match
最簡單的乙個match例子：
查詢和"我的寶馬多少馬力"這個查詢語句匹配的文件。}}
}上面的查詢匹配就會進行分詞，比如"寶馬多少馬力"會被分詞為"寶馬 多少 馬力", 所有有關"寶馬 多少 馬力", 那麼所有包含這三個詞中的乙個或多個的文件就會被搜尋出來。
並且根據lucene的評分機制(tf/idf)來進行評分。
match_phrase
比如上面乙個例子，乙個文件"我的保時捷馬力不錯"也會被搜尋出來，那麼想要精確匹配所有同時包含"寶馬 多少 馬力"的文件怎麼做？就要使用 match_phrase 了}}
}完全匹配可能比較嚴，我們會希望有個可調節因子，少匹配乙個也滿足，那就需要使用到slop。}}
}multi_match
如果我們希望兩個字段進行匹配，其中乙個欄位有這個文件就滿足的話，使用multi_match}}
但是multi_match就涉及到匹配評分的問題了。
我們希望完全匹配的文件佔的評分比較高，則需要使用best_fields}}
意思就是完全匹配"寶馬 發動機"的文件評分會比較靠前，如果只匹配寶馬的文件評分乘以0.3的係數
我們希望越多字段匹配的文件評分越高，就要使用most_fields}}
我們會希望這個詞條的分詞詞彙是分配到不同欄位中的，那麼就使用cross_fields}}
term
term是代表完全匹配，即不進行分詞器分析，文件中必須包含整個搜尋的詞彙}}
查出的所有文件都包含"汽車保養"這個片語的詞彙。
使用term要確定的是這個字段是否「被分析」(analyzed)，預設的字串是被分析的。
url pattern的匹配方式
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