1 首先說下multi_match多字段匹配的三種類型，分別是best_fields（最佳字段） 、 most_fields（多數字段） 和 cross_fields（跨字段）
2 best_fields類型，multi_match默認的查詢類型，可以省略不寫，返回某一個字段匹配到最多關鍵字的文檔，比如我搜索”李安生日“，下面有兩個文檔
GET /news/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "李安生日",
"fields": ["headline", "summary"],
"type": "best_fields",
}
}
doc1：
“headline”: “李安攜新電影要與觀衆見面了”
“summary”: “特意安排在生日這天上映新電影”
doc2:
“headline” : “向李安同志學習”
“summary” : "李安同志的英雄事蹟得到了弘揚”
應該返回doc1纔是我們想要的結果，然而並不是，這個時候就需要兼顧到summary字段的匹配得分了，通過公式先看下：score=best_field.scoreboost+other_fieldsboost.score*tie_breaker，這樣就得到了一個均衡的得分了。
GET /news/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "李安生日",
"fields": ["headline", "summary"],
"type": "best_fields",
"tie_breaker": 0.3
}
}
}
tie_breaker是將其它匹配的查詢子句考慮進來也是可能的。通過指定tie_breaker參數將其它每個匹配的子句的分值乘以tie_breaker，以達到取得最佳匹配查詢子句的_score
3 most_fields多數字段匹配成功的得分之和，字段匹配越多，得分越高，例如搜索“李安”，很顯然文檔doc2的匹配度高於文檔doc1
GET /news/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "李安",
"fields": ["headline", "summary"],
"type": "most_fields"
}
}
}
4 cross_fields指的是一個唯一標識，跨域了多個字段，比如人的標識是名字，一個建築的標識是地址，姓名跨域散落在多個field中，比如first_name和last_name，一個地址也可以散落在多個字段中，比如country,province,city中。
GET /area/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "河南省鄭州市",
"fields": ["province", "city"],
"type": "cross_fields",
"operator": "and"
}
}
}
operator使用and，是要返回兩者同時匹配成功的結果。
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