询（数值、日期等）。

• 分析器处理：不分析查询词。

• 适用字段：数值、日期、字符串（按字典序）。

• 示例：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"range": {"price": {"gte": 100,"lte": 500}}}
  }

• 注意：支持 gt/gte/lt/lte 操作符。

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7. query_string 查询

• 用途：支持复杂查询语法（如布尔逻辑、通配符）。

• 分析器处理：默认使用字段的分析器。

• 适用字段：text 或 keyword 类型。

• 示例：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"query_string": {"query": "(error OR warn) AND service:nginx"}}
  }

• 注意：语法复杂，需防范注入攻击，生产环境慎用。

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8. text 查询

• 说明：Elasticsearch 没有单独的 text 查询类型，通常指对 text 类型字段使用 match 查询。

• 正确用法：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"match": {"content": "search text"}}
  }

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9. missing 查询（已废弃）

• 用途：查找缺失某字段的文档（ES 7.0+ 已移除，改用 exists 反向查询）。

• 替代方案：

  json

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  GET /_search
  {"query": {"bool": {"must_not": {"exists": {"field": "optional_field"}}}}
  }

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对比总结

查询类型	分词处理	适用场景	性能注意
match	✔️	全文搜索	高效，支持复杂逻辑
term	✖️	精确匹配（如状态、标签）	需字段为 keyword
wildcard	✖️	通配符匹配（少量前缀）	避免前缀通配符 *
prefix	✖️	前缀匹配（自动补全）	适合有限前缀场景
fuzzy	✖️	容错搜索（拼写错误）	控制 fuzziness
range	✖️	数值/日期范围过滤	数值字段优化更好
query_string	✔️	复杂语法搜索（开发调试用）	避免直接暴露给用户
missing	✖️	查找缺失字段（旧版本）	使用 exists 替代

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使用建议

1. 优先选择 match 和 term：覆盖大部分全文和精确匹配需求。

2. 慎用通配符：wildcard 和 prefix 在大型索引中可能影响性能。

3. 数值/日期范围：使用 range 查询时确保字段类型正确。

4. 模糊查询：合理设置 fuzziness 避免过多噪声结果。

5. 字段类型敏感：区分 text（分词）和 keyword（未分词）的使用场景。