Elasticsearch 查询与过滤

简介

Elasticsearch 使用的查询语言（DSL）拥有一套查询组件，这些组件可以以无限组合的方式进行搭配。这套组件可以在以下两种情况下使用：过滤上下文（filtering context）和查询上下文（query context）。

说明

当使用于过滤上下文时，查询被设置成一个“不评分”或者“过滤”查询。即这个查询只是简单的问一个问题：“这篇文档是否匹配？”。回答也是非常的简单，yes 或者 no ，二者必居其一。

典型用法

created 时间是否在 2013 与 2014 这个区间？
status 字段是否包含 published 这个单词？
lat_lon 字段表示的位置是否在指定点的 10km 范围内？

当使用于查询上下文时，查询就变成了一个“评分”的查询。和不评分的查询类似，也要去判断这个文档是否匹配，同时它还需要判断这个文档匹配的有 多好（匹配程度如何）。

性能差异

过滤查询（Filtering queries）只是简单的检查包含或者排除，这就使得计算起来非常快。考虑到至少有一个过滤查询（filtering query）的结果是 “稀少的”（很少匹配的文档），并且经常使用不评分查询（non-scoring queries），结果会被缓存到内存中以便快速读取，所以有各种各样的手段来优化查询结果。

相反，评分查询（scoring queries）不仅仅要找出匹配的文档，还要计算每个匹配文档的相关性，计算相关性使得它们比不评分查询费力的多。同时，查询结果并不缓存。

语法

query的基础语法

GET movies/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": {
        "query": "beautiful"
      }
    }
  }
}

filter的语法，一般跟着constant_score、bool

GET movies/_search
{
  "query": {
    "constant_score": {
      "filter": {
        "term": {
          "title": "beautiful"
        }
      }
    }
  }
}

GET movies/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "filter": [
        {
          "term": {
            "title": "beautiful"
          }
        },
        {
          "range": {
            "movieId": {
              "gte": 94,
              "lte": 1000
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

如何选择查询与过滤

通常的规则是，使用查询（query）语句来进行全文搜索或者其它任何需要影响相关性得分的搜索。除此以外的情况都使用过滤（filters)。

资料

• https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_queries_and_filters.html