多词查询
如果我们一次只能搜索一个词，那么全文搜索就会不太灵活，幸运的是 match 查询让多词查询变得简单：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "BROWN DOG!"
}
}
}
上面这个查询返回所有四个文档：
{
"hits": [
{
"_id": "4",
"_score": 0.73185337, 1
"_source": {
"title": "Brown fox brown dog"
}
},
{
"_id": "2",
"_score": 0.47486103, 2
"_source": {
"title": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
},
{
"_id": "3",
"_score": 0.47486103, 3
"_source": {
"title": "The quick brown fox jumps over the quick dog"
}
},
{
"_id": "1",
"_score": 0.11914785, 4
"_source": {
"title": "The quick brown fox"
}
}
]
}
| 1 |
文档 4 最相关，因为它包含词 "brown" 两次以及 "dog" 一次。 |
| 2、3 |
文档 2、3 同时包含 brown 和 dog 各一次，而且它们 title 字段的长度相同，所以具有相同的评分。 |
| 4 |
文档 1 也能匹配，尽管它只有 brown 没有 dog 。 |
因为 match 查询必须查找两个词（ ["brown","dog"] ），它在内部实际上先执行两次 term 查询，然后将两次查询的结果合并作为最终结果输出。为了做到这点，它将两个 term 查询包入一个 bool 查询中，详细信息见 布尔查询。
以上示例告诉我们一个重要信息：即任何文档只要 title 字段里包含 指定词项中的至少一个词 就能匹配，被匹配的词项越多，文档就越相关。
提高精度
用 任意 查询词项匹配文档可能会导致结果中出现不相关的长尾。 这是种散弹式搜索。可能我们只想搜索包含 所有 词项的文档，也就是说，不去匹配 brown OR dog ，而通过匹配 brown AND dog 找到所有文档。
match 查询还可以接受 operator 操作符作为输入参数，默认情况下该操作符是 or 。我们可以将它修改成 and 让所有指定词项都必须匹配：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": { 1
"query": "BROWN DOG!",
"operator": "and"
}
}
}
}
| 1 |
match 查询的结构需要做稍许调整才能使用 operator 操作符参数。
|
这个查询可以把文档 1 排除在外，因为它只包含两个词项中的一个。
控制精度
在 所有 与 任意 间二选一有点过于非黑即白。 如果用户给定 5 个查询词项，想查找只包含其中 4 个的文档，该如何处理？将 operator 操作符参数设置成 and 只会将此文档排除。
有时候这正是我们期望的，但在全文搜索的大多数应用场景下，我们既想包含那些可能相关的文档，同时又排除那些不太相关的。换句话说，我们想要处于中间某种结果。
match 查询支持 minimum_should_match 最小匹配参数， 这让我们可以指定必须匹配的词项数用来表示一个文档是否相关。我们可以将其设置为某个具体数字，更常用的做法是将其设置为一个百分数，因为我们无法控制用户搜索时输入的单词数量：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"match": {
"title": {
"query":"quick brown dog",
"minimum_should_match": "75%"
}
}
}
}
当给定百分比的时候， minimum_should_match 会做合适的事情：在之前三词项的示例中， 75% 会自动被截断成 66.6% ，即三个里面两个词。无论这个值设置成什么，至少包含一个词项的文档才会被认为是匹配的。
