我们知道 es 中 multi_match 是多字段的 match 匹配模式，且默认情况下，计算分是采用 best_fields 模式，但如果要采用多字段是 match_phrase 匹配模式，同时计算分采用 most_fields 模式，那该如何解决呢？
这时，大家可能都会想到 multi_match 的 type 类型除了 best_fields、most_fields 等外，还有一个 phrase 类型，但它本质上是匹配采用 match_phrase 模式，计算采用 best_fields，并非题目要求。下面给出了实战中比较巧妙的解决方法。
解决方法
如题要求，首先我们不应该执着于在 multi_match 框架下解决这个问题，跳出该形式；其次，大家应该知道 most_fields 模式是将匹配的多个字段的相关分求和（sum）在一起的，所以我们可以将 match_phrase 语句按照字段个数拆分，然后放在 bool 查询的 should 子项里，并设置该 should 的 minimum_should_match 为 1 即可。
具体示例如下：
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match_phrase": {
"title": {
"query": "knowledge dict",
"boost":4.0
}
}
},
{
"match_phrase": {
"content": {
"query": "knowledge dict"
}
}
},
{
"match_phrase": {
"tag": {
"query": "knowledge dict",
"boost":2.0
}
}
}
],
"minimum_should_match" : "1"
}
}
}