说明

match 可以像百度搜索那样，实现全文查询。
先对查询字符串进行分词，然后在指定字段中匹配这些分词（默认是 或 逻辑）

字段类型

适用于 text 类型，不区分大小写

比如：搜索 mysql java，可以将带有 mysql、java 字样的都查询出来

注意：如果查询数字类型，是精确匹配

用法

最简形式

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "快速的狐狸"  // 字段名: 查询字符串
    }
  }
}

解释：

Elasticsearch 会先用 content 字段的分词器（如 ik）将 快速的狐狸 拆分为 ["快速", "的", "狐狸"]
文档只要包含任意一个分词（快速/的/狐狸）就会被匹配，得分按相关性排序。

指定匹配逻辑（operator）

通过 operator 参数控制分词的匹配逻辑：

OR（默认）：匹配任意分词即可
AND：必须匹配所有分词

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "快速的狐狸",
        "operator": "AND"  // 必须同时包含“快速”+“的”+“狐狸”
      }
    }
  }
}

例子

GET /toutiao_v1/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "title":"mysql java"
        }
    }
}

可以将带有 mysql、java字样的都查询出来

查询结果：

{
    "took": 0,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 4,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.0498221,
        "hits": [
            {
                "_index": "toutiao",
                "_type": "_doc",
                "_id": "I0DMmnsBX6WTxsmdbeUg",
                "_score": 1.0498221,
                "_source": {
                    "title": "JAVA mysql技巧大全",
                    "content": "JAVA是使用最广泛的开发语言，mysql使用最多的数据库",
                    "weight": 7
                }
            },
            {
                "_index": "toutiao",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 0.60996956,
                "_source": {
                    "title": "mysql从入门到放弃2.0",
                    "content": "mysql技术内幕",
                    "weight": 9
                }
            },
            {
                "_index": "toutiao",
                "_type": "_doc",
                "_id": "JkDMmnsBX6WTxsmdiuVE",
                "_score": 0.44839138,
                "_source": {
                    "title": "JAVA技巧",
                    "content": "JAVA高级技巧",
                    "weight": 5
                }
            },
            {
                "_index": "toutiao",
                "_type": "_doc",
                "_id": "pGcmlnsBRQ4q0pqf1bII",
                "_score": 0.33390847,
                "_source": {
                    "title": "JAVA从入门到放弃",
                    "content": "JAVA高手的技巧，java基础、高级",
                    "weight": 10
                }
            }
        ]
    }
}

说明：

_score：查询内容，与字段内容的匹配分数
"title":"mysql java"：将查询条件 mysql、java 分成2个词，进行匹配
根据分数从高到底排序

不支持中文

这里为了演示，把 技入 当成一个词，但 ES 会查询出所有包含 技、入 的标题，ES 不会把 技入 当成一个词。详见 elasticsearch ik分词器介绍

GET /toutiao_v1/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "title":"技入"
        }
    }
}

会查询出所有包含 技、入 的标题

参数解释

match 查询支持丰富的参数来定制匹配行为：

参数	作用
`query`	要检索的字符串（必填）
`operator`	分词匹配逻辑：`OR`/`AND`
`minimum_should_match`	最小匹配分词数（优先级高于 `operator`），支持数字（如 `2`）或百分比（如 `75%`）
`fuzziness`	开启模糊匹配，容错输入错误（如 `AUTO`/`0`/`1`/`2`）
`prefix_length`	模糊匹配时，指定词项前缀不参与模糊（如 `prefix_length: 2`）
`max_expansions`	模糊匹配时，控制扩展的词项数量（避免性能问题）
`boost`	提升查询权重（如 `boost: 2`，得分×2）
`lenient`	忽略类型转换错误（如 `lenient: true`，字符串查询数字字段不会报错）

minimum_should_match（最小匹配数）

比 operator 更灵活的匹配控制：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "快速的狐狸跑过",
        "minimum_should_match": "3"  // 至少匹配3个分词
      }
    }
  }
}

解释： 分词结果是 ["快速", "的", "狐狸", "跑过"]，文档需至少包含其中 3个分词 才会被匹配。

模糊匹配（fuzziness）

容错输入错误（如拼写错误）：

GET /my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": {
        "query": "快速的狐理",  // “狸”写成“理”
        "fuzziness": "AUTO",    // 自动适配模糊度（根据词长）
        "prefix_length": 2      // 前2个字符（“快速”）精准匹配
      }
    }
  }
}

解释：

AUTO 规则：词长 ≤2，不允许模糊；3-5，允许1个编辑距离；>5，允许2个编辑距离。
编辑距离：指将一个词改为另一个词所需的最少操作（增/删/改字符）。

match 和 term 区别

match 和 term 是最易混淆的两个查询，关键区别如下：

特性	`match`	`term`
分词处理	对查询字符串分词（适合 `text` 字段）	不分词（适合 `keyword`/数字/日期字段）
适用字段类型	`text`（全文检索）	`keyword`/`integer`/`date`（精确值匹配）
示例	`match: {content: "快速的狐狸"}`	`term: {status: "published"}`

例子

博客文章搜索（基础全文检索）

GET /blogs/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "Elasticsearch 实战",
        "operator": "AND",
        "boost": 3  // 标题权重×3
      }
    }
  }
}

电商商品搜索（带模糊容错）

GET /products/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "iPone 15",  // “Phone”写成“Pone”
        "fuzziness": 1,
        "prefix_length": 1,
        "minimum_should_match": "2"
      }
    }
  }
}

总结

match 是全文检索的核心：会对查询字符串分词，适合 text 字段的模糊匹配。
关键参数：operator/minimum_should_match 控制匹配严格度，fuzziness 处理拼写错误。
与 term 区分：match 分词（text字段），term 不分词（keyword/精确值字段）。
扩展类型：match_phrase（短语匹配）、match_bool_prefix（前缀联想）满足不同场景需求。

原文出处：/show_1IX1mCgZJ1kb.html