1.1 简单搜索
1.1.1 全文档检索
在 MySQL 中查询所有数据使用 SELECT * FROM table，在 Elasticsearch 中我们使用 GET 索引/_search 来查询所有数据。响应内容不仅会告诉我们哪些文档被匹配到，而且这些文档完整的内容也包含在其中。
1.1.2 简单 query
在 MySQL 中进行简单的条件查询使用关键字 WHERE，在 Elasticsearch 中我们使用 GET 索引/_search?q=filed:value 来查询。如下图所示，我们查询 author:唐 没有查出结果，而查询 author:唐家三少 查出了结果。这时为什么呢？我们知道 ES 是倒排索引，如果没有找到 唐 就没有结果，那么是不是 author Field 域没有分词或者没有分出 唐 这个词。
我们先来看一下这个索引中的数据类型，author 是 keyword 类型的，我们知道 keyword 类型的不会被分词，只能作为一个整体查询。所以我们猜测 author 没有被分词是正确的是正确的。
我们再来看看 title 这个数据类型可是 text，是会被分词的。如下图所示，我们明明查询的是 title:斗罗 为什么 斗破苍穹 中没有 斗罗 也会被查出来。这是因为我们没有指定 title 的分词器，它就是用了默认的分词器，在查询时，会按照存储时的规则来。所以查询 title:斗罗 时会拆分为 斗、罗 两个字去查询。
1.2 复杂搜索
1.2.1 字段全值检索
全值检索使用 term 具体语法如下图所示，我们查询 title:斗罗，但是结果为空。不对啊？我们之前查询是有两条结果的呀！顾名思义，全值检索，就是将关键字作为一个词，不分词的去查询，而 title 使用的是默认分词器，被拆分为只有一个字的 term，所以无法匹配。
1.2.2 字段分词检索
1.2.3 字段模糊检索
模糊检索使用 fuzzy 具体语法如下图所示，需要注意的是该关键字会被当作一个整体去匹配 term，不会被分词(不论添加时该 Field 是否分词)。同时根据 term 的长度，被模糊的程度也有相应的限制，不可能四个字只有一个字对也能查出来。
1.2.4 结果过滤
如上图所示，就可以显示需要的 field，但是，其实我们这里省略了包含属性 includes，完整的写法如下图所示。那么，有包含肯定有排除，不然需要显示的 field 有 99%，不需要显示的 field 只有 1%，岂不是要疯。排除使用 excludes。
1.2.5 排序
如下图所示，我们可以指定按照那个 field 升序或降序排序，默认是根据匹配度 _score 分值降序排列的。
1.2.6 分页
1.3 多条件查询
1.3.1 AND
1.3.2 OR
1.3.3 NOT
1.3.4 条件区间
1.4 高亮
1.4.1 默认高亮
1.4.2 自定义高亮
