很多时候搜索用户对查询语句具有模糊感觉，他们只能提供大约的描述。比如一个语句的部分，或者字句顺序颠倒等。通过模糊查询可以帮助用户更准确的找出他们希望搜索的结果。

模糊查询包括前后缀，语句（phrase）查询。前缀查询在非文本查询和全文查询字段中使用是有着不同的效果：在非文本字段查询中我们需要严格按照词字顺序进行匹配，而全文查询中由于目标字段在构建索引时已经进行了分词处理，所以匹配是在分词中进行匹配的。下面是一些非文本前后缀查询的例子：

POST /bank/_search
{
"query" : {
"prefix" : {
"address.keyword": ""
}
}
}
POST /bank/_search
{
"query" : {
"wildcard": {
"address.keyword": "*Holmes*"
}
}
}
POST /bank/_search
{
"query" : {
"regexp": {
"address.keyword": ".*Holmes.*"
}
}
}

elastic4例子：

val qPrefix = search("bank").query(prefixQuery("address.keyword",""))
val qWildcard = search("bank").query(wildcardQuery("address.keyword","*Holmes*"))
val qRegex = search("bank").query(regexQuery("address.keyword",".*Holmes.*"))

全文查询中常用match_phrase：这是一种语句查询。如：

GET /books/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"publisher": "人民出版社"
}
}
}

一个有意义的语句中每个字在句子中的位置都是按顺序的。“人民出版社”可能被分词成“人民”、“人民版”，“人民社”、“社“等。但实际上很多图书行内人称“人社版“。也就是说应该容许一定程度的灵活性，即字在句中的位置容许一定程度的错位。这个程度可以用slop来表示：

GET /books/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"publisher": {
"query": "人社版",
"slop" :
}
}
}
}

上面这个slop = 10 的意思是我们可以容许十步字距调整。slop值越大覆盖词段越广，不过可能会影响效率。elastic4请求表达如下：

val qPhrase = search("books").query(
matchPhraseQuery("PUBLISHER","人社版").slop()
)

另外，match_phrase在用户录入查询条件时可以作为提示（auto-completion）或者即录即查（search_as_you_type）使用。这时用前缀查询match_phrase_prefix最为合适。因为可以兼顾英文到字母层级的录入查询：

GET /books/_search
{
"query": {
"match_phrase_prefix": {
"publisher": {
"query": "人社版",
"slop" :
}
}
}
}

用elastic4来表示：

val qPhrasePfx = search("books").query(
matchPhrasePrefixQuery("PUBLISHER","人社版").slop()
)