说到查询，那么索引也是一个绕不开的话题，可以说，没有索引就没有检索，先来看一个示意图
左边是索引过程，右边是检索过程。关键的步骤是分词过程，我用等号表示这两个过程一样，而且，必须一样，这个等号并不是模糊的流程的相同，而且必须是逻辑也相同。 简单来讲，采用的分词器和分词流程需要一样，否则，很有可能填进去的文档，搜不出来。
本篇重点在如何用JAVA API实现查询上，就不深入说索引的过程了，以后有时间再深入。
对于查询，有两个基础的类型，Match查询，和Term查询。这也是跟索引过程相关的。刚开始接触的索引，我就想，如果把所有的内容都做搜索，那么一是需要建立非常多的索引，再一个是要保存特别多的原始数据，随着了解的加深，我发现并不是这样的。
在进行索引的时候，先新建文档，在往文档中添加字段时，有Index设置和Store设置。index设置就是是否要对这个字段用分词器进行分词。举个例子，有个字段A，内容为中华人民共和国国歌，以中文分词器IK为例，如果不进行分词，那么往索引中插入的时候，直接用一个词“中华人民共和国国歌”。如果A字段设置为进行索引，那么IK分词器就会将“中华人民共和国国歌”分解为“中华人民共和国”和“国歌”两个词，往索引中添加的时候，是两个记录。
对于Store选项，如果选择Yes，就是存储这个字段的原始值，对于字段A来说，就是保存“中华人民共和国国歌”，这样，在检索之后，如果查询到字段A，可以返回A的原始值。如果选择Store为No，并且设置为A进行索引，那么A字段的原始值就不可知了。索引中只存在“中华人民共和国”和“国歌”，并不存在“中华人民共和国国歌”。你可以检索到字段A，但是A的原始值是什么，ES就不知道了，需要去原始的数据源中找出来。
这两个设置是十分关键的，比如id，基本不需要进行索引分词，直接存储就是了，而且，你查询的时候，也肯定不需要对id进行分词，所以，这个就是term查询的用处。term就是词的意思，Lucene中将分词之后的结果成为Term，所以，像id这样的不需要分词的，直接就跟经过分词步骤的词一样了，可以用这个词直接去倒排索引中查询了。所以，Term查看的字段，最好设置为Index为No，否则，一般搜不到。
Store选项可以有效减小ES的存储规模，你想想，你用百度去搜索，肯定都会到目标的网页，而不是在百度里面浏览，百度只要告诉你，你想去的网页的URL就可以了。所以，在进行索引的时候，像整个网页的内容，并不是需要的，需要的是对整个网页进行分词之后产生的词，然后就可以将原始的网页文本丢弃了。当然，百度也存储了这个内容的，百度快照就是。
Match查询就是需要对搜索的关键词进行分词，然后将分词的结果拿到倒排索引里面去检索，检索之后，再对这个结果进行相关性分词，然后排序进行输出。可以看出，Match查询要比Term查询多了至少两步，分词和相关性计算。
比如说我们要索引一个网页，网页有一些基本meta信息。那么首先，我们把网页给抓取到，分析网页里面的内容。网页的meta信息比较关键，我们提取出来，准备构建一个文档，网页的关键字，meta信息，更新时间等这些都可以成为
除了这两类最主要的，还有范围查询，bool查询等，这些都是跟SQL一样的组合查询。
SearchRequestBuilder是最主要的查询方法，QueryBuilders提供了多种构造查询语句的方式。Kibana里面集成的DevTools是使用Query DSL非常方便的一个工具。
SearchRequestBuilder searchRequestBuilder = client.prepareSearch((String[])tempIndices.toArray(new String[tempIndices.size()]));
searchRequestBuilder.setTypes(typesName);
searchRequestBuilder.setQuery(qb);
searchRequestBuilder.addStoredField(field);//设置返回的字段，注意，这里返回的必须是Stored是Yes的。
searchRequestBuilder.setSize(size);
searchRequestBuilder.setFrom(from);
SearchResponse searchResponse = requestBuilder.execute().actionGet();
那么如何构造Query？这就是如何从我们的查询转化成ES的Query DSL，有关kibana使用的就是DSL，有关DSL的介绍，查看elastic.co或者网站翻译的Elasticsearch权威指南。尽量还是参考elastic.co的，因为ES更新比较快，最靠谱的还是上面的介绍。
QueryBuilders.rangeQuery();//范围查询
QueryBuilders.geoDistanceRangeQuery("fieldName", new GeoPoint(Long.parseLong("经度"), Long.parseLong("纬度")))
.from( "1km")
.to("2km")
.includeLower(true)
.includeUpper(true);//地理位置插叙
QueryBuilders.termQuery("field", "keyword");//term查看
QueryBuilders.matchQuery("field", "keyword");//match查看
另外，可以使用QueryBuilders.boolQuery();将上面的query联合起来，连接的关系有Must(等同于SQL的AND)，MustNot(等同于SQL的NOT)，SHOULD(等同于OR)。
基本上，以上都是初步的查询API。