Elasticsearch支持很多查询方式，其中一种就是DSL，它是把请求写在JSON里面，然后进行相关的查询。
Query DSL 与 Filter DSL
DSL查询语言中存在两种：查询DSL（query DSL）和过滤DSL（filter DSL）。
它们两个的区别如下图：
query DSL
在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配这个查询，它的相关度高么？”
如何验证匹配很好理解，如何计算相关度呢？ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。另外关于某个搜索的分值计算还是很复杂的，因此也需要一定的时间。
查询上下文 是在 使用query进行查询时的执行环境，比如使用search的时候。
一些query的场景：
- 与full text search的匹配度最高
- 包含run单词，如果包含这些单词：runs、running、jog、sprint，也被视为包含run单词
- 包含quick、brown、fox。这些词越接近，这份文档的相关性就越高
filter DSL
在过滤器上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档匹不匹配？”
答案很简单，是或者不是。它不会去计算任何分值，也不会关心返回的排序问题，因此效率会高一点。
过滤上下文 是在使用filter参数时候的执行环境，比如在bool查询中使用Must_not或者filter
另外，经常使用过滤器，ES会自动的缓存过滤器的内容，这对于查询来说，会提高很多性能。
一些过滤的情况：
- 创建日期是否在2013-2014年间？
- status字段是否为published？
- lat_lon字段是否在某个坐标的10公里范围内？
参考： http://www.cnblogs.com/xing901022/p/4975931.html
下图的查询就是一个组合查询， 既有 filter 也有 query：
- query语句查询结果,第一次查询用了300ms,第二次用了280ms.
- filter查询出来的结果,第一次查询时间是280ms,第二次130ms。
具体如何写 查询和 过滤并存的请看下面这篇文章：
查询与过滤条件的合并
http://es.xiaoleilu.com/054_Query_DSL/75_Queries_with_filters.html
比如说我们有这样一条查询语句，获取右键内容中带“
business opportunity
” 的：
{
"match": {
"email": "business opportunity"
}
}
然后我们想要让这条语句加入 term 过滤，只在收信箱中匹配邮件：
{
"term": {
"folder": "inbox"
}
}
search API中只能包含 query 语句，所以我们需要用 filtered 来同时包含 "query" 和 "filter" 子句：
{
"filtered": {
"query": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"filter": { "term": { "folder": "inbox" }}
}
}
我们在外层再加入 query 的上下文关系：
GET /_search
{
"query": {
"filtered": {
"query": { "match": { "email": "business opportunity" }},
"filter": { "term": { "folder": "inbox" }}
}
}
}
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"
}
} 文章出处：http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5293250.html