之前讲过Elasticsearch 的wildcard（通配符查询）、regexp（正则查询）、prefix（前缀查询），他们都是致力于模糊搜索，然后在实际的项目中该如何选择，稍不注意就可能到很大性能问题。
使用方式这里就不再赘述了，他们都是基于词条查询，它们也需要遍历倒排索引中的词条列表来找到所有的匹配词条，然后逐个词条地收集对应的文档ID。
针对Numeric datatypes（long, integer, short, byte, double, float....）
基本上不要使用，那样做意义真的不大，另外要关注下数值类型和Term Query有重大变化的介绍。
针对文本类型（text和keyword）
这一类大概是主流需求，
当搜索字段是text类型时：由于它会分词，在执行wildcard、regexp、prefix时和es会检查字段中的每个词条，而不是整个字段。
当搜索字段是keyword类型时：在执行wildcard、regexp、prefix时和es会检查字段中整个文本
prefix查询
如果满足你的需求，前缀匹配是优于wildcard和regexp。
regexp查询和wildcard查询
避免使用一个以通配符开头的模式(比如，*foo或者正则表达式: .*foo)，运行这类查询是非常消耗资源的。
最后再提醒下，如果你想了解它的执行过程及耗时情况（优化项从这里分析），查询是添加profile语法。
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