Elasticsearch查询——布尔查询Bool Query

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Elasticsearch 在 2.x 版本的时候把 filter 查询给摘掉了，因此在 query dsl 里面已经找不到 filter query 了。其实 es 并没有完全抛弃 filter query，而是它的设计与之前的 query 太重复了。因此直接给转移到了 bool 查询中。

Bool 查询现在包括四种子句，must，filter,should,must_not。

为什么 filter 会快？

Elasticsearch 查询——布尔查询 Bool Query

看上面的流程图就能很明显的看到，filter 与 query 还是有很大的区别的。

比如，query 的时候，会先比较查询条件，然后计算分值，最后返回文档结果；

而 filter 则是先判断是否满足查询条件，如果不满足，会缓存查询过程（记录该文档不满足结果）；满足的话，就直接缓存结果。

综上所述，filter 快在两个方面：

1 对结果进行缓存
2 避免计算分值

bool 查询的使用

Bool 查询对应 Lucene 中的 BooleanQuery，它由一个或者多个子句组成，每个子句都有特定的类型。

must

返回的文档必须满足 must 子句的条件，并且参与计算分值

filter

返回的文档必须满足 filter 子句的条件。但是不会像 Must 一样，参与计算分值

should

返回的文档可能满足 should 子句的条件。在一个 Bool 查询中，如果没有 must 或者 filter，有一个或者多个 should 子句，那么只要满足一个就可以返回。minimum_should_match 参数定义了至少满足几个子句。

must_nout

返回的文档必须不满足 must_not 定义的条件。

如果一个查询既有 filter 又有 should，那么至少包含一个 should 子句。

bool 查询也支持禁用协同计分选项 disable_coord。一般计算分值的因素取决于所有的查询条件。

bool 查询也是采用 more_matches_is_better 的机制，因此满足 must 和 should 子句的文档将会合并起来计算分值。

{"bool" : {"must" : {"term" : {"user" : "kimchy" }
        },
        "filter": {"term" : {"tag" : "tech" }
        },
        "must_not" : {"range" : {"age" : {"from" : 10, "to" : 20 }
            }
        },
        "should" : [
            {"term" : {"tag" : "wow" }
            },
            {"term" : {"tag" : "elasticsearch" }
            }
        ],
        "minimum_should_match" : 1,
        "boost" : 1.0
    }
}

bool.filter 的分值计算

在 filter 子句查询中，分值将会都返回 0。分值会受特定的查询影响。

比如，下面三个查询中都是返回所有 status 字段为 active 的文档

第一个查询，所有的文档都会返回 0:

GET _search
{"query": {"bool": {"filter": {"term": {"status": "active"
        }
      }
    }
  }
}

下面的 bool 查询中包含了一个 match_all，因此所有的文档都会返回 1

GET _search
{"query": {"bool": {"must": {"match_all": {}},
      "filter": {"term": {"status": "active"
        }
      }
    }
  }
}

constant_score 与上面的查询结果相同，也会给每个文档返回 1：

GET _search
{"query": {"constant_score": {"filter": {"term": {"status": "active"
        }
      }
    }
  }
}

使用 named query 给子句添加标记

如果想知道到底是 bool 里面哪个条件匹配，可以使用 named query 查询：

{"bool" : {"should" : [{"match" : {"name.first" : {"query" : "shay", "_name" : "first"} }},
            {"match" : {"name.last" : {"query" : "banon", "_name" : "last"} }}
        ],
        "filter" : {"terms" : {"name.last" : ["banon", "kimchy"],
                "_name" : "test"
            }
        }
    }
}