本文是Elasticsearch的入门文档，将会介绍ElasticSearch中的查询操作和过滤操作。
执行查询
现在我们已经看到了一些基本的搜索参数，让我们再深入查询DSL。我们先来看看返回的文档字段。默认情况下，完整的JSON文档作为所有搜索的一部分返回。这被称为源（搜索匹配中的_source字段）。如果我们不希望整个源文档返回，我们有能力只需要返回源内的几个字段。
此示例显示如何从搜索中返回两个字段account_number和balance（在_source之内）：
GET /bank/_search
{
"query": { "match_all": {} },
"_source": ["account_number", "balance"]
}
请注意，上面的例子简单地减少了_source字段。它仍然会返回一个名为_source的字段，但在其中只包含字段account_number和balance。
如果你会一些SQL语句，则容易看出上述内容在概念上与SQL SELECT FROM字段列表有些相似。
现在我们来看看查询部分。以前，我们已经看过如何使用match_all查询来匹配所有文档。现在我们来介绍一个叫做匹配查询(match query)的新查询，这个查询可以被看作是基本的搜索查询（即针对特定字段或者字段集合进行的搜索）。
GET /bank/_search
{
"query": { "match": { "account_number": 20 } }
}
此示例返回地址中包含术语“mill”的所有帐户：
GET /bank/_search
{
"query": { "match": { "address": "mill" } }
}
此示例返回地址中包含术语“mill”或“lane”的所有帐户：
GET /bank/_search
{
"query": { "match": { "address": "mill lane" } }
}
这个例子是match（match_phrase）的一个变体，返回在地址中包含短语“mill lane”的所有账号：
GET /bank/_search
{
"query": { "match_phrase": { "address": "mill lane" } }
}
现在我们来介绍一下bool query。 bool查询允许我们使用布尔逻辑将更小的查询组合成更大的查询。
此示例组成两个match查询，并返回地址中包含“mill”和“lane”的所有帐户：
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}
在上面的例子中，bool must子句指定了一个文档被认为是匹配的所有查询。
相反，这个例子组成两个match查询，并返回地址中包含“mill”或“lane”的所有帐户：
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}
在上面的例子中，bool should子句指定了一个查询列表，其中任何一个查询都必须是true，才能被视为匹配的文档。
本示例组成两个match查询，并返回地址中既不包含“mill”也不包含“lane”的所有帐户：
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must_not": [
{ "match": { "address": "mill" } },
{ "match": { "address": "lane" } }
]
}
}
}
在上面的例子中，bool must_not子句指定了一个查询列表，其中任何一个查询都不能被匹配。
我们可以在一个bool查询中同时结合must，should和must_not子句。此外，我们可以在任何这些bool子句中编写bool查询来模拟任何复杂的多级布尔逻辑。
这个例子返回所有40岁但ID不为（aho）的人的账号：
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "age": "40" } }
],
"must_not": [
{ "match": { "state": "ID" } }
]
}
}
}
执行过滤
在上一节中，我们跳过了一个称为文档分数（搜索结果中的_score字段）的细节。分数是一个数字值，它是文档与我们指定的搜索查询匹配度的相对度量。分数越高，文档越相关，分数越低，文档就越不相关。
但查询并不总是需要产生分数，特别是当它们仅用于“过滤”文档集时。 Elasticsearch检测这些情况并自动优化查询执行，以便不计算无用分数。
我们在前一节介绍的bool查询也支持过滤子句，它允许使用查询来限制将被其他子句匹配的文档，而不改变计算得分的方式。作为一个例子，我们来介绍一下范围查询（range query），它允许我们通过一系列值来过滤文档。这通常用于数字或日期过滤。
本示例使用bool查询返回余额在20000和30000之间的所有帐户。换句话说，我们要查找大于或等于20000且小于等于30000的帐户。
GET /bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": { "match_all": {} },
"filter": {
"range": {
"balance": {
"gte": 20000,
"lte": 30000
}
}
}
}
}
}
解析上述内容，bool查询包含一个match_all查询（查询部分）和一个range查询（过滤器部分）。我们可以将其他查询替换为查询和过滤器部分。在上述情况下，范围查询是非常有意义的，因为落入该范围的文档全部匹配“相等”，即没有文档比另一个文档更加匹配。
除了match_all，match，bool和range查询之外，还有很多其他查询类型可用，我们不在这里介绍。由于我们已经对其工作原理有了一个基本的了解，所以将这些知识应用于其他查询类型的学习和实验并不难。
