略微加速

为了找到所有以 W1 开始的邮编，可以使用简单的 prefix 查询：

GET /my_index/address/_search
{
    "query": {
        "prefix": {
            "postcode": "W1"
        }
    }
}

prefix 查询是一个词级别的底层的查询，它不会在搜索之前分析查询字符串，它假定传入前缀就正是要查找的前缀。

默认状态下， prefix 查询不做相关度评分计算，它只是将所有匹配的文档返回，并为每条结果赋予评分值 1 。它的行为更像是过滤器而不是查询。 prefix 查询和 prefix 过滤器这两者实际的区别就是过滤器是可以被缓存的，而查询不行。

之前已经提过：“只能在倒排索引中找到存在的词”，但我们并没有对这些邮编的索引进行特殊处理，每个邮编还是以它们精确值的方式存在于每个文档的索引中，那么 prefix 查询是如何工作的呢？

回想倒排索引包含了一个有序的唯一词列表（本例是邮编）。 对于每个词，倒排索引都会将包含词的文档 ID 列入 倒排表（postings list） 。与示例对应的倒排索引是：

Term:          Doc IDs:
-------------------------
"SW5 0BE"    |  5
"W1F 7HW"    |  3
"W1V 3DG"    |  1
"W2F 8HW"    |  2
"WC1N 1LZ"   |  4
-------------------------

为了支持前缀匹配，查询会做以下事情：

这对于小的例子当然可以正常工作，但是如果倒排索引中有数以百万的邮编都是以 W1 开头时，前缀查询则需要访问每个词然后计算结果！

前缀越短所需访问的词越多。如果我们要以 W 作为前缀而不是 W1 ，那么就可能需要做千万次的匹配。

prefix 查询或过滤对于一些特定的匹配是有效的，但使用方式还是应当注意。 当字段中词的集合很小时，可以放心使用，但是它的伸缩性并不好，会对我们的集群带来很多压力。可以使用较长的前缀来限制这种影响，减少需要访问的量。

本章后面会介绍另一个索引时的解决方案，这个方案能使前缀匹配更高效，不过在此之前，需要先看看两个相关的查询： wildcard 和 regexp （模糊和正则）。