三种场景：

    • 最佳字段（Best Fields）

    当字段之间互相竞争，又互相关联。例如title和body这样的字段。评分来自最匹配字段
    GET accounts/_search{
    "query": {
    "multi_match": {
    "type": "best_fields",
    "query": "strong",
    "fields": ["firstname","lastname","email"],
    "tie_breaker": 0.2,
    "minimum_should_match": "20%" } }}

    • 多数字段（Most Fields）

    处理英文内容时：一种常见的手段是，在主字段（English Analyzer），抽取词干，加入同义词，以匹配更多的文档。相同的文本，加入子字段（Standard Analyzer），以提供更加精确的匹配。其他计算作为匹配文档提高相关度的信号。匹配字段越多越好。
    PUT titles{
    "mappings": {
    "properties": {
    "title": {
    "type": "text",
    "analyzer": "english",
    "fields": {
    "std": {
    "type":"text", "analyzer": "standard" } } } } }}
    GET titles/_search{
    "query": {
    "multi_match": {
    "type": "most_fields",
    "query": "my boy",
    "fields": ["title","title.std"] } }}

    • 混合字段（Cross Field）

    对于某些实体，例如人名、地址、图书信息。需要在多个字段中确定信息，单个字段只能作为整体的一部分。希望在任何这些列出的字段中找到尽可能多的词
    POST address/_search{
    "query": {
    "multi_match": {
    "query": "Poland W1V",
    "type": "cross_fields",
    "operator": "and",
    "fields": ["street","city","country","postcode"] } }}