Elasticsearch查询——布尔查询Bool Query

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

为什么filter会快？

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"
            }
        }
    }
}