Term query ищет документы по точному совпадению запроса с токенами в индексе, а match query — по совпадению токенизированого запроса. Т.е. к значению в запросе применяются те же преобразования, что и при индексации, или даже какой-то другой анализатор. Дополнительная плюшка match query еще в том, что он, как и term query, универсален, и позволяет искать не только по текстовым полям, но и по keyword/числовым/датам и т.п.

Возникает вопрос: а зачем тогда вообще нужен term query? Для текстового поля логично использовать тот же анализатор (разве что кроме каких-то очень экзотических случаев или дебага). Для прочих типов полей — разница будет крошечной: потратится только немного времени на определение анализатора, который надо применить (чтобы выяснить, что его нет). Даже разработчики говорят — используйте match для единообразия. И в старом гайде пишут примерно то же самое. Я нашел только один аргумент — скоринг: в term query игнорируется IDF. Но это подходит под "экзотический случай".

Альтернативный вариант — использовать для всего, кроме текста terms query. Это ясно дает понять, что ищем в индексе "как есть", намекая на то, что это поле в индексе тоже хранится "как есть".