主要知识点
1、filter与query用在同一次查询中的语法
2、filter与query使用场景对比
3、二都的性能比较
一、filter与query示例
1、先准备数据
PUT /company/employee/1
{
"address": {
"country": "china",
"province": "guangdong",
"city": "guangzhou"
},
"name": "jack",
"age": 27,
"join_date": "2017-01-01"
}
PUT /company/employee/2
{
"address":{
"conutry":"china",
"province":"shichuan",
"city":"chendu"
},
"name":"tom",
"age":32,
"join_date":"2017-01-01"
}
PUT /company/employee/3
{
"address":{
"conutry":"china",
"province":"shichuan",
"city":"wenjiang"
},
"name":"lili",
"age":27,
"join_date":"2016-01-01"
}
2、搜索请求：
年龄必须大于等于30，同时join_date必须是2017-01-01
3、书写搜索语句：
GET /company/employee/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{"match": {
"join_date": "2017-01-01"
}}
],
"filter": {
"range": {
"age": {
"gt": 30
}
}
}
}
}
}
执行结果：
{
"took": 40,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 1,
"max_score": 1,
"hits": [
{
"_index": "company",
"_type": "employee",
"_id": "2",
"_score": 1,
"_source": {
"address": {
"conutry": "china",
"province": "shichuan",
"city": "chendu"
},
"name": "tom",
"age": 32,
"join_date": "2017-01-01"
}
}
]
}
}
二、filter与query使用场景对比
1、filter，仅仅只是按照搜索条件过滤出需要的数据而已，不计算任何相关度分数，搜索结果的相关度对filter手结果没有任何影响，query，会去计算每个document相对于搜索条件的相关度，并按照相关度进行排序。
2、一般来说，如果在进行搜索时，需要将最匹配搜索条件的数据先返回（对相关度有要求），那么用query；如果只是要根据一些条件筛选出一部分数据，不关注其排序，那么用filter。
3、在实际使用过程中，一般是querry和filter结合使用，先用query搜索出数据并按相关度返回，用filter进行过渡，对于一部分搜索条件，希望越符合这些搜索条件的document越排在前面返回，那么这些搜索条件要放在query中；对于另一部分搜索条件，如果不希望这些搜索条件来影响document排序，那么就放在filter中。
三、filter与query性能对比
1、filter，不需要计算相关度分数，不需要按照相关度分数进行排序，同时还有内置的自动cache最常使用filter的数据的方法，性能较query高
2、query，相反，要计算相关度分数，按照分数进行排序，而且无法cache结果，性能较低。