虽然Elasticsearch自带了很多的查询，但经常用到的也就那么几个。我们将在 深入搜索 章节详细讨论那些查询的细节，接下来我们对最重要的几个查询进行简单介绍。

match_all查询

match_all 查询简单的匹配所有文档。在没有指定查询方式时，他是默认的查询：

  1. { "match_all": {}}

他经常与filter 结合使用——例如，检索收件箱里的所有邮件。所有邮件被认为具有相同的相关性，所以都将获得分值为1 的中性_source。

match查询

无论你在任何字段上进行的是全文搜索还是精确查询，match 查询时你可用的标准查询。

如果你在一个全文字段上使用match查询，在执行查询前，他将用正确的分析器去分析查询字符串：

{ "match": { "tweet": "About Search" }}

如果在一个精确值的字段上使用他，例如数字、日期、布尔或者一个not_analyzed 字符串字段，那么他将会精确匹配给定的值：

{ "match": { "age":    26           }}
{ "match": { "date":   "2014-09-01" }}
{ "match": { "public": true         }}
{ "match": { "tag":    "full_text"  }}

TIP

对于精确值的查询，你可能需要使用filter 语句来取代query，因为filter 将会被缓存。接下来，我们将看到一些关于filter 的例子。

不像我们在 轻量搜索 章节介绍的字符串查询（query-string search），match 查询不使用类似 +user_id:2 +tweet:search 的查询语法。他只是去查找给定的单词。这就意味着将查询字段暴露给你的用户是安全的；你需要控制那些允许被查询的字段，不易于抛出语法异常。

multi_match查询

multi_match 查询可以在多个字段上执行相同的match 查询：

{
    "multi_match": {
        "query":    "full text search",
        "fields":   [ "title", "body" ]
    }
}

range查询

range查询找出那些落在指定区间内的数字或者时间：

{
    "range": {
        "age": {
            "gte":  20,
            "lt":   30
        }
    }
}

被允许的操作字符如下：
gt
大于
gte
大于等于
lt
小于
lte
小于等于

term查询

term 查询被用于精确值匹配，这些精确值可能是数字、时间、布尔或者那些not_analyzed 的字符串：

{ "term": { "age":    26           }}
{ "term": { "date":   "2014-09-01" }}
{ "term": { "public": true         }}
{ "term": { "tag":    "full_text"  }}

term 查询对于输入的文本不分析，所以他将给定的值进行精确查询。

terms查询

terms 查询和 term查询一样，但他允许你指定多值进行匹配。如果这个字段包含了指定值中的任何一个值，那么这个文档满足条件：

{ "terms": { "tag": [ "search", "full_text", "nosql" ] }}

和term 查询一样，terms 查询对于输入的文本不分析。他查询那些精确匹配的值（包括在大小写、重音、空格等方面的差异）。

exists 查询和 missing 查询

exists查询 和missing 查询被用于查找那些指定字段中有值（exists）或无值（missing）的文档。这与SQL中的IS_NULL （missing）和 NOT IS_NULL（exists）在本质上具有共性：

{
    "exists":   {
        "field":    "title"
    }
}

这些查询经常用于某个字段有值的情况和某个字段缺值的情况。