Elasticsearch (ES) 是一款强大的全文搜索和分析引擎。当针对Elasticsearch进行含有多个关键字的查询时，ES通常会使用其内置的查询DSL（Domain Specific Language）来处理这些请求。一般来讲，基于多个关键字，可以构建不同类型的查询组合来满足复杂的搜索需求。
以下是一些处理多个关键字查询的常用方式：
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Bool查询：这是最常用的方式，其中可以使用must, should, must_not （对应于逻辑AND、OR 和 NOT）等子句来组合多个查询条件。例如，你可以要求所有关键词必须同时出现（must）、任一关键词出现即可（should）、或指定某些关键词不能出现在搜索结果中（must_not）。
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Multi-match查询：如果多个关键字需要在不同的字段中进行匹配搜索，multi-match查询可以同时对多个字段应用相同的关键字。此外，你可以指定不同的字段权重，增强某些字段的相关性。
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Query String查询：这种查询支持直接输入一个搜索字符串，该字符串可以包含多个关键字和逻辑运算符。它对用户输入的查询语法有较高的灵活性。
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组合查询：在一些复杂的搜索场景里，可能需要将上述查询结合起来，形成嵌套查询。这样可以创建更为精细化和复杂的搜索策略。
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过滤器(Filter) ：尽管不直接用于关键字匹配，过滤器经常与关键字查询组合使用，以限制查询结果仅显示匹配特定条件的数据。过滤器通常用于范围查询、存在性查询、条款集查询等，并且具有缓存机制，提高查询效率。
在构建查询时，还需要考虑如下因素：
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分析器(Analyzer) 的作用：在进行搜索之前，Elasticsearch 会对文本数据进行分析处理，这包括小写化、去除停用词、分词等步骤。查询时使用的关键字也会经历相同的分析流程，以确保查询条件与索引中的数据格式相匹配。
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相关性打分(Relevance Scoring)：Elasticsearch 提供了相关性打分机制，通过计算文档与查询条件的匹配度来进行排序。使用多关键字查询时，Elasticsearch 会根据打分算法如TF-IDF、BM25等来确定哪些文档与查询最相关。
对于非技术用户，这些查询逻辑往往是隐藏的，只需要在前端输入关键字，后端的Elasticsearch 就会处理相关的复杂逻辑。而对于开发人员和数据分析师来说，构建有效的查询通常需要对Elasticsearch的查询DSL有深刻理解。