Elasticsearch advanced query

##########################Advanced query
Sub-condition query: query the specified value of a specific field 1. Query
context
  In the query process, in addition to judging documents In addition to whether the query conditions are met,
  ES will also calculate a -_score to identify the degree of matching, which is used to judge how good the target and query conditions are.
    1. Full text query: for text type data
        1. Fuzzy matching: match
        localhost:9200/book /_search
        method: POST
        {
            "query":{
                "match":{
                    "author":"haha"
                }
            }
        }

        2. Phrase match (match_phrase)
        localhost:9200/book/_search
        method: POST
        {
            "query":{
                "match_phrase":{
                    "author":"haha"
                }
            }
        }

        3. Multi-field fuzzy matching (multi_match)
        localhost:9200/book/_search
        method: POST
        {
            "query":{
                "multi_match":{
                    "query":"haha",
                    "fields":["author","title" ]
                }
            }
        }
        4. Grammar query (qurry_string)
        localhost:9200/book/_search
        method: POST
        {
            "query":{
                "qurey_string":{
                    "query":"Haha or Dafa"
                }
            }
        }

        {
            "query":{
                "qurey_string":{
                    "query":"哈哈 or 大法",
                    "fields":["title","author"]
                }
            }
        }

    2. Field-level query: for structured data, such as numeric dates, etc.
    localhost:9200/book/_search
    method: POST
    {
        "query":{
            "term":{ ##Field keyword
                "author":"Liu Dazhuang"
            }
        }
    }

    {
        "query":{
            "range":{ ######Range
                "word_count":e{
                    "gte":1000 ###Greater than or equal to
                    "lte":10000 ###Less than or equal to
                }
            }
        }
    }

2. Filter context combined with bool keyword to use
  qualified query: query with a certain logical combination of sub-conditions
  In the query process, only to determine whether the document meets the conditions, only Yes or No
  localhost:9200/book/_search
  method: POST
   {
    " query":{
        "bool":{
            "filter":{
                "term":{
                    "word_count":1000
                }
            }
        }
    }
   }
1. Most filter queries do not have query speed 2. The filter does
not calculate the relevance score, and the results There will be cache, high efficiency
3. Full-text search, scoring and sorting use query (other generally use filter)
4. Yes and no filtering, exact match, use filter

3. Compound condition query
   localhost:9200/_search
   method: POST
   1. Fixed score query (constant_score) does not support match, only filter
   {
    "query":{
        "constant_score":{ ######fixed score query keyword
            "filter":{
                "match":{
                    "title":"Dafa"
                }        
            },
            "boost":2 ###Specify the score
        }
    }
   }
   2. Boolean query (the difference between should and must and must_not)
   #### ################should
   {
    "query":{
        "bool":{
            "should":[ ###The condition inside is "or" relation
                {
                    "match":{
                        "author":"Haha"                    
                    },
                    "match":{
                        "title":"Dafa"
                    }
                }
            ]
        }
    }
   }
   ##################must
    {
    "query" :{
        "bool":{
            "must":[ ###The condition inside is "and" relationship
                {
                    "match":{
                        "author":"haha"                    
                    },
                    "match":{
                        "title":"大法"
                    }
                }
            ]
        }
    }
   }
   ################must+filter
    {
    "query":{
        "bool":{
            "must":[ ###The condition inside is "and" Relation
                {
                    "match":{
                        "author":"Haha"                    
                    },
                    "match":{
                        "title":"Dafa"
                    }
                }
            ],
            "filter":{
                "term":{
                    "word_count":1000
                }
            }
        }
    }
   }
   ####################must_not
   {
    "query":{
        "bool":{
            "must_not":{
                "term":{
                    "author":"张三"
                }
            }
        }
    }
   }