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Elasticsearch查询——布尔查询Bool Query

[日期:2016-11-19] 来源:Linux社区  作者:xing901022 [字体: ]

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?

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"
            }
        }
    }
}

ElasticSearch 最新版本 2.20 发布下载了  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-02/128166.htm

Linux上安装部署ElasticSearch全程记录  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/123241.htm

Elasticsearch安装使用教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113615.htm

ElasticSearch 配置文件译文解析 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/114244.htm

ElasticSearch集群搭建实例  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/114243.htm

分布式搜索ElasticSearch单机与服务器环境搭建  http://www.linuxidc.com/Linux/2012-05/60787.htm

ElasticSearch的工作机制  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-11/109922.htm 

Elasticsearch的安装,运行和基本配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133057.htm

使用Elasticsearch + Logstash + Kibana搭建日志集中分析平台实践  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-12/126587.htm

Ubuntu 14.04搭建ELK日志分析系统(Elasticsearch+Logstash+Kibana) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-06/132618.htm

Elasticsearch1.7升级到2.3实践总结  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137282.htm

ElasticSearch 的详细介绍请点这里
ElasticSearch 的下载地址请点这里 

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