自定义 _all 的方式是一个好的解决方案，只需在索引文档前为其设置好映射。不过， Elasticsearch 还在搜索时提供了相应的解决方案：使用 cross_fields 类型进行 multi_match 查询。 cross_fields 使用词中心式（term-centric）的查询方式，这与 best_fields 和 most_fields 使用字段中心式（field-centric）的查询方式非常不同，它将所有字段当成一个大字段，并在 每个字段 中查找 每个词 。

为了说明字段中心式（field-centric）与词中心式（term-centric）这两种查询方式的不同，先看看以下字段中心式的 most_fields 查询的 explanation 解释：

GET /_validate/query?explain
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query":       "peter smith",
            "type":        "most_fields",
            "operator":    "and", 
            "fields":      [ "first_name", "last_name" ]
        }
    }
}

对于匹配的文档， peter 和 smith 都必须同时出现在相同字段中，要么是 first_name 字段，要么 last_name 字段：

(+first_name:peter +first_name:smith)
(+last_name:peter  +last_name:smith)

词中心式 会使用以下逻辑：

+(first_name:peter last_name:peter)
+(first_name:smith last_name:smith)

换句话说，词 peter 和 smith 都必须出现，但是可以出现在任意字段中。

cross_fields 类型首先分析查询字符串并生成一个词列表，然后它从所有字段中依次搜索每个词。这种不同的搜索方式很自然的解决了 字段中心式 查询三个问题中的二个。剩下的问题是逆向文档频率不同。

幸运的是 cross_fields 类型也能解决这个问题，通过 validate-query 可以看到：

GET /_validate/query?explain
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query":       "peter smith",
            "type":        "cross_fields", 
            "operator":    "and",
            "fields":      [ "first_name", "last_name" ]
        }
    }
}

它通过 混合 不同字段逆向索引文档频率的方式解决了词频的问题：

+blended("peter", fields: [first_name, last_name])
+blended("smith", fields: [first_name, last_name])

换句话说，它会同时在 first_name 和 last_name 两个字段中查找 smith 的 IDF ，然后用两者的最小值作为两个字段的 IDF 。结果实际上就是 smith 会被认为既是个平常的姓，也是平常的名。

(+title:peter +title:smith)
(
  +blended("peter", fields: [first_name, last_name])
  +blended("smith", fields: [first_name, last_name])
)

GET /books/_search
{
    "query": {
        "multi_match": {
            "query":       "peter smith",
            "type":        "cross_fields",
            "fields":      [ "title^2", "description" ] 
        }
    }
}