Query查询器 与 Filter 过滤器

尽管我们之前已经涉及了查询DSL,然而实际上存在两种DSL:查询DSL(query DSL)和过滤DSL(filter DSL)。
过滤器(filter)通常用于过滤文档的范围,比如某个字段是否属于某个类型,或者是属于哪个时间区间
* 创建日期是否在2014-2015年间?
* status字段是否为success?

* lat_lon字段是否在某个坐标的10公里范围内?

查询器(query)的使用方法像极了filter,但query更倾向于更准确的查找。

* 与full text search的匹配度最高

* 正则匹配

* 包含run单词,如果包含这些单词:runs、running、jog、sprint,也被视为包含run单词
* 包含quick、brown、fox。这些词越接近,这份文档的相关性就越高
查询器会计算出每份文档对于某次查询有多相关(relevant),然后分配文档一个相关性分数:_score。而这个分数会被用来对匹配了的文档进行相关性排序。相关性概念十分适合全文搜索(full-text search),这个很难能给出完整、“正确”答案的领域。

query filter在性能上对比:filter是不计算相关性的,同时可以cache。因此,filter速度要快于query。

下面是使用query语句查询的结果,第一次查询用了300ms,第二次用了280ms.

 
 
 
 
 

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#blog:  http://xiaorui.cc
{
    "size": 1,
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "terms": {
                        "keyword": [
                            "手机",
                            "iphone"
                        ]
                    }
                },
                {
                    "range": {
                        "cdate": {
                            "gt": "2015-11-09T11:00:00"
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}
 
{
    "took": 51,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 30,
        "successful": 30,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 6818,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    }
}

下面是使用filter查询出来的结果,第一次查询时间是280ms,第二次130ms…. 速度确实快了不少,也证明filter走了cache缓存。 但是如果我们对比下命中的数目,query要比filter要多一点,换句话说,更加的精准。

 
 
 
 
 

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#blog: xiaorui.cc
{
    "size": 0,
    "filter": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "terms": {
                        "keyword": [
                            "手机",
                            "iphone"
                        ]
                    }
                },
                {
                    "range": {
                        "cdate": {
                            "gt": "2015-11-09T11:00:00"
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}
 
 
{
    "took": 145,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 30,
        "successful": 30,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 6804,
        "max_score": 0,
        "hits": []
    }
}<span style="font-size:13.2px;line-height:1.5;"></span>

如果你想同时使用query和filter查询的话,需要使用 {query:{filtered:{}}} 来包含这两个查询语法。他们的好处是,借助于filter的速度可以快速过滤出文档,然后再由query根据条件来匹配。

 
 
 
 
 

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    "query": {
        "filtered": {
            "query":  { "match": { "email": "business opportunity" }},
            "filter": { "term": { "folder": "inbox" }}
        }
    }
}
 
{   "size":0,    
    "query": {
        "filtered": {
            "query": {
                "bool": {
                    "should": [],
                    "must_not": [
                      
                    ],
                    "must": [
                        {
                         "term": {
                            
                                "channel_name":"微信自媒体微信"
                            }
                        }
                  
                    ]
                }
            }
 
        },
        "filter":{
            "range": {
                "idate": {
                    "gte": "2015-09-01T00:00:00",
                    "lte": "2015-09-10T00:00:00"
                    
                    }
                }
        }
    }
}

我们这业务上关于elasticsearch的查询语法基本都是用query filtered方式进行的,我也推荐大家直接用这样的方法。should ,must_not, must 都是列表,列表里面可以写多个条件。 这里再啰嗦一句,如果你的查询是范围和类型比较粗大的,用filter ! 如果是那种精准的,就用query来查询。

{

”bool”:{

”should”:[],   #相当于OR条件

”must_not”:[],  #必须匹配的条件,这里的条件都会被反义

”must”:[]        #必须要有的

}

}

END..

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