英文版地址: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_finding_multiple_exact_values.html
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
查找多个精确值edit
term 查询对于查找单个值非常有用，但通常我们可能想搜索多个值。 如果我们想要查找价格字段值为 $20 或 $30 的文档该如何处理呢？
不需要使用多个 term 查询，我们只要用单个 terms 查询（注意末尾的 s ）， terms 查询好比是 term 查询的复数形式（以英语名词的单复数做比）。
它几乎与 term 的使用方式一模一样，与指定单个价格不同，我们只要将 term 字段的值改为数组即可：
{
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
与 term 查询一样，也需要将其置入 filter 语句的常量评分查询中使用：
GET /my_store/products/_search
{
"query" : {
"constant_score" : {
"filter" : {
"terms" : {
"price" : [20, 30]
}
}
}
}
}
运行结果返回第二、第三和第四个文档：
"hits" : [
{
"_id" : "2",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 20,
"productID" : "KDKE-B-9947-#kL5"
}
},
{
"_id" : "3",
"_score" : 1.0,
"_source" : {
"price" : 30,
"productID" : "JODL-X-1937-#pV7"
}
},
{
"_id": "4",
"_score": 1.0,
"_source": {
"price": 30,
"productID": "QQPX-R-3956-#aD8"
}
}
]
包含，而不是相等edit
一定要了解 term 和 terms 是 包含（contains） 操作，而非 等值（equals） （判断）。 如何理解这句话呢？
如果我们有一个 term（词项）过滤器 { "term" : { "tags" : "search" } } ，它会与以下两个文档 同时 匹配：
回忆一下 term 查询是如何工作的？ Elasticsearch 会在倒排索引中查找包括某 term 的所有文档，然后构造一个 bitset 。在我们的例子中，倒排索引表如下：
Token |
DocIDs |
|
|
|
|
当 term 查询匹配标记 search 时，它直接在倒排索引中找到记录并获取相关的文档 ID，如倒排索引所示，这里文档 1 和文档 2 均包含该标记，所以两个文档会同时作为结果返回。
由于倒排索引表自身的特性，整个字段是否相等会难以计算，如果确定某个特定文档是否 只（only） 包含我们想要查找的词呢？首先我们需要在倒排索引中找到相关的记录并获取文档 ID，然后再扫描 倒排索引中的每行记录 ，查看它们是否包含其他的 terms 。
可以想象，这样不仅低效，而且代价高昂。正因如此， term 和 terms 是 必须包含（must contain） 操作，而不是 必须精确相等（must equal exactly） 。
精确相等edit
如果一定期望得到我们前面说的那种行为（即整个字段完全相等），最好的方式是增加并索引另一个字段， 这个字段用以存储该字段包含词项的数量，同样以上面提到的两个文档为例，现在我们包括了一个维护标签数的新字段：
{ "tags" : ["search"], "tag_count" : 1 }
{ "tags" : ["search", "open_source"], "tag_count" : 2 }
一旦增加这个用来索引项 term 数目信息的字段，我们就可以构造一个 constant_score 查询，来确保结果中的文档所包含的词项数量与要求是一致的：
GET /my_index/my_type/_search
{
"query": {
"constant_score" : {
"filter" : {
"bool" : {
"must" : [
{ "term" : { "tags" : "search" } },
{ "term" : { "tag_count" : 1 } }
]
}
}
}
}
}
这个查询现在只会匹配具有单个标签 search 的文档，而不是任意一个包含 search 的文档。