elasticsearch query 和 filter 的区别

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.

 

 

 

 

 

Python

 

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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。

 

 

 

 

 

Python

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42

#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。

 

 

 

 

 

Python

 

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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..

原文地址：

http://xiaorui.cc/2015/11/09/elasticsearch%e7%9a%84%e6%9f%a5%e8%af%a2%e5%99%a8query%e4%b8%8e%e8%bf%87%e6%bb%a4%e5%99%a8filter%e7%9a%84%e5%8c%ba%e5%88%ab/

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