在这篇文章 我们看了使用查询来进行单值多字段场景下的查询，如下：
这里不知道你注意到没有，我们重复写了N遍，即要查询的字段越多则重复写的次数也越多，想要解决这个问题，就可以使用本文要学习的multi_match了。
这种方式使用每个文档中字段的最高得分作为最终得分进行匹配，这和dis max query 是一样的效果，如下的查询：
同样也可以使用multi_match的best_field来实现：
这种方式是某个文档匹配的字段越多，则得分越高，如下：
可以看到匹配的fields越多则越靠前。
其他特殊的情况分析。
- 如果没有任何匹配的field则不会匹配返回，如下：
- 如果是field匹配的field数完全相同，且匹配的term数相同，则得分完全相同，如下：
- 如果field匹配的field数完全相同，匹配的term越多，则得分越高，如下：
即匹配的field数优先，field数相同则按照总得分排优先级。
这种匹配方式是将查询的字段作为一个整体来进行查询，每个要查询的词项都需要在文档中存在，才会匹配成功,如果是不使用multi_match的cross field的话我们也可以使用copy_to的方式，来将要查询的字段全部copy_to到同一个字段中，然后对该段进行普通的查询，如下：
查询的是在f_full中包含aa，bb，cc的文档，但是copy_to的方式有一个缺点就是，会增加磁盘的负担，如果是使用cross_field可以等效的解决这个问题，如下：
通过profile可以看到查询的方式是,因为operator是and，所以同sql,同样的如果是将operator改为or，则同sql。
ES中的Multi_match深入解读：best_fields、most_fields、cross_fields用法一览 。