結構化搜索：在結構化查詢中，我們得到的結果總是非是即否，要么存在于集合之中，要么存在于集合之外，結構化查詢不關心文件的相關度或評分。
精確值查找：
當進行精確值查詢時，使用filters（過濾器），因為它的執行速度會很快，不會計算相關度，并且容易被緩存。請盡量使用過濾式查詢。
term差許小年，可以用來處理數字、布爾值、日期以及文本。
例如：查詢價格為20的所有產品
{
"term" : {
"price" : 20
}
}
通常進行一個精確值查詢的時候，通常不希望對查詢進行評分，所有會使用constant_score查詢以非評分的模式進行。
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"price" : 20
}
}
}
}
}
term文本查詢：
文本字段索引的方式應該是not_analyzed無分析的。
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"term" : {
"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"
}
}
}
}
}
組合過濾器：
當使用多個字段進行過濾的時候，可以使用bool(布爾)過濾器，這是一個復合過濾器，可以接受多個其他過濾器作為參數，
并將這些過濾器組合成各種各樣的布爾邏輯。
使用SQL是：
SELECT product
FROM products
WHERE (price = 20 OR productID = "XHDK-A-1293-#fJ3")
AND (price != 30)
布爾過濾器：一個bool過濾器由三部分組成，
{
"bool" : {
"must" : [],
"should" : [],
"must_not" : [],
}
}
must：必須匹配，與and等價
must_not:不能匹配，與not等價
should：至少一個語句要匹配，與or等價
這三個部分每個部分都是可選的，也就是說，例如我們可以在一個bool過濾器中只使用一個must語句。
將上面的SQL轉成es查詢：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 20}},
{ "term" : {"productID" : "XHDK-A-1293-#fJ3"}}
],
"must_not" : {
"term" : {"price" : 30}
}
}
}
}
}
}
嵌套布爾過濾器
bool過濾器可以接受多個子過濾器，可以將一個bool過濾器置于其他過濾器內部，這樣就可以對任意復雜的布爾邏輯進行處理。
下面的SQL語句：
SELECT document
FROM products
WHERE productID = "KDKE-B-9947-#kL5"
OR ( productID = "JODL-X-1937-#pV7"
AND price = 30 )
將其轉換成es查詢：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"}},
{ "bool" : {
"must" : [
{ "term" : {"productID" : "JODL-X-1937-#pV7"}},
{ "term" : {"price" : 30}}
]
}}
]
}
}
}
}
}
查找多個精確值
term差許小年對于查詢單個值非常有用，當時當我們搜索多個值時，可以使用terms查詢。
例如：我們要查找價格字段為20或30的文檔。
{
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
將其置入filter中：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
}
}
}
term和terms都是包含操作，而不是equals。
例如
如果我們有一個 term（詞項）過濾器 { "term" : { "tags" : "search" } } ，它會與以下兩個文檔 同時 匹配：
{ "tags" : ["search"] }
{ "tags" : ["search", "open_source"] }
如果要精確相等：
最好的方式是增加并索引另一個字段，這個字段用于存儲該字段包含詞項的數量，
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : [
{ "term" : { "tags" : "search" } },
{ "term" : { "tag_count" : 1 } }
]
}
}
}
}
}
現在這個查詢只會匹配具有單個標簽search的文檔。
范圍：
對數字范圍進行過濾，
例如我們想要查詢所有價格大于20且小于30的產品
SQL查詢語句為
select document
from products
where price between 20 and 40
使用es查詢為
"range" : {
"price" : {
"gte" : 20,
"lte" : 40
}
}
range 查詢可同時提供包含（inclusive）和不包含（exclusive）這兩種范圍表達式，可供組合的選項如下：
gt: > 大于（greater than）
lt: < 小于（less than）
gte: >= 大于或等于（greater than or equal to）
lte: <= 小于或等于（less than or equal to）
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"range" : {
"price" : {
"gte" : 20,
"lt" : 40
}
}
}
}
}
}
日期范圍：
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "2014-01-01 00:00:00",
"lt" : "2014-01-07 00:00:00"
}
}
range查詢支持對日期計算進行操作，例如找到時間戳在過去一小時內的所有文檔。
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "now-1h"
}
}
日期計算可以被應用于某個具體的時間，只要在某個日期后面加上一個雙管符號（||）并緊跟一個日期數學表達式就可以：
"range" : {
"timestamp" : {
"gt" : "2014-01-01 00:00:00",
"lt" : "2014-01-01 00:00:00||+1M" //加一個月( 2014 年 2 月 1 日 零時）
}
}
字符串范圍：
range還可以處理字符串字段。字符串范圍采用的是字典順序或者是字母順序。
如果查a到b（不包含）的字符串，可以使用：
"range" : {
"title" : {
"gte" : "a",
"lt" : "b"
}
}
日期或數字的索引方式可以高效的計算范圍，但是字符串不可以。
處理Null值
如果一個字段沒有值，那么它不會存入倒排索引中，這就意味著null，,[null]所有這些都是等價的，不會存在倒排索引中。
