参考博客来自:

https://mp.weixin.qq.com/s/tiiveCW3W-oDIgxvlwsmXA?utm_medium=hao.caibaojian.com&utm_source=hao.caibaojian.com

query关注点:此文档与此查询子句的匹配程度如何?
filter关注点:此文档和查询子句匹配吗?

query 上下文的条件是用来给文档打分的,匹配越好 _score 越高;filter 的条件只产生两种结果:符合与不符合,后者被过滤掉。 这个 总结可以

2、Query检索细化关注点

1)是否包含?

确定文档是否应该成为结果的一部分.

2)相关度得分多少?

除了确定文档是否匹配外,查询子句还计算了表示文档与其他文档相比匹配程度的_score。

3)得分越高,相关度越高。

更相关的文件,在搜索排名更高。

典型应用场景:

1)全文检索——这种相关性的概念非常适合全文搜索,因为很少有完全“正确”的答案。

举例如下:

文档中存在字段hotel_name:“上海浦东香格里拉酒店”

IK实际分词结果如下:
上海浦东,上海,浦东,香格里拉,格里,里拉,酒店。

也就是说,搜索以上关键词都能搜到:hotel_name:“上海浦东香格里拉酒店”的酒店。这些都是“相关”的。

但是搜索:“香格里” 是搜索不到结果的。

2)包含单词“run”, 但也匹配"runs", "running", "jog"或者"sprint"。(都是奔跑的意思)

3、filter过滤细化关注点

1)是否包含?

确定是否包含在检索结果中,回答只有“是”或“否”。

2)不涉及评分。

在搜索中没有额外的相关度排名。

3)针对结构化数据。

适用于完全精确匹配,范围检索。

参见官网举例:
以下场景适用于filter过滤检索:

举例1:时间戳timestamp 是否在2015至2016年范围内?

举例2:状态字段status 是否设置为“published”?

4)更快

只确定是否包括结果中,不需要考虑得分。

为什么会更快?——经常使用的过滤器将被Elasticsearch自动缓存,以提高性能。

过滤(filter)的目标是减少必须由评分查询(query)检查的文档数量。

6、使用场景

  • 全文检索以及任何使用相关性评分的场景使用query检索。

  • 除此之外的其他使用filter过滤器过滤。

举例

GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "title": "Search" }},
{ "match": { "content": "Elasticsearch" }}
],
"filter": [
{ "term": { "status": "published" }},
{ "range": { "publish_date": { "gte": "2015-01-01" }}}
]
}
}
}

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